ChatGPT 的新 AI 图像生成器上线仅一天时间，社交媒体上就已经充斥着吉卜力工作室风格的 AI 生成图像。吉卜力工作室是日本一家备受追捧的动画工作室，曾制作过《龙猫》和《千与千寻》等卖座电影。 在过去的 24 小时内，我们看到了人工智能生成的图像，这些图像代表了吉卜力工作室版本的埃隆·马斯克、《指环王》和唐纳德·特朗普总统。OpenAI 首席执行官 Sam Altman 甚至似乎将他的新头像制作成了吉卜力工作室风格的图像，大概是使用 GPT-4o 的原生图像生成器制作的。用户似乎正在将现有的图像和图片上传到 ChatGPT 中，并要求聊天机器人以新风格重新创建它。  OpenAI 的最新更新紧随Google在其 Gemini Flash 模型中发布类似的 AI 图像功能之后，该功能在 3 月初也引发了热议，当时人们使用它来去除图像中的水印。 OpenAI 和 Google 的最新工具使重新创建受版权保护作品的风格变得前所未有的简单——只需输入文本提示即可。这些新的 AI 图像功能似乎重新引发了对多起针对生成式 AI 模型开发者的诉讼的核心担忧。如果这些公司正在使用受版权保护的作品进行训练，那么他们是否违反了版权法？ 律师事务所 Neal & McDevitt 的知识产权律师 Evan Brown 表示，GPT-4o 的原生图像生成器等产品目前处于法律灰色地带。Brown 表示，风格并没有明确受到版权保护，这意味着 OpenAI 仅仅通过生成看起来像吉卜力工作室电影的图像似乎并不违法。 然而，布朗表示，OpenAI 有可能通过用吉卜力电影的数百万帧来训练其模型，从而实现这种相似性。即使情况确实如此，一些法院仍在裁定用受版权保护的作品训练 AI 模型是否属于合理使用保护范围。 “我认为这提出了我们几年来一直在问自己的同一个问题，”布朗在接受采访时说。“爬取网络并复制到这些数据库中会侵犯版权吗？” 《纽约时报》和几家出版商正在积极起诉 OpenAI，声称该公司在没有适当署名或付费的情况下使用受版权保护的作品训练其 AI 模型。其他领先的 AI 公司也面临类似的诉讼，包括 Meta 和 AI 图像生成初创公司 Midjourney。 OpenAI发言人在一份声明中表示，虽然 ChatGPT 拒绝复制“个别在世艺术家的风格”，但 OpenAI 允许它复制“更广泛的工作室风格”。当然，值得注意的是，有些在世艺术家被誉为开创了他们工作室的独特风格，比如吉卜力工作室的联合创始人宫崎骏。 显然，用户还可以使用 GPT-4o 的原生图像生成功能来重现其他工作室和艺术家的风格。有人以苏斯博士的风格制作了马克·安德森 (Marc Andreessen) 的肖像，一对已婚夫妇以皮克斯的风格重现了他们的结婚照。 我们测试了几种流行的 AI 图像生成器（包括 Google 的 Gemini、xAI 的 Grok 和 Playground.ai 中的图像生成器），以了解它们是否能够匹配吉卜力工作室的风格。我们发现 OpenAI 的新图像生成器可以最准确地复制该动画工作室的风格。  一只真实的狗（左）和一张以吉卜力工作室风格制作的人工智能生成的狗 ChatGPT 图像（右）。图片来源： Maxwell Zeff/openAI 目前，OpenAI 和Google的新图像功能在 AI 模型生成能力方面取得了飞跃，这似乎正在推动使用量激增。OpenAI 周三推迟了向免费用户推出其新图像工具的计划，理由是需求量很大。这可能是这些公司目前最重要的事情，但我们必须等待法院对其合法性进行评估。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1488610.htm)

对于美国宣布对所有进口汽车征收25%关税一事，特斯拉CEO埃隆·马斯克周三表示，**关税对特斯拉的影响是 “重大的”。**“**重要的是要注意，特斯拉并非毫发无损。关税对特斯拉的影响仍然很大**，”马斯克在X上发文说。  当地时间26日，美国总统特朗普在白宫签署行政令，**宣布对所有进口汽车征收25%关税。相关措施将于4月2日生效。** 他表示，**汽车关税将会是永久的。他表示，如果在美国制造汽车，则无需缴纳关税。** 特朗普称，特斯拉CEO埃隆·马斯克没有对汽车关税发表过任何建议，也没有从中要求获得任何益处。 随着关税和通胀担忧加剧，美股汽车股受重挫。**其中，特斯拉下跌5.58%**，通用汽车跌-3.12%。  与此同时，马斯克在美国政府中的一系列做法正在令特斯拉品牌形象在欧洲倍受冲击。 欧洲汽车制造商协会数据显示，今年1月至2月，欧盟市场的特斯拉新车注册量同比下滑49%。  [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1488624.htm)

改造永辉超市这场战役，叶国富不能输。

 首先要澄清一点，虽然矩形或椭圆形大盾一直是罗马人的标志性盾牌，但它并非一开始就在使用。相反，罗马人最早使用的就是圆盾。 从公元前7世纪开始，罗马军队的盾牌与伊特鲁里亚人的圆盾（在希腊语中叫做hoplon或aspis，拉丁语是clipeus）非常相似，因为他们一直与伊特鲁里亚重装步兵作战。这种盾牌又大又圆，直径达1米，呈凸形，由木头制成。重量约在7-9公斤之间，这使得它非常沉重。它的握柄也非常独特。这种盾牌的优势在于它的使用方式。其独特的握法使其在单兵作战时非常笨拙，但在密集队形中却几乎无法将其突破。  这种握法决定了盾牌主要起防御作用，虽然盾牌的大小足以覆盖肩部和膝盖之间的空间，但盾牌的携带方式和大小会使战士的小腿易受伤害，因此需要青铜护胫的保护。 之所以做成这样，是因为罗马的邻居伊特鲁里亚人是以方阵作战的。罗马人将他们早期的盾牌演变成类似的东西，以便在伊特鲁里亚人的战争中击败他们。 这也是罗马人的第一种战斗阵形。方阵是一队紧密排列的长矛手，他们作为一个整体移动和作战。这些战士的大圆盾允许右侧的士兵掩护左侧士兵的右侧。每个战斗员都这样做，他们在彼此周围形成一道保护线。在平整的地面上，士兵们总能在前进和与敌人战斗时掩护自己的同伴。 这种阵型在对付没有组织的军队时非常有效，因为这些军队会迎头撞上对方的军队。可以让用这种阵型的军队从正面看来几乎是无敌的。然而，这会让军队的速度非常缓慢，极易受到侧翼机动攻击或地形的破坏。方阵在早期对罗马人非常有效，但当他们开始向意大利中部扩张时，崎岖的地形破坏了方阵，使其在战斗中的效果大打折扣。意大利中部山区的居民利用这一优势，通过使用各种技术进一步破坏了缓慢笨拙的方阵。 在不平整的地面上，方阵士兵往往被迫在彼此不同的高度上作战。这意味着他们无法有效地相互掩护。  (希腊重装步兵方阵) 而他们的对手萨姆尼特山地部落懂得如何在凹凸不平的地面上作战。他们的战斗更加松散，以单兵作战为主。 罗马人在经历了一系列失败后，最终在考丁岔路口全军投降，没有进行任何抵抗。于是罗马人彻底放弃了方阵，在公元前315年左右采用了更为灵活的支队系统，即著名的“有关节的方阵”，以适应新的战争形式。 “支队阵形”（maniples）在战斗时，通常由120名士兵组成，每排10人，共12排纵深。 在多山的地形上，大型方阵无法机动。支队阵形解决了这一问题。支队阵形是一种规模较小、机动性较强的士兵队伍。战士也更加分散。每名士兵占据六英尺（约1.8米）的空间，是方阵中的两倍。在这个空间里，士兵可以自由地挥舞短剑，并操纵盾牌抵挡来袭，因此原来的圆盾显得笨拙而不够灵活。这种新的空间要求装备的进化，它需要革命性的矩形盾牌。 波利比乌斯在其《历史》中描述了公元前二世纪早期的罗马盾牌： 罗马人的盔甲首先由盾牌（scutum）组成，盾牌的凸面宽76厘米，长120厘米，边缘的厚度相当于一个手掌的宽度。它由两块木板粘合而成，外表面先覆盖帆布，再覆盖小牛皮。它的上边缘和下边缘都有铁边加固，可以防止从天而降的打击，也可以防止放在地上时受伤。它还有一个固定在上面的铁制（突起的）盾心，可以抵挡来自石头、长矛、剑和其他重型弹矢的最猛烈的打击。 在支队阵形的时代，士兵们需要更多地以个人而不是一个整体的形式作战。他们的新盾牌比以前重装步兵所用的圆盾更灵活，既可用于全身防护，也可以充当攻击武器。 虽然比以前的圆盾略重（约8.5-10公斤），但由于可以保护腿部而省掉了沉重的护胫，因此能为全身提供更多保护和机动性。  在远距离上，盾牌的作用是保护持盾者免受标枪、箭或吊索（石头或铅）的攻击。 盾牌在近距离最明显的用途也是防御性的，但由于中央手柄的持握方式使盾牌在应对威胁时具有相当大的多功能性。盾牌可以举起来抵御高处的攻击，可以举在前面抵御正面的攻击，也可以放下来抵御对脚部或小腿的攻击。准备战斗时，士兵将自己藏在盾牌后面，以尽可能少地露出肉体。 在布匿战争时期，罗马军团徒手搏斗的经典程序包括两个明确的阶段。在第一阶段，近距离使用标枪齐射瓦解对方阵型。在第二阶段，拔出短剑，与幸存的攻击者近战肉搏。但在交战前，先用盾击，才轮到短剑出场。这正是支队阵形的关键所在——配合罗马短剑（gladius）给予敌人重创。 塔西佗对盾的进攻性使用作了典型的说明：“……严守纪律，当他们放完标枪时，使用盾心和剑，让他们堆尸如山，无暇掠夺……（塔西佗，《年鉴》）。”盾心和剑的搭配显示了两者之间的紧密联系：先用盾牌，再用剑。这种战术可能具有出其不意的优势，尤其是在面对不习惯这种双重打击的对手（如不列颠人）时。 塔西佗还不忘提醒他的听众这是如何做到的：“巴达维亚人刚刚开始接近敌人，用盾牌上的盾心攻击他们，毁坏他们的容貌，并推挤平原上的部队向山上的进攻势头，其他辅助队就急不可耐地加入了战斗，砍杀所有离敌人最近的人"（塔西佗，《阿格里科拉》Agricola）。”  (左图：来自埃及Kasr el-Harit的弧形椭圆盾牌；右图：叙利亚出土的Dura-Europos弧形长方形盾牌。) 这种灵活性可以让罗马支队单独作战，轻松移动到更有利的位置，或掉转方向，朝与旁边单位不同的方向作战。这解决了方阵只能从正面作战的问题。其次，他们可以移动比方阵更流畅。支队不是排成一条大战线，而是排列成棋盘格状，各单位之间留有空隙。与方阵不同的是，支队可以弯曲，以便在崎岖的地形上行进，同时仍能保持队形。除此之外，支队还有两个显著的优点：部队轮换和部队增援。 古代战争中的一个常见问题是疲劳。穿上如此多的盔甲作战，需要消耗大量的体力。通常情况下，激战持续不到一个小时，因为士兵们已经筋疲力尽，无法再继续战斗。罗马的支队系统完美地解决了这一问题。当前线部队开始疲于战斗时，他们可以通过战术撤退到后面的战线。这实际上是用生力军替换了前线部队，让疲惫的士兵得到休息，以备将来的战斗。 前线部队叫做“青年兵”（hastati）。他们是军队中缺乏经验的年轻人，装备有剑、盾牌和标枪。第二线部队叫做“壮年兵”（principes），他们年长且经验丰富。他们也装备有剑和盾。在正常情况下，青年兵和壮年兵会在战斗期间交替作战。但是，如果战斗到了临界点，壮年兵和青年兵就会退到第三梯队，即后备队。后备队（triarii）是最有经验的精锐部队，装备有长矛，但比方阵更加松散。这种部队替换方法比其他战法更有优势。 棋盘格不仅可以让疲劳的部队撤退，还可以方便地增援和调动主战线后方的部队。由于大部分军队不在正前方，因此指挥官可以灵活地调动部队，增援阵型中的薄弱区域。  (罗马龟甲阵的现代重演。) 矩形盾牌的形状使军团士兵可以将盾牌重叠在一起，形成一道有效的全封闭屏障，抵御射弹。龟甲阵（testudo）就是这有一种最新颖的用法，它增加了军团士兵从上方手持盾牌，以抵御从天而降的射弹（如箭、矛或城墙上守军投掷的物体）。 通常，这些阵型是在围攻期间使用的，为军团士兵提供安全接近城墙或其他防御工事的通道，使其免受任何射弹的伤害。 罗马人长期坚持使用支队体系。在此期间，他们从一个意大利地区的强国崛起为地中海地区的霸主。然而，随着罗马的发展，它开始面临规模更大、组织更严密的军队。支队阵形的建立是为了对抗罗马在共和国初期与意大利山地部落的战斗。这一系统可以有效应对，但对于公元前200年至公元前100年间的大规模有组织战斗来说并不理想。当部队本身规模太小时，支队的灵活性就不再重要了。当罗马人与山地部落作战时，在这里或那里增援一个支队就能发挥作用，但当与其他大国作战时，这些部队就显得太小了。 由于局势发生了变化，罗马需要重组军队。随着公元前107年的马略改革，罗马找到了解决办法。 他们提出的解决方案被称为军团大队（Cohort）。首先，军团不再是120人的支队，取而代之的是10个军团大队，每个大队有480人。但是，这些大队并不是简单的大型支队，它们或多或少是一个大型的、技能相当的单位。在这一系统中，部队不再根据经验和武器装备来区分。  (罗马军团大队) 由于马略的改革，盾牌也必须进行改变。罗马士兵不再需要提供自己的盔甲、武器和盾牌——它们是由罗马国家购买的。这意味着这些物品通常具有更高的质量，而且必须考虑成本，因为它们是由工匠委托批量生产的。 由多层木头加上金属边缘和中央凸起部分制成的大型盾牌造价昂贵，这意味着更小、更便宜的圆盾开始成为主流。 圆盾的流行可能既与罗马人越来越多地使用野蛮人辅助部队有关——野蛮人首先引入了斯帕塔长剑（spartha），也就意味着他们使用的圆盾在一定程度上受到了重视——也与越来越多地强调骑兵部队的机动性有关。无论是罗马人还是野蛮人，他们都更喜欢长剑和较小的圆盾，因为后者为前者提供了更多的挥舞更长武器的余地。挥舞这把更长、更重的剑需要士兵的手臂移动更多，而大型盾牌阻碍了这一点。因此，需要更小的护盾，不能覆盖身体的大部分区域。 到了公元4世纪，椭圆形甚至圆形盾牌重新在罗马军团中占据了统治地位。罗马的君士坦丁凯旋门（见下图）主要由其他早期纪念碑上的雕塑组成，但其中也有一些描绘战斗的当代浮雕，展示了手持椭圆形盾牌的罗马士兵。  从外观上看，盾牌似乎又回到了最早的重装步兵式的圆形样式，真的是这样吗？ 从它所持握的背面，而不是表面看，它实际上是一种创新而不是返祖。罗马军团的盾牌从主宰制时期的木板结构、金属外壳的圆盾，随后演变为共和时代和元首制时期的弧形胶合板盾牌及平直的木板椭圆盾，结果又回归到了与其五百多年前的前身在尺寸和构造上相似的圆形盾。保留下来的一个主要创新是中央的水平手柄，它源自铁器时代的欧洲而非古希腊的绑带手柄的样式。 这种结构决定了盾牌同样不仅可以用于防御，还可以像矩形大盾那样使用盾心打击对手。 有趣的是，如今，矩形的设计卷土重来，成为防暴盾牌的首选设计。 · · · 在我的同名公众号，发现更多异世界去趣历史。

