Baseten 发布 3B 以下决策模型 joey-1,2,000-token 请求 P50 延迟 20 ms
Baseten Base Labs 发布决策模型 joey-1,直接以单 token 和校准概率返回决策结果,称内部测试中为 3B 及以下参数最强决策模型。2,000-token 请求 P50 端到端延迟 20 ms,约比 elephant-1(49 ms)快 2.5 倍,价格为每百万 token $0.01、是 mammoth-1 的十分之一。
Baseten Base Labs 发布决策模型 joey-1,直接以单 token 和校准概率返回决策结果,称内部测试中为 3B 及以下参数最强决策模型。2,000-token 请求 P50 端到端延迟 20 ms,约比 elephant-1(49 ms)快 2.5 倍,价格为每百万 token $0.01、是 mammoth-1 的十分之一。
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。
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。
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。
Liquid AI 发布新一代 LFM3 模型家族,以 LFM3-1.7B-Base 为共享骨干,首批开放六个 2B 级模型(文本、视觉、音频、omni 及两个决策模型)的开放权重,可在 Hugging Face、Playground 和 Liquid AI API 获取。
推荐理由:原文给出 LFM3 各模型的具体架构、基准和端侧性能数据,读者可以据此评估小参数量多模态模型在本地方案中的可行性。
Google DeepMind 发布世界模型 Genie 4,主打实时交互模拟、更强照片级真实感,并首次在实时世界模型中原生生成音频,包括环境声和可实时交互的人物对话。
推荐理由:官方完整说明了 Genie 4 的实时交互、原生音频和与 Gemini 协作机制,也坦陈当前在长时一致性和物理精度上的局限。
Microsoft AI 发布图像编辑模型 MAI Image 2.7 预览版,在 Arena Edit 排名第 3(使 Microsoft AI 成为第 2 的实验室),在 Artificial Analysis 图像编辑榜单排名第 2。
蚂蚁 inclusionAI 发布 Ling-3.1-flash-1019,为 Ling-3.1-flash 的升级版,总参数 560B、每 token 激活 25B、上下文窗口 1M token。
蚂蚁 inclusionAI 在 HuggingFace 发布 SingProbe,一个基于 Qwen/Qwen3.8-Flash-Next 的流式安全探针,仅 5.18M 参数,复用基座模型隐藏状态逐 token 打分查询意图、回复安全性与幻觉风险,解码开销低于 0.5%。
蚂蚁 inclusionAI 在 HuggingFace 发布 Ling-3.0-flash-Sante-fp8,这是医疗专用模型 Ling-3.0-flash-Sante 的 FP8 量化版本,保留 124B 总参数、每 token 激活 5.1B 参数。
GPT-6.1 Terra:以更低的价格提供快速且强大的计算机使用能力。 GPT-6.1 Terra 能理解屏幕上的内容,跨应用执行操作,写作自然流畅,是一个能胜任你整个工作日的更强大模型,并具备承担更多工作的效率。
推荐理由:发布者本人说明了 Terra 在写作与屏幕理解上的改进,并给出相对 6.1 Sol 两倍用量的对比,便于评估适用场景。
OpenAI 发布 GPT-6.1 Terra,定位快速高效的计算机使用与视觉推理模型,标准 API 定价比 GPT-5.6 Terra 和 GPT-6.1 Sol 低 50%,为每百万输入 token $1、缓存输入 $0.05、输出 $5。
推荐理由:官方公布了 GPT-6.1 Terra 在电脑操作、编码和成本上的具体数据与定价,便于开发者评估高吞吐任务是否值得迁移。
蚂蚁 inclusionAI 在 Hugging Face 发布 Ling-3.1-flash-base,即 Ling-3.1-flash 的基座检查点,总参数 560B、每 token 激活 25B。
月之暗面发布 Kimi K3.1 系列首个模型 Kimi K3.1 Pro,为 3T 级开放权重模型,上下文窗口 100 万 token,并同步推出速度快 2-3 倍的 Kimi K3.1 Pro Highspeed。
推荐理由:官方公布了关键基准成绩、开放权重时间表和网络安全数据清理做法,读者可据此评估这代开放权重模型的实际能力边界。
Ai2 发布卫星嵌入模型 OlmoEarth v1.3,读取 Sentinel-1、Sentinel-2 和 Landsat 时间序列,为全球每个 10 米像素生成 128 维向量(前 64 维可单独使用)。
OCRia-1 是一款 4B 参数的视觉语言模型,在 ParseBench 上取得 87.4 总分,领先第二名 12.1 分,创下 35B 参数以下解析模型的最高分。
NVIDIA 在 GTC Berlin 展示与 Earthmover 合作的 StormScope EU 实时预报演示,该模型基于 EUMETSAT 卫星观测,每 10 分钟更新一次欧洲云况预测。
Baseten Base Labs 将 Qwen3.5-9B 和 Qwen3.5-27B 后训练为决策模型 elephant-1 与 mammoth-1 并开源权重。
Baseten 研究实验室 Base Labs 发布开源决策模型 mammoth-1(27B)和 elephant-1(9B),基于 Qwen3.5-27B 和 Qwen3.5-9B 在 621 万决策样本上后训练而成。
NVIDIA 扩展其开放模型家族,覆盖语言、机器人、生物和量子计算领域,帮助开发者和企业用本地数据定制并部署在自有基础设施上。
Cohere 发布 Rerank 5 Pro 与 Fast 两款企业检索重排模型。
推荐理由:Cohere 官方发布 Rerank 5,给出基准分数、校准分数机制和 Context Focus 的实测 token 节省,可评估是否接入检索链路。
