当Anthropic一纸禁令让无数中国企业的AI梦碎了一地，😴AWS却在两周后扔出了一颗重磅炸弹——上架中国最强开源模型。😂这不是雪中送炭，这是一场精心布局的商业智慧展示。 一夜😆之间，Claude说再见了 2025年9月5日，对许多👍中国科技企业来说，是个黑色星期四。 Anthropic😊突然宣布：立即停止向多数股权由中国资本持有的公司提供Clau😍de服务。消息一出，整个中国AI圈炸了锅。要知道，Claud😎e凭借其卓越的编程能力，几乎成了国内企业构建AI Codin👍g工具栈的标配，甚至是某些公司的唯一选择。 这就像你正🌟在高速公路上飙车，突然发现发动机被远程锁死了。那些把全部筹码🤯押在Claude上的企业，瞬间陷入了进退两难的境地——正在推👏进的AI项目要不要继续？已经部署的系统怎么办？客户的合同如何🚀履行？ 这一刀，切得又快又狠。 AWS的“反常”🙌操作：把竞争对手的模型都搬上架 就在业界还在为Clau😍de断供事件震惊时，9月19日，AWS宣布在亚马逊Bedro👍ck上线阿里巴巴的Qwen3系列和DeepSeek V3.1⭐。 这个操作，说它“反常”一点都不为过。 要知道😴，AWS和阿里云在全球云计算市场可是实打实的竞争对手。在中国😆乃至整个亚太市场，两家更是明里暗里较劲多年。现在AWS居然把😀阿里巴巴开源的最新一代通义千问模型搬上了自家平台，这操作着实🤩让人看不懂。 但如果你了解AWS的历史，就会发现这其实😆是他们的一贯作风。今年8月，AWS就已经上架了OpenAI的😎两款开源模型。按理说，OpenAI是微软重金投资的，而微软A🙄zure是AWS最大的竞争对手；更讽刺的是，OpenAI还是🔥AWS投资的Anthropic的直接竞争对手。但AWS照样把😢OpenAI的模型搬上了架。 这种看似“没有立场”的做😀法，背后其实藏着AWS的核心哲学：Choice Matter❤️s（选择很重要）。 从“断供惊魂”到“王炸矩阵” 😂 Claude事件给所有人上了生动的一课：在AI时代，把所有😜筹码押在一个模型上，无异于把命运交到别人手里。 AWS😊 CEO Matt Garman在最近的采访中明确表示：“我😜们不认为会有一个模型能适应所有场景。”这句话在Claude断😘供事件后显得格外有先见之明。 看看这次上架的模型阵容就😂知道AWS的野心有多大： Qwen3-Coder-48😁0B，总参数量480B，专为复杂软件工程设计，能处理高达25🌟6K的上下文窗口，用外推方法甚至能达到100万个token。🤯这意味着它能在单个任务中处理整个代码库。 De🌟epSeek V3.1，号称"迈向Agentic AI时代的😉第一步"，支持思考模式和非思考模式的自由切换，在工具调用和智🎉能体任务中表现卓越。 展开全文 Qw😡en3-Coder-480B，总参数量480B，专为复杂软件😆工程设计，能处理高达256K的上下文窗口，用外推方法甚至能达😴到100万个token。这意味着它能在单个任务中处理整个代码🔥库。 DeepSeek V3.1，号称"迈向Agent🔥ic AI时代的第一步"，支持思考模式和非思考模式的自由切换🚀，在工具调用和智能体任务中表现卓越。 更关键的是价格。🔥根据实测数据，Qwen3 Coder 480B的input 🤩Token价格比第三方平台Fireworks低50%以上。在👍推理速度上，每秒输出Token数和首Token时延等核心指标😎在业界领先。默认配额高达10K RPM及100M TPM，客🚀户无需为配额提升而烦恼。 这不是简单的模型堆砌，而是一💯个完整的生态矩阵：最强多模态混合推理基模Claude（是的，😡它还在）、超高性价比自研模型Nova、最受关注的开源模型GP🥳T系列、DeepSeek、Qwen等，覆盖高端和低延时等各类😍场景，成本涵盖高、中、低不同档位。 当选择权决定生死 😜 AI可能会成为几十年来发展最快的技术，这种创新将持续1🤩0年、20年甚至30年。在这样的长周期里，任何单一依赖都可能🙄成为致命弱点。 AWS的多模型战略，在平时看起来像是资🤩源浪费——为什么要同时支持这么多相互竞争的模型？但在Clau😅de断供这样的黑天鹅事件面前，这种策略的价值立刻凸显出来。 🙌 那些在Bedrock上构建AI应用的中国企业，可以在几🤯小时内完成模型切换。而那些依赖单一模型供应商的企业，可能需要🚀数周甚至数月来重构他们的系统。在AI军备竞赛中，这样的时间差⭐可能就是生与死的距离。 商业的本质：没有永远的敌人 😴 AWS上架竞争对手的模型，表面上看是在“资敌”，实际上却😆是在构建一个更强大的护城河。 当客户知道在AWS上可以😉找到市面上几乎所有主流模型时，他们为什么还要费力去对接多个平❤️台？当切换模型变得像换个API密钥一样简单时，企业的AI战略🥳就有了真正的灵活性。 这种开放策略也让AWS成为了事实👏上的"AI基础设施层"。而阿里巴巴成为Bedrock第13个😍模型提供商，正标志着中国AI开源生态与国际云计算平台的深度融😅合。返回搜狐，查看更多