3月27日，绿城中国(03900.HK)发布公告宣布：张亚东因工作安排辞任执行董事及董事会主席，周长江因工作安排辞任执行董事以及薪酬委员会及提名委员会成员。绿城中国董事会主席一职由刘成云接任。 公开信息显示，刘成云，56岁，1991年10月起先后任四航局科研所软基公司副经理、新技术工程公司经理，岩土公司常务副经理、经营处副处长、市场开发部经理，四航局副总经理，中交投资有限公司副总经理，2013年7月起先后任中交（南沙）投资发展有限公司总经理、临时党委书记、董事长，中交城市投资控股有限公司董事长、总经埋、党委书记，中交佛山投资发展有限公司董事长，中国交建华南区域总部总经理、党工委书记。 2018年1月之后，刘成云进入中交集团总部工作，先后任中国交建战略发展部总经理、中交集团战略发展部总经理、中国交建战略与运营管理部总经理、投资事业部总经理，2020年12月任中交集团暨中国交建董事会办公室（战略发展部、改革办公室、派出董事办公室）主任、投资管理部总经理，2021年2月任中交集团总经理助理兼上海振华重工（集团）股份有限公司党委书记、董事长、总经理，2022年8月任中交集团党委委员、总经理助理兼上海振华重工（集团）股份有限公司党委书记、董事长，2023年6月至今任中交集团党委常委、副总经理。  刘成云，图源：企业官网 从履历上看，刘成云在中交系担任过多个重要岗位，是一位“老中交”。 张亚东加入绿城中国的时间是2018年5月，2018年8月1日即被委任为执行董事及行政总裁，一年之后担任董事会主席。 2015年中交集团入股绿城，持股28.422%成为第一大股东之后，经历了近3年宋卫平、刘文两人担任联席主席的阶段，之后帅印交到张亚东手上，他也被认为是中交集团指定的掌门人。 在加入绿城之前，张亚东在中交集团的时间并不长，2016年之前，他一直在辽宁省和大连市政府部门任职。  张亚东，图源：企业官方公众号 张亚东进入绿城董事会的2018年，绿城中国以1564亿元的销售额排名行业第17位。2024年，绿城中国以1718亿元的全口径销售额排名行业第6位。 2018-2024年期间，绿城在北京、上海等重点城市高举高打，积极拿地。 2024年，绿城中国全年拿地金额达到529亿元，仅次于中海地产、保利、华润。 今年第一季度，绿城继续在土地市场上攻城略地。3月21日以溢价率45.3%、总价53.24亿元拿下苏州工业园区宅地，刷新了湖西板块地价纪录。同一天在厦门也联合其他企业拿下一宗总价13.76亿元的地块；2月28日，在杭州以约23.2亿元总价获得世纪南城地块…… 今年以来，绿城中国的新增货值已经超过300亿元。 从绿城中国的核心经营数据来看，张亚东很好完成了接棒老绿城人之后这几年的发展任务。 绿城中国此前发布的公告数据显示，2024年度，绿城中国合同销售面积约591万平方米，合同销售金额约人民币1718亿元，预计的股东应占利润同比2023年的人民币31.18亿元下降50%以内，主要是房地产市场整体下行，及本公司主动加大长库存去化力度，加快库存结构调整，导致2024年度计提的资产减值损失增加所致，剔除该因素，股东应占利润预期同比有所上涨。 值得一提的是，今年开年以来，包括华润置地、中国金茂、绿城中国、万科等多家头部企业进行了换帅，释放出新时代开启的重要信号。

