01

重大發布（新模型/產品/開源）

①ChatGPT手機版更新：切換“標準思考”與“擴展思考”

12月29日，OpenAI對安卓端的ChatGPT進行更新，允許手機用戶設置模型的思考深度，在“Standard Thinking（標準思考）”和“Extended Thinking（擴展思考）”中進行切換。

在此之前，由于算力訪問限制，手機端用戶只能使用標準思考模式，無法進行長時間的深度推理，一定程度上限制了其實用性。與此同時，PC端的UI界面也得到了布局上的優化。不過，經過更新后，仍然只有Plus級別以上的訂閱會員才能享受到這些權限。

作為對比，OpenAI目前的最大競爭對手Google Gemini的手機端和PC端都早已具備這一功能，免費版用戶即可使用，UI界面清晰。

（Gemini手機端）

（Gemini PC端）

短評：允許龐大的手機端用戶群體使用更深度的推理服務證明OpenAI的算力變得更加充足，界面的優化也有助于改善現有用戶的使用體驗。但對于技術層面已經沒有領先優勢的OpenAI來說，維持現有用戶的活躍度遠遠不夠，諸如此類的小型更新無法拉新，GPT-5.2的大型更新又“差評如潮”。這也印證了先前的判斷：OpenAI在做的事情是“別人有的我們也要有”，而不是“我們做了別人沒有的”。

②雙端同步+定時提醒，騰訊元寶上線任務功能

騰訊的元寶同樣迎來了一次產品功能的迭代：手機端和電腦端同步添加了任務功能，用戶僅通過一句話就可以設置循環定時任務，讓AI幫忙記事、提醒甚至是陪聊。

這次功能更新看似簡單，但也表明騰訊正在把元寶“問答工具”的定位修改為“日常陪伴型AI”，通過人們生活中高頻且剛需的定時任務，讓用戶生態進一步牢固。

根據產品功能描述，任務功能需要讓AI完成以下流程：理解模糊的指令、生成可執行的計劃、跨端側同步以及在提醒后繼續對話。因此，AI需要具備不僅限于以下技術能力：

一是根據“一句話”生成結構化的計劃：用戶為了方便，給出的指令往往是模糊的，但AI則需要精確完成時間抽取、意圖分類、動作生成等關鍵環節；

二是任務的持久化存儲，并在手機端和PC端實現同步，這就需要輕量級的用戶任務數據庫；而提醒的觸發則需要后臺具備調度服務的功能；

三是具備上下文記憶，這也是AI普遍面臨的一大問題，AI要實現提醒后繼續陪聊就必須配備更大的上下文窗口，以實現任務狀態的記憶、動態響應和多輪對話的管理。

短評：

騰訊的用戶基數毋庸置疑，元寶誕生在這個溫床中具備非常大的競爭優勢。不過，雖然任務功能的上線蘊含不少技術層面上的提升，但對于財大氣粗的騰訊來說，其AI研發進度仍然略顯緩慢。

02

技術進展（論文/SOTA/算法）

①通義MAI-UI開源：首個通用GUI智能體基座直接刷新SOTA紀錄

前段時間，豆包手機助手在互聯網上掀起風浪，引起了騰訊、阿里等科技巨頭公司的警惕。

如今，阿里通義團隊也推出了自己的手機管家，其開源的MAI-UI宣稱為全球首個面向“真實手機生活”的通用GUI智能體基座模型，并在5項權威性測試（如Android World和MobileWorld等）中全部登頂SOTA，戰勝了以Gemini為首的國際領先大模型。

項目地址：https://github.com/Tongyi-MAI/MAI-UI

根據阿里云官方社區內的用戶體驗反饋，這一智能體基座模型主要有如下幾個引人注目的亮點：

一是拒絕揣測用戶意圖，主動詢問用戶歸還決策權，避免“自作主張”的現象；

二是能夠調用API而非“點擊屏幕”，善于使用高德、Github、釘釘等結構化的工具，通過顯著降低操作次數有效提升了準確率；

三是實現了端側和云側的分離，日常任務在手機端運行2B參數的小型模型即可完成，復雜任務則依靠云端的32B大模型完成，支付密碼等隱私操作只在本地運行，絕不上傳；

四是強大的抗干擾能力，通過在動態環境中引入在線強化學習機制，解決手機環境中的各種意外狀況。

短評：

字節的豆包手機助手發布僅一天后，騰訊的微信和阿里的淘寶等APP就以安全性為由拒絕其訪問；而阿里的MAI-UI目前能夠調用的，也只是阿里系的產品（高德、釘釘）和Github等開放平臺。因此，AI能幫人做事的前提是App愿意“開門”，其行動的自由度，仍然與母公司的軟件生態控制力高度關聯。

短期內，手機助手類產品仍然只能在特定的生態環境中得以流暢運行。即便是通過商業合作等方式實現了類似淘寶和微信的協同，銀行這種高風險的政府App也絕不會輕易開放權限。因此，AI助手在真實世界中，目前還“寸步難行”。