北京市:市辖区:(东城区、西城区、朝阳区、丰台区、石景山区、海淀区、门头沟区、房山区、通州区、顺义区、昌平区、大兴区、怀柔区、平谷区、密云区、延庆区)

天津市:市辖区:(和平区、河东区、河西区、南开区、河北区、红桥区、东丽区、西青区、津南区、北辰区、武清区、宝坻区、滨海新区、宁河区、静海区、蓟州区)

河北省:石家庄市:(长安区、桥西区、新华区、井陉矿区、裕华区、藁城区、鹿泉区、栾城区、井陉县、正定县、行唐县、灵寿县、高邑县、深泽县、赞皇县、无极县、平山县、元氏县、赵县、石家庄高新技术产业开发区、石家庄循环化工园区、辛集市、晋州市、新乐市)

唐山市:(路南区、路北区、古冶区、开平区、丰南区、丰润区、曹妃甸区、滦南县、乐亭县、迁西县、玉田县、河北唐山芦台经济开发区、唐山市汉沽管理区、唐山高新技术产业开发区、河北唐山海港经济开发区、遵化市、迁安市、滦州市)

秦皇岛市:(海港区、山海关区、北戴河区、抚宁区、青龙满族自治县、昌黎县、卢龙县、秦皇岛市经济技术开发区、北戴河新区)

邯郸市:(邯山区、丛台区、复兴区、峰峰矿区、肥乡区、永年区、临漳县、成安县、大名县、涉县、磁县、邱县、鸡泽县、广平县、馆陶县、魏县、曲周县、邯郸经济技术开发区、邯郸冀南新区、武安市)

邢台市:(襄都区、信都区、任泽区、南和区、临城县、内丘县、柏乡县、隆尧县、宁晋县、巨鹿县、新河县、广宗县、平乡县、威县、清河县、临西县、河北邢台经济开发区、南宫市、沙河市)

保定市:(竞秀区、莲池区、满城区、清苑区、徐水区、涞水县、阜平县、定兴县、唐县、高阳县、容城县、涞源县、望都县、安新县、易县、曲阳县、蠡县、顺平县、博野县、雄县、保定高新技术产业开发区、保定白沟新城、涿州市、定州市、安国市、高碑店市)

张家口市:(桥东区、桥西区、宣化区、下花园区、万全区、崇礼区、张北县、康保县、沽源县、尚义县、蔚县、阳原县、怀安县、怀来县、涿鹿县、赤城县、张家口经济开发区、张家口市察北管理区、张家口市塞北管理区)

承德市:(双桥区、双滦区、鹰手营子矿区、承德县、兴隆县、滦平县、隆化县、丰宁满族自治县、宽城满族自治县、围场满族蒙古族自治县、承德高新技术产业开发区、平泉市)

沧州市:(新华区、运河区、沧县、青县、东光县、海兴县、盐山县、肃宁县、南皮县、吴桥县、献县、孟村回族自治县、河北沧州经济开发区、沧州高新技术产业开发区、沧州渤海新区、泊头市、任丘市、黄骅市、河间市)

近日，《Nature》杂志的最新一期封面论文引起了广泛关注，🙄研究主题是 DeepSeek-R1。这项研究由梁文锋教授团队👏主导，内容围绕如何通过强化学习来提升大型语言模型（LLM）的😂推理能力。早在今年1月，该研究已在 arXiv 上发布，受到😀学术界的高度评价。 在封面介绍中，《Nature》指出🙄，如果大型模型能够规划解决问题的步骤，往往会得到更好的解决方🤔案。这种推理能力与人类处理复杂问题的方式相似，但在人工智能领👍域实现这一点面临着巨大的挑战。研究团队展示了如何在极少人工干👍预的情况下训练出具备推理能力的模型。 DeepSeek⭐-R1模型的训练采用强化学习策略，模型在正确解答数学问题时会🌟获得高分奖励，而答错则会受到惩罚。通过这样的机制，DeepS🤔eek-R1学会了逐步推理、解决问题，并在给出答案前进行自我⭐验证，从而提高了其在编程和科学研究中的表现。 值得一提🚀的是，DeepSeek-R1被认为是首个经过权威学术期刊同行😴评审的语言模型，这一成就标志着 AI 领域的一个重要里程碑。😀Hugging Face 的工程师 Lewis Tunsta🤗ll 对此表示，这是一个重要的先例，强调了行业规范的重要性，🚀尤其是在评估 AI 系统潜在风险时。 此外，研究团队在👍论文中对模型的训练数据类型和安全性进行了详细说明，避免了对模😎型的拟人化描述，确保研究的严谨性和透明度。这一开放模式得到了😀同行的广泛赞誉，认为有助于提升公众对 AI 的信任。 👏划重点:返回搜狐，查看更多