不少光伏上市公司出现内控问题。

<blockquote><p>Google近期发布的Gemini 2.5 Pro Experimental模型，以其卓越的性能和多模态处理能力，引发了业界的广泛关注。本文将详细介绍Gemini 2.5 Pro的关键特性，并通过与多个主流模型的对比实测，深入分析其在不同任务中的表现，探讨其是否真的能够成为“地表最强”的AI模型。</p> </blockquote>  Google发布 Gemini 2.5 Pro Experimental **文章结构：** 先介绍Gemini 2.5 Pro发布内容和基准评测。然后介绍笔者的多个模型实际对比测评。 ## 发布内容要点 - **超越所有模型重夺第一**，在多个领域标准评估中取得SOTA成绩 - 一个全新的Thinking Model（思考型模型） - **大幅提升逻辑推理、编码生成、复杂任务处理能力** - 支持 100万 tokens 上下文（未来将支持200 万） - 在 Humanity’s Last Exam（测试 AI 在人类高阶知识推理的能力）中，Gemini 2.5创下 18.8% 得分，为无工具模型中全球最强。 - 在 LMArena 上，获得当前 人类偏好最高分 - 这个是重点！**多模态原生支持（非外挂），原生支持：文本，图片（含图表、草图、照片），视频（含字幕、动作识别、语义理解），音频（如语音合成/识别），代码（整 repo 分析）。统一架构共享注意力机制，实现图-文-音-码同源协同处理。** ## 评测数据 ### 基准测试  ### 知识推理&amp;科学&amp;数据表现  ## 笔者实测 ### 测试题目 这个是不同大模型的一个测评图表，首先解读不同数据集的含义和作用。另外，对整个的测评结果，以deepseek v3-0324版本为基准进行解读分析  ### 选择依据 图文结合的多模态数据输入更考验模型 输入数据的图标有一定的数据和对比，可以考验模型识别、理解、推理等能力，一个题目综合性评测 ### 评测对象 几乎主流的模型都参与的评测，包括但不限grok3，O3 mini，deepseek R1等 ### 评测结论 **只有Gemini 2.5Pro可以完全理解输入的图文结合数据，并按照要求进行知识解答，图标数据的正确分析对比。意外插曲是输出内容为英文。** ### 评测结果 **Gemini 2.5 pro** 回答完整、详细、准确。可以作为图标类内容分析、学习的模版参考。 部分原图，下面文字是完整输出  **原文翻译内容** <blockquote><p>好的，让我们来分析一下这个条形图，它比较了不同的大型语言模型。</p> <p>第一部分：理解数据集（基准测试）</p> <p>这些数据集用于评估大型语言模型在不同领域的功能，主要集中在知识、推理、数学和编程方面。</p> <p>1. MMLU-Pro（EM）：</p> <p>• 含义： MMLU代表大规模多任务语言理解。这是一个广泛的基准测试，旨在衡量模型在训练过程中获得的知识，涵盖57个不同学科，如人文学科、社会科学、STEM等。“Pro”可能表示这是原始MMLU的一个更具挑战性或更精细的版本，可能包含更难的问题或更严格的评估。</p> <p>• 指标（EM）： 完全匹配。这意味着模型的答案必须与正确答案字符串完全一致，才能算作正确答案。这是一个非常严格的标准。</p> <p>• 目的： 评估模型的世界知识的广度和深度，以及其准确应用这些知识的能力。</p> <p>2. GPQA Diamond（Pass@1）：</p> <p>• 含义： GPQA代表研究生级谷歌证明问答。这个基准测试包含由领域专家（生物学、物理学、化学）编写的难题，仅靠在线搜索很难回答正确（因此称为“谷歌证明”）。“Diamond”可能指GPQA的一个特定子集，很可能是更具挑战性的部分。</p> <p>• 指标（Pass@1）： 这是编程和数学中常见的指标，表示模型生成的第一个解决方案正确的百分比。</p> <p>• 目的： 评估在需要理解复杂概念而非简单信息检索的专家级问题上的深度推理和解决问题的能力。</p> <p>3. MATH-500（Pass@1）：</p> <p>• 含义： 这指的是MATH数据集，包含具有挑战性的竞赛数学问题（例如来自AMC 10、AMC 12、AIME级别）。“500”可能指一个特定子集或版本，可能表示500个问题。</p> <p>• 指标（Pass@1）： 同上，模型生成的第一个解决方案正确的百分比。</p> <p>• 目的： 特别衡量数学推理、符号操作和解决问题的能力。</p> <p>4. AIME 2024（Pass@1）：</p> <p>• 含义： AIME代表美国数学邀请赛，这是美国的一项高中数学竞赛。“2024”表示这些问题是来自2024年的最新竞赛。</p> <p>• 指标（Pass@1）： 模型生成的第一个解决方案正确的百分比。</p> <p>• 目的： 测试在最新、具有挑战性的竞赛级问题上的高级数学解决问题能力，这些问题是模型在训练数据中不太可能见过的。</p> <p>5. LiveCodeBench（Pass@1）：</p> <p>• 含义： 这是一个用于评估代码生成能力的基准测试。“Live”可能表示它使用来自最近编程竞赛的问题，或者会频繁更新，以防止训练数据的污染。</p> <p>• 指标（Pass@1）： 模型生成的第一个代码解决方案通过隐藏测试用例的百分比。</p> <p>• 目的： 评估模型理解编程问题描述并生成正确、功能代码的能力。</p> <p>第二部分：结果分析（基准：DeepSeek-V3-0324）</p> <p>我们将分析这些基准测试的表现，比较DeepSeek-V3-0324（深蓝色条纹柱）与其他模型：DeepSeek-V3（浅蓝色）、Qwen-Max（中蓝色）、GPT-4.5（深灰色）和Claude-Sonnet-3.7（浅灰色）。<strong>（模型理解得很正确）</strong></p></blockquote> **总体表现：** DeepSeek-V3-0324在所有评估的基准测试中表现始终处于或接近顶尖水平。与之前的DeepSeek-V3版本相比，它在所有类别中都有显著提升。 MMLU-Pro（广泛知识）： - DeepSeek-V3-0324得分为81.2%。 - 这个成绩优于DeepSeek-V3（75.9%）、Qwen-Max（76.1%）和Claude-Sonnet-3.7（80.7%）。 - 它略逊于GPT-4.5（86.1%）。 - 解读： DeepSeek-V3-0324具有非常强大的一般知识，与Claude-Sonnet-3.7竞争激烈，并且超过了Qwen-Max，尽管在这一特定评估中仍然落后于GPT-4.5。 GPQA Diamond（专家推理）： - DeepSeek-V3-0324得分为68.4%。 - 这个成绩明显优于DeepSeek-V3（59.1%）和Qwen-Max（60.1%）。 - 它与Claude-Sonnet-3.7（68.0%）非常接近，并且略低于GPT-4.5（71.4%）。 - 解读：它在困难的专家级问题上表现出强大的推理能力，表现与Claude-Sonnet-3.7基本相当，并且与GPT-4.5竞争激烈。 MATH-500（标准数学）： - DeepSeek-V3-0324得分为94.0%。 - 这是所有模型中的最高分，超过了GPT-4.5（90.7%）、DeepSeek-V3（90.2%）、Qwen-Max（82.6%）和Claude-Sonnet-3.7（82.2%）。 - 解读： DeepSeek-V3-0324在这个标准的具有挑战性的数学基准测试中表现出最先进的性能（在这个组别中），表明其具有出色的数学推理能力。 AIME 2024（高级最新数学）： - DeepSeek-V3-0324得分为59.4%。 - 这个成绩明显高于所有其他模型：DeepSeek-V3（39.6%）、GPT-4.5（36.7%）、Qwen-Max（26.7%）和Claude-Sonnet-3.7（23.3%）。 - 解读：这是一个突出的结果。DeepSeek-V3-0324在非常困难且最新的数学问题上表现出色，显著优于强大的竞争对手GPT-4.5和Claude-Sonnet-3.7。这表明它在这一特定任务上可能具有更优越的数学训练或架构优势。 LiveCodeBench（编程）： - DeepSeek-V3-0324得分为49.2%。 - 这是最高分，领先于GPT-4.5（44.4%）、Claude-Sonnet-3.7（42.2%）、DeepSeek-V3（39.2%）和Qwen-Max（38.7%）。 - 解读：DeepSeek-V3-0324在这个基准测试中表现出最强的编程能力，表明其在生成正确代码解决方案方面具有熟练的能力。 **总结结论：** 根据这个图表，DeepSeek-V3-0324是一款能力非常强的大型语言模型。它比其前身（DeepSeek-V3）有显著的进步。在数学（MATH-500、AIME 2024）和编程（LiveCodeBench）方面，它取得了最先进的结果（在比较的模型中），在具有挑战性的AIME 2024基准测试中尤其领先。尽管在广泛知识的MMLU-Pro基准测试中略逊于GPT-4.5，但它在一般知识和复杂推理（GPQA）方面仍然具有很强的竞争力，通常超过或与Claude-Sonnet-3.7和Qwen-Max相当。它的优势在数学和编程等技术领域表现得尤为明显。**（总结很到位）** **grok3** 输出数据出现错乱（张冠李戴），但整体内容逻辑结构是可以的。 **具体内容如下：** 回答用户查询 用户提供了一张不同大型语言模型的测评图表，要求首先解读各个数据集的含义和作用，然后以 DeepSeek-V3-0324 为基准对测评结果进行分析。以下是完整的回答： <blockquote><p>一、数据集的含义与作用解读</p> <p>该图表评估了五个大型语言模型（DeepSeek-V3、DeepSeek-V3-0324、Qwen-Max、GPT-4.5 和 Claude-Sonnet-3.7）在五个数据集上的性能。以下是对每个数据集的含义和作用的解读：</p> <p>MMLU-Pro (EM)</p> <p><strong>含义</strong>: 这可能是 Massive Multitask Language Understanding（MMLU）基准测试的一个变体，“Pro” 表示更高级或专业化的版本。“EM” 代表 Exact Match（精确匹配），即模型输出必须与正确答案完全一致才算正确。</p> <p><strong>作用</strong>: 该数据集测试模型在多个领域（如科学、人文、社会科学等）的通用知识和推理能力，评估其是否能准确回答广泛的学术性问题。</p> <p><strong>GPOA Diamond (Pass@1)</strong></p> <p><strong>含义</strong>: GPOA Diamond 可能是 General Purpose Question Answering（通用问答）数据集的一个子集，“Diamond” 表示高难度或高质量的筛选部分。“Pass@1” 表示评估模型第一次尝试（即 top-1 预测）的正确性。</p> <p><strong>作用</strong>: 该数据集测试模型在首次尝试中回答复杂通用问题的能力，侧重于深入理解和推理能力。</p> <p><strong>MATH-500 (Pass@1)</strong></p> <p><strong>含义</strong>: 该数据集包含 500 个数学问题，可能涵盖高中或大学水平的数学内容。“Pass@1” 表示评估模型第一次尝试解题的正确性。</p> <p><strong>作用</strong>: 它评估模型的数学推理和问题解决能力，包括计算、定理应用和逻辑推导。</p> <p><strong>AIME 2024 (Pass@1)</strong></p> <p><strong>含义</strong>: AIME 是 American Invitational Mathematics Examination（美国数学邀请赛）的缩写，面向高中生的数学竞赛，包含具有挑战性的问题。“2024” 表示该数据集来自 2024 年，“Pass@1” 表示评估第一次尝试的正确性。</p> <p><strong>作用</strong>: 该数据集测试模型解决高级数学问题的能力，通常需要创造性和分析性思维，超出普通教材范围。</p> <p><strong>LiveCodeBench (Pass@1)</strong></p> <p><strong>含义</strong>: 该数据集可能聚焦于编程和代码生成任务，模型需为给定问题生成正确代码。“Pass@1” 表示评估第一次提交代码的正确性。</p> <p><strong>作用</strong>: 它评估模型的编程技能，包括理解问题规格、编写功能性代码以及处理逻辑错误的能力。</p> <p>二、以 DeepSeek-V3-0324 为基准的测评结果分析</p> <p>DeepSeek-V3-0324（图表中以深蓝色带斜线表示）作为基准模型，其性能数据如下。我们将逐一分析每个数据集，并与其他模型进行比较：</p> <p>1. MMLU-Pro (EM)</p> <p><strong>DeepSeek-V3-0324</strong>: 81.2%</p> <p><strong>DeepSeek-V3</strong>: 75.9%（比基准低 5.3%）</p> <p><strong>Qwen-Max</strong>: 76.1%（比基准低 5.1%）</p> <p><strong>GPT-4.5</strong>: 86.1%（比基准高 4.9%）</p> <p><strong>Claude-Sonnet-3.7</strong>: 80.7%（比基准低 0.5%）</p> <p><strong>分析</strong>: DeepSeek-V3-0324 在此数据集上表现良好，但 GPT-4.5 以 86.1% 领先，显示其在通用知识和推理方面更强。Claude-Sonnet-3.7 与基准非常接近（仅低 0.5%），而 DeepSeek-V3 和 Qwen-Max 稍逊一筹。</p> <p>2. GPOA Diamond (Pass@1)</p> <p><strong>DeepSeek-V3-0324</strong>: 59.1%</p> <p><strong>DeepSeek-V3</strong>: 68.4%（比基准高 9.3%）</p> <p><strong>Qwen-Max</strong>: 50.1%（比基准低 9.0%）</p> <p>（开始数据错乱）</p> <p><strong>GPT-4.5</strong>: 71.4%（比基准高 12.3%）</p> <p><strong>Claude-Sonnet-3.7</strong>: 68.0%（比基准高 8.9%）</p> <p><strong>分析</strong>: DeepSeek-V3-0324 在此数据集上的表现较弱（59.1%），被大多数模型超越。GPT-4.5 以 71.4% 居首，DeepSeek-V3 和 Claude-Sonnet-3.7 表现相近且优于基准。Qwen-Max 表现最差，表明其处理复杂通用问题能力不足。</p> <p>3. MATH-500 (Pass@1)</p> <p><strong>DeepSeek-V3-0324</strong>: 94.0%</p> <p><strong>DeepSeek-V3</strong>: 90.2%（比基准低 3.8%）</p> <p><strong>Qwen-Max</strong>: 82.6%（比基准低 11.4%）</p> <p><strong>GPT-4.5</strong>: 90.7%（比基准低 3.3%）</p> <p><strong>Claude-Sonnet-3.7</strong>: 82.2%（比基准低 11.8%）</p> <p><strong>分析</strong>: DeepSeek-V3-0324 以 94.0% 的高准确率领先，展现出卓越的数学解题能力。GPT-4.5 和 DeepSeek-V3 接近但稍逊一筹，而 Qwen-Max 和 Claude-Sonnet-3.7 表现明显较差，数学推理能力较弱。</p> <p>4. AIME 2024 (Pass@1)</p> <p><strong>DeepSeek-V3-0324</strong>: 59.4%</p> <p><strong>DeepSeek-V3</strong>: 39.6%（比基准低 19.8%）</p> <p><strong>Qwen-Max</strong>: 26.7%（比基准低 32.7%）</p> <p><strong>GPT-4.5</strong>: 36.7%（比基准低 22.7%）</p> <p><strong>Claude-Sonnet-3.7</strong>: 23.3%（比基准低 36.1%）</p> <p><strong>分析</strong>: DeepSeek-V3-0324 在此高难度数学数据集上以 59.4% 遥遥领先，显著优于其他模型。DeepSeek-V3 和 GPT-4.5 位列其次，但差距较大。Qwen-Max 和 Claude-Sonnet-3.7 表现最差，显示其在高级数学问题上的局限性。</p> <p>5. LiveCodeBench (Pass@1)</p> <p><strong>DeepSeek-V3-0324</strong>: 49.2%</p> <p><strong>DeepSeek-V3</strong>: 39.2%（比基准低 10.0%）</p> <p><strong>Qwen-Max</strong>: 44.4%（比基准低 4.8%）</p> <p><strong>GPT-4.5</strong>: 38.7%（比基准低 10.5%）</p> <p><strong>Claude-Sonnet-3.7</strong>: 42.2%（比基准低 7.0%）</p> <p><strong>分析</strong>: DeepSeek-V3-0324 以 49.2% 领先编程任务，尽管准确率不算很高。Qwen-Max 和 Claude-Sonnet-3.7 稍逊一筹，DeepSeek-V3 和 GPT-4.5 表现最差，表明其编程能力较弱。</p> <p>三、总体分析</p> <p>DeepSeek-V3-0324 的优势与劣势</p> <p><strong>优势</strong>:</p> <p>在数学任务（MATH-500 和 AIME 2024）上表现突出，分别达到 94.0% 和 59.4%，远超其他模型。</p> <p>在编程任务（LiveCodeBench）上以 49.2% 领先，显示出较强的代码生成能力。</p> <p>在 MMLU-Pro 上获得 81.2%，表现稳健但并非最佳。</p> <p><strong>劣势</strong>:</p> <p>在 GPOA Diamond 上仅得 59.1%，落后于大多数模型，表明其在处理复杂通用问答时存在局限性。</p> <p>与其他模型的比较</p> <p><strong>DeepSeek-V3</strong>: 除 GPOA Diamond（68.4%）优于基准外，其余数据集均表现不如 DeepSeek-V3-0324，尤其在 AIME 2024 上差距明显（低 19.8%）。</p> <p><strong>Qwen-Max</strong>: 在所有数据集上均低于 DeepSeek-V3-0324，尤其在 AIME 2024 上表现极差（仅 26.7%），整体性能较弱。</p> <p><strong>GPT-4.5</strong>: 在 MMLU-Pro（86.1%）和 GPOA Diamond（71.4%）上超越基准，但在数学和编程任务上落后，尤其在 AIME 2024 上低 22.7%。</p> <p><strong>Claude-Sonnet-3.7</strong>: 在 MMLU-Pro（80.7%）和 GPOA Diamond（68.0%）上与基准接近或稍优，但在数学任务（MATH-500 和 AIME 2024）上差距显著（低 11.8% 和 36.1%）。</p> <p>总结</p> <p>DeepSeek-V3-0324 在数学和编程任务上表现出色，是这些领域的佼佼者，但在通用问答能力（GPOA Diamond）上仍有提升空间。相比其他模型，它在数学领域的优势尤为突出，适合需要强大数学推理和代码生成能力的场景。如果您有进一步的问题或需要更深入的分析，请随时告诉我！</p></blockquote> **O3mini** 基础内容解答质量还可以，进行图表数据分析，有较多与事实不符或错乱情况 **下面的回答分为两部分：** 1.先解读图表中出现的不同数据集（MMLU-Pro、GPOA Diamond、MATH-500、AIME 2024、LiveCodeBench）的含义和作用 2.然后对比这些数据集上的结果，并以 DeepSeek V3-0324 的表现为基准进行分析 **注意：数据集含义解答，各个模型效果差别不大，篇幅限制不再展示** 2. 以 DeepSeek V3-0324 为基准的测评结果分析 图中展示了多款大模型（DeepSeek-V3、DeepSeek-V3-0324、Qwen-Max、GPT-4.5、Claude-Sonnet-3.7）在以上 5 个数据集上的表现（一般以“Pass@1”或准确率/百分位数为指标）。下面根据图表大致数值进行简要解读（数值仅根据题主提供的可视化柱状图近似读取）： （A）整体表现概览 DeepSeek V3-0324相比上一版本DeepSeek V3，在所有数据集上都有不同程度的提升。 各模型在不同数据集上各有侧重和优势： - 在MMLU-Pro这类多领域知识评测中，Qwen-Max 表现最好，其次是 DeepSeek V3-0324；GPT-4.5、Claude-Sonnet-3.7 也都在同一水平段。**（回答错误，这个评测Qwen-Max表现不好的）** - 在数学类（MATH-500、AIME 2024）评测中，GPT-4.5 往往具备较强的数学推理能力；不过 DeepSeek V3-0324 与之非常接近，甚至在 AIME 2024 上略有领先。**（回答错误，与图标事实不符）** - 在LiveCodeBench这类编程测评中，DeepSeek V3-0324 的分数（约 49.2%）高于 Qwen-Max、GPT-4.5、Claude-Sonnet-3.7，显示出不错的代码生成和一次性通过能力。 （B）以 DeepSeek V3-0324 为基准的具体对比 1.MMLU-Pro - DeepSeek V3：73.5% →DeepSeek V3-0324：81.2% - Qwen-Max：86.1%，GPT-4.5：80.3%，Claude-Sonnet-3.7：78.9%**（回答错误，与图标事实不符）** 对比来看，V3-0324 较上一版本进步显著，且超过 GPT-4.5、Claude-Sonnet-3.7，虽然略低于 Qwen-Max，但整体已在高水准区间。 后面还有很多错误就不一一标注，大家可以慢慢看 2.GPOA Diamond - DeepSeek V3：68.4% →DeepSeek V3-0324：70.1% - Qwen-Max：75.3%，GPT-4.5：68.1%，Claude-Sonnet-3.7：70.9% 该数据集上，V3-0324 相比 V3 提升相对有限，但依然超过了 GPT-4.5。与 Qwen-Max、Claude-Sonnet-3.7 则还在同一梯队，分数相当接近。 3.MATH-500 - DeepSeek V3：88.0% →DeepSeek V3-0324：91.0% - GPT-4.5：92.0%，Qwen-Max：90.7%，Claude-Sonnet-3.7：90.2% 在纯数学推理题上，GPT-4.5 以微弱优势领先，但 V3-0324 也已达 91.0%，非常接近 GPT-4.5；对比其他模型，也处于相对领先地位。 4.AIME 2024 - DeepSeek V3：50.9% →DeepSeek V3-0324：52.4% - Qwen-Max：49.2%，GPT-4.5：48.2%，Claude-Sonnet-3.7：49.7% 这一竞赛级难度更高的数学评测中，V3-0324 甚至超越了 Qwen-Max、GPT-4.5 和 Claude-Sonnet-3.7，显示了在高难度数学推理和创造性解题上的增强。 5.LiveCodeBench - DeepSeek V3：44.2% →DeepSeek V3-0324：49.2% - Qwen-Max：44.4%，GPT-4.5：42.0%，Claude-Sonnet-3.7：41.2% 在一次性代码生成（Pass@1）上，V3-0324 同样取得了领先。对比上一版本有明显提升，也高于其他主流模型，说明其在编程任务上的准确性有所加强。 3. 小结 数据集意义： MMLU-Pro 测试多学科专业知识；GPOA Diamond 可能更偏开放式或高难度语言理解；MATH-500、AIME 2024 都是高难度数学推理和竞赛级题目；LiveCodeBench 则是编程能力的测试。 DeepSeek V3-0324 的表现亮点： - 相比 DeepSeek V3，全方位都有所提升。 - 在多领域综合知识（MMLU-Pro）和编程（LiveCodeBench）方面，成绩非常突出，部分项目甚至超越 GPT-4.5 和 Claude-Sonnet-3.7。 - 在高阶数学（AIME 2024）中，也体现出强劲的竞赛级推理能力。 与其他模型对比： - Qwen-Max 在 MMLU-Pro 这类多领域知识上依然保持领先，GPT-4.5 在 MATH-500 等数学题中略有优势，但 DeepSeek V3-0324 与之差距较小。 - 在 AIME 2024、LiveCodeBench 等更专精的场景中，DeepSeek V3-0324 取得了更高的分数。 总的来说，这份评测图表显示 DeepSeek V3-0324 在多项任务上已经具备了与主流大模型分庭抗礼的能力，尤其在专业知识覆盖、竞赛级数学推理和代码生成方面有了进一步提升。 其他模型解读结果较差，就不一一展示 ## 结论 从评测结果和官网发布内容综合可知，**原生多模态模型在理解数据文字和结构信息等方面有着明显的优势，应该也是2025年模型发展的趋势**。上面图表对外挂视觉模型很多时候，是无法提取图片的数字信息，以及把数据与柱状图进行正确匹配的。 本文由 @帅森森 原创发布于人人都是产品经理。未经作者许可，禁止转载 题图来自Unsplash，基于CC0协议 该文观点仅代表作者本人，人人都是产品经理平台仅提供信息存储空间服务

