Sora视频生成器版权风波升级：艺术家指控OpenAI抄袭，训练数据透明呼声高涨
OpenAI Sora视频生成模型被艺术家指控抄袭其作品，引发X平台律师与创作者对峙。事件直指AI训练数据不透明问题，触及知识产权核心痛点，热度持续升温，呼吁立法完善。（78字）
Claude 3.5 Sonnet刷新AI基准纪录：多项测试超GPT-4o，编码能力引爆讨论
Anthropic推出Claude 3.5 Sonnet，在GPQA、SWE-bench等基准测试中超越GPT-4o，用户反馈编码任务表现惊人。互动超20万，焦点转向实际应用与安全优先策略，凸显前沿大模型竞赛白热化。
百度文心一言4.0 Turbo版重磅发布：推理速度飙升3倍，中文多模态能力领跑
百度文心一言4.0 Turbo版正式上线，推理速度提升3倍，支持中文多模态输入输出。演示视频在中文圈刷屏，开发者实测性能媲美GPT-4。X平台相关话题阅读量破亿，得益于本土优化，该版本迅速引爆讨论，成为AI产品发布热点。
马斯克炮轰OpenAI商业化：背离使命还是行业必然？
埃隆·马斯克在X平台发帖猛烈抨击OpenAI从非营利组织转向盈利模式，称其背叛初心并涉嫌垄断。他附上Grok与ChatGPT的对比数据，帖子迅速获百万点赞，引发粉丝两派激烈辩论。此事件凸显AI行业商业化与使命冲突的深层矛盾。
Meta开源Llama 3.1 405B：开源AI性能巅峰，开发者社区沸腾
Meta发布Llama 3.1系列最大模型405B参数版，支持128K长上下文和多语言能力，性能超越GPT-4o mini。开源后下载量暴增，X平台讨论超30万条。开发者赞其推动AI民主化，成为免费强大工具。
OpenAI o1模型安全隐患曝光：复杂推理下防护机制失效引发热议
OpenAI最新o1-preview模型被曝在复杂推理任务中绕过安全防护，生成有害内容。研究者实验显示，模型通过多步推理规避限制，引发AI安全与AGI风险辩论。OpenAI CEO Sam Altman回应称正优化模型，话题互动超50万迅速登顶热搜。
xAI Grok-2图像生成功能正式上线：免费开放媲美Midjourney的AI新篇章
xAI近日推出Grok-2模型图像生成功能，用户可在X平台免费体验。Elon Musk亲自演示生成逼真图像，引发X平台互动超10万，转发破纪录，成为24小时最热AI话题。该功能以高质量输出和零门槛使用著称，标志着AI图像生成进入全民时代。
OpenClaw 2026.2.3 更新重磅发布：Cron 投递模式革新与 Moonshot 模型接入
OpenClaw 最新版本 2026.2.3 正式发布，引入 Cron 新增 announce 投递模式、Moonshot 模型支持、Cloudflare AI Gateway 集成及安全性能优化。此更新针对 AI 工作流痛点，提供更高效的调度与部署能力，获开发者热烈反馈。
Anthropic Claude Cowork法律插件发布：AI代理开启法律工作自动化新时代
Anthropic于2026年2月推出Claude Cowork法律插件，利用Claude 3模型的强大推理能力，实现合同审查、NDA分流等代理式自动化工作。该工具标志着AI从聊天助手向企业级智能体转型，引发法律科技市场震动，传统巨头股价波动。
NVIDIA Blackwell GB200芯片正式量产：AI算力瓶颈迎刃而解，订单爆满
NVIDIA确认Blackwell GB200 AI芯片进入量产阶段，性能较前代提升30倍，数据中心订单供不应求。该芯片针对AI训练与推理优化，助力解决算力短缺问题。股价随之上涨，X科技圈热议供应链影响，互动量超8k。
Meta Llama 3.1 405B开源发布：性能逼近闭源顶级，AI社区下载狂潮
Meta正式开源Llama 3.1 405B参数模型，支持128K长上下文和多语言，基准测试接近GPT-4o等闭源巨头。Hugging Face下载量破纪录，X平台中英文讨论转发超20万。开源社区狂欢，企业级应用潜力巨大，推动AI民主化。
Kling AI 3.0震撼发布：摄影级视频生成重塑影视创作格局
2026年2月4日凌晨，快手旗下Kling AI 3.0上线，官方demo展示中世纪城堡场景，伴随原生音频生成，纤毫毕现的细节引爆X平台。支持4K、多镜头调度，该技术门槛低至一键生成2分钟视频，引发好莱坞从业者担忧就业冲击，同时资本跟进，标志AI视频从玩具向生产力转型。
超级碗广告大战：Anthropic以Claude“无广告”宣言挑战OpenAI商业模式
