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第三，官方披露，在过去九个月中，团队重构了预训练体系，包括模型架构、优化方法和数据管理流程。其成果是：在达到同等性能水平的前提下，Muse Spark所需的训练计算量（FLOPs）相比前代模型（如Llama 4 Maverick）降低了超过一个数量级。
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最后，刘炯：海外有几个领先产品值得分析。OpenAI开发的Atlas战线过长，同时推进Sora 2等多个项目，我不认为全面出击能取得全胜。收缩战线是明智之举，我们持续关注Atlas的升级迭代，它无疑处于核心梯队。Dia凭借出色界面设计和Arc的积累拥有稳定用户。Comet也具备良好智能体能力。行业仍处于竞争早期。
另外值得一提的是，当开发者尝试去做端侧大语言模型推理时，会发现虽然这些电脑名为 AI PC，但并没针对 AI 推理用途做什么优化。微软 Copilot 本身的核心算力来自 Azure 云端，和端侧自身的算力几乎无关。买了一台 Windows AI PC 的用户，最能感知到的 AI 提升，大概是实时字幕和照片自动分类。
综上所述，月之暗面的“PlanB”领域的发展前景值得期待。无论是从政策导向还是市场需求来看，都呈现出积极向好的态势。建议相关从业者和关注者持续跟踪最新动态，把握发展机遇。