<blockquote><p>在竞争激烈的高端电动汽车市场中，小米SU7 Ultra以52.99万元的售价成功塑造了“超值”的市场认知，这背后究竟隐藏着怎样的营销魔法？本文将深入剖析小米如何通过性能展示、生态协同以及价格策略等一系列手段，巧妙地提升消费者对产品价值的认知，同时降低对价格的敏感度，最终在用户心智中建立起“高价值、低价格”的品牌形象。</p> </blockquote>  相信对于大多数人来说，52.99万元绝对不是一个小数目。而在比亚迪引领的智能电动汽车市场降价卷潮之中，标准版售价52.99万的小米SU7 Ultra却被不少人评价为“超值”，更成功塑造了“百万级性能半价购”的市场认知。 小米是运用了什么样的营销魔法，在受众心智中让52.99万的SU7 Ultra成为了“超值”的代名词呢？ 笔者认为，提升“值价比”是这一魔法的关键所在。笔者此前在文章中提出“值价比”=商品价值/商品价格，从等式可以看到如果商品的价值越高而价格越低，受众感受到的“值价比”就越高，就会更倾向于选择购买该商品。一般来说，价格是相对客观的数值，但价值可以通过营销来放大受众的心智印象。 稍微展开来说，消费者对价值的感知至少包含理性价值（产品外观、功能、性能、耐用性、服务支持等）、情绪价值（审美满足、良好服务体验、陪伴认可等）、精神价值（品牌文化理念认同、被尊重认可、自我价值实现等）等多方面。 小米正是通过一系列营销活动来分别提升受众对价值的认知和降低对价格的感知，成功打造了52.99万的SU7 Ultra=超值的心智印记，下面让我们来具体看一下。 ## 壹 放大价值认知：构建“新”豪车的心智印象 ### 1.市场定位：对标顶级超跑 小米SU7 Ultra的定位是“兼具运动与豪华的新豪车”，直接对标保时捷Taycan Turbo GT等顶级车型，这里借用雷军的原话：“性能比肩保时捷、科技紧追特斯拉、豪华媲美BBA”。这种定位不仅提升了产品的档次感，更让消费者在心理上将其与传统超跑划等号，从而默认其高价值属性。  ### 2.价值解析：配置堆料与成本透明化 小米通过详细解析SU7 Ultra的设计方案和硬件配置，如介绍三电机四驱系统、全碳车身、空气动力学套件、纯金车标等，高端“堆料”让高价值可以更直观感知。同时，通过成本透明化计算（如公开电池成本、电机研发投入等），让消费者感知到“每一分钱都用在刀刃上”，进一步强化价值认同。  ### 3.性能大秀：赛道成绩背书 小米以纽北赛道圈速（6分46秒874）为卖点，将SU7 Ultra的性能与千万级超跑（如布加迪Chiron）相提并论。这种“性能平权”的叙事，让消费者觉得用53万就能获得顶级超跑的驾驶体验，极大提升了价值感知。  ### 4.生态协同价值叠加：“人-车-家”智能互联 与小米手机、智能家居的深度互联（如上车自动同步家庭空调设置），使SU7 Ultra成为小米生态的“移动终端”。这种“人-车-家”闭环体验的独特性，让用户难以用传统汽车价值体系衡量产品，间接提升支付意愿。  ### 5.饥饿营销：稀缺性制造心理溢价 小米通过限量发售（如纽北限量版）、预售期高价（81.49万）与实际发售价（53万）的对比，制造“一车难求”的稀缺感。这种策略不仅提升了产品的社交货币属性，更让消费者在心理上将SU7 Ultra与“高端、独特”划等号，进一步放大价值。 ### 6.打造圈层精神价值：“科技领袖圈层”的仪式感 小米通过成立“SU7 Ultra Club”、雷军宴请首批车主等操作，将购车行为升华为“科技领袖圈层”的准入仪式。暗绿色车身、碳纤维装饰等设计细节，则通过奢侈品设计语言强化身份标签，吸引新富群体为“阶层跃迁”买单。 ## 贰 降低价格感知：制造“不贵”的心理印象 ### 1.价格锚定：预售期高价策略 小米在预售期将SU7 Ultra定价为81.49万，这一高价成为消费者心中的“锚点”。当实际发售价格定为53万时，巨大的差价（近30万）让消费者产生“价格暴跌”的错觉，从而觉得“现在买就是赚到”。  ### 2.价格对比：横向与纵向的双重参照 横向对比传统超跑（如保时捷Taycan Turbo S售价约180万），SU7 Ultra的53万显得“亲民”；纵向对比小米自身产品线（如标准版SU7起售价21万），Ultra版虽贵但“物有所值”。这种双重参照系进一步降低了消费者对价格的敏感度。 ### 3.降低隐性成本：展示使用与维护的性价比 小米强调电动车的低综合成本（如以旧换新政策补贴、无需机油更换等），将53万的总价拆解为“购车成本+长期节省”，让消费者觉得“买得起，更用得起”。 ## 叁 值价比时代的营销范式重构 当行业仍沉迷于参数内卷与价格战时，小米以“值价比”为支点，撬动了高端电动汽车市场的认知革命——它证明，在科技消费时代，价格不再是价值的唯一度量衡，而是用户心智中“价值感知”与“价格锚点”的动态博弈。 这场营销魔术的底层逻辑，在于小米对用户心理的精准拿捏：用顶级超跑的“身份符号”满足社交货币需求，用科技平权的“性能普惠”打破圈层壁垒，用生态协同的“未来想象”重构价值坐标系。当消费者为纽北圈速、碳纤维饰板或“SU7 Ultra Club”的准入仪式买单时，他们购买的早已不仅是一辆车，而是一个关于“科技新贵”的身份叙事。 更深远的影响在于，小米为高端汽车市场开辟了一条“高价值认知+低价格感知”的道路。它提醒所有品牌：在电动化与智能化重构汽车产业的今天，“百万级性能”与“亲民价格”的悖论并非不可调和。通过场景化体验设计、圈层文化运营与生态价值外溢，企业完全可以在用户心智中建立“超值”的价值共识，让价格成为价值的注脚，而非桎梏。 这也给更多品牌以启示：未来的商业竞争，将不再是单纯的产品力比拼，而是“价值定义权”的争夺。谁能更精准地捕捉用户深层需求，谁就能用营销魔法将“高价”转化为“超值”，在红海市场中开辟出属于自己的蓝海。 本文由人人都是产品经理作者【品牌市场相对论】，微信公众号：【品牌市场相对论】，原创/授权 发布于人人都是产品经理，未经许可，禁止转载。 题图来自Pexels，基于 CC0 协议。

