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今天10月30日周五6 条
  1. 数字生命卡兹克68

    Pika Labs 在 MiniMax H3 上做后训练,推出并开源 Pika H3 Flex,采样步数从 50 步压缩到 6 步,生成时间大幅降低且质量有所提升。

    引用Pika@pika_labs

    认识 Pika H3 Flex,今天首次亮相,成为 DesignArena 的 t2v 榜单上排名第一的开放权重模型。 它为专业迭代而打造,支持可导出的音频分轨、最高 4k 的分辨率,以及快于实时的生成速度。它能在短短 7 秒内生成一段带配乐的 15 秒片段。 所以,没错。这有点像是在炫技 💅

    推荐理由:原文点出采样步数从50步压到6步且开源,本地视频生成玩家可据此评估实际收益。

  2. Rohan Paul56

    10 人初创公司 Phonic 发布语音到语音模型 Phonic-1,官方称其为唯一能在来电者说到一半时就执行查询和预订的语音模型。

    引用Moin Nadeem@moinnadeem

    Introducing Phonic-1, the most advanced speech-to-speech model for agentic tasks — from @phonic_co, the speech-to-speech model company. We’ve had a breakout year and raised a $27.5M Series A led by @firstround with participation from @Lux_Capital, @felicis, and Definition.

10月29日周四
  1. Arthur Mensch65

    Mistral 发布新改进版 Le Chonk 的开放权重,主打智能体编码与网络安全方向。该模型在 Cognition 的 FrontierCode 上排名开源模型第一,并在 Artificial Analysis 上创下 Pareto 效率新基准;网络防御能力经 CrowdStrike、Cloudflare、Rubrik、Zscaler 等厂商测试,权重可在 Hugging Face 下载,支持用 Mistral Forge 定制并自行部署。

    引用Mistral AI@MistralAI

    今天,我们发布了全新改进版 Le Chonk 的权重,推进智能体编程与网络安全领域的开放前沿。 💻 为构建而生:Le Chonk 在 @cognition 的 FrontierCode 上于开放模型中排名第一,并在 @artificialanalysis 上树立了帕累托效率的新基准。 🛡 为防御而生:网络防御领域的顶尖水平,已通过全球领先网络安全厂商的检验,包括 @CrowdStrike、@cloudflare、@rubrik、@zscaler 等。 为主权而构建:让它成为你的。在 @huggingface 上下载权重,使用 Mistral Forge 进行定制,并部署到你需要的任何地方。 阅读我们团队和客户的更多内容 👇:

    同一件事,精选收录的是《Mistral Large 4(Le Chonk)登陆 Hugging Face:1T 参数 MoE 多模态开源权重模型》

  2. IT之家·人工智能62

    DiffuSpace 开源 Clover-35B-A3B-Preview 扩散语言模型

    人工智能实验室 DiffuSpace(扩散智能)发布 Clover 系列首个成员 Clover-35B-A3B-Preview,以 Apache 许可开源。该模型采用 MoE 架构,通过多轮迭代实现从模糊到具体的全局思维,在多项基准测试中性能超过同规模自回归模型 Qwen3.6-35B-A3B,尤其擅长智能体编程与工具使用任务,同时保持更快生成速度。

  3. Hugging Face 官方团队博客81

    Mistral Large 4(Le Chonk)登陆 Hugging Face:1T 参数 MoE 多模态开源权重模型

    Hugging Face 发布 Mistral Large 4(Le Chonk)的上线博客,模型为多模态多语言 MoE 架构,总参数约 1T、激活 49B、上下文窗口 1M token。

    推荐理由:原文给出架构细节、网络安全能力分数和各硬件实测吞吐,读者可据此评估该开源权重大模型的部署门槛与适用场景。

  4. MarkTechPost49

    Block 发布 Dessa:仅用语音训练的全双工语音模型

    Block 发布研究预览版 Dessa,一款仅用人类对话音频训练的全双工语音到语音模型,不使用文本和预训练模型。它用 1 台 NVIDIA GB200 NVL72(72 块 GPU)训练,可在 MacBook Pro M4 Max 及以上本地运行且快于实时。目前仅有演示,未公布 benchmark 分数、参数量、权重、论文或 API,需申请 waitlist。

