AI 初创公司 Magic 发布预训练研究更新，称其预训练方案的计算效率已比主流开源权重基础模型提升超过 10 倍，并正将规模扩展至万亿参数级别。团队认为，在缺乏大规模算力的情况下，小型实验室只能依靠算法效率参与竞争；而预训练、智能体强化学习和长上下文三项能力，足以支撑构建超人类编码智能体，并进一步推动 AI 研发自动化。此次公开的内容重点介绍了 Magic 在高效预训练和长上下文建模方面的工作，显示出模型训练正从单纯堆算力转向算法与架构创新。若该效率优势具备可复现性，将显著降低前沿模型训练门槛，对开源社区和资源有限的研发团队具有重要参考价值。