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今天，智谱开源了 Phone Agent。 Phone Agent 是一个基于 AutoGLM 构建的手机端智能助理框架，能够以多模态方式理解手机屏幕内容，并通过自动化操作帮助用户完成任务。 这不仅是一个模型，而是一整套可以「拿来就用」的能力，包括： * 训练好的核心模型； * Phone Use 能力框架与工具链； * 可直接跑通的 Demo，覆盖 50+ 高频中文 App； * 针对 Android 的适配层与示例工程； * 文档、快速上手指南。 今天，PPIO 独家上新 GPU 实例模板，可一键部署 Phone Agent 的底层模型 AutoGLM-Phone-9B。 基于该模型和框架，你可以搭建完整的 Phone Agent 应用，只需用自然语言描述需求，如“打开小红书搜索美食”，Phone
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今天，PPIO 上线智谱 GLM-4.6V 多模态大模型。 GLM-4.6V 将训练时上下文窗口提升到 128k tokens，在视觉理解精度上达到同参数规模 SOTA，并首次在模型架构中将 Function Call（工具调用）能力原生融入视觉模型，打通从「视觉感知」到「可执行行动（Action）」的链路，为真实业务场景中的多模态 Agent 提供统一的技术底座。 在性能优化之外，GLM-4.6V 系列相较于 GLM-4.5V 降价 50%，API 调用价格低至输入 1 元/百万 tokens，输出 3 元/百万 tokens。 现在，你可以到 PPIO 官网在线体验
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11月27日，36氪正式发布“WISE2024商业之王年度企业系列名册”。PPIO凭借在AI基础设施领域的持续创新与显著商业潜力，从众多企业中脱颖而出，成功获评「WISE2025商业之王年度最具商业潜力企业」。 该评选聚焦企业的创新实力、商业化进程、资本背景与成长潜能，此次获奖标志着行业对PPIO商业价值与发展前景的高度肯定。 作为中国商业领域的年度权威盛典，36氪“WISE商业之王”长期关注并挖掘推动产业进步与经济增长的创新力量，为行业树立标杆。PPIO的入选，不仅印证了其在技术与商业落地上的双重实力，也折射出市场对AI基础设施赛道未来发展的充分信心。 PPIO作为国内领先的AI云计算服务商，始终致力于通过分布式计算与智能调度技术，为开发者与企业构建高效、全栈的Agent基础设施。在人工智能向Agentic AI演进的关键阶段，PPIO于今年率先推出国内首个Agentic AI基础设施服务平台，直面智能体规模化落地的基础设施瓶颈，推动Agent技术从实验走向产业实践。 PPIO Agentic AI infra 以高性价比的分布式GPU云为底层支撑，构建覆盖全球1300多个城
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近期，PPIO 发布了基于 Sandbox（沙箱）自研的新产品：Agent Runtime，一个轻量级的 Agent 运行时框架。 Agent Runtime 是为了顺应 Agent 的专属需求而推出，其定位与 AWS AgentCore Runtime 类似。AgentCore 是 AWS 在 2025 年推出的专为 Agent 设计的基础设施平台，AgentCore Runtime 则是其中一个子产品，是基于 Firecracker 微虚拟机的 Serverless 运行时环境，旨在解决 Agent 低成本、高效率的部署问题。 PPIO Agent Runtime 通过简单易用的 SDK 与强大的沙箱运行环境来简化 Agent 的部署过程。用户无需关心基础设施配置、
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今天，PPIO 上线 Kimi K2 Thinking，这是 Kimi 最新、功能最强大的开源思考模型。 Kimi K2 Thinking 基于 Kimi K2 后训练而来的混合专家模型（MoE），总参数达 1T，激活参数 32B，上下文长度 256K。该模型支持深度思考、Function Call、结构化输出、json_schema、json_object 等功能。 现在，你可以到 PPIO 官网在线体现 Kimi K2 Thinking，也可以将 PPIO 的模型 API 部署到 AI 应用中。 PPIO 在线体验地址： https:
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昨晚，月之暗面发布了混合线性注意力架构新模型 Kimi-Linear，旨在解决大语言模型在长上下文推理中的计算瓶颈。 Kimi-Linear 的核心亮点： * Kimi Delta Attention（KDA），一种通过细粒度门控机制改进门控规则的线性注意力架构。 * 混合架构：采用 3:1 的 KDA 与全局 MLA 比例，在保持甚至超越全注意力质量的同时降低内存占用。 * 卓越性能：在 1.4T Token 的训练规模下，经公平对比，KDA 在长文本与类强化学习基准等多项任务上均优于全注意力。 * 高吞吐：在 1M 上下文中实现最高 6 倍的解码吞吐量，显著缩短单输出 Token 耗时（TPOT）。 今天，PPIO 独家上新 GPU 实例模板，可一键部署 Kimi-Linear-48B-A3B-Instruct 的专属模型。 PPIO 算力市场的
