早悟AI - 每日AI资讯、大模型动态、AI行业日报 | 让未来先来 - 2026年8月24日
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items: 告别本地 HTML 的尴尬:千问办公一句话生成可部署的全栈网页

AI 日报 | 8 月 24 日:OpenAI 谷歌同日大降价,英伟达 70 亿美元收编 Poolside 挑战 DeepSeek
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date: 2026-08-24T22:04:27+08:00
description: OpenAI 与谷歌同日大降价,大模型价格战全面升级据《财闻》报道,8月24日,OpenAI 正式将面向开发者的旗舰前沿模型 GPT-5.6 Sol 基准价格下调逾 20%,调整后的优惠价有效期三个月;这是 OpenAI 上月底下调中端模型 20%、低成本模型 80% 之后的连续第二轮降价。几乎同一时段,谷歌发布 Gemini 3.7 Flash,定价同步腰斩至上一版本约一半。美媒分析认为,大模型价格战的核心推手来自中国厂商的开源与激进定价策略,DeepSeek、Kimi、智谱 Qwen/GLM 的成本曲线被持续压低,迫使美国前沿实验室不得不在保收入与抢份额之间二选一。对开发者而言,这一轮降价直接降低 Agent 编排、长上下文调用、多模态任务的边际成本;对云厂商与初创公司而言,则意味着推理算力的"价格弹性"被进一步释放,大模型正快速从"奢侈品"滑向"水电煤"。 英伟达 70 亿美元收编 Poolside,亲自下场做最强开源模型 据《IT 之家》《AI 寒武纪》报道,8月23日至24日,英伟达以 120 亿美元投前估值向 AI 编程独角兽 Poolside 注资 10 亿美元股权,并支付 60 亿美元技术授权费,合计 70 亿美元;Poolside 的 100 多名核心工程师将并入英伟达 Nemotron 开源大模型项目。公开信息显示,Nemotron 终极版本的训练参数量据传将突破 1 万亿,目标直指"能与 DeepSeek、Kimi K3 同台竞争的开源权重模型"。这意味着英伟达已不再满足于"卖铲子",而是亲自下场比赛。Poolside 此前以代码生成与 Agent 评测见长,正是英伟达在软件栈上最短的那块板;收编后,英伟达第一次把"硬件 + 模型 + 工具链"完整闭环握在手中,补齐了面对 OpenAI、Anthropic、谷歌生态时的最后一块短板。 阿里巴巴 800 亿港元配售 100% 投全栈 AI 据《南方都市报》《智东西》报道,8月23日宣布、24日完成定价的阿里巴巴港股配售,募资总额 800 亿港元(约 102 亿美元),发行价 112.70 港元,配售 7.1 亿股,净额约 797 亿港元将 100% 投入 AI 芯片、基础设施、模型开发与部署。本次配售创下香港上市公司史上最大一级后续发行纪录,主权财富基金等机构超额认购。背景是阿里单季资本开支已达 677 亿元、同比增 75%,而中美云厂商的算力军备竞赛正以肉眼可见的速度加码。配售公告落地后,阿里港股当日放量上涨,"云 + AI + 芯片"的全栈叙事被市场重新定价。 天工 Ultra 38.15 秒跑完 400 米,人形机器人打破人类纪录 据《央视新闻》《深网》报道,8月23日下午第二届世界人形机器人运动会"冰丝带"400 米大型组决赛,北京人形机器人创新中心的天工 Ultra 以 38.15 秒夺冠,把人类男子 400 米世界纪录(43.03 秒)甩在身后近 5 秒,较去年首届冠军成绩压缩过半;追风仔仔队(39.45 秒)、惊鸿动力队(39.66 秒)分获银铜。研发方披露,核心突破来自硬件关节与强化学习的自主习得,资本正沿物理 AI 要素向上游数据、算力端密集布局。这是人形机器人首次在公开标准赛事中以"非人类"姿态跑赢人类,标志着具身智能从"能走会跑"迈入"竞技级表现"的新阶段,也意味着物理 AI 已具备短期内替代部分人类体力劳动的工程基础。 GPT-6 代号 Astra 或本周发布,10T 参数,主打多智能体协同 据《新浪财经》报道,代号 Astra 的 OpenAI 新旗舰模型(外界普遍推测即 GPT-6)或在 8 月 24 日至 30 日之间发布,内部代号为 "mewfour",据称是 OpenAI 继 GPT-4.5 之后训练的最大规模预训练模型,参数量可能达到 10T,约为 GPT-4(约 1.8T)的五倍以上。Astra 的核心亮点不在"更大",而在"更会组织":它被定位为能够组织和协同多个 AI 智能体的旗舰底座,面向长周期、高难度的复合任务;此前已有消息显示,Astra 内部版本成功解出 10 个重要开放数学问题。若按期发布,这将是 2026 下半年最具指标意义的一次前沿模型升级,直接把"模型即 Agent 平台"的叙事从 Anthropic、Google 手中抢回 OpenAI。 Ox Alpha 匿名模型空降 OpenRouter 榜首,4 万亿 Token 抢跑 GLM 据《The Next Web》《OpenRouter》、oday-bakkour.com 等多家开发者社区报道,8月20日上线的匿名前沿编程模型 "Ox Alpha" 在 OpenRouter 上一路冲至榜首,刷新单日用量纪录,前五大应用调用合计超 4 万亿 Token…

