title: AI早报 | 2026年8月4日（周二）：阿里发布Qwen3.8-Max旗舰模型、MiniMax H3开源登顶AI视频榜
date: 2026-08-04
category: AI日报
tags: [AI, 日报, 人工智能]

AI早报 | 2026年8月4日（周二）：阿里发布Qwen3.8-Max旗舰模型、MiniMax H3开源登顶AI视频榜

1. 阿里发布 Qwen3.8-Max 旗舰模型：2.4 万亿参数，下周开源

8月3日，阿里巴巴正式发布新一代基座大模型 Qwen3.8，并解锁最强旗舰 Qwen3.8-Max：总参数量 2.4 万亿、激活 95B，采用稀疏 MoE 与混合注意力机制的联合优化，首次把千问系列推向 2.4T 规模。编程与办公能力大幅进化——在 PaperBench 等编程智能体评测中较上代提升 28.2 分至 93.0 分，OSWorld-Verified 电脑操作评测以 86.1 分位居主流模型首位；可从空文件夹自主完成十数天的真实项目交付。Qwen3.8-Max 支持视觉理解、上下文 1M Tokens，API 已上线千问平台（国内每百万 Token 输入 12 元、输出 36 元，缓存命中 1.5 元），同步接入 Agent 产品「千问办公」。Qwen3.8-Max 权重预计下周开源，另将开源 27B 版本。 来源：雷峰网 / The Decoder

2. MiniMax H3 开源，成首个登顶 AI 视频榜的开放权重模型

MiniMax 发布 33B 参数的视频大模型 H3 并开放权重，首次让一款开源模型登上视频模型榜单首位：Artificial Analysis 将其排在视频编辑第一、文生视频第二、图生视频第三。H3 统一处理文本、图像、视频与音频，单次可生成 4–15 秒带立体声的片段，单条提示最多可塞 9 张参考图、3 段视频和 3 段音频。仅 2K 分辨率模块与 H4D-Context-IR 未开放，ComfyUI 本地最多跑 768p；商业授权上限为年营收 2000 万美元以下的公司，但允许微调到自定义画面。 来源：The Decoder

3. 商汤开源轻量原生多模态 SenseNova U1.5-Lite-Preview

商汤科技开源面向 8B 轻量级原生统一多模态 的预览版 SenseNova U1.5-Lite-Preview：基于 NEO-Unify 架构，在同一架构中贯通视觉理解、推理、生成与编辑，原生支持 4K 图像生成，文字排版与中英文生成更准确、图像编辑和视觉指令遵循更稳定。官方称 U1 验证了「统一架构是否可行」，U1.5 则证明该路线能持续扩展到更高分辨率与复杂视觉世界。对超长 prompt 的结构化指令理解成为重点优化方向。 来源：雷峰网

4. Google 走极端性价比路线：4 秒出图、单张约 0.25 元的低价图像模型

雷峰网解读 Google 的图像模型 Nano Banana 2 Lite：定位 Nano Banana 家族速度最快、成本最低，4 秒生成一张 1024×1024 图，单张约 0.034 美元（约 0.25 元人民币）。它牺牲了部分图片分辨率、编辑能力与准确性来换取极致的成本效率，给做图从「人偶尔点一下」变成「机器批量地跑、随时重来、快速试错」，更适合电商批量出素材与广告 A/B 测试。文中对比指出海外 Flux、字节 Seedream、Grok Imagine 的低价档普遍在每张 0.1–0.25 元量级。 来源：雷峰网

5. 美国众议院两委员会调查 DoorDash 使用中国 Kimi 模型写代码

雷峰早报援引外媒：美国众议院两个委员会主席正联合调查 DoorDash 使用中国 AI 模型的情况，要求全美最大外卖平台提供其部署的中国大模型信息。DoorDash 创始人 Andy Fang 曾称内部测试显示 Kimi K2.6 + Anthropic Fable 5 组合在性价比上优于其他方案，并已用模型路由把底层任务委托给 Kimi K2.6。调查函指出，美国企业部署中国权重虽有成本与定制化优势，但「并不能消除安全风险，也不会降低国家安全担忧」。 来源：雷峰网

6. Meta 财报承压：净利跌 17%、自由现金流仅 7.84 亿美元，AI 开支再加码

雷峰网独家解读 Meta 二季度财报：净利润同比下滑约 14%（一说 17%）、营业利润下滑 8%，自由现金流仅剩 7.84 亿美元，全年 AI 资本开支再度上调至 1350–1450 亿美元，财报一出盘后股价一度暴跌超 11%。分析师称 Meta「赢了 AI 上半场却未讲圆故事」，成为最失意的巨头；为向 AI 要回报，公司对内限制员工 Token 用量、建预算平台，并筹建云业务出租算力，进入「每一美元都要有回声」的下半场。 来源：雷峰网

7. IBM：92% 遭遇 AI 安全事件的机构缺乏基础访问控制

IBM《2026 年数据泄露成本报告》（Ponemon 研究，覆盖 602 家公司）发现：遭遇 AI 相关事件的公司中，92% 访问控制不足；约五分之一的事件入口是被入侵的 API、关联应用或配置错误的云服务。含 AI 的事件平均成本高达 533 万美元，高于无 AI 事件的 470 万美元；当攻击者动用了 AI，成本升至 604 万美元。全球数据泄露平均成本整体上涨 12% 至 499 万美元——问题大多不源于模型本身，而源于最基础的疏忽。 来源：The Decoder

8. Fortune：AI 数据中心隐藏借贷已飙至 1.65 万亿美元

Fortune 分析显示，科技巨头为 AI 数据中心与算力投入的资本开支背后，负债规模正快速膨胀——AI 相关的隐藏借款已达约 1.65 万亿美元，而此前泡沫式的涨幅超过 1000%。文章称「AI 的借债狂欢难以持久」，投资者对科技巨头持续扩表的胃口可能将转向反胃。在 AI 开支不断推高、回报尚未落地的背景下，这场金融与算力的同步扩张正成为市场聚焦的风险点。 来源：Fortune

9. Interpol：AI 已成非洲网络犯罪的「核心运营驱动」，损失翻倍至 4.84 亿美元

Interpol 最新报告显示，2025 年 AI 已从「辅助工具」变成非洲网络犯罪的核心运营驱动：涉 AI 的网络犯罪约占非洲报案犯罪总量的 55%，金融损失较 2024 年翻倍至 4.84 亿美元。犯罪者将 AI 用在钓鱼、勒索，以及制造可绕过生物识别的「合成身份」全流程，报告称这是非洲网络犯罪运作方式的深层转变。 来源：The Decoder

10. 两团队相隔 3 小时、用 GPT-5.6 各自解决同一量子加密难题

据 Scientific American，麻省理工博士生 Seyoon Ragavan 与加州大学圣塔芭芭拉的 Ananth、加州大学洛杉矶分校的 Sahai 两位教授，独立用 OpenAI GPT-5.6 解决了同一「不可克隆加密」公开问题，论文相隔仅 3 小时先后提交至 arXiv，现正考虑合并。当所有研究者都能接入同一款最强模型，「什么是真正的独立发现」成为学界新命题——正如其中一位所说：「现在做研究的方式，和两个月前已经完全不同了。」 来源：The Decoder