AI动态汇总20250728：英伟达推出 OpenReasoning-Nemotron 推理模型， Qwen3 Coder 开源
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发布时间：2025-07-29 研究所 金工周报 分析师:肖承志SAC登记编号:S1340524090001Email:xiaochengzhi@cnpsec.com研究助理:冯昱文 SAC登记编号:S1340124100011Email:fengyuwen@cnpsec.com 英伟达推出OpenReasoning-Nemotron推理模型，Qwen3 Coder开源——AI动态汇总20250728 ⚫英伟达推出OpenReasoning-Nemotron推理模型 英伟达于2025年7月推出的OpenReasoning-Nemotron推理模型系列，标志着其在复杂推理任务领域的技术突破。该系列基于Qwen2.5架构，通过从6710亿参数的DeepSeek R1 0528模型中蒸馏提炼而成，包含1.5B、7B、14B和32B四种参数规模版本，旨在为数学、科学及代码生成等结构化任务提供高效推理支持。 近期研究报告 《小市值占优，低波反转显著——中邮因子周报20250727》-2025.07.28 《微盘股的流动性风险在哪？——微盘 股 指 数 周 报20250720》-2025.07.21 ⚫Qwen3 Coder开源 阿里云通义千问团队于2025年7月23日正式开源其旗舰级AI编程大模型Qwen3-Coder，这一举措被业界视为中国AI技术全球化的里程碑事件。该模型以4800亿参数规模、原生支持256K上下文窗口的混合专家架构（MoE）为核心，通过多项技术创新实现了开源编程模型的性能突破。 《大金融表现居前助指数突破，GRU行业轮动调入非银行金融——行业轮动周报20250713》-2025.07.14 《低估值高盈利，基本面表现占优——中 邮 因 子 周 报20250706》-2025.07.07 ⚫苹果携手剑桥大学设计最佳AI评审框架 苹果与剑桥大学合作研发的AI评审框架代表了当前大语言模型评估领域的重要突破。当前学术界普遍采用“LLM-as-a-judge”模式评估大语言模型，但该方式在长篇事实核查、复杂数学推导及高级编码任务中存在显著局限性。传统人类评审受制于时间压力、疲劳倾向及对文风的过度关注，而纯AI评审则因缺乏外部验证工具导致事实准确性不足。为解决这一双重困境，苹果与剑桥大学联合提出新型评估系统，通过赋予AI评审员自主调用外部工具的能力，构建兼具效率与严谨性的混合评审体系。 《基于宏观经济状态划分的BL模型与ETF实践》-2025.07.01 《反转风格显著，小市值回撤——中邮因子周报20250622》-2025.06.23《关注基本面支撑，高波风格占优——中邮因子周报20250615》-2025.06.16 ⚫GitLab Duo平台开启公测 《结合基本面和量价特征的GRU模型》-2025.06.05 GitLab于2025年7月22日正式宣布其AI协作平台GitLab Duo进入公测阶段，这一平台通过虚拟化传统软件开发团队的角色分工，构建了一套由多智能体协同的自动化开发体系，标志着AI在软件工程领域的深度应用迈入新阶段。 《Claude 4系列发布，谷歌上线编程智能体Jules——AI动态汇总20250526》-2025.05.27 ⚫风险提示： 《谷歌发布智能体白皮书，Manus全面开放注册——AI动态汇总20250519》-2025.05.20 以上内容基于历史数据完成，在政策、市场环境发生变化时存在失效的风险；历史信息不代表未来。 《证监会修改《重组办法》，深化并购重组改革——微盘股指数周报20250518》-2025.05.19 目录 1AI重点要闻..............................................................................41.1英伟达推出OpenReasoning-Nemotron推理模型............................................41.2 Qwen3 Coder开源.....................................................................61.3苹果携手剑桥大学设计最佳AI评审框架..................................................81.4 GitLab Duo平台开启公测.............................................................112企业动态................................................................................132.1 AMD联手Stability推出Stable Diffusion 3 Medium图片生成开源模型.....................132.2腾讯云推出内测AI编程工具CodeBuddy IDE..............................................153 AI行业洞察.............................................................................163.1 OpenAI与甲骨文协议开发4.5GW数据中心................................................164技术前沿................................................................................174.1 Machine