Introducing Soniox TTS v2, our most powerful text-to-speech model yet. Soniox TTS v2 brings extraordinary voice quality, expressive control through audio tags, exceptional precision, high-fidelity voice cloning, more than 60 languages, natural language mixing, and low-latency streaming together in one model. Built from the ground up with a new model architecture, audio codec, and highly optimized inference engine, Soniox TTS v2 delivers frontier TTS at just $0.70 per generated hour. Available globally today as tts-rt-v2. Try it out: https://soniox.com/text-to-speech Turn the sound on and hear what’s possible. 🔊
全部 AI 动态
Rohan Paul@rohanpaul_aiAI 评分4343
引用Soniox@soniox_ai
Aravind Srinivas@AravSrinivasAI 评分4848一个出色的美国开源 MoE 模型,可以在你的笔记本电脑或 DGX Spark 等本地硬件上高效运行!你可以在 Perplexity 上使用更大的 Nemotron Ultra!
引用NVIDIA AI@NVIDIAAIIntroducing NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning⚡ An open 30B MoE model with 3B active parameters, built for always-on agents to complete high-volume, specialized tasks faster. It delivers up to 4x the output speed of similar-sized models.
Mustafa Suleyman@mustafasuleymanAI 评分4444我们最新的代码模型比6月发布的模型效率提升25%,质量更高,成本仅为四分之一。现已上线GitHub Copilot——欢迎试用。
Microsoft AI:官方博客AI 评分5555 Microsoft AI 发布 MAI-Code-1.1-Flash,代码质量更高且成本降至 1.0 的四分之一
Microsoft AI 发布 MAI-Code-1.1-Flash,相比 6 月在 Microsoft Build 推出的 1.0,代码质量更高、token 效率提升 25%、成本仅为四分之一,并已上线 GitHub Copilot。
Liquid AI 模型与工程博客精选AI 评分6767 Liquid AI 发布 LFM2.5-VL-3B 边缘端视觉语言模型
Liquid AI 发布 LFM2.5-VL-3B 视觉语言模型,屏幕理解 ScreenSpot-v2 平均 80.7,ToolSandbox 从 26.4 升至 59.5,RefCOCO 从 57.1 升至 87.9。
推荐理由:官方给出与更大模型对比的基准数据和端侧、GPU 实测速度,读者可据此评估它在边缘部署场景的适用性。
Rohan Paul@rohanpaul_aiAI 评分4646引用Jensen Huang@JensenHuangLightning strikes for continuous and long-run agents! Nemotron 3.5 Lightning is smart, fast, efficient and open.
The Decoder:AI NewsAI 评分6767 Nvidia 发布 Nemotron 3.5 Lightning:以速度优先于极致智能
Nvidia 发布 Nemotron 3.5 Lightning,这是 Nemotron 3.5 系列首款模型,总参数 316 亿、激活参数仅 36 亿。该模型在 Artificial Analysis 智能指数上得 24 分,与 OpenAI gpt-oss-120b 持平,但推理速度近每秒 670 tokens,为对比中最高。
LMSYS Blog精选AI 评分7474 SGLang 宣布 Day-0 支持 NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning
SGLang 宣布对 NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning 提供 Day-0 支持,该开源模型为 30B 总参数、3B 激活参数的混合专家架构,支持最长 1M token 上下文,可从 Hugging Face 下载 BF16 和 NVFP4 权重。模型支持 MTP、DFlash、DSpark 三种投机解码技术,并可通过 OpenAI 兼容 API 接入智能体工作流。
推荐理由:Nemotron 3.5 Lightning以3B活跃参数提供前沿agent能力,SGLang的即刻支持让开发者能用单命令启动高性能推理,将agent部署成本大幅压缩。
NVIDIA BlogAI 评分7575 NVIDIA 发布 Nemotron 3.5 Lightning 与 NeMo Switchyard,提升智能体 AI 效率
NVIDIA 扩展 Nemotron 3 模型家族,推出 300 亿参数混合专家模型 Nemotron 3.5 Lightning,面向高吞吐智能体工作负载,输出速度最高提升 4 倍,智能体任务完成速度提升 30%。同时发布开源模型路由库 NeMo Switchyard,可将任务成本降至 Opus 4.8 单独运行的近三分之一,并支持在 RTX PC、DGX 等本地设备部署。
NVIDIA Blog精选AI 评分7676 NVIDIA 推出 Nemotron 3.5 Lightning,加速本地智能体任务
NVIDIA 发布 Nemotron 3.5 Lightning,一款可定制的开源 30B 混合专家(MoE)模型,专为常驻智能体设计。相比同类开源模型,其 token 生成速度最高提升 4 倍,任务完成时间缩短 30%。该模型采用开放权重,支持用户微调以匹配特定任务,并可在 RTX PC、DGX Spark 及 Jetson 等设备上运行。
推荐理由:本地运行 30B MoE 模型并声称 4 倍加速,与开源路由器结合可自动分配任务到最合适模型,给控制推理成本提供了新路径。
蚂蚁 inclusionAI:HuggingFace 新模型精选AI 评分6565 蚂蚁 inclusionAI 开源 Ling-3.0 系列语言基础模型
蚂蚁 inclusionAI 开源 Ling-3.0 系列语言基础模型,含 tiny 与 flash 两个尺寸及预训练、中期训练、合并(WSM)等阶段检查点。该系列采用混合线性注意力与稀疏 MoE 架构,总参数 7.9B,每 token 仅激活 1.3B 参数(128 个路由专家中激活 8 个)。
推荐理由:用加权检查点合并替代学习率衰减,让基座模型更适合持续预训练,也为验证不同衰减曲线省去重复实验。
蚂蚁 inclusionAI:HuggingFace 新模型精选AI 评分6363 蚂蚁 inclusionAI 开源 Ling-3.0 系列高效语言基础模型
蚂蚁 inclusionAI 开源 Ling-3.0 系列高效语言基础模型,并发布预训练、中期训练及合并(WSM)等阶段的检查点,支持继续预训练、微调与研究。Ling-3.0-tiny-base 采用稀疏 MoE 架构,含 128 个路由专家,每 token 仅激活 1.3B 参数,总参数量 7.9B,并原生混合线性注意力以高效处理长上下文。
推荐理由:它把学习率衰减替换为加权检查点合并,基座模型更适合持续预训练和数据扩展,做继续预训练或领域微调时可复用这一训练策略做离线探索。
蚂蚁 inclusionAI:HuggingFace 新模型精选AI 评分6464 蚂蚁 inclusionAI 开源 Ling-3.0 系列高效语言基座模型
蚂蚁 inclusionAI 开源 Ling-3.0 系列语言基座模型,采用高度稀疏(1/64)MoE 架构,含 512 个路由专家,每个 token 仅激活 8 个路由专家和 1 个共享专家,激活参数仅 5.1B(Non-emb)。
推荐理由:WSM 合并替代学习率衰减,让持续预训练和动态数据扩展不必为每种衰减策略重跑训练,降低实验成本。
蚂蚁 inclusionAI:HuggingFace 新模型精选AI 评分6868 蚂蚁 inclusionAI 开源 Ling-3.0 系列高效语言基础模型
蚂蚁 inclusionAI 开源 Ling-3.0 系列语言基础模型,并发布预训练、中期训练及合并(WSM)等多个阶段检查点。该系列采用高度稀疏(1/64)MoE 架构,512 个路由专家中每 token 仅激活 8 个,激活参数仅 5.1B(Non-emb),总参数 124B,并原生结合 KDA 与 Gated MLA 混合线性注意力以高效处理长上下文。
推荐理由:把学习率衰减替换为权重合并并发布训练各阶段检查点,使持续预训练与不同衰减策略的离线比较不必逐次重跑,降低实验成本。