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从 23 岁在宿舍创办PPTV，到率先成立 AI 创业营，再到预见性地布局 AI 云算力基础设施 PPIO ，创业者姚欣的二十一年，是一部穿越了 PC 、移动和 AI 三次技术浪潮的“活历史”。 近日，PPIO 联合创始人兼 CEO 姚欣受邀做客36氪《AI局中人》栏目，直播中分享了他横跨 PC 互联网、移动互联网到 AI 时代的三段创业经历，并与36氪特邀主持人、蚂蚁集团 NEXTA 创新实验室项目负责人何思翀深入探讨了以下内容： · 谈选择：放弃内卷的 AI 应用红海，他为何坚信“送水”是门更好的生意？ · 谈数据：日均 2000 亿次 Token 调用的硬核数据里，藏着你没看到的增长密码。 · 谈未来：杀手级应用不是下一个微信，
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刚刚，PPIO 上线 DeepSeeek 最新发布的 DeepSeek-OCR 模型，这是一个专为高效视觉-文本压缩概念验证而设计的视觉文本模型。 现在，你可以到 PPIO 官网在线体验 DeepSeek-OCR，或将模型 API 接入 Cherry Studio 等第三方 AI 应用或你自己的 AI 工作流中。 在线体验地址： https://ppio.com/llm/deepseek-deepseek-ocr 开发者文档： https://ppio.com/docs/model/llm 模型基础信息： 模型创新点 DeepSeek-OCR 模型的创新点是什么？ 当前大语言模型（LLM）在处理长文本内容时面临显著的计算挑战——计算量随序列长度呈二次方增长。 DeepSeek 探索了一种潜在解决方案：利用视觉模态作为文本信息的高效压缩媒介。 一张包含文档文本的图像可以用远少于等效数字文本的 token 数表示丰富信息，
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今天，PPIO 上线多个中小尺寸新模型，包括 Qwen3-VL 系列的 8B/30B，以及智谱的 GLM-4.5-Air。 Qwen3-VL 系列是 Qwen3 家族最新发布的视觉理解模型，每个尺寸都有 Instruct 和 Thinking 两大版本。 其中，Qwen3-VL-8B 是稠密（Dense）视觉理解模型，显存占用更低；Qwen3-VL-30B 是 MoE 模型，激活参数仅 3B，体积更小，性能依旧强劲。 GLM-4.5-Air 是此前 GLM-4.5 系列的小尺寸版本，拥有 106B 总参数和 12B 激活参数。 GLM-4.5-Air 是一个混合推理模型，用于复杂推理和工具使用的思考模式，以及用于即时响应的非思考模式。
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今天，PPIO 上线智谱旗舰模型 GLM-4.6。 GLM-4.6 是智谱最强的代码 Coding 模型，较 GLM-4.5 提升 27%，在真实编程、长上下文处理、推理能力、信息搜索、写作能力与智能体应用等多个方面实现全面提升。 1. 高级编码能力：在公开基准与真实编程任务中，GLM-4.6 的代码能力对齐 Claude Sonnet 4，是国内已知的最好的 Coding 模型。 2. 上下文长度：上下文窗口由 128K 提升至 200K，适应更长的代码和智能体任务。 3. 推理能力：推理能力提升，并支持在推理过程中调用工具。、搜索能力：增强模型的工具调用和搜索智能体，在智能体框架中表现更好。 4. 写作能力：在文风、可读性与角色扮演场景中更符合人类偏好。
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今天，DeepSeek 突然发布新版本模型 DeepSeek-V3.2-Exp，PPIO 已经首发上线！ DeepSeek-V3.2-Exp 是 DeepSeek 新模型的实验版本，V3.2-Exp 在 V3.1-Terminus 的基础上引入了 “DeepSeek 稀疏注意力机制（DeepSeek Sparse Attention）”，旨在探索和验证在长上下文场景下训练和推理效率的优化。 该实验版本代表了 DeepSeek 对更高效的 Transformer 架构的持续研究，特别注重提高处理扩展文本序列时的计算效率。 1. DeepSeek 稀疏注意力首次实现了细粒度稀疏注意力，在保持几乎相同的模型输出质量的同时，显著提高了长上下文训练和推理效率。DeepSeek-V3.2-Exp 支持 160K 上下文。 2. 为了严格评估引入稀疏注意力机制的影响，DeepSeek 特意将 DeepSeek-V3.2-Exp 的训练配置与 V3.1-Terminus 进行了对齐。
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近日，美国斯坦福大学（Stanford University）与国际权威学术出版社爱思唯尔（Elsevier）共同发布 2025 年全球前 2% 顶尖科学家榜单（World's Top 2% Scientists）。PPIO 首席科学家、天津大学教授、博导王晓飞教授入选榜单，并同时跻身 “终身科学影响力排行榜” 与 “年度科学影响力排行榜”。 此次入选不仅体现了王晓飞教授在人工智能与分布式计算领域的卓越学术贡献，也进一步巩固了 PPIO 作为全球领先的分布式 AI 云计算服务商的行业地位。 全球前 2% 顶尖科学家榜单评选涵盖全球超 800 万名科学家的职业生涯和年度学术表现，通过引用次数、h指数等多维数据计算生成。因其标准化和透明性，该榜单被公认为国际学术界和产业界衡量学者影响力的重要参照。 王晓飞教授现任天津大学计算机学院副院长，研究领域涵盖人工智能计算、分布式云计算和边缘智能等，已发表 SCI 及国际会议论文 220 余篇，总引用量超 12000