OpenRouter 分析最近13个月的数据,总量超100万亿token。 发布的人工智能现状的报告。 对于理解当前的人工智能采用程度和发展,这份报告还是挺重要的。 ---------其中最重要的数据要点:------- 推理模型采用率大幅提高: 自OpenAI 发布推理模型 o1 后,使用从单次生成转向多步审议与推理; 目前经推理优化的模型承载的token占比已超过50%,成为默认路径。 闭源仍占多数,但开源持续增长: 2025年末约三分之一的使用为OSS。中国开源模型从1.2%周占比(2024末)攀升至某些周接近30%,全年周均约13.0%。 开源使用从深度集中过渡到多元竞争: 至2025年末,无单一模型长期超过25%的OSS份额,5–7个模型均衡分布。 “中等模型”成为新的“模型-市场匹配”主力: 按参数量划分:小于15B(小)、15–70B(中)、大于70B(大)。使用从“小”向“中”“大”转移。 编程增长迅猛: 编程成为增长最快类别,2025年初约11%,近期已超50%。开源模型的使用以角色扮演(≈52%)与编程为主;中国开源中角色扮演约33%,编程+技术合计约39%。 成功工具调用的请求占比全年上升: 平均prompt长度从~1.5K增至>6K(约四倍),completion从~150增至~400(近三倍)。平均序列长度从<2,000(2023末)到>5,400(2025末),编程类输入长度为整体的3–4倍,是主驱动。 大洲占比: 北美47.22%、亚洲28.61%、欧洲21.32%、南美1.21%、大洋洲1.18%、非洲0.46%。亚洲从~13%升至~31%。 国家Top10: 美国47.17%、新加坡9.21%、德国7.51%、中国6.01%、韩国2.88%、荷兰2.65%、英国2.52%、加拿大1.90%、日本1.77%、印度1.62%。 语言占比: 英语82.87%、简体中文4.95%、俄语2.47%、西班牙语1.43%、泰语1.03%、其他合计7.25%。 价格弹性低、市场未商品化: 质量/可靠性/集成度显著压倒价格。存在“杰文斯效应”迹象:高效低价模型引发更长上下文与更多迭代,推高总消耗。
Nano Banana Pro Prompt: 将照片放入复古诺基亚手机中,灵感来自原推,我这个会直接转换照片人像,同时增加复古 UI 增加真实感。 --------------------------------- 指令:基于附带的照片,将图像显示在复古手机的屏幕界面内,并进行特定的风格变换。 画面描述:这是一张抓拍的、略微倾斜的复古诺基亚手机特写(经典直板造型,例如 6610 或类似的早期彩屏机型),手机在画面中随意地呈对角线放置。低分辨率的发光 LCD 屏幕占据了构图的主导地位,填满了大部分视野。周围坚固的塑料外壳和物理 T9 键盘/导航键的顶部区域仅部分可见,并在画面边缘被裁剪掉。 屏幕内容:像素化的屏幕上显示着一个实时的“相机预览”界面: 照片内容: 附带照片中的人物经过转换,身穿明显的千禧年 Y2K 流行时装(例如闪亮的金属面料、天鹅绒运动装、水钻细节或层叠网眼织物)。整个场景呈现出浓重的早期拍照手机美学:明显的像素网格(纱窗效应)、有限且略微褪色的调色板,以及块状的压缩伪影。 复古 UI 叠加: 覆盖在照片视图之上的是低像素、单色的诺基亚用户界面元素。 屏幕顶部边缘:像素化的信号强度条(左)、“Camera”文字(中)、块状电池图标(右)。 屏幕底部角落:块状像素字体的软键(Soft-key)标签,左侧显示“Options”(选项),右侧显示“Back”(返回)。 氛围与光影:屏幕发出特有的绿蓝色 LCD 背光色调,微弱的光线投射在周围的塑料边框上。整体氛围怀旧、具有互动感,且呈现出真实的低保真(Lo-fi)科技感。 参数设置: 比例: 4:5 竖幅 相机视角: 复古手机屏幕微距特写,手持视角 屏幕模拟: 早期 CSTN 或 TFT LCD 屏幕,可见像素颗粒,特有的绿色色偏 UI 元素: 复古低分辨率单色像素图标和块状文字覆盖 内容变换: 将人物服装替换为 Y2K 千禧年流行风格 调色风格: 低饱和度冷色调,数字噪点,颜色抖动伪影,屏幕荧光
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Black Forest Labs 发布 FLUX.2,依旧开源! 支持文生图、多图参考以及图像编辑,文本生成和提示词遵循能力大幅提高。 具体的模型能力有: - 最多同时参考 10 张图片,提供最佳一致性。 - 更丰富的细节、更清晰的纹理和更稳定的光线。 - 复杂排版、信息图、表情包和用户界面的文字渲染 - 在遵循复杂、结构化指令方面得到改进 - 现实世界知识、光照和空间逻辑方面显著更有根据 - 支持高达 4MP 分辨率的图像编辑 这次发布了四个模型版本: FLUX.2 [pro]:与最优秀的封闭模型相媲美的最先进图像质量,在提示遵从性和视觉逼真度方面与其他模型相当,同时生成图像更快且成本更低。速度与质量两者兼得。 FLUX.2 [flex]:可控制模型参数,例如步数和引导强度,让开发者对质量、提示遵从性与速度拥有完全控制。该模型在渲染文本和细节方面表现出色。 FLUX.2 [dev]:32B 开放权重模型,源自 FLUX.2 基础模型。当前最强大的开源图像生成与编辑模型,将文本到图像合成与多输入图像的图像编辑结合在单一模型中。 FLUX.2 [klein](即将推出):开源,Apache 2.0 许可证模型,从 FLUX.2 基础模型通过蒸馏得到的同尺寸模型。比同等尺寸且从头训练的可比模型更强大且更利于开发者使用。 FLUX.2 - VAE:一种新的变分自编码器,用于潜在表示,在可学习性、质量和压缩率之间提供优化的权衡。