蚂蚁 inclusionAI:HuggingFace 新模型精选AI 评分6464 蚂蚁 inclusionAI 开源 Ling-3.0 系列高效语言基座模型
蚂蚁 inclusionAI 开源 Ling-3.0 系列语言基座模型,采用高度稀疏(1/64)MoE 架构,512 个路由专家中每 token 仅激活 8 个,总参数量 124B,激活参数仅 5.1B。该系列原生融合线性注意力,并以加权检查点合并替代传统学习率衰减。此次发布包含预训练、中期训练及合并(WSM)等多个训练阶段的检查点,支持继续预训练与微调,模型采用 MIT 许可证。
推荐理由:把训练中间态作为可下载 checkpoint 开放,配合 WSM 合并替代学习率衰减,做继续预训练或 MoE 研究时可从中间阶段开始,省去重复前置训练成本。
蚂蚁 inclusionAI:HuggingFace 新模型精选AI 评分6363 蚂蚁 inclusionAI 开源 Ling-3.0 系列中间训练检查点
蚂蚁 inclusionAI 开源 Ling-3.0 系列高效语言基础模型,并发布预训练、中间训练及合并(WSM)等多个训练阶段检查点,支持继续预训练、微调与研究。
推荐理由:训练检查点分层开放,且用加权合并替代学习率衰减,为持续预训练和动态数据扩展提供了可复用的实验基座,减少不同策略的重复训练成本。
IT之家·人工智能AI 评分4949 商汤日日新 SenseNova 6.8 Flash Lite 预览版上线:主打轻量敏捷,剑指“委派智能”
商汤科技今日宣布,日日新全新多模态智能体模型 SenseNova 6.8 Flash Lite Preview 预览版正式上线 SenseNova Token Plan。
IT之家·人工智能AI 评分6060 蚂蚁百灵开源 Ling-3.0-tiny 模型,支持英伟达 DGX Spark、苹果 Mac mini 部署
蚂蚁百灵今日在 Hugging Face 开源轻量级混合推理 MoE 模型 Ling-3.0-tiny,总参数 7.9B,每 Token 激活 1.3B 参数,提供 BF16、FP8 和 INT4 权重版本。
公众号:蚂蚁百灵精选AI 评分7575 Ling-3.0-tiny 正式开源:1.3B 激活参数如何进入真实任务
蚂蚁百灵开源 Ling-3.0-tiny,一款总参数 7.9B、每 Token 仅激活 1.3B 参数的原生混合推理模型,同步提供 BF16、FP8 和 INT4 三个版本。
推荐理由:1.3B 激活参数在 Mac 上实测首 Token 低于 100 毫秒,比只看参数量的轻量叙事更有参考价值,端侧 Agent 的落地边界因此更具体。
公众号:蚂蚁百灵精选AI 评分7272 Ling-3.0-tiny 正式开源:1.3B 激活参数如何进入真实任务
蚂蚁百灵开源 Ling-3.0-tiny,一款总参数 7.9B、推理时仅激活 1.3B 参数的原生混合推理模型,同步提供 BF16、FP8 和 INT4 三个版本。
推荐理由:以1.3B激活参数取得接近4B激活模型的综合能力,同时Agent分数超越部分30B+模型,多精度开源和本地部署方案让轻量Agent应用更易落地。
IT之家·人工智能AI 评分6767 微软 MAI-Image-2.6 发布,跃升 Arena 文生图模型榜第二位
微软发布新一代自研文生图模型 MAI-Image-2.6,在 Arena 排行榜位列第二,Elo 评分 1336 分,仅次于 OpenAI 的 GPT Image 2(Medium)。相比 2.5 版本,整体评分提升 79 分,文本渲染能力涨幅达 91 分,排名从第十位跃升至第二位。该模型已在 Arena 平台开放体验,计划本周部署至 MAI Playground。
Inception Labs:Blog精选AI 评分6363 Inception Labs 发布 Mercury 2 for Search,解码超 1000 tokens/秒
Inception Labs 发布面向搜索管线的 Mercury 2,扩散式并行解码超 1000 tokens/秒,在 WideSearch 各步骤比 Gemini 3.1 Flash Lite 快近 2 倍、比 GPT-5 Mini 快 10 倍,定价 $0.25/M 输入、$0.75/M 输出。
推荐理由:原文给出每步延迟、成本与检索消融数据,读者可据此评估扩散模型在搜索管线中的实际取舍。
MarkTechPostAI 评分5757 webAI 发布 TwIL-LM:1.7B 和 3B 形式逻辑模型家族,可在本地硬件上运行
webAI 发布 TwIL-LM 形式逻辑模型家族,含 1.7B 和 3B 两个版本,均可在本地硬件运行,仅限非商业使用。其中 TwIL-LM3 为 SmolLM3-3B 的合并微调版本,在六项平均得分上以 0.4488 落后于 gpt-oss-120b 的 0.5192,但生成效率更高,每秒可处理 32.9 个答案,而后者仅为 4.2。
