字节大模型部门Seed刚搞完一轮大调整。新设了四个一级部门，把预训练数据、强化学习还有后训练资源全捏合在一起，B端和C端的产品模型能力也干脆分开布局了。李成刚挑起了Pretrain Data的大梁，文本、编程、视觉这些数据团队全归他统筹，主要为了给新的Omni模型打辅助。科大讯飞也没闲着。他们宣布今年1024开发者节要正式亮出基于全国产算力的全新主力大模型，不过8月底会先放个阶段性版本给市场尝尝鲜。
说白了，技术层面的卷，已经转移到推理效率和资源分配上了。Liquid AI跟Hugging Face联手发了LFM2.5系列DSpark草稿模型，靠一条全新的投机解码路径，硬是把GPU端的推理速度最高拉高了3.18倍。关键是，输出质量还没掉。学术界也在琢磨这事儿。他们用异构AI系统搞模型路由，把查询请求精准分发给最擅长的模型，用最小的算力办最高效的事。
实际上，模型越做越强，就真能换来真金白银吗？你看最近GLM-5.3能力确实上去了，但也没见在朋友圈刷屏。大模型这行早就过了唯参数论英雄的阶段，大家现在最关心的是怎么落地变现。不管字节怎么调架构打通资源，还是各家死磕推理降本增效，归根结底都是想把技术变成能赚钱的产品。跑分再高，赚不到钱也是白搭。