Bullshit:大模型对真相的漠视................................................175风险提示................................................................................20 图表目录 图表1：OpenReasoning-Nemotron推理基准上的跑分.........................................4图表2：多智能体协同工作基准跑分.......................................................5图表3：Qwen3-coder评测跑分...........................................................7图表4：现有评价方式框架...............................................................9图表5：新提出的评价智能体概览........................................................10图表6：GitLab Duo功能展示...........................................................11图表7：BF16 SD3模型特性.............................................................13图表8：Machine Bullshit论文.........................................................18图表9：RLHF微调显著提升欺骗性声明出现率..............................................19图表10：不同模型中不同问题类型的胡扯现象.............................................20 1AI重点要闻 1.1英伟达推出OpenReasoning-Nemotron推理模型 英伟达于2025年7月推出的OpenReasoning-Nemotron推理模型系列，标志着其在复杂推理任务领域的技术突破。该系列基于Qwen2.5架构，通过从6710亿参数的DeepSeek R1 0528模型中蒸馏提炼而成，包含1.5B、7B、14B和32B四种参数规模版本，旨在为数学、科学及代码生成等结构化任务提供高效推理支持。 OpenReasoning-Nemotron的核心创新在于其数据蒸馏策略。英伟达利用NeMo Skills框架生成500万个涵盖数学证明、科学推导和编程解决方案的高质量数据轨迹，通过纯监督微调（SFT）而非强化学习进行训练，确保模型在逻辑一致性和符号推理上的精准度。训练过程中，模型从DeepSeek R1的复杂推理链中学习分解子任务的能力，例如将多步数学证明拆分为连贯的推导步骤，从而在缩小参数规模的同时保留高阶认知能力。 模型采用GenSelect算法实现“重型推理模式”，该技术源自AIMO-2论文，通 过并行启 动多个智 能体 生成候选 解并筛选 最优 答案。 在32B模 型上，GenSelect@64将HMMT数学竞赛成绩从73.8提升至96.7，甚至意外展现出跨领域泛化能力——仅针对数学训练的算法在代码生成任务中使LiveCodeBench得分从70.2提升至75.3。 资料来源：英伟达，中邮证券研究所 该系列在GPQA、MMLU-PRO和AIME24等基准测试中刷新同参数规模纪录。32B版本在AIME24获得89.2分，超越OpenAI的o3-high模型；7B模型更以78.2分比前代提升近20%，体现参数规模对长上下文推理的关键影响：1.5B模型因处理32K token时一致性不足导致性能下滑至45.6分，而7B及以上模型则显著突破。 研究还发现模型存在行为分化现象：部分版本擅长使用Python工具但推理较弱，另一些则强化纯逻辑能力却缺乏工具交互。这种割裂性为后续强化学习研究提供了优化方向。 资料来源：英伟达，中邮证券研究所 英伟达将模型定位为研究基线，完整开放模型权重与评估脚本，支持HuggingFaceTransformers、TensorRT-LLM和ONNX工具链。用户可通过LM Studio在本地设备运行量化版本，例如骁龙X Elite芯片搭配32GB内存即可部署14B模型，显著降低高性能推理的硬件门槛。应用场景覆盖教育辅助（如数学竞赛解题）、科研推理（物理化学模拟）及代码优化（自动生成调试），其开源协议允许商业用途，推动产业级落地。 当前版本未引入强化学习人类反馈（RLHF），在多轮对话和通用助手场景中存在局限。英伟达强调这是验证监督学习潜力的实验性发布，后续计划开源训练 数据集并探索多模态扩展（如手写公式识别），进一步弥合符号计算与神经推理的鸿沟。 1.2Qwen3 Coder开源 阿里云通义千问团队于2025年7月23日正式开源其旗舰级AI编程大模型Qwen3-Coder，这一举措被业界视为中国AI技术全球化的里程碑事件。该模型以4800亿参数规模、原生支持256K上下文窗口的混合专家架构（MoE）为核心，通过多项技术创新实现了开源编程模型的性能突破。 Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct作为开源版本中的顶级配置，采用稀疏化MoE设计，总参数4800亿但每次推理仅激活350亿参数，包含160个专家网络并动态选择8个参与计算，显著降低推理成本的同时保持模型容量。训练数据层面，模型使用7.5万亿token的语料库，其中70%为代码数据，覆盖80余种编程语言及20多种标记语言，并通过Qwen2.5-Coder对低质量数据清洗改写，生成高质量合成数据提升训练效率。后训练阶段引入代码强化学习与长程强化学习，构建分布式系统并行运行2万