Simon Willison 博客AI 评分7272 Meta 发布开源模型 Muse Glimmer:30B 参数、Apache 2.0 许可
Meta 推出全新 30B 参数开源模型 Muse Glimmer,采用 Apache 2.0 许可。该模型主打端到端智能体任务完成、可靠工具调用与多步推理,在 DeepSearch QA、MCP-Atlas、𝛕-Bench 和 SWE-Bench 等基准上表现强劲。Muse Glimmer 同时具备视觉能力,LM Studio 版本体积为 18.16 GB。
TechCrunch:AIAI 评分6464 OpenAI 扩展 Daybreak 网络防御服务,推出新模型 GPT-5.6-Cyber
OpenAI 本周宣布扩展其网络防御服务 Daybreak,新增 Blue 和 Red 两个层级,并为 Red 层级推出专用于防御工作的新模型 GPT-5.6-Cyber。
IT之家·人工智能AI 评分5050 OpenAI 扩展网络安全防御服务 Daybreak,推出新模型 GPT-5.6-Cyber
OpenAI 本周宣布扩展其网络防御服务 Daybreak,新增 Blue 和 Red 两个等级,分别面向基础防御与安全测试、漏洞研究。Red 等级独家提供基于 GPT-5.6 Sol 构建的新模型 GPT-5.6-Cyber,目前仅向埃森哲、IBM、CrowdStrike、Cloudflare 等可信客户合作伙伴开放。
Rohan Paul@rohanpaul_aiAI 评分4949引用Arena.ai@arenaMAI-Image-2.6 by @MicrosoftAI has landed in the Text-to-Image Arena at #2 (1336 pts)! This release is just 45 pts behind GPT Image 2 (Medium) at #1, and ahead of #3 Grok Imagine Image 2.0 (Low) by 20 pts. MAI-Image-2.6 is a significant improvement from MAI-Image-2.5 overall at #10 with (1256 pts), and across all categories. MAI will also be making it available on Playground with early API access on Foundry next week. See post below for more details. Congrats to the @MicrosoftAI team on this release!
Microsoft AI:官方博客精选AI 评分6262 Microsoft 发布 MAI-Image-2.6,Arena 文生图榜单排名第二
Microsoft AI 发布 MAI-Image-2.6,在 Arena 文生图排行榜上排名第二,超过 Meta、Google 和 xAI 的模型。该模型整体比 MAI-Image-2.5 提升 +79 Elo,其中文本渲染提升 +91 Elo,各评测类别均有提升;已在 Arena 开放体验,稍后登陆 MAI Playground,并将陆续接入 Microsoft Foundry 等产品。
推荐理由:官方公布了 Arena 排名与各项 Elo 提升数据,读者可据此比较 MAI-Image 2.6 与 Google、Meta、xAI 模型的图像生成质量变化。
Mustafa Suleyman@mustafasuleymanAI 评分6262引用Arena.ai@arenaMAI-Image-2.6 by @MicrosoftAI has landed in the Text-to-Image Arena at #2 (1336 pts)! This release is just 45 pts behind GPT Image 2 (Medium) at #1, and ahead of #3 Grok Imagine Image 2.0 (Low) by 20 pts. MAI-Image-2.6 is a significant improvement from MAI-Image-2.5 overall at #10 with (1256 pts), and across all categories. MAI will also be making it available on Playground with early API access on Foundry next week. See post below for more details. Congrats to the @MicrosoftAI team on this release!