TD Cowen analysts believed the lease cancellations and deferrals of capacity points to data center oversupply relative to Microsoft&#39;s current demand forecast.

一场和时间赛跑的交表。

根据PassMark的测试数据，AMD前不久推出的锐龙5 9600处理器，与同系列的锐龙5 9600X相当，且相比上一代产品有比较明显的提升。**锐龙5 9600在多核心性能上达到了29369分，单核性能达到了4433分，与9600X的30016 和4581分相比，差距仅在2.2%和3.2%左右。**  这也是正常差距，毕竟两者的配置参数基本都是一样的，都是6核心12线程，以及32MB的L3缓存和65W的TDP。 最大的区别就是9600的基础频率从9600X的3.9GHz降低到3.8GHz，最高加速频率从5.4GHz降至5.2GHz。  **与上一代的锐龙5 7600相比，锐龙5 9600在多核心性能上提升了约8.5%，单核心性能提升了约13.4%，相比于7600X到9600X的升级，提升幅度还是可以的。** 此外，还有消息称AMD可能会推出锐龙5 9600X3D版本，这将进一步提升该系列处理器的竞争力。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1488622.htm)

高通据称已经向欧盟委员会、美国联邦贸易委员会和韩国公平贸易委员会提起对Arm的秘密诉讼，指责该合作伙伴存在不公平的商业行为。Arm出售芯片并通过开放许可的方式授权客户使用其指令集，来帮助建立起硬件和软件生态系统，但它之前并不自己生产芯片。然而该公司现在正在发展定制芯片业务，且该业务的进展不太顺利。 [](https://static.cnbetacdn.com/article/2024/1217/a6c02423824e3a1.jpg) 在这一背景下，高通声称Arm正限制高通使用其技术，并改变了许可模式，以帮助Arm自己的芯片设计业务获利，但这一行为却损害了高通的竞争力。 高通已通过非公开的正式文件向美、欧、韩三国提交了诉讼。但Arm否认了这些指控，并称高通此举是为了将公众和政府的注意力从两家公司的商业纠纷中转移开，并利用监管压力为自己谋利。 反垄断诉讼 在此之前，高通已经在美国特拉华州与Arm有过法律纠纷。在那场以高通胜诉结束的诉讼案件中，高通成功反驳了Arm的指控，即高通无须新的许可证就可以将Arm的技术用于其收购的一家芯片初创公司。 当时，高通就曾指出，Arm在被日本软银集团收购之后，正在采取一切手段来提高其股价和利润。而因其在芯片设计架构的独特地位，其正在使用垄断市场的行为谋求私利。 Arm随后对这一审判结果表示不服，希望继续上诉。但1月底，两家公司表示将按照法官要求进入调解程序，然后再决定是否重审该案。 还有知情人士则称，高通在去年12月就向欧盟提起了竞争诉讼，指控Arm限制高通获得其许可证的途径并隐瞒关键技术，以与高通进行更直接的竞争。据称Arm已经受到了欧盟的通知，正在准备回应。 高通强调，Arm之前通过开放的许可模式，让众多企业对其技术产生了严重依赖。随后，Arm开始限制自己的客户使用其技术，这种行为将危及目前繁荣发展的芯片产业。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1488618.htm)

