跳到正文
10月24日周六
10月23日周五
  1. IT之家·人工智能46

    字节火山引擎发布 Seedance 2.5 4K 模型,面向影视级画面生成

    字节跳动旗下火山引擎正式发布 Seedance 2.5 4K,这是 Seedance 2.5 一代中最强的模型,通过专项训练更充分学习人物表情、细微动作与画面细节。该模型支持 Draft 样片模式,可先用 480P 快速验证分镜再生成 4K 正片,并具备 10-bit 色深。目前仅供部分企业客户试用,部分海内外影视制作、后期公司已试用。

  2. MiniMax (official)68

    MiniMax 宣布 M3.1 Flash 权重开放,并感谢 Together AI 作为 day-0 launch partner 将其部署到 AI Native Cloud。据引用内容,该模型面向智能体任务、编码、computer use 和网络安全,支持 1M 上下文窗口和视觉输入,Together AI 定价为缓存输入 $0.15、输出 $0.60(每 1M tokens,缓存/1M $0.015)。

    引用Together AI@togethercompute

    minimax m3.1 flash 现已在 together ai 上线 我们很高兴成为该模型(又名 space bunny)的首发日合作伙伴 m3.1 flash 专为智能体任务、编程、计算机使用 + 网络安全而打造,拥有 1m 上下文窗口并支持视觉 立即试用 https://www.together.ai/models/minimax-m3-1-flash

    同一件事,精选收录的是《MiniMax 开放 M3.1 Flash 权重:428B 总参数、每 token 激活 23B》

  3. MiniMax (official)63

    MiniMax 官方宣布 M3.1 Flash 开放权重,Together AI 作为 day-0 合作伙伴提供全托管服务。据 Together AI 介绍,该模型代号 space bunny,面向智能体任务、编码、计算机使用和网络安全,支持 1M 上下文窗口和视觉能力,定价为缓存输入 $0.15/1M、输入 $0.15/1M、输出 $0.60/1M,入口 https://www.together.ai/models/minimax-m3-1-flash。

    引用Together AI@togethercompute

    minimax m3.1 flash 现已在 together ai 上线 我们很高兴成为该模型(又名 space bunny)的首发日合作伙伴 m3.1 flash 专为智能体任务、编程、计算机使用 + 网络安全而打造,拥有 1m 上下文窗口并支持视觉 立即试用 https://www.together.ai/models/minimax-m3-1-flash

  4. MiniMax (official)69

    MiniMax 宣布 M3.1 Flash 权重公开,总参数 428B、每 token 激活 23B,提供 Hugging Face 和 ModelScope 下载。

    引用MiniMax (official)@MiniMax_AI

    MiniMax M3.1 Flash:太空级性能 + 兔子级速度 🚀🐰 没错,Space Bunny——曾以 200T+ tokens 登顶全球排行榜——正是 M3.1 Flash 的早期版本。 💰重新定义智能体 AI 的性能经济学。M3.1 Flash 在 Cowork(Automation-Bench:62%;ALE:30%)、编程(DeepSWE:74%)和视觉推理(BabyVision:91%)等关键任务上达到前沿级智能水平,成本仅为 M3 的 1/3,速度提升 3 倍。 API 定价(统一费率):每 1M 输入/输出 tokens 分别为 $0.15 / $0.60,缓存读取为 $0.015 / 1M tokens。 模型权重将于 10 月 23 日发布。 API:http://platform.minimax.io M Plan:https://www.minimax.io/m-plan MiniMax Code 桌面版:https://agent.minimax.io/download

    推荐理由:官方公布权重开放和关键基准分数,并说明稀疏注意力等效率设计,可据此评估其在智能体与编码任务上的性价比。

  5. fal69

    fal 发布与 bfl_ai 合作训练的最新后训练视频模型 FLUX 3 Max,生成 10 秒 720/768p 视频仅需 12.45 秒,而 Seedance 2.5 需 277.8 秒,两者在第三方评测中 Elo 均为 1139。该模型在第三方图生视频质量榜并列第一,未来三周降价 75%。

    引用fal@fal

    隆重推出 FLUX 3 Max,这是 fal Research 与 @bfl_ai 合作推出的最新后训练视频模型。 在独立第三方基准测试中,FLUX 3 Max 在图生视频质量上并列第一,可在约 12 秒内生成一段 10 秒、720/768p 的视频。 在接下来的三周内,FLUX 3 Max 享受 75% 折扣,使其成为同等质量水平下最实惠的前沿视频模型。

10月22日周四
  1. IT之家·人工智能66

    讯飞星火 X2.6 端云一体大模型发布,首次基于全国产算力实现代码和智能体能力突破

    科大讯飞在全球 1024 开发者节发布讯飞星火 X2.6 端云一体大模型,宣称首次基于全国产算力实现代码和智能体能力突破。模型采用 293B-A30B 参数的 MoE 架构,上下文长度拓展至 1M,输入限时 0.9 元/百万 tokens,输出限时 3.6 元/百万 tokens;同时开源星火 X2.6-4B 端侧模型,新增三档推理模式,推理定价限时免费。

  2. Rohan Paul64

    Recursive 发布首个模型 Flint,一个 40B MoE 本地编码模型,由其自动化研究系统 Eureka Machine 构建,从零开始用时不到 4 个月,权重以 Apache 2.0 开放。

    引用Richard Socher@RichardSocher

    Introducing Flint, @Recursive_SI’s first model: a fast local coding model built with our automated research system, the Eureka Machine. • Best-in-class fast local coding • Up to 2x faster than comparable models: 125+ tokens/sec on a MacBook Pro, 150+ on RTX Spark • Built from scratch in under 4 months Private, unmetered intelligence on your own machine. Open weights available now on @huggingface, run it locally on your favorite framework or try it for free on @opencode or @pidotdev.

10月21日周三
  1. Rohan Paul54

    Coco Labs 的 AI 设计模型 Vyb 按图层逐个元素构建设计,文字保持可编辑文本、图形保持矢量、照片保持像素,并从网站自动提取 logo、字体和配色。在 145 款 Google 字体上按像素重叠 IoU 打分,Vyb 达到 90.3%,对比中 最强图像模型为 76.0%,该测试的测量上限为 94.4%。由于每层保留原生格式,导出 Figma 时结构完整保留。

    引用Anusha Ramesh@anurahk

    I launched the first image and video generation models at Google, and kept asking why all AI designs look the same. AI has brought us the WORST era of design. It made content creation effortless, but it also made 90% of it look painfully generic. My co-founder and I spent 2 years building in stealth to change that. Meet Vyb, the first AI design model that understands your taste like a designer would. RT + comment your website URL and we’ll make your first design.

  2. Rohan Paul54

    SoMark 团队发布开源文档解析模型 OXR(1.3B 参数),将 PDF 和文档图像转为含布局坐标的 Markdown 或 JSON 的 Agent-Friendly 数据。

    引用SoMark@somarkai

    Beyond OCR. Meet OXR. Only 1.3B. Open source. #1 on olmOCR-Bench, OmniDocBench & DocParsingBench🏆 #1 in parsing speed among open-source models⚡ RSI-powered. A first in document parsing. Turn documents into Agent-Friendly data. If OXR helps, give us a star on GitHub! 🌟