Inception Labs 发布扩散式大语言模型 Mercury 3,称其在多项基准上超过 GPT-6 Luna 和 Claude Haiku 5.5,速度达 1068 tokens/秒,参数量较 Mercury 1 扩大 40 倍以上。
推荐理由:官方发布给出扩散模型规模化的关键数据,包括速度、上下文和价格,可用作评估实时 AI 应用选型的参考。
蚂蚁 inclusionAI 在 Hugging Face 和 ModelScope 发布医疗专用模型 Ling-3.0-flash-Sante,基于 Ling-3.0-flash 构建,总参数 124B、每 token 激活 5.1B。
蚂蚁 inclusionAI 在 GitHub 发布 Ming-3.0-asr-tiny,将 Ling-tiny-v3 语言模型与音频编码器结合,支持中英文转写、方言识别和上下文 ASR。
蚂蚁 inclusionAI 在 GitHub 发布 Ming-3.0-tts,包含 0.5b dense 和基于 Ling V3 的 tiny(7.9B 总参数、1.3B 激活)两个语音生成模型,MIT 协议开源,权重可在 Hugging Face 和 ModelScope 下载。
推荐理由:官方仓库给出两版模型的榜单名次、完整任务列表和部署细节,读者可据此评估其在多语言与副语言控制上的实际可用性。
MiniMax 发布 MiniMax M3.1 Flash,匿名模型 Space Bunny 是其早期版本,曾处理超过 200 万亿 token。
推荐理由:官方给出具体基准分数、推理速度和每百万 token 定价,读者可直接对比智能体任务的性价比变化。
DeepSeek 将 V4.1 Flash 升级至 DeepSeek-V4.1-Flash-1017,网页端与 APP 同步更新,API 调用方式与价格不变,仍用 deepseek-flash 访问。
推荐理由:原文列出各基准分数并说明 API 调用与价格不变,读者可直接评估新版模型是否值得切换。
Reflection 发布新模型家族的首个模型 Beam,采用 MoE 架构,总参数 501B、每 token 激活 23B,上下文窗口最高 100 万 token。
Reflection 发布首个开源权重模型 Beam,权重已在 Hugging Face 以 Apache 2.0 协议放出。Beam 为稀疏 MoE 模型,总参数 501B、激活 23B,面向编码、推理和长程智能体任务,提供 BF16、FP8、NVFP4 精度权重和投机解码 drafter 模型。
Reflection 首个开源模型 Beam(reflectionai/Beam-1.0-501B-A23B)上线 Hugging Face,是 501B 参数、每 token 激活 23B 的 MoE 模型,支持 1M token 上下文,采用 Apache 2.0 许可,主打编码和智能体场景。
蚂蚁 inclusionAI 发布 ZwZ2-27B,这是基于 Qwen3.6-27B 的 ZwZ2 系列模型,通过跨区域比较、聚合与多步推理连接视觉证据,训练用全图、推理无需缩放工具。
Meta 发布开源权重模型 Muse Spark Open,已在 Hugging Face 以 Muse Model License 提供。模型总参数 816B、激活 42B,上下文窗口 1M token,面向编码与智能体工作流,原生多模态(图像、音频、文档),并相比 8 月发布的 Muse Spark 增加了安全后训练。
推荐理由:Meta 开放了 Muse Spark 的权重,并给出 Helion 内核与 TorchTitan 微调支持,读者可据此评估其部署与定制路径。
Black Forest Labs 在 ComfyUI 发布 FLUX 3 家族的紧凑开源权重模型 FLUX 3 Image Klein,共 5.6B 参数,提供 Base 和 Distilled 两种版本,内部评测中文生图和多参考生成得分高于 Qwen-Image 2.1。
同一件事,精选收录的是《Black Forest Labs 发布开源文生图模型 FLUX 3 Image Klein(5.6B)》
Meta 发布开源权重模型 Muse Spark Open,称其为迄今最强美国开源权重模型,为原生多模态架构,总参数 816B(激活 42B),上下文窗口 1M token,主打编码与智能体任务。
Meta 开放 Muse Spark Open 权重,模型上线 Baseten Model APIs 和 Dedicated Inference。
Meta 发布面向智能体编码工作流的 Muse Spark Open,为 816B 参数的 MoE 推理模型,每 token 激活 42B 参数,具备 1M token 上下文窗口,可容纳整个项目仓库,并提供可靠的工具调用与更高首次尝试准确率。
Liquid AI 发布多模态决策模型 d1-ultra,输入文本或图像与问题,单次前向直接返回各答案概率,不生成 token。
Hugging Face 团队介绍 Meta 的开源权重模型 Muse Spark Open:这是一个 MoE 架构的多模态模型,总参数约 816B、每 token 激活约 42B,支持文本、图像、音频和视频输入,上下文窗口最高 1M token,提供 BF16(约 1.5 TB)和面向 NVIDIA Blackwell 的 NVFP4 两种 checkpoint。
Artificial Analysis 评测显示,NVIDIA 发布的 Nemotron 3.5 Super VL 以 26 分(另一处写作 26.5)登顶美国开源权重模型,智能达前代 Nemotron 3 Super(13 分)的两倍,且每任务输出 token 少约 60%(46k 对 114k)。
同一件事,精选收录的是《NVIDIA 发布开源 Nemotron 3.5 Super VL 及 Bolt 两款边缘模型》
Microsoft AI 宣布完成 MAI-Base-2 预训练,这是一个 800 亿激活、2.8T 总参数的 MoE 基础模型,在 held-out 评测中 BPB 低于所测全部开源权重模型,预训练 FLOPs 效率比 DeepSeek-V4-Pro-Base 高 4.2 至 12.3 倍。
推荐理由:官方披露了 MAI-Base-2 的完整预训练方法,读者可以从中了解 scaling ladder、Muon 优化和多轮 dropless MoE 等可借鉴的工程细节。