腾讯字节AI办公广告战，千问包月价仅为豆包三分之一

Key Points

微信测试让AI代写朋友圈和点评；千问也开始收费，价格不到豆包的1/3；腾讯、字节AI办公开始铺线下推广；ChatGPT取消免费版纯文本对话次数限制，周活用户破10亿；Claude挑战黎曼猜想失败，但提高了分数；Sunday和Dyna先后发布基于头戴设备数据的机器人模型。

微信测试让AI代写朋友圈和点评

8月11日，腾讯确认，微信已灰度上线朋友圈AI辅助功能「AI帮写」和「AI点评」，这两项功能均处于小范围内测阶段，测试入口暂未开放主动申请。该功能由微信原生AI助手「小微」提供。

「AI帮写」用于辅助朋友圈文案创作。用户上传图片并输入初步想法后，编辑页面右下角会出现「AI帮写」按钮，点击后跳转至小微对话界面，AI可读取图片及文字信息，自动生成「简洁」「调侃」「文艺」等多种风格的文案供用户选择。

「AI点评」功能主要针对好友评论互动。用户长按朋友圈任意评论，可调用小微解析原评论语义，生成趣味回复、暖心客套等风格的回复模板。

腾讯客服称，所有AI生成内容仅作参考，涉及转账、群发等敏感操作仍由用户独立完成。

千问也开始收费，价格不到豆包的1/3

8月10日，阿里旗下AI应用千问App推出收费方案，「办公助理」会员套餐包括3档。

高级会员：连续包月19元，连续包年200元；

精英会员：连续包月49元，连续包年568元；

旗舰会员：连续包月128元，连续包年1499元。

开通付费服务后，用户能通过千问实现产出网页文件、PPT文件、Word文件、代发邮件等功能，千问还会供应Skills为用户执行特定任务。8月初，阿里还推出独立的办公类原生AI应用「千问办公」。

千问是继豆包之后第二家推出付费服务的中国头部AI应用。今年6月，豆包也推出了三档套餐。

标准版：连续包月68元，连续包年688元；

加强版：连续包月200元，连续包年2048元；

高级版：连续包月500元，连续包年5088元。

QuestMobile的数据显示，2026年6月，豆包、千问和DeepSeek的月活规模分别为3.82亿、1.67亿和1.29亿，是国内用户规模最大的三个AI原生应用。截至上半年，豆包应用每天收入不足百万元，主要来自电商佣金。而到今年5月，豆包应用每天要为Token消耗承担数千万元成本。

腾讯、字节AI办公线下推广，地铁与写字楼成主要阵地

腾讯WorkBuddy与字节旗下TRAE Work围绕AI办公入口展开线下营销争夺。自5月以来，WorkBuddy的广告已从北京知春路、深圳高新园等地铁场景，延伸至写字楼、社区及家门口，并同步覆盖头部应用信息流。腾讯还通过注册送积分、邀请奖励、模型限时免费等方式降低用户使用门槛。

字节的同类产品TRAE Work近期也加大线下曝光力度。在北京朝阳区一处住宅小区电梯内，TRAE Work广告替代了此前投放的WorkBuddy广告，并以「复杂工作，就用TRAE Work」为宣传语，配合扫码赠送4500积分吸引新用户。

ChatGPT取消免费版纯文本对话次数限制，周活用户破10亿

8月6日，OpenAI宣布取消ChatGPT免费版和Go版用户在纯文本对话中的次数限制。同时，免费版和Go版用户的默认模型将从GPT-5.5 Instant升级为GPT-5.6 Luna，Plus版和Pro版用户将可使用更新版GPT-5.6 Sol模型。OpenAI表示，每周有10亿人使用ChatGPT，此次调整旨在进一步扩大AI工具的普及度。

Claude挑战黎曼猜想失败，但提高了分数

8月11日，Anthropic在X发帖称，其尚未发布的Claude研究版尝试证明黎曼猜想未能成功，但模型将一项相关结论的已知下限从41.6%提高到了67.2%，刷新此前纪录。

黎曼猜想研究的是质数（注：只能被1和自身整除的整数）的分布，它们出现的位置看似没有规律，但黎曼猜想认为存在一个Zeta函数。这个函数可被理解为一台记录质数分布的「数学机器」，使这个机器（即Zeta函数）输出恰好等于0的输入叫「零点」，这些零点可画成平面上的点，黎曼猜想称其中一类关键零点都应落在横坐标为1/2的直线上。

解决黎曼猜想必须证明无限多个点无一例外都在线上，而推翻它只需找到一个例外。此前证明的「比例下限」为41.6%，即数学家只能保证至少这一比例的点在线上。这一结论来自数学家Kyle Pratt、Nicolas Robles、Alexandru Zaharescu和Dirk Zeindler的共同研究。论文于2018年首次公开，并于2020年正式发表。如今Claude将「比例下限」提升至67.2%，增加了人们对无限多个零点分布的认知。

Anthropic称，Claude先尝试了650种思路，随后用约一天半协调约60个子模型，并结合既有论文得出结果。模型还生成了Lean证明，即把推理写成可由计算机逐步核验的代码。截至发帖，Anthropic并未声称该成果已完成期刊同行评议，并称这套方法预计不能直接证明黎曼猜想。

https://x.com/AnthropicAI/status/2086867246073401655

https://www.anthropic.com/research/riemann-zeta

苹果官宣接入千问模型后又撤回

8月8日，苹果官网的Mac使用手册里，新增一篇《在Mac上配合Apple智能使用千问》的文档，这是苹果官方第一次在中文文档中介绍千问和Apple Intelligence（Apple智能）的结合。

7月15日，网信办公示最新一批生成式人工智能服务备案名单，苹果申报的「Apple智能」已获备案，办结日期为7月8日，适用场景为苹果手机。

不过，苹果8月9日便删除了与千问相关的文档。苹果客服回应称，相关功能正在申请中，需要审批通过才能使用，具体落地情况以苹果官方公告为主。

Sunday和Dyna先后发布基于头戴设备数据的机器人模型

8月11日，美国硅谷机器人公司Dyna Robotics发布具身智能大模型Dyna-2，训练团队表示：

数据方面，Dyna-2是一个世界动作模型（World Action Model），使用了超过100万小时的人类视频数据完成预训练。100万小时的视频数据中，大部分是头戴式设备拍摄的第一视角视频，记录了人类的烹饪、整理、折叠等日常操作。

缩放定律方面，Dyna-2模型在接受训练时，人类操作数据从1000小时到100万小时跨越三个数量级，在四个独立指标上持续提升，没有看到瓶颈，验证了Scaling Law（缩放定律），同时首次证明，不需要机器人数据，足量的人类数据就可以实现机器人跨本体的迁移，而且这种能力不会在后训练过程中损耗。

目标函数同样重要。选对world-modeling objective（世界模型的训练目标），泛化能力会随数据增长得更好。

一个月前，另一家硅谷机器人公司Sunday Robotics发布的第二代具身模型ACT-2也采用了类似的数据策略，研发人员穿戴Sunday自研的传感器手套完成家务，系统记录了动作、视觉和传感器数据。Sunday称，搭载ACT-2的家庭机器人Memo在31个此前未见过的环境中完成785次自主折衣测试，成功率达到99.1%。

https://www.dyna.co/dyna-2