  5. IT之家·人工智能42

    腾讯混元 Hy4、Hy4 flash 即将发布,首次引入视觉理解

    腾讯在腾讯全球数字生态大会上宣布 Hy4 即将发布,相比 Hy4 preview 全面大幅提升,强化长程与真实生产力任务能力,显著提升思维链效率,并首次引入视觉理解。Hy4 flash 也将在近期发布,定位极致性价比的实用模型,继承 Hy4 的视觉、Agent 等能力。此前 8 月 28 日发布的 Hy4 preview 总参数 770B、激活参数 49B、上下文长度 1M。

  6. OpenMOSS / 复旦NLP / 上海创智 / MOSI71

    OpenMOSS 发布开源图像生成模型 MOSS-Image,主打长文本渲染与可编辑布局

    OpenMOSS 发布开放权重图像生成模型 MOSS-Image,采用 5B 参数单流 DiT 从零预训练,支持最长 4K token 提示词、中英文长文本渲染和可编辑的 JSON Layout。

    推荐理由:原文给出长文本渲染与布局评测数字及开放权重部署路径,读者可以据此判断它在文字密集图像任务中的适用边界。

  7. IT之家·人工智能54

    首批风云卫星极端天气 AI 模型发布,台风智能云图解译模型 27 秒生成解译文本

    10 月 29 日,首批风云气象卫星极端天气人工智能模型在 2026 年风云卫星用户大会上正式发布。台风智能云图解译模型覆盖 7 类台风特征、融合 20 余种卫星实况产品,每 15 分钟解译一次,27 秒即可生成台风位置、结构、强度及演变趋势的解译文本;强对流短临预警模型利用风云四号卫星过去两小时观测,将预警时间提前至四小时。

  8. Google64

    Google 发布 Gemini 4 Carbon 的早期预览,该模型以 59 分位列 Artificial Analysis Intelligence Index v5 第一,比 Gemini 4 Argon 高 9 分,在复杂推理、知识和科学任务上领先。引用的 Artificial Analysis 评测称其编码智能体仅次于 Claude Opus 5.5,定价 $4/$20 per 1M tokens 与 Argon 标准价一致,目前仅向部分用户开放,尚未公开可用。

    引用Artificial Analysis@ArtificialAnlys

    Google’s Gemini 4 Carbon is the new #1 on the Artificial Analysis Intelligence Index v5, and second only to Claude Opus 5.5 on the Artificial Analysis Coding Agent Index Gemini 4 Carbon scores 59 on Intelligence Index v5, driven by leading performance in complex reasoning, knowledge, and scientific tasks. It also has large gains in coding and knowledge work, particularly when compared to other Gemini models, but it is not leading in all these areas. As with launch of Gemini 4 Argon, Gemini 4 Carbon is being rolled out to selected users and is not yet publicly available. Google is offering a 50% launch discount, with no confirmed end date. All our charts and figures use standard pricing for both Gemini 4 Carbon and Argon. Key results for Gemini 4 Carbon with high reasoning: ➤ Gemini 4 Carbon leads the Intelligence Index v5, with the #1 score in 4 of the 9 Index evaluations: HLE-Diamond, Terminal-Bench-Science, AA-Omniscience, AutomationBench-AA. Carbon makes substantial gains elsewhere but is not leading in coding and knowledge work ➤ Behind only Claude Opus 5.5 on coding agents: With Antigravity CLI, Gemini 4 Carbon (high) scores 59 only 3 points behind Claude Code with Claude Opus 5.5 (max, 62) on the Artificial Analysis Coding Agent Index. Carbon ranks second on both Terminal-Bench 4.0 (64%) and FrontierCode v1.1 (51%), behind Claude Opus 5.5 (max) at 56%. Google has historically underperformed in this area and so this improvement stands out ➤ Improved agentic knowledge work, but not yet leading: On AA-Briefcase, Gemini 4 Carbon (high) scores 1609 Elo, a 126-point improvement over Gemini 4 Argon (high, 1483), but still behind models including Grok 4.7 (xhigh, 1638), Muse Wonder (max, 1659) and Kimi K3.1 Pro (1678). The largest gain comes from Presentation, up 293 Elo to 1598, alongside a 120-point improvement in Analytical Quality to 1671 ➤ Lower Cost per Task than Claude Opus 5.5 for comparable overall intelligence: Gemini 4 Carbon costs $7.76 per Intelligence Index task, ~23% less than Claude Opus 5.5 (max, $10.04) but ~1.2x GPT-6 Astra (max, $6.25). It uses 123k output tokens per task, 29% fewer than Claude Opus 5.5 (max, 173k). At the same $4/$20 standard pricing, its Cost per Task is in line with Gemini 4 Argon ($7.68), while scoring 9 points higher on the Intelligence Index ➤ Leading AA-Omniscience v1.1 score, with low hallucination: Gemini 4 Carbon scores 54 on our recently updated AA-Omniscience v1.1, 6 points ahead of Claude Opus 5.5 (max, 48) and 8 points ahead of Gemini 4 Argon (46). Accuracy (% correct) rises 10 points over Argon to 58%, while its hallucination rate rises from 4% to 11%. This is still the second lowest of any model, behind only Argon, compared with 50% for both Claude Opus 5.5 (max) and GPT-6 Astra (max) Key model details: ➤ Context Window: 1M tokens ➤ Multimodality: Text, image, video, and speech input, with text output ➤ Pricing: $4/$20 per 1M input/output tokens, the same as Gemini 4 Argon’s standard pricing, with a 50% discount. Cached input tokens receive a 95% discount ($0.20 per 1M) Congratulations to the @GoogleDeepMind team!