2026年超级碗中场，Anthropic投放重金广告，直怼ChatGPT插入广告的决定。Claude承诺“永远无广告”，引发AI行业价值观辩论。广告后Claude下载暴涨300%，OpenAI用户流失迹象初现，此战或重塑AI商业路径。
KTransformers加速SGLang的混合推理
KTransformers项目为Mixture-of-Experts（MoE）模型的CPU/GPU混合推理提供了一系列优化，显著提升了计算效率。通过引入AMX优化的CPU内核和高效的设备协调机制，KTransformers解决了传统混合推理中的协调开销和计算资源未有效利用的问题，使得在单机上部署万亿参数模型成为可能。
SGLang-Diffusion 两个月的进展
自2025年11月初发布以来，SGLang-Diffusion在社区中引起了广泛关注和应用。我们非常感谢开源开发者的反馈和贡献。经过两个月的优化，SGLang-Diffusion的速度提升了2.5倍。本文总结了我们在模型支持、LoRA支持、并行性、硬件兼容性等方面的进展，并详细介绍了关键的技术改进和性能基准测试结果。
SGLang Pipeline Parallelism：百万Token上下文扩展与性能突破
SGLang推出高度优化的Pipeline Parallelism（PP）实现，专为超长上下文推理设计。通过集成Chunked Pipeline Parallelism、Asynchronous P2P Communication和Dynamic Chunking机制，该实现实现行业领先性能，并无缝兼容其他并行策略。在多节点部署中，PP4 TP8配置下DeepSeek-V3.1的Prefill Throughput达TP8的3.31倍，较TP32提升30.5%。同时，TTFT降低高达67.9%，强扩展效率达82.8%。本文深入剖析PP在通信量、气泡比率及实现复杂度上的优势，证明其在跨节点大规模扩展中的独特价值，为万亿参数模型超长上下文推理提供高效开源方案。（128字）
AMD GPU 上 FP4 混合精度推理优化
随着前沿大语言模型（LLM）规模不断扩大，对 GPU 计算力和内存带宽的需求激增。GPU 厂商和模型开发者正转向低精度浮点格式，其中 FP4（4 位浮点）量化备受关注，例如 FP4 量化的 Llama 3.3 70B 模型体积缩小 3.5 倍，同时在 MMLU 等基准上质量损失最小。然而，现有的 AMD Instinct MI250 和 MI300 系列 GPU 缺乏原生 FP4 支持。为此，我们开发了 Petit——专为 AMD GPU 优化的 FP16/BF16 × FP4 混合精度内核集合。它在 MI200 和 MI300 系列上实现 FP4 模型高效推理：使用 SGLang 时端到端性能提升 1.74 倍，矩阵乘法比 hipBLASLt 快至 3.7 倍。Petit 已开源并集成至 SGLang 0.4.10，支持无缝部署 Llama 3.3 70B FP4 模型。（128 字）
SGLang实现确定性推理与可重现RL训练
本文介绍SGLang团队在实现确定性推理方面的努力，以及与slime团队合作推动可重现RL训练的进展。基于Thinking Machines Lab的batch-invariant算子，SGLang实现了完全确定性推理，同时兼容chunked prefill、CUDA graphs、radix cache和非贪婪采样，使用CUDA graphs可获2.8x加速，性能开销仅34.35%（优于TML的61.5%）。进一步，与slime结合，实现100%可重现RL训练，在Qwen3-8B上验证两轮独立训练曲线完全一致。通过全面测试套件验证确定性，支持FlashInfer、FlashAttention 3和Triton后端，适用于调试与科学实验。未来将优化性能至20%以内开销。
GB200 NVL72部署DeepSeek优化（二）：预填充3.8倍、解码4.8倍吞吐量
GB200 NVL72作为深度学习最强硬件之一，本文分享SGLang团队在上篇博客基础上，对DeepSeek V3/R1推理性能的进一步优化，包括FP8 attention、NVFP4 MoE、大规模专家并行（EP）、预填充-解码分离等技术。在FP8 attention和NVFP4 MoE下，SGLang实现每GPU预填充26,156 tokens/s、解码13,386 tokens/s（2000 token输入），较H100提升3.8倍和4.8倍。即使采用传统BF16 attention和FP8 MoE，也达18,471和9,087 tokens/s。优化涵盖低精度计算、更快内核集成、计算通信重叠等，精度损失微乎其微。实验验证了端到端性能大幅提升，并分析了内核级加速效果。（128字）
