乌鸦AI日报：豆包新款视频生成模式发布；Mercor融资3.5亿美元估值升至100亿美元

昨天，字节跳动旗下「火山引擎」正式上线豆包视频生成模型 1.0 pro fast（Doubao-Seedance-1.0-pro-fast）。

官方介绍，该模型在继承 Seedance 1.0 pro 模型核心优势的基础上，实现了显著的效率突破：生成速度最高提升约 3 倍，价格直降 72%。

Mercor是一家将人工智能实验室与领域专家联系起来以训练其基础人工智能模型的公司，该公司向 TechCrunch 证实，该公司已筹集 3.5 亿美元，估值为 100 亿美元。

过去一天，国内外AI行业还有更多热点可以关注，乌鸦君带你一起看看。

大模型

1）谷歌推出 Earth AI 新模型，强化地理空间推理能力

日前，谷歌宣布在 Google Earth 和 Google Cloud 平台扩展其「Earth AI」能力，推出新一代地理空间 AI 模型与推理智能体。该系统结合基础模型与多模态推理，旨在为复杂的全球性问题提供可行的建议。

谷歌表示，Earth AI 的核心在于将影像、人口与环境等多领域模型与推理 Agent 结合。

Agent 可将自然语言问题分解为多步计划，调用不同模型与地理空间工具，并融合结果生成整体答案。例如，在预测飓风登陆及评估受影响社区时，系统可同时调用天气预测、人口动态与卫星影像识别关键基础设施。

2）豆包新款视频生成模式发布

昨天，字节跳动旗下「火山引擎」正式上线豆包视频生成模型 1.0 pro fast（Doubao-Seedance-1.0-pro-fast）。

官方介绍，该模型在继承 Seedance 1.0 pro 模型核心优势的基础上，实现了显著的效率突破：生成速度最高提升约 3 倍，价格直降 72%。

Seedance 1.0 pro fast 的生成效率大幅提升，720P 的 5 秒视频仅需 10 秒即可完成，较 pro 版本提速约 3 倍。满足短时间需要快速验证创意并高频进行视频创作的场景。

在定价上，Seedance 1.0 pro fast 实现了极具竞争力的价格下探。生成一条 5 秒的 1080P 视频的成本仅为 1.03 元，对比 pro 版本价格直降 72%。

3）MiniMax 稀宇极智正式发布并开源其新一代文本大模型 MiniMax-M2

昨天，国内 AI 独角兽公司 MiniMax 稀宇极智正式发布并开源其新一代文本大模型 MiniMax-M2。

该模型在全球权威测评榜单 Artificial Analysis（AA）中总分进入全球前五，并位列开源模型第一，与 OpenAI、Anthropic、Google 等国际巨头同台竞争。

在成本方面，MiniMax-M2 展现出显著优势。其 API 定价为每百万 Token 输入 0.3 美元（约 2.1 元人民币）、输出 1.2 美元（约 8.4 元人民币），并提供约 100 TPS 的推理服务，速度接近 Claude Sonnet 4.5 的两倍，而价格仅为后者的 8%。

AI应用

1）微信桌面端灰度上线「元宝总结」功能

爱范儿获悉，微信已在 Mac 与 Windows 客户端灰度上线「元宝总结公众号文章」功能。该功能出现在公众号文章浏览器顶部，用户点击后，元宝会在新标签页中自动生成「总结这篇文章」的提示词，并输出文章关键要点。

除顶部入口外，用户在客户端右键选中文章时，也可在二级菜单中看到「总结」按钮。实测显示，Mac 与 Windows 客户端均已支持该功能，部分用户可直接体验。

2）特斯拉「世界模拟器」首曝：1 天蒸馏 500 年驾驶经验

据新智元报道，特斯拉昨日正式发布「世界模拟器」演示，展示其端到端神经网络在虚拟环境中自我进化的能力。

官方称，该系统可在 1 天内吸收相当于人类 500 年的驾驶经验，并生成高度逼真的驾驶场景，用于自动驾驶与人形机器人 Optimus 的训练与测试。

特斯拉 AI 团队负责人 Ashok Elluswamy 在 ICCV 2025 主题演讲中透露，「世界模拟器」不仅能重现真实路况，还可创造极端或罕见的危险场景，用于闭环评估和对抗性测试。

这一模拟器与自动驾驶系统共享同一神经网络架构，输入包括多摄像头画面、车辆动态数据和导航信息，输出则直接为方向盘转角与油门/刹车力度。

与传统「模块化」方案相比，特斯拉坚持「端到端」路线，强调通过大规模数据学习隐式价值判断，减少信息损耗，并提升对长尾问题的泛化能力。其车队每天产生的驾驶数据量，相当于人类数百年的驾驶经验，被称为「尼亚加拉瀑布般的数据」。

投融资情报

1）Mercor 凭借 3.5 亿美元 C 轮融资将估值翻五倍至 100 亿美元

Mercor是一家将人工智能实验室与领域专家联系起来以训练其基础人工智能模型的公司，该公司向 TechCrunch 证实，该公司已筹集 3.5 亿美元，估值为 100 亿美元。

Felicis Ventures 曾领投该公司此前1 亿美元的 B 轮融资，当时估值为 20 亿美元，此次也领投了本轮融资。现有投资者 Benchmark 和 General Catalyst 以及新投资者 Robinhood Ventures 也参与了此次融资。

TechCrunch 9 月份报道称，Mercor 正在与投资者洽谈 C 轮融资事宜，估值将达到 100 亿美元，高于几个月前 80 亿美元的目标。该公司当时告诉潜在投资者，它已经收到了多份报价。

Mercor 最初是一个人工智能驱动的招聘平台，但很快转向为公司提供专业领域的专家进行人工智能模型培训——例如科学家、医生和律师——并按小时收取中介费和匹配费。

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