  9. Josh Woodward71

    Google 发布 Gemini 4 Carbon,距 Gemini 4 Argon 发布仅两周。Carbon 在 Artificial Analysis Index v5.0 以 59 分排名第一,网络安全评测 SEC-bench Pro 88.2%、ExploitGym 54.8%、CWE-bench 71.0%,长程任务较 Argon 明显提升并加强了前沿安全防护。模型将先向部分可信网络防御者开放,通过 Fairwind Program 扩展到更多合作伙伴,随后更广泛可用。

    引用Sundar Pichai@sundarpichai

    我确实说过我们会定期发布我们的模型……隆重推出 Gemini 4 Carbon,我们的下一代前沿模型。 继两周前 Argon 发布之后,Carbon 展现了我们推进前沿的速度,它在最近更新的 @ArtificialAnlys 智能指数 v5.0 中排名第一,得分为 59。它还在关键网络安全评估中领先,在用于发现漏洞的 SEC-bench Pro 上得分 88.2%,在用于漏洞利用的 ExploitGym 上得分 54.8%,在用于修补的 CWE-bench 上得分 71.0%。 即使与 Argon 相比,我们也在长周期任务上看到了显著改进,并且我们加强了前沿安全保障。 正如我们对 Argon 所做的那样,我们将逐步且负责任地推出它。一些受信任的网络防御者将从本周开始获得访问权限。我们将通过我们的 Fairwind Program 将其扩展到更多合作伙伴,随后很快会更广泛地提供,所以请耐心等待!

    同一件事,精选收录的是《Google DeepMind 发布 Gemini 4 Carbon 前沿模型》

  10. Google DeepMind:Blog68

    Google DeepMind 发布 Gemini 4 Carbon 前沿模型

    Google DeepMind 发布 Gemini 4 Carbon,定位为最强前沿模型,主打网络安全与长程智能体能力,在 SEC-bench Pro 88.2%、ExploitGym 54.8%、CWE-bench 71.0% 取得领先,并以 59 分登顶 Artificial Analysis Intelligence Index v5.0。

    推荐理由:官方公布 Gemini 4 Carbon 的安全编码与长程任务成绩和定价,可据此外推其在网络安全防御场景的实际定位。

10月28日周三
  1. OpenBMB55

    OpenBMB 转发并感谢 @atomic_chat_hq 的演示:该演示在 M5 Max MacBook 上本地运行 MiniCPM-OCR 1.0,处理 Anthropic S-1 文件全部 415 页,1.2GB 模型约每页 4 秒,数据全程不离开设备。GGUF 权重已发布在 huggingface.co/AtomicChat/MiniCPM-OCR-1.0-GGUF。

    引用atomic.chat@atomic_chat_hq

    A 1.2GB model on a Mac read Anthropic's whole IPO 📄 @OpenBMB MiniCPM-OCR 1.0 went through all 415 pages of Anthropic's S-1 on an M5 Max MacBook at about 4 seconds a page and nothing ever left the laptop GGUFs -> https://huggingface.co/AtomicChat/MiniCPM-OCR-1.0-GGUF