②文生圖門檻再降低：FLUX.2 Turbo開源，刷新文生圖速度

今天凌晨，生成式AI媒體平臺fal開源了名為FLUX.2 [dev] Turbo的文生圖模型，瞬間登頂Artificial Analysis的開源模型排行榜。值得注意的是，阿里的Z-image Turbo在一周前剛剛成為這一榜單的霸主。截至30日下午，Flus.2 [dev] Turbo模型仍位于開源榜第一，全榜第十。

項目地址：https://fal.ai/models/fal-ai/flux-2/turbo

該模型是fal基于Black Forest Labs的FLUX.2 [dev]模型優化推出的Turbo版本，主打極快的生成速度，一張高清圖僅需花費約5秒，全流程推理步驟從50步壓縮到8步，速度提升超過6倍，且畫面質量更加穩定可控。

目前這一模型已經開放在線免費體驗，但更重要的是：該模型的硬件需求并不高，RTX 4090的用戶即可本地部署并進行微調；生成一張1024×1024像素的圖像成本僅為0.008美元，創下文生圖成本最低記錄。

短評：

這一開源文生圖模型的發布，讓文生圖能力徹底從“大廠提供的收費服務”變成了“人人可用的生產工具”。如此低廉的成本，無異于在宣告AI巨頭們“閉源+高質量”路線的終結。

盡管文生圖在當下看來毫無疑問已經是賠本買賣，但是當此類開源模型大規模普及后，它就可以搖身一變，成為可編程且易于私有化部署的模型底座，走向工作流和智能體的商業化路徑。

03

商業動態（融資/合作/財報）

①主打“通用智能體”的Manus 被 Meta 收入麾下

今天上午，Manus官方發布消息：Manus已被Meta收購。兩天前，Manus團隊放出的立項初期會議紀要中強調的“通用性”，如今已經成功變為最大的賣點。根據官方數據，Manus上線至今處理的Tokens超過147萬億，創建了超過8000萬臺虛擬計算機，而其三年內順利完成四輪融資、兩年內估值增長超過30倍、上限僅9個月ARR破億等利好消息則已經向市場證明：通用智能體具備盈利能力。

盡管Meta的這次收購具體交易細節尚未公布，但這一舉動顯然是為了搶占智能體賽道的入口。事實上，Meta在先前的AI大模型競爭中已經處于落后地位，其Llama系列大模型的綜合能力雖然也處于第一梯隊，但與文本領域的巨頭Gemini和GPT系列存在明顯差距，而多模態領域也被Gemini以及國內字節的Seedream和阿里的Qwen甩開。因此，Meta沒有在以前的賽道上加速追逐，而是選擇成為“通用性Agent”新賽道的領跑者。

短評：

如此看來，Manus的定位與Meta就顯得極為匹配。Manus也面臨著類似的問題，雖然能夠覆蓋的應用范圍較廣，但智能程度無法與頂尖模型競爭，從消耗的Tokens數量來看更是與豆包這種“龐然大物”存在數量級的差距。

根據Manus首席執行官肖弘的說法，Meta的這次收購并不改變Manus的運作方式和決策機制，但若是雙方仍然遵循原先的路徑，恐怕“通用性Agent”市場中的蛋糕很快就會被分走，畢竟對于Google和字節等公司來說，實現通用性并非技術難題。“全面但不精通”是Meta與Manus下一步必須解決的問題。

②智譜港股上市：堅持AI模型能力的競爭

同樣是今天上午，國產AI初創公司智譜確定了1月8日于港股上市。全球發售3741.95萬H股，每股發行價格116.2港元。

招股書中，智譜對公司的定義為“中國領先的人工智能公司，致力于追求通用人工智能（AGI）創新”。目前，智譜的產品體系涵蓋范圍較廣，大語言模型（GLM-4.7）和智能體（AutoGLM）等領域均實現了一定程度上的覆蓋。

目前，智譜的虧損情況仍然在加重。其2022、2023、2024年和2025年上半年的虧損額分別為1.44億、7.88億、29.58億和23.58億，研發投入數額也在不斷增加。不過，值得注意的是，國內AI初創企業中，仍然能在模型智能化程度上保持競爭力的企業已經為數不多，而智譜則是其中之一：其最新版模型GLM-4.7在Artificial Analysis的榜單中拿下了相當不錯的成績。

短評：

作為軟件生態與硬件資源均面臨限制的國內AI初創企業，在多家AI公司選擇將模型的研發重點遷移至多模態的背景下，GLM系列產品能夠與Gemini和GPT保持競爭實屬不易。但是，智譜要面對的對手，不僅是國外這兩大巨頭，國內的阿里、字節和騰訊也不容忽視。

在大模型領域內，暫時還無法確定智譜的核心競爭力。但是，開源的AutoGLM則起到了一定的補充作用，Agent成為未來的關注重點已成事實，智譜開源的基座模型或許會成為其發展的堅固基石。

       原文標題 : 大模型日報|中國大模型第一股IPO倒計時，阿里通義推出自己的手機管家