Ars Technica:AIAI 评分5858 Meta 发布开源模型 Muse Glimmer,并承诺数周内开放 Muse Spark 1.2 权重
Meta 宣布将重心转向开源权重大语言模型,并发布开源模型 Muse Glimmer,同时承诺在未来几周内开放其更强模型 Muse Spark 1.2 的权重。CEO 扎克伯格发表逾 6000 字长文阐述公司 AI 与治理理念,意在区别于 OpenAI、Anthropic 等闭源模型厂商,并回应中国实验室大规模知识蒸馏带来的竞争压力。
Artificial Analysis@ArtificialAnlys精选AI 评分7878推荐理由:Apache 2.0 许可和单 GPU 可运行的设计,使团队能在自有硬件上运行与更大模型接近的性能,部署成本与合规风险同时下降。
Rohan Paul@rohanpaul_aiAI 评分5050
引用Dyna Robotics@DynaRoboticsToday we are introducing Dyna-2, a world-action model pre-trained on one million hours of human video. At this scale, for the first time, we discovered several new scaling laws: • world-action models exhibit scaling law on human data across four orders of magnitude, from 1000 to 1,000,000 hours, • this human data scaling law implied a scaling law on never seen robot data, • both data and objective matter; world modeling and scaling on video data are essential for cross-embodiment scaling transfer to emerge 🧵
Rohan Paul@rohanpaul_aiAI 评分4747引用David Stout@DavidstoutToday, we’re excited to open-source TwiL-LM3, the first formal reasoning model from the webAI Intelligence Lab. At just 3 billion parameters, TwiL-LM3 outperforms OpenAI’s GPT-OSS-120B on 4 of 5 formal reasoning benchmarks while running efficiently on consumer hardware. That’s 40× fewer parameters, 2.6× faster inference, and state-of-the-art performance in the reasoning tasks that power reliable tool calling, code generation, structured outputs, and AI agents. TwiL-LM3 was trained using webAI’s proprietary reasoning pipeline on webAI-owned, verified datasets—not scraped internet data. We believe better reasoning comes from better training pipelines and higher-quality data, not simply larger models. Our approach demonstrates that efficient models can rival—and in many cases surpass—models dozens of times their size. Designed for the edge, TwiL-LM3 runs on hardware people already own—from a Raspberry Pi to an iPhone—bringing advanced reasoning to millions of devices without relying on the cloud. This is our first open-source release from the webAI Intelligence Lab, and it’s only the beginning. Proudly built in Austin, Texas. Article: https://www.webai.com/blog/webai-releases-twil-lm-a-family-of-formal-logic-models-that-outreason-a-120b-model-and-run-on-an-iphone
Sam Altman@samaAI 评分5050引用Eric Wallace@Eric_Wallace_Today we are releasing GPT-5.6-Cyber. The model is our first large-scale attempt at directly improving capabilities for advanced cybersecurity tasks such as exploit development. We are finding it to be really quite strong for accelerating defensive work. We are using it across our stack for red-teaming, and our security researchers have used it to find and patch a huge host of 0-day vulnerabilities in open-source software. https://openai.com/index/expanding-daybreak-as-the-cyber-defense-window-narrows/
OpenAI:官网动态精选AI 评分5555 OpenAI 推出 GPT-5.6-Cyber,面向授权漏洞研究的网络安全专用模型
OpenAI 发布网络安全专用模型 GPT-5.6-Cyber,可通过 Daybreak Red 获取,用于授权的漏洞研究、漏洞验证和安全测试。该模型旨在应对网络防御窗口不断收窄的挑战,为安全研究人员提供专门工具。
推荐理由:GPT-5.6-Cyber 将大模型能力引入授权的漏洞研究与验证流程,安全团队可借助模型自动化分析,缩短从漏洞发现到修复的窗口。
Tibo@thsottiauxAI 评分6262引用OpenAI@OpenAIWe’re expanding our cybersecurity initiative Daybreak and introducing GPT-5.6-Cyber, a new model for advanced, authorized cybersecurity work. As the threat landscape evolves, we’re putting frontier intelligence in the hands of trusted defenders before attackers can deploy offensive AI at scale.
The Decoder:AI NewsAI 评分6363 OpenAI 推出 GPT-5.6-Cyber,帮助防御者在攻击者之前发现漏洞
OpenAI 扩展 Daybreak 网络安全计划,新增 Blue 与 Red 两个访问层级,并推出专为进攻性安全研究训练的 GPT-5.6-Cyber 模型。
Tibo@thsottiauxAI 评分6464引用OpenAI@OpenAIWe’re expanding our cybersecurity initiative Daybreak and introducing GPT-5.6-Cyber, a new model for advanced, authorized cybersecurity work. As the threat landscape evolves, we’re putting frontier intelligence in the hands of trusted defenders before attackers can deploy offensive AI at scale.