告别本地 HTML 的尴尬:千问办公一句话生成可部署的全栈网页
type: item
date: 2026-08-24T09:03:20+08:00
description: 上周给部门做一个内部报名页，AI 五分钟给我一整页 HTML，样式挺像样，本地打开也能跑。然后我就卡住了：放哪儿？域名怎么办？填的工号存到哪？折腾了半小时，认输，回头用了问卷星。那段 HTML 到今天还躺在聊天记录里。直到 8 月 3 日阿里「千问办公」(QwenWork)开启公测，「我做完了」和「你能用了」之间的那段断层，第一次有产品主动接上。它不是更聪明的聊天机器人，而是把生成到部署之间的活，收进了产品里。工具简介千问办公是阿里在 2026 年 8 月 3 日正式开启公测的企业级 Agent 产品，由 QoderWork(本地桌面 Agent)、MuleRun(海外工作流自动化)、悟空(钉钉协同 AI)三款内部产品整合而来，定位「一站式 AI 生产力平台」。底层接入阿里最新旗舰大模型 Qwen3.8-Max，总参数量 2.4 万亿，激活参数 95B，原生 128K 上下文、可无损扩展到 100 万 tokens。同时支持接入 DeepSeek-V4-Flash、Kimi-K3、GLM-5.2 等第三方模型，积分制计费。公测期间新用户注册即送 2000 积分，首周每日登录再送 500 到 2000 积分。入口有三个：网页版 qwenwork.cn、桌面 PC 客户端(macOS/Windows)、以及即将开放的钉钉 PC 与手机端内置入口。钉钉目前服务超 2000 万家企业组织，这是千问办公最深的护城河。核心功能亮点 一句话发一个真能用的网页。这是它和市面上所有 AI 助手的最大差异——描述需求 → 自动生成 → 一键发布 → 系统分配 xxx.qwenwork.host 域名并完成云端部署，对话里直接弹出可访问链接，不需要用户自备服务器。 25 项企业 IM 能力打通钉钉。能读取群消息、自动起草消息、提交审批、查询日程、生成会议纪要、读写知识库、处理邮件——这些能力目前只跑在钉钉里，飞书和企业微信还在排队。 73 个精选技能 + 12 个岗位专家套件。覆盖投研分析、股权投资、企业法务、合同管理、企业财税、市场营销、产品设计等职业方向，每个套件内置该岗位常用的任务模板和数据源连接，装上即用，不需要每次写长 prompt。 实测使用步骤今天只演示最有杀伤力的「一句话发网页」，其他能力之后再拆。第一步，浏览器打开 qwenwork.cn，用钉钉或支付宝账号登录。要处理本地大量表格、图片、视频的话，去官网下桌面客户端。第二步，在左侧「扩展」里装一个跟岗位最近的专家套件。我装的是市场营销，里面组合了 8 项技能加 1 个数据连接，涵盖文案、广告合规、竞品追踪、社媒热点、SEO、效果分析。装完提示词可以短很多，「你是资深营销」这种套话不用每次都写。第三步，派任务。对话框里直接说需求，例如「帮我做一个团队周报收集页面，需要姓名输入框、本周完成事项、下周计划，提交后能看到汇总列表」。也可以上传一段视频、扔一个链接、给一段会议录音，让 Agent 自己拆任务跑。第四步，等几十秒到三分钟，Agent 跑完后弹一个预览。点「发布」按钮，系统分配一个 xxx.qwenwork.host 的子域名，自动把 HTML + 后端逻辑 + 数据库部署到云端，整个流程不需要用户碰一行代码。第五步，对话窗口里直接弹访问链接，复制发到群里就能用。静态页适合简历、作品集、营销页；要收表单存数据就选动态页(后端是 Node.js)，类型一旦选定不能更换，改类型只能新建。适用人群与场景特别适合没有技术背景的运营、产品、行政、销售。典型场景：活动报名页、团队周报收集、内部数据填报、产品介绍页、简单问卷、招聘 JD 落地页。不太适合需要复杂后端逻辑、用户登录体系、支付功能的业务——这些场景下动态页的数据库能力还不够用，建议接专业建站工具。另外，组织级能力(企业数据库、跨团队协同、组织 Skill 共享)个人用户吃不到。要体验这部分，得在企业空间里跟团队一起用。优缺点总结优点：全栈部署闭环，真的「交付即用」；桌面端能直接处理本地文件，不用反复上传下载；定时任务 + 多步工作流编排目前同类产品里最完整，设定一次自动循环；数据源连接器丰富，1688、小红书、钉钉、飞书、企微、Notion、腾讯文档、夸克网盘都覆盖；Qwen3.8-Max 在百万 token 上下文下能读 200 页财报 PDF，长程任务不丢细节。缺点：公测期稳定性和额度都还在迭代，部分钉钉能力灰度中，不是所有账号都能用；模型分四档(经济/基础/高级/旗舰)，积分消耗不一，新手容易没算清成本把积分用光；专家套件目前岗位有限，冷门岗位得自己拼技能；连接器通常还要单独配置或授权，装完不等于连上了；AI 会「自行补充」内容(比如邮件里编数据)，正式对外内容必须人工审核。早悟点评MIT 一份企业 AI 报告提过：企业在…