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RAGFlow 1.0 以 Go 重写并公开知识编译层与 Retrieval Harness，将产品定位升级为 Agent Native 数据库，通过证据链等编译产物降低 Token 消耗并提升上下文可追溯性。
主模型参数1250亿，激活参数60亿。
把大模型运行在手机上，已经有了不少探索。
走向物理 AI 时代，构建一个能真正统一语言与视觉的多模态基座模型是关键一步。然而，语言本质上是有序的 Token 序列，视觉则是连续的高维像素分布，两者在信息结构上存在天然的鸿沟。如何在一个模型内统一这两种截然不同的分布，一直是一个备受争论的话题。
百度开源文心 5.5 Flash Base（ERNIE 5.5 Flash Base）权重，该模型总参数280B、每token激活14B，采用稀疏MoE与混合稀疏注意力，微调和推理上下文外扩至1M tokens。
2026年，大模型卖Token这门生意，已经卷到让人看不懂了。
无语了家人们。。。
《读佳》获知，百度在近期上线了一个是一个面向开发者、企业客户及模型供应商的开放可信模型服务平台“词元所”，汇聚多模型、多供应商资源，提供模型选型、调用、交易与管理能力，并通过资源及供应商信用评价及区块链存证。
“从GPU卡时到Token交付，算力竞争正从硬件规模走向运营效率。 ”
Anthropic 开源了基于零知识密码学的 FlashProve，使用户无需获取模型权重即可验证回答确由指定模型生成；该系统已在 4000 亿参数的 Llama 4 Maverick 上达到约 110 Token/s，但仍是受成本和上下文限制的研究原型。