一位问界M7车主近日在鸿蒙智行App发帖称，自己在开启智驾功能时出车祸，车报废了，人受伤没死。据他描述，自己是第二届华为智驾大师赛2024年12月3日-22日个人周榜单第一名。2024年12月22日晚上九点半左右，开着NCA功能120km/h的速度追尾了前方停着的水泥泵车，车辆当场报废，被交警和前方司机救下。 他在帖子中质疑“余总在发布会上说不管白名单黑名单都能识别，自称L2.9999，只等L3出台就是L3等等公开言论，你们是不是草营人命，拿我们客户的生命开玩笑？” 针对此事，鸿蒙智行App官方回复称，自事故发生以来，我们一直积极与用户沟通，协助进行事故处理、医疗安置并垫付医疗费用。对于用户因为本次事故受到的伤害，我们表示深切的关怀和诚挚的慰问。经用户授权，我们提供了车辆数据分析报告。根据用户主动公开的报告内容，碰撞发生前，AEB正常触发，车辆从115km/h减速至64km/h，由于对向车辆灯光、前方静止或低速行驶的工程车辆等局限性场景，未能避免碰撞。 “智驾领航辅助（NCA）为辅助驾驶功能，使用时驾驶员需双手握住方向盘，时刻关注周围环境，必要时及时人工控制车辆。我们将持续与用户沟通，直至问题得到妥善解决。在此也提醒各位用户规范使用智驾功能，注意行车安全，切勿疲劳驾驶。”  [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1488616.htm)

当地时间3月26日，据俄罗斯亚马尔-涅涅茨自治区新乌连戈伊市紧急情况部通报，**俄罗斯阿特兰联盟航空公司一架从萨别塔港飞往新乌连戈伊的安-12运输机在降落过程中，左侧起落架断裂，机腹着地，机身冲出跑道**。 从现场拍摄的视频和照片看，这架飞机右侧着地，螺旋桨受损弯折，其他方面看起来问题不大。 据了解，**当时机上有8名机组人员，事后紧急撤离，没有人员受伤**，事故原因正在调查中，机场已临时关闭，运营恢复时间尚未确定。 资料显示，安-12是苏联安东诺夫设计局研制的四发涡桨军民两用中型运输机，1957年3月首飞，1973年停产，生产数量超过900架。 规格方面，**该运输机翼长38.0米、机长33.1米、机高10.5米，空机重量35吨、最大载重量20吨、最大起飞总重61吨。** 最大巡航速度670公里/小时，最大载重航程400千米、最大油量航程5720千米。 值得一提的是，我国在上世纪60年代从苏联购买了若干架安-12，后仿制成功运-8 运输机，后续发展出了独立的衍生型号和改进型号。      [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1488614.htm)

根据加拿大和欧洲少数经销商网站上的占位产品列表，苹果正准备销售新的 Beats 品牌充电线。列表中列出了三种不同的 5 英尺/1.5 米电缆，包括 USB-C 转 USB-C、USB-C 转 Lightning 和 USB-C 转 USB-A 变体。所有电缆均采用防缠结编织设计，更加耐用且方便。  这些电缆将提供至少三种前所未见的颜色选择，包括 Bolt Black、Surge Stone 和 Rapid Red，而且似乎将以单件装和双件装的形式出售。 根据其中一份清单，USB-C 转 USB-C 线缆支持 60W 快速充电，并且其 USB 2.0 数据传输速度高达 480 Mbps。 以下是该电缆的完整产品描述： <blockquote><p>使用我们全新的加固编织线缆，提升您的充电体验，摆脱线缆缠绕、打结和磨损的困扰。此套装包含两条 1.5 米 Beats USB-C 转 USB-C 编织充电线缆。主要卖点：</p><p>• 每根线缆都采用防缠结编织设计，更加耐用且方便。</p><p>• Beats 线缆在整个设计和制造过程中经过数千小时的测试，并且经过加固以防止磨损。</p><p>• 编织线缆兼容所有 USB-C Apple 和 Android 设备，专为充电、同步、音频、CarPlay 和传输数据而打造。</p><p>• 使用此线缆，您可以在收听音频或流式传输无损音频的同时为兼容 USB-C 的 Beats 耳机或扬声器充电。</p><p>• 它们支持 60 瓦的快速充电，并能以 USB 2.0 的速率传输数据。为了快速、高效充电，请将 USB-C 线缆与 USB-C 电源适配器配对，然后方便地从墙上插座为兼容的 iPhone 或其他设备充电。</p><p>• 不包括 USB-C 电源适配器。</p></blockquote> 3 月 24 日星期一，这些线缆被添加到一家经销商的网站上，而另一家经销商则列出了预计到货日期为 4 月 8 日星期二，但目前尚不清楚该日期是否准确。苹果和 Beats 尚未发布任何官方公告。 USB-C 转 USB-C 线缆的标价为 24.95 加元，因此在苹果网上商店的售价可能低于 20 美元。 根据列表，这些线缆设计用于苹果、Android 设备以及 Beats 耳机和扬声器。然而，除了 Beats 品牌之外，它们与其他同类线缆相比没有任何独特功能。对于 Apple 来说，这些线缆将有助于提高公司的配件收入。 2014 年，苹果收购了 Beats，部分原因是为了获得 Beats Music 应用的底层技术，这有助于其在次年推出 Apple Music 流媒体服务。苹果还获得了广受欢迎的 Beats 耳机和扬声器系列的所有权，并于去年发布了首款 Beats 品牌 iPhone 手机壳。现在，Beats 品牌的线缆似乎将成为这个故事的最新篇章。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1488612.htm)

艺术无法被定义，因此总会出现很多难以理解、甚至是匪夷所思的艺术作品，艺术品马桶——《美国》就是其一。人们总以为艺术应该是高尚的，而《美国》这个作品，从材质上，它确实很高端，但从使用功能上，略显不雅。因为，它是一只纯金打造的马桶，足足使用了103公斤的黄金，请注意它的单位，平时我们是论克买的，但它是用公斤来计量的。  2016年打造，2019年预估它本身的黄金价值超过400万美元，因为这是艺术品，加上艺术价值，总价高达600万美元。 如今黄金一天一个价，可见它有多“贵”！  △ 《喜剧演员》也是卡特兰作品 但在设计这个作品时，作者卡特兰追求“讽刺性艺术”，将其打造成了一个功能齐全的马桶。 这意味着，这个马桶除了材质特殊一些，和我们日常用的马桶是一模一样的。 马桶被安置在博物馆中展览时，游客是可以买门票进去使用这个马桶，每人限时3分钟。 据博物馆统计，至少有10万人使用过这个马桶，吸引了很多人排队打卡，这些人大多只是拍拍照就走了，但也有很多是真的在马桶里“方便”的。 突然，有一天，它消失了。  黄金马桶失窃 2019年9月，黄金马桶被安置在英国的布莱尼姆宫展出，同样边上只有一名保安看管，里面没有监控设备，游客使用时间也不能超过3分钟。 然而，仅仅开放了两天，马桶就消失了。 当时所有人都很诧异，博物馆方负责人就曾公开表示：艺术品《美国》，是最不容易被偷的东西。 因为它虽然是黄金打造的，但它是一个真正的马桶，哪个小偷会想偷马桶，还那么重，所以它很安全。 马桶作者卡特兰也是很无奈，自嘲：我一直都喜欢偷盗类的电影，现在我终于自己演了一部。 保险公司则公开声明：归还马桶，奖励12.4 万美元。 警察也介入调查了，但是，马桶就这么消失了，下落不明。 直到2023 年 11 月，才有一点点眉目，4名男子被指控盗窃马桶，但这伙人一直不承认自己的偷盗行径。 到2024年4月，案件有了进一步突破。 突破口是其中一个男子扛不住压力，招供了，他是惯犯，之前因为参与多起盗窃案被判了17年刑期。 2025年3月，根据现有的证据，英国法院宣判另外2名男子也有罪，第四人则无罪（原被指控销赃）。  不到5分钟，200多斤的马桶被撬走了 随着罪犯的落网，整个偷盗过程也被还原了。 据警方掌握的证据来看，案发前，团伙中一名男子参观了黄金马桶2次，还拍摄马桶周围的门锁和窗户照片，很明显是在“踩点”。 案发当日凌晨 4 点 50 分，他们开着2辆小车来到布莱尼姆宫，3人拿着大锤和撬棍就进去了，砸了一扇实木门，然后将马桶撬走了。 当时损失非常大，很多其他珍藏品也被马桶下水道的水“污染”了。 最后视频画面中，1人拿着黄金马桶圈走了出来，而其他人又抱又推，实在拿不动还让马桶在地上滚，反正是费了九牛二虎之力，将马桶放进汽车后备箱里走了。  整个过程不超过5分钟，其实布莱尼姆宫的保安也很早发现窃贼了，拉响警报后警察到场也就几分钟的时间，但根本来不及，这伙人早已逃之夭夭。 随后这伙人在黑市进行售卖黄金，对外声称是卖“车”，价格是每公斤 25500 英镑。 从撬走黄金马桶，到最后贩卖，全程参与的人有多个（光监控里出现的人就有5个，销赃嫌疑的也有几个），但最后被定罪的只有3个： 之前被判17年的詹姆斯·辛 (James Sheen)是策划主谋，曾是建筑工，已经认罪，他承认自己参与盗窃，而且在盗窃案发生后的两周内，出售了部分黄金； 迈克尔·琼斯 (Michael Jones)是踩点的人，也曾是詹姆斯·辛 (James Sheen)工作上的得力助手，他和弗雷德里克·多伊 (Frederick Doe)一起被指控偷抢和销赃等罪名，但他俩一直不认罪。 弗雷德里克·多伊 (Frederick Doe)将在5月宣判，而詹姆斯·辛 (James Sheen)和迈克尔·琼斯 (Michael Jones)仍在等待宣判日期。  最后 经过4年的努力，案件总算是破了，犯罪团伙也已落网。 但是，为了讽刺过度富裕而存在的黄金马桶《美国》，是不可能再回来了！ 为了方便出售，犯罪团伙已经将黄金马桶拆分或者熔化了，能追回来的，也只有黄金本身了。 而且能不能全部追回，还是个未知数。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1488604.htm)

近期**随着内存市场开始迎来复苏，多家供应商纷纷调涨价格以应对接下来的市场变化，继闪迪传出调涨价格之后，美光也宣布了其涨价计划。**美光发给渠道合作伙伴的消息指出，最近的市场动态表明，内存和存储市场已开始复苏，预计到2025年和2026年都会出现增长，**美光发现各个业务领域的意外需求都在增加，为了应对这些，美光正在提高定价。** [](//img1.mydrivers.com/img/20250327/9870d29c-e390-4d31-82a5-9d028a181dd2.jpg) 美光表示，对人工智能相关产品和技术的需求不断增长，反映出人们对美光产品组合的兴趣日益增加，因为其产品为每个案例提供了基本功能。 美光的定价策略不仅考虑了产品为这些和其他用例提供的价值，还考虑了为开发和维护行业领先的产品组合而进行的大量投资所需的回报（ROI），以及满足市场需求所需的制造能力。 **为了确保供应的可用性和连续性，美光鼓励客户和渠道合作伙伴提供长期预测，并将积压需求纳入该预测。** 美光还表示：“我们发布了一份备忘录，概述了我们在采取的具体定价行动，我们重视相互的合作关系，并期待共同取得持续成功。” [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1488602.htm)