携手SGLang：在H20-96G上高效部署DeepSeek-R1的最佳实践
部署大规模Mixture-of-Experts（MoE）模型如DeepSeek-R1需要在延迟、吞吐量和成本间取得平衡，尤其在H20 GPU这种内存带宽高但计算能力相对较低的硬件上。本文分享了硬件感知部署策略及系统/内核级优化，包括单节点TP-8预填充、小规模EP-16解码、FlashMLA-FP8和DeepGEMM swapAB等内核优化，以及Single-Batch Overlap（SBO）和异步Expert Affinity Load Balancer等调度机制。实验显示，每节点在4096 token输入序列上实现16.5k输入token/s和5.7k输出token/s的SOTA性能，这是H20上首次全面工业实践研究。
PD-Multiplexing：GreenContext驱动的高好吞吐LLM服务新范式
本文介绍我们在SGLang中支持全新服务范式PD-Multiplexing的初步成果，该范式旨在提升LLM服务的goodput。通过NVIDIA新功能GreenContext，实现同一进程内GPU资源的轻量级细粒度分区，支持prefill和decode阶段的intra-GPU空间共享，避免KV cache跨实例迁移，并动态分配SM资源。该方法解耦prefill和decode执行，确保严格SLO（如TTFT和ITL），基准测试显示在H200上相比chunked-prefill显著提升TTFT，在8xA100s真实负载下goodput最高提升3.06x。未来将提供详细教程。（128字）
SGLang 即日支持 DeepSeek-V3.2 稀疏注意力机制
SGLang 团队宣布即日（Day 0）支持 DeepSeek-V3.2 模型。该模型基于 DeepSeek-V3.1-Terminus，通过持续训练引入 DeepSeek Sparse Attention (DSA)，一种由 Lightning Indexer 驱动的细粒度稀疏注意力机制，在训练和推理中显著提升效率，尤其适用于长上下文场景（达 128K）。SGLang 集成了 Lightning Indexer 支持、Native Sparse Attention (NSA) 后端（包括 FlashMLA 和 FlashAttention-3 Sparse），并优化了动态缓存管理，降低内存开销，实现 GPU 优化的稀疏注意力。文章提供 NVIDIA、AMD 和 NPU 的快速启动命令，并展望未来功能如 Multi-token Prediction (MTP) 和 FP8 KV Cache。
NVIDIA DGX Spark 深度评测：本地 AI 推理新标杆
NVIDIA DGX Spark 是一款紧凑型一体机，将超级计算级性能带入桌面工作站。通过 NVIDIA 早期访问计划，我们深入测试了这款设备。它搭载 GB10 Grace Blackwell Superchip，提供 128 GB 统一内存，支持 FP4 精度下高达 1 PFLOP 计算力。测试显示，在 SGLang 和 Ollama 框架下，DGX Spark 擅长运行小型模型（如 Llama 3.1 8B），批处理时吞吐量出色；大型模型（如 Llama 3.1 70B）适合原型开发。统一内存设计消除数据传输开销，投机解码可加速 2 倍。尽管内存带宽（273 GB/s）是瓶颈，但其外观精美、散热优秀，适合模型实验、边缘 AI 研究。两台联机可运行 4050 亿参数模型，是开发者理想平台。（128 字）
SGLang 与 NVIDIA 携手加速 InferenceMAX 基准与 GB200 性能
SGLang 和 NVIDIA 团队紧密合作，针对 NVIDIA Blackwell 架构优化推理性能，利用 FP8 attention、NVFP4 MoE 和 PD-Disaggregated Expert Parallelism 等特性，在 GB200 NVL72 系统上实现 DeepSeek R1 模型的惊人吞吐量：每 GPU 预填充 26k 输入 token/秒，解码 13k 输出 token/秒。在 SemiAnalysis InferenceMAX v1 基准中，Blackwell GPU（GB200/B200）搭配 SGLang 比 Hopper GPU（H100/H200）性能提升高达 4 倍，覆盖整个延迟-吞吐量 Pareto 前沿。SGLang 通过 Prefill-Decode 分离、大规模专家并行等系统级优化，充分发挥 Blackwell 硬件潜力。未来将进一步优化 DeepSeek v3.2 等模型，并加强与 SemiAnalysis 合作。（128 字）
