浙江
国内AI公司面壁智能宣布，其团队利用AI编写出了一套大模型预训练框架ForgeTrain，并进一步使用这套框架训练出了新的小尺寸模型。官方表示，ForgeTrain是全球首个完全由AI编写的生产级大模型预训练框架，性能甚至超过了英伟达Megatron框架。
过去几年，人们习惯于让AI写代码、写文案、做设计，但核心基础设施依然主要由工程师完成。ForgeTrain的意义在于，它让AI开始参与构建AI本身。虽然距离完全自动化研发还有很长距离，但“AI辅助研发AI”的链条已经开始形成。
如果说过去是程序员训练模型，那么未来很可能变成程序员负责方向，而AI负责越来越多具体实现。
另一条消息来自谷歌。
在接受《纽约时报》播客采访时，谷歌CEO皮查伊罕见地承认，Gemini在智能体编程和复杂代码任务领域已经落后于竞争对手。
这样的表态并不常见。科技巨头通常更习惯强调优势，而非公开承认短板。
皮查伊认为，问题并不在基础模型能力。谷歌在文本、多模态和语音推理方面依然保持领先水平，但在代码智能体、工具调用以及长期复杂任务执行方面，与竞争对手存在明显差距。其中一个重要原因是缺少类似Claude Code这样的高频开发者入口，导致真实使用数据积累不足，进而影响模型迭代速度。
这番话其实揭示了当前AI竞争最残酷的现实：实验室能力已经不是唯一标准，真实用户每天是否在使用你的产品，越来越决定模型未来的竞争力。
最后一条消息则来自调用数据。
根据OpenRouter公布的数据，在5月18日至24日期间，平台全球AI大模型总调用量达到28.9万亿Token，连续第五周增长。其中，中国模型调用量达到9.22万亿Token，美国模型为4.93万亿Token，中国已连续四周超过美国。
更引人关注的是，DeepSeek-V4-Flash登顶OpenRouter全球调用榜。
调用量未必完全等同于技术实力，但它至少说明一件事：越来越多开发者和产品正在选择使用中国模型。相比排行榜和跑分，真实调用量更接近市场投票。
把这三条消息放在一起，会发现一个有趣现象。
谷歌开始反思应用落地能力；DeepSeek正在获得全球开发者的实际使用；而中国团队甚至已经尝试让AI参与构建下一代AI工具。
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