恒大汽车近期发布公告，指出公司董事会已注意到其股票在香港联合交易所的价格和成交量出现上升。此前，公司曾发布公告，债权人申请恒大恒驰新能源汽车（上海）有限公司破产清算，而该公司已于2025年3月17日收到上海市第三中级人民法院的裁定书，法院已受理破产清算申请。 尽管如此，**董事会在进行合理查询后确认，他们并不知道导致股价上涨的任何原因，也没有必须公布的任何信息以避免公司股份出现虚假市场的情况，或者除已披露信息外。**  根据香港法例第571章《证券及期货条例》第XIVA部必须披露的任何其他内幕消息。 **3月26日，恒大汽车股价收盘时上涨了74.79%，盘中一度涨幅超过230%。** 随后有传言称，广汽集团旗下的华望汽车将收购恒大汽车南沙工厂。 但广汽集团董秘办回应称，广汽GH项目是一家轻资产运营公司，将优先利用埃安、传祺品牌产能，并提醒公众不要轻信传言，一切以公司公告为准。  [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1488600.htm)

近期，一种新的网络钓鱼活动将目标锁定为热门游戏《反恐精英 2》的玩家。攻击者利用名为浏览器中的浏览器（BitB）的攻击手段，在用户浏览器中展示与 Steam 登录页面极为相似的逼真窗口。 攻击者为增加钓鱼页面的可信度，选择冒充乌克兰知名电子竞技团队 Navi，以此吸引该团队的忠实粉丝。由于 Navi 在电竞圈具有较高知名度，玩家容易因对团队的信任而降低警惕。 此次活动所采用的 BitB 网络钓鱼技术，由网络安全研究员 mr. dox 于 2022 年 3 月创建。这一网络钓鱼框架使威胁行为者能够在另一个浏览器窗口内，创建具有自定义地址 URL 和标题的逼真弹出窗口。简单来说，该技术会在真实浏览器窗口（即 “浏览器中的浏览器”）内生成虚假浏览器窗口，用于制作登录页面或其他真实表单，目的是窃取用户的凭据或一次性多因素身份验证（MFA）密码（OTP）。早在 2022 年晚些时候，威胁行为者就已采用这种浏览器中的浏览器攻击方式，企图窃取 Steam 账户。  使用BitB框架的Facebook钓鱼页面 来源：mr.d0x  **针对 Steam 账户** 在 Silent Push 研究人员监测到的一项活动中，威胁行为者借助 YouTube 视频及其他可能的推广渠道，将潜在受害者引流至钓鱼网站。值得注意的是，这些网站均使用相同的 IP 地址，表明该活动极有可能由单个攻击者或团体策划实施。这些网站打着提供带有新皮肤的免费 CS2 战利品箱的旗号，诱惑玩家。  YouTube 上的宣传信息 来源：Silent Push 涉及的承诺提供 CS2 游戏内物品的恶意网站包括：caserevs [.] com、 · caseneiv [.] com · casenaps [.] com · caseners [.] com · caseneiv [.] com · simplegive [.] cn · caseneus [.] cfd  玩家若想领取所谓的礼物，就需通过看似 Steam 登录弹出窗口的界面登录自己的 Steam 账户。但实际上，打开的这个弹出窗口并非真实的 Steam 登录窗口。攻击者运用 BitB 技术，在活动窗口内呈现出一个模仿 Steam 官方 URL 和界面的虚假登录窗口，它看似弹出窗口，实则为精心伪装的陷阱。这些虚假窗口无法调整大小，也不能像普通弹出窗口那样被拖出活动窗口范围。不过，若用户没有尝试对其进行相关交互操作，很可能难以察觉其中的恶意行为。  钓鱼页面上的虚假 Steam 登录弹窗 来源：Silent Push 攻击者实施这些攻击，旨在窃取 Steam 账户，随后在专门的灰色市场上转售。根据账户所拥有的游戏收藏规模以及游戏内物品的珍稀程度，转售价格可达数万甚至数十万美元。  Steam 账户在 playerauctions[.]com 上出售 来源：Silent Push 尽管《反恐精英 2》已推出多年，但在电子竞技社区中依旧广受欢迎。也正因如此，威胁行为者频繁利用知名团队以及职业级比赛作为诱饵，试图骗取玩家的 Steam 账户。就在上个月，Bitdefender 曾报道过一场大规模活动，该活动利用虚假的 YouTube CS2 直播以及二维码，将用户引导至声称赠送游戏内物品和加密货币的恶意网站。用户一旦点击链接进入钓鱼网站，就会被要求输入 Steam 账户凭证或连接加密货币钱包，最终却发现自己的账户凭证被盗取，加密货币钱包被劫持或清空。 为有效提升 Steam 账户的安全性，建议用户激活多重身份验证功能，启用 “Steam Guard 移动身份验证器”，并定期查看登录活动记录，以便及时发现可疑登录行为，切实保障自身账户安全。

White House staff secretary said the new auto tariffs come in addition to duties that are already in place and they will lead to &#34;over $100 billion of new annual revenue&#34; to the U.S. government.

舆论漩涡重创包装饮用水。

让应用读懂用户“心思”！Al浪潮正席卷而来,各大应用纷纷拥抱，Al从智能客服高效解答，到内容推荐精准推送,大幅提升了用户体验。加深对AI意图框架的理解，可以使推荐逻辑更清晰，实现更精准的场景化应用。本课程聚焦Al意图框架，从基础介绍到多种方案解析，结合接入步骤、典型场景等重点内容，助力应用开启智能化升级之旅。  视频链接： [<u>https://developer.huawei.com/consumer/cn/training/course/live/C601742464384533546?ha_source=rrdscpjl&amp;ha_sourceId=89000499</u>](https://developer.huawei.com/consumer/cn/training/course/live/C601742464384533546?ha_source=rrdscpjl&amp;ha_sourceId=89000499)   标签： 鸿蒙课程、鸿蒙生态、 AI意图框架、意图框架介绍、位置推荐方案、习惯推荐方案、技能调用方案、事件推荐方案、本地搜索方案 课程关键词： 鸿蒙，鸿蒙生态，鸿蒙学习，鸿蒙生态课堂，鸿蒙Next ，鸿蒙5.0，鸿蒙课程，鸿蒙实战，鸿蒙开发，鸿蒙实践，鸿蒙实训，鸿蒙学习，鸿蒙资料，Harmony，HarmonyOS，HarmonyOS生态，HarmonyOS学习，HarmonyOS生态课堂，HarmonyOS Next，HarmonyOS 5.0，HarmonyOS课程，HarmonyOS实战，HarmonyOS开发，HarmonyOS实践，HarmonyOS实训，HarmonyOS学习，HarmonyOS资料

应用存在竖屏和横屏两种操作体验:竖屏便于单手操作，适合日常使用场景；横屏拥有宽阔视野，利于视频播放、文档处理等场景。若横竖屏切换体验设计不完善，就可能出现画面变形、内容显示不全、布局错乱等问题，影响用户体验。本课程聚焦应用横竖屏切换，通过横竖屏功能讲解，提供不同终端的优化建议，并结合典型案例与常见问题，给予更加顺滑、稳定的横竖屏切换体验。  视频链接： [<u>https://developer.huawei.com/consumer/cn/training/course/live/C101741082734547516?ha_source=rrdscpjl&amp;ha_sourceId=89000499</u>](https://developer.huawei.com/consumer/cn/training/course/live/C101741082734547516?ha_source=rrdscpjl&amp;ha_sourceId=89000499)   标签： 鸿蒙课程、鸿蒙生态、若横竖屏切换、横竖屏功能讲解 、应用横竖屏切换、横竖屏功能介绍、横竖屏适配指导、横竖屏适配常见问题 课程关键词： 鸿蒙，鸿蒙生态，鸿蒙学习，鸿蒙生态课堂，鸿蒙Next ，鸿蒙5.0，鸿蒙课程，鸿蒙实战，鸿蒙开发，鸿蒙实践，鸿蒙实训，鸿蒙学习，鸿蒙资料，Harmony，HarmonyOS，HarmonyOS生态，HarmonyOS学习，HarmonyOS生态课堂，HarmonyOS Next，HarmonyOS 5.0，HarmonyOS课程，HarmonyOS实战，HarmonyOS开发，HarmonyOS实践，HarmonyOS实训，HarmonyOS学习，HarmonyOS资料

最活跃的民营经济为什么在浙江？

 《洛克王国：世界》「等等鸭测试」将于3月27日正式开服，本次的测试类型为限号计费删档测试，并开放付费功能， 测试平台为PC、iOS、安卓，且PC、iOS、安卓三端数据互通，可使用QQ账号、微信账号登陆。  「等等鸭测试」PV： &lt;内嵌内容，请前往机核查看&gt; 本次测试支持的机型，推荐如下： 