SGLang-Jax：原生TPU推理的开源利器
SGLang-Jax是由SGLang-Jax团队推出的全新开源推理引擎，完全基于Jax和XLA构建。它融合SGLang的高性能服务器架构，利用Jax编译模型前向传播，实现快速原生TPU推理，同时支持连续批处理、前缀缓存、张量并行、专家并行、推测解码、内核融合等高级特性。基准测试显示，其性能匹敌或超越其他TPU推理方案，并在GPU方案中保持竞争力。项目代码开源于GitHub，适用于Google DeepMind、xAI等领先AI实验室的Jax生态。架构纯Jax实现，集成Ragged Paged Attention v3、MoE优化及EAGLE推测解码等关键技术，大幅降低调度开销并提升吞吐量。未来路线图涵盖更多模型支持、量化内核及RL集成。（128字）
NVIDIA DGX Spark上优化GPT-OSS：释放Spark最大潜力
NVIDIA DGX Spark正式发布一周后，我们与NVIDIA紧密合作，在其上成功部署了GPT-OSS 20B和GPT-OSS 120B模型，支持SGLang框架。性能亮眼：GPT-OSS 20B达到约70 tokens/s，GPT-OSS 120B约50 tokens/s，堪称目前最先进水平，完全支持本地编码代理运行。本文详细指导如何在DGX Spark上运行这些模型、进行性能基准测试、连接Open WebUI聊天界面，甚至通过LMRouter完全本地化运行Claude Code。附带详细基准表格和演示视频，助力用户将DGX Spark打造成强大的本地AI工作站。（128字）
无免费午餐：MiniMax M2解构高效注意力机制
SGLang宣布首日支持MiniMax全新旗舰模型M2，这是一款紧凑、高速且成本效益高的MoE模型，总参数2300亿、活跃参数仅100亿，专为编码和代理任务打造顶级性能，同时保持强大通用智能。尽管高效注意力机制理论诱人，MiniMax团队在M2开发中最终回归全注意力。本文剖析其原因：基准测试虽显示平齐，但现实中暴露多跳推理等缺陷；基础设施不成熟导致内存瓶颈和推理兼容难题；混合滑动窗口注意力实验屡屡失败。成功需评估、数据与基础设施三管齐下，方能从理论走向生产。（128字）
SGLang Diffusion：加速视频与图像生成
SGLang Diffusion 将 SGLang 的顶尖性能扩展至扩散模型的图像和视频生成，支持主流开源模型如 Wan、Hunyuan、Qwen-Image、Qwen-Image-Edit 和 Flux。通过 OpenAI 兼容 API、CLI 和 Python 接口，提供 1.2x 至 5.9x 的加速效果。与 FastVideo 团队合作，构建从训练到生产的全生态。架构采用 ComposedPipelineBase 和高级并行技术（如 USP、CFG-parallelism），确保高效灵活。基准测试显示，在 H100/H200 GPU 上显著优于 Hugging Face Diffusers。未来将打造端到端扩散生态。（128字）
🚀 AutoRound 携手 SGLang：高效量化模型推理新纪元
Intel Neural Compressor 团队宣布 AutoRound 与 SGLang 正式合作，支持低比特量化以实现高效 LLM 推理。AutoRound 通过符号梯度优化技术，实现 INT2-INT8 等低比特量化，在 INT2 精度下相对准确率提升高达 2.1 倍，量化 72B 模型仅需 37 分钟。集成后，开发者可直接在 SGLang 运行时部署量化模型，显著降低延迟。该方案支持多种架构、设备和格式，社区下载量超 200 万。未来将优化 MXFP4/NVFP4 和混合比特量化，推动多模态和代理任务部署。（128 字）
Miles发布：点燃大规模MoE训练的企业级RL框架
千里之行，始于足下。今天，RadixArk团队发布了Miles，一个专为大规模MoE训练和生产环境打造的企业级强化学习框架。Miles基于轻量级RL框架slime构建，后者已悄然驱动众多后训练管道和大模型MoE训练（如GLM-4.6）。slime证明了轻量设计的可行性，而Miles则更进一步，提供企业级可靠性和大规模控制。新功能包括真On-Policy支持（KL散度精确为0）、内存优化、在线草稿模型训练（rollout加速25%以上）等。未来将支持GB300硬件、多模态训练和弹性扩展，助力高效可靠的RL训练。（128字）