AI市场风起云涌！Poe最新报告揭晓：OpenAI的GPT-4o称霸文本生成，谷歌的Gemini 2.5 Pro领跑推理，Kling在视频领域异军突起，企业如何在这场AI竞赛中抢占先机？
多模态大模型（Multimodal Large Language Models, MLLM）正迅速崛起，从只能理解单一模态，到如今可以同时理解和生成图像、文本、音频甚至视频等多种模态。正因如此，在AI竞赛进入“下半场”之际（由最近的OpenAI研究员姚顺雨所引发的共识观点），设计科学的评估机制俨然成为决定胜负的核心关键。
O家（OpenAI）刚免费上线GPT-4.1，A家（Anthropic）这边也被曝出新消息—— 新版Claude Sonnet和Claude Opus，已经在路上了！
今天凌晨开始，GPT-4.1可以直接在ChatGPT中使用了！而且是不管付费的没付费的，所有用户均可使用那种～官方介绍，GPT-4.1是一款专门针对编码任务和指令执行的模型，推理效率非常高。看看这张网友们自制的表格，它的能力一目了然：
GPT-4.1，在ChatGPT中可用了！现在，它不仅在API中开放，Plus、Pro和Team用户都可以使用。网友们兴奋地展开实测后，纷纷吐槽：OpenAI这是诈骗吧，说好的一百万超长上下文呢？
流匹配模型因其坚实的理论基础和在生成高质量图像方面的优异性能，已成为图像生成（Stable Diffusion, Flux）和视频生成（可灵，WanX，Hunyuan）领域最先进模型的训练方法。然而，这些最先进的模型在处理包含多个物体、属性与关系的复杂场景，以及文本渲染任务时仍存在较大困难。
近来，GPT-4.1关键人物揭秘了GPT-5进展，挑战在于平衡推理与聊天能力。与此同时，OpenAI首席研究官在新采访中，畅谈了通往AGI之路的关键要素。
OpenAI GPT-4o发布强大图片生成能力后，业界对大模型生图能力的探索向全模态方向倾斜，训练全模态模型成研发重点。
2025 年 4 月的 AI 月报，你会看到：“评估（Evals）” 成为模型和 AI 产品开发的关键词；Google 继续提升 Gemini 模型能力的思路； OpenAI 的 GPT-4o 为什么变得谄媚，以及背后的问题；用户规模与模型能力提升关系不大？可能要有变化了
GPT-4o 生图功能的出现揭示了统一理解与生成模型的巨大潜力，然而如何在同一个框架内协调图像理解与生成这两种不同粒度的任务，是一个巨大的挑战。