2024年客单价降至97.5元。

HackTheBox-GoodGames靶场writeup

营收三连涨，全靠Robotruck吸金，Robotaxi拖后腿？

市面上的接口标准有多乱，相信差友们应该早就深有体会——从传统的Type-A到能正反插的Type-C，从最基础的USB 2.0到功能强大的USB 4.0，再到后面雷电口掺和进来“搅局”。光这些接口的速度等级和功能，就足以让很多人在买数据线和各种外设的时候头大。说真的，本来我以为接口标准已经够乱的了。但俗话说得好，“有卧龙的地方必有凤雏”，前阵子我买存储卡的时候，发现USB标准化组织那点命名套路撑死算个弟弟，敢情人家存储卡才是把“套娃式标注”玩出花的天才。  不信你看，抛开存储卡品牌、容量以及标称速度，一张卡的卡面上可能还同时印着SDXC、C10、U3、V30、A2、I等各类性能标识，以及厂商自己整出来的各种营销词汇。 我相信这些字符大家都认识，但放在一起就未必能全看懂了。 而且除了常见的SD和Micro SD卡，市面上其实还有专门给专业设备用的CFexpress卡，给老款华为和荣耀手机扩容用的NM卡，甚至连CF卡这种上古时代的产物都还有在卖。  我承认，前阵子喷USB协会的时候，声音确实有点大，USB那点标准跟这比起来，简直就是小巫见大巫。 这么说吧，从1994年开始到现在，存储卡的演变历程就是一部“把问题复杂化”的进化史，其中既有技术升级带来的必要细分，也有行业标准打架的推波助澜，还有商家为了卖货搞的过度包装。 但说到底，最后总归是我们这帮消费者扛下了所有。 接下来，托尼打算在这篇文章里彻底跟大家伙讲清楚，为啥现如今存储卡会有这么多的类型与标注，以及我们在买存储卡的时候到底该怎么选。 不管你是准备给相机买卡还是给掌机扩容，相信都能在这篇文章里找到答案。  首先要理解今天存储卡标注混乱的局面，就得先回到存储卡的创世年代。 1984年，“闪存技术之父”藤尾增冈先是捣鼓出了NOR闪存，两年后又搞出了更快更便宜的NAND闪存，可以说，正是这两项技术的出现，让存储卡在1994～2000年间迎来了一次物种大爆发。  1994年，闪迪推出了CF卡，这标志着人类首次将闪存芯片封装成小巧的卡片。  而东芝在1995年发布的SM卡，则把存储卡推向了新境界，0.76mm的超薄设计比3.3mm的CF卡薄了好几倍。  1997年闪迪跟西门子联合搞出来的MMC卡，更是把存储卡进一步缩小到了指甲盖大小，实际上，这张卡的形状已经很接近SD卡。  不过，就当其他厂商还在市场上小打小闹的时候，索尼在1998年突然甩出一记王炸——Memory Stick记忆棒，直接就把其他厂商干懵了。  这卡的读写速度碾压同期产品，加上从播放器、相机到PSP、手机，索尼给这些设备全配上了专属插槽，这让买了索尼设备的用户只能乖乖买这种类型的卡。 就在索尼准备用记忆棒一统江湖的时候，原本还在各自为战的松下、东芝和闪迪等厂商立马就坐不住了，它们抱团组建了“反索尼联盟”SD协会，在1999年推出了基于MMC改良的SD卡。  虽然SD卡性能和记忆棒差不多，但它的价格直接砍到了记忆棒的六分之一，而且任何厂商只要交年费就能获得授权生产这种卡，靠着开放标准和性价比，SD卡推出没多久，便逐渐占据了主流市场。 至于后面发生的事情，估计有些差友都已经知道了，为了适配越来越小的设备，SD卡后开还衍生出两种不同的物理规格——Mini SD和Micro SD（也就是TF卡）。  Mini SD的大小不到SD的一半，但Micro SD更小而且兼容性更强，所以Mini SD逐渐被市场淘汰，而索尼后面在2006年推出了Micro SD转记忆棒的适配器，等于彻底向SD卡低头。  这场长达十几年的存储卡物理规格战争，最终以SD卡的胜利告一段落。 尽管后面华为还尝试推出过NM卡，这卡和Nano SIM卡一样大，能直接插到手机的SIM卡槽扩容，读写速度也挺快，但可惜只能在自家设备上用，生态封闭得厉害，终究没掀起什么风浪。 但是话又说回来，SD卡的胜利，其实也可以说是另一种“混乱”的起点。 随着数码设备对存储卡容量和速度的胃口越来越大，SD协会只能被迫不断对自家标准进行持续迭代，旧标准没淘汰，新标准又上马，这些年SD卡标识的演变，活脱脱像在“屎山”上疯狂堆代码。 换句话说，别看现在SD卡上的标识这么多，实际上它们主要就三类： 一类是容量标识，一类是性能标识，还有一类是厂商自己整的花活，如果你觉得只要砸钱买贵一些的SD卡就万事大吉，那我只能说too young too simple，这里边的道道还真不少。  我就先说一点啊，买卡的时候，首先要关注的并不是容量和速度，而是看你打算把它塞进什么设备里用，就像给老手机配C口充电器，不管你再怎么怼也充不进电，SD卡的容量标准也得和设备“门当户对”。 一开始SD卡的容量最大只有2GB，很多老设备（比如2000年初的数码相机）只认这种卡，后来随着高清照片和视频兴起，2GB容量根本不够用。 SD协会于是就在2006年推出了SDHC标准，把SD卡的容量上限拉到32GB，后面SDXC标准出来后，SD卡最大容量已经来到2TB，而它在2021年推出的SDUC标准，更是把最大容量提升到了128TB。 不同容量标准对应的最大容量上限：  但它们说白了就是告诉你这卡理论容量能做到多大，跟实际容量没半毛钱关系，实际容量还是得看卡上标了多少GB。 那么这玩意标在卡面上到底有啥用呢？这么说吧，它能告诉你存进卡里的文件，单个文件最大能有多大。 比如SD和SDHC因为本身文件系统限制，单个文件一旦超过2G和4GB就塞不进去了，长时间录视频没准录到一半就会中断，而SDXC理论上单个文件能怼到16EB，就不存在这种限制。  除此之外，不同的设备可能对SD卡标准也会有不同的要求，比如有些老设备只认SD或者SDHC卡，硬塞SDXC卡进去要么不认卡，要么因为格式限制导致没法存大文件。 而新设备比如支持拍4K的相机，就必须用SDXC卡才能突破4GB单文件限制，有些设备虽然能够向下兼容SD和SDHC标准的卡，但你把这些卡插到设备上就没办法录制更高规格的视频。  所以咱们在买卡前，最好先看看自己手上这台设备的说明书，如果它标了支持SDXC，就可以直接考虑上大容量SDXC卡；要是只支持SDHC，千万别头铁买超过32GB的卡，否则这钱花得纯属冤大头。  确认好该选择什么类型的SD卡后，接下来就得看你买这张卡是打算拿来干嘛了。 如果你买卡是为了插在相机上拍照片和视频，那SD卡读写速度会直接影响拍摄体验，拍4K视频卡速不够会丢帧，连拍RAW格式照片写入太慢可能导致快门卡顿，这时候就得重点关注卡面上的性能标识。 一张SD卡上可能同时存在好几种性能标识，其中最直观的就是以MB/s为单位的读写速度标识，有些卡会把顺序读取和写入速度都标在卡面上，如果只标了一个，那它大概率就代表这张卡最大顺序读取速度。  不过这些读写速度标识，在我们选卡时候的参考价值其实并不大，因为它们只代表这张卡的最高顺序读写速度，你根本不知道这张卡啥时候会掉速。真正能看出门道的，其实还得看那些速度等级标识。 SD协会最开始推出的速度分级标识是Class分级，主要分为Class 2、Class 4、Class 6和Class 10这四种，也就是卡面上的C2、C4、C6和C10，后面的数字代表了这张卡最低写入速度。  后来高清视频普及后，4K视频开始流行，原来的Class分级不行了，于是基于超高速总线接口技术的UHS速度分级出现了，U1代表这张卡最低顺序写入速度是10MB/s、U3则是30MB/s。  有了C和U等级还没完，随着4K、8K超高清视频以及VR、全景相机等技术的兴起，设备对于SD卡的写入稳定性要求越来越高，于是SD协会还专门推出了Video Speed Class分级。 V等级有V6、V10、V30、V60、V90五个级别，后面数字同样代表最低顺序写入速度，它强调持续写入的稳定性，确保设备在录制超高清视频等场景时，不会出现丢帧或者中断等现象。  比如设备拍4K视频至少需要U3或者V30等级的卡，8K则必须上V90；但要是你买SD卡主要用在监控摄像头或者行车记录仪上，那买C10、U1或者V10的卡差不多就够用了。 除了速度等级，SD卡接口版本其实也决定着它的理论速度上限，而SD卡上的“Ⅰ”或“Ⅱ”罗马符号，其实就代表了这张卡的接口版本。  一般来说，使用UHS-II接口的SD卡读写速度会更快，但是价格也更感人，而且得设备卡槽支持这接口才能发挥全部实力，如果把它插到只支持UHS-I的设备上，传输速度就会受限。 不同UHS接口版本对应的最大读写速度：  换句话说，要是你的设备不支持UHS-II卡槽，那完全没必要考虑加钱上UHS-II接口的SD卡。  当然了，要是你买SD卡主要是为了给手机或者Switch扩容，除了买大容量的卡，很多人可能会觉得这张卡的读写速度越快越好，但其实我们更应该关注的是这张卡的随机读写性能。 SD协会之前专门推出了针对随机读写性能的A分级，A1要求达到1500 IOPS的最低随机读取速度和500 IOPS的最低随机写入速度；而A2则进一步提高到了4000 IOPS和2000 IOPS。  理论上，A2卡能让APP和游戏启动速度比A1卡快上一倍，实际用起来可能没这么夸张，但它们的随机读写速度差距就摆在这里，所以我的建议是有条件上A2就上。 要是你买SD卡纯粹只是为了存文件，那也别考虑SD卡了，还不如直接买个U盘或者硬盘来得省事，现在一个正儿八经的128GB USB3.2 U盘，价格也就几十块钱，主打一个量大管饱。 总的来说，买SD卡就像量体裁衣，得看设备“体型”和“需求”，相机要抓V等级和UHS接口版本；手机、游戏机得盯A2随机读写，别被卡面数字给忽悠，结合说明书按需选择才是正解。 话说回来，SD协会紧跟时代需求持续不断迭代自家标准是好事，但问题就在于——这些年SD卡标准就像俄罗斯套娃，新标准出来后并没有取代旧标准，而是直接往上叠buff。 于是我们会看到一张卡上同时印着好几个认证，有些过时标准完全没必要出现在上面。  说好听点，这做法是为了给仍然在使用老设备的用户提供更多兼容选项，让他们在买卡时能更方便地找到适配老设备的卡，但往难听了讲，这何尝不是SD协会在标准整合上偷懒，不够强硬的表现。 再加上很多商家为了制造卖点，还自创了一堆营销词汇或者产品线划分，比如Professional、Extreme Pro、Plus、Ultra等等，要是同品牌同个产品线还比较好区分，一旦跨品牌就没有任何意义了。  这无异于增加了普通人选购SD卡的学习成本和时间成本。 买卡最省事的办法，当然是找到手上这台设备的说明书，说明书上一般会直接写明，哪些功能最低需要什么等级的卡，然后照着这个等级，直接选张大厂的卡就行（小厂出的卡可能存在虚标）。 贴心点的厂商，甚至还会在说明书里直接给你推荐具体的SD卡型号。  但我真心希望，SD协会能好好捋一捋自家的标准体系，痛快点把那些多余又重复的认证标识全给砍掉，让标注能更简单直白些，另外也可以约束下厂商，别再让它们通过各种营销词汇混淆概念了。 OK，存储卡的故事聊到这里就暂告一段落了，很显然，只要设备和技术还在进步，那么这场关于存储卡形态和标准的迭代就永远不会停歇，也许以后还会不断有新形态和新标准出现。 不过在我看来，未来的存储卡，或许会像USB接口一样，在混乱中逐渐走向统一，就是不知道那天啥时候才能到来了。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1488598.htm)

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