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#模型发布
8月13日周四
  4. IT之家·人工智能65

    DeepSeek V4 Pro 正式版 API 更新上线，多项测试性能接近 Fable 5

    DeepSeek V4 Pro 正式版（DeepSeek-V4-Pro-0813）今日晚间发布并更新至 API，调用模型名不变。新版本增强 Agent 能力，支持 Responses API 和 Codex 接入，多项测试性能接近 Fable 5，较预览版大幅提升。定价为百万 tokens 输入（缓存命中）0.025 元、输入（缓存未命中）3 元、输出 6 元。

  6. xAI：News77

    xAI 发布 Grok 4.6，强化长时运行智能体能力

    xAI 今日发布 Grok 4.6，在 Grok 4.5 基础上重点强化长时运行智能体及更复杂的交互式与视觉工作能力。该模型在多项智能体编码与知识工作基准上达到前沿水平，在 Artificial Analysis Intelligence Index（九项基准综合分）上追平 GPT-5.6 Sol。

    推荐理由：与 GPT-5.6 Sol 在智能体综合基准上持平，同时把输入 token 价格定在 2 美元，长任务应用的试错成本可能重新计算。

8月12日周三
  5. DogeDesigner52

    Grok 4.6 是一次重大升级 🚀 它在所列出的每一项基准测试中都超越了 Grok 4.5 High，目前排名如下： 🥇 #1 GDPVal-AA v2 — 1,753 🥇 #1 AA-Briefcase — 1,577 🥇 #1 Harvey LAB — 15.8% 🥈 #2 CursorBench — 69.9% 🥈 #2 FrontierCode — 61.3% 🥈 #2 APEX-Agents — 57.5% 🥈 #2 APEX-SWE — 56.4% 它在 Artificial Analysis Intelligence Index 上以 61 分的成绩与 GPT-5.6 Sol Max 持平。 Grok 4.6 即日起在 Cursor 和 Grok Build 中可用，首周使用量翻倍。

  11. IT之家·人工智能71

    LTX-2.5 模型登场：AI 生成 10 秒 720P 视频仅需 6.8 秒，原生集成 ComfyUI

    LTX 推出 LTX-2.5 模型，原生集成 ComfyUI，在 2 张英伟达 GB200 配置下生成 10 秒 720P 视频仅需 6.8 秒。LTX-2.5 Fast 以每秒 0.09 美元生成带音频 720p 视频，10 秒片段成本 0.90 美元；年度经常性收入低于 1,000 万美元的组织可免费使用。

    推荐理由：生成速度比同类快数倍，且开放权重允许微调，对需要高频出片或自定义视觉风格的应用，其自托管成本可能低于调用闭源API。

  14. IT之家·人工智能66

    英伟达推出 30B 开源 AI 模型 Nemotron 3.5 Lightning

    英伟达推出 300 亿参数的 MoE 开源模型 Nemotron 3.5 Lightning，专为大型多智能体系统中的特定任务打造。与同类模型相比，其输出速度提升最高达 4 倍，可将智能体任务整体完成速度加快 30%。该模型可直接运行于 NVIDIA RTX PC、DGX Spark 等本地设备，也可扩展至边缘 AI 与数据中心环境。

  15. vLLM 官方博客72

    vLLM 提供 Qwen3.8-2.4T-A95B Day-0 支持

    vLLM 宣布对 Qwen3.8-2.4T-A95B 提供 Day-0 支持，该模型是基于 Qwen 3.5 架构的 2.4 万亿参数稀疏 MoE 模型，含 512 个专家，92 层混合骨干中每 4 层使用一次 full attention，其余 69 层为线性注意力。

    推荐理由：原文给出架构细节、量化方案和硬件要求，读者可以据此评估部署这个 2.4T 参数开源权重模型的成本与配置。

  17. Rohan Paul43

    Soniox 发布 TTS v2 文本转语音模型，以每小时 0.70 美元的价格提供高端音质，支持 60 多种语言、自然语言混合、低延迟流式传输和高保真语音克隆。该模型专为实时 AI 智能体设计，支持字符级时间戳和音频标签控制，便于打断与恢复。

    引用Soniox@soniox_ai

    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. 🔊

  18. Aravind Srinivas48

    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@NVIDIAAI

    Introducing 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.

  21. Liquid AI 模型与工程博客67

    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。

8月11日周二
  1. Rohan Paul46

    NVIDIA 发布 Nemotron 3.5 Lightning，专为长时运行智能体设计，30B 总参数/3B 激活参数，支持 1M token 上下文，可商用。支持单卡部署（DGX Spark 或 H100），并加入多 token 预测与 NVFP4 量化，输出速度最高提升 4 倍。PinchBench 上准确率 86%，完成速度比 Qwen3.6 35B 快 30%。

    引用Jensen Huang@JensenHuang

    Lightning strikes for continuous and long-run agents! Nemotron 3.5 Lightning is smart, fast, efficient and open.

  3. LMSYS Blog74

    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。

  6. NVIDIA Blog75

    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。

  7. NVIDIA Blog76

    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。

  8. 蚂蚁 inclusionAI：HuggingFace 新模型65

    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。

  9. 蚂蚁 inclusionAI：HuggingFace 新模型63

    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。

  10. 蚂蚁 inclusionAI：HuggingFace 新模型64

    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。

  11. 蚂蚁 inclusionAI：HuggingFace 新模型68

    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。