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模型发布 最新动态

各家新模型的发布、开源与迭代：旗舰更新、开源权重放出、能力与价格变化。

858 条精选近 30 天 56 条共收录 3,682 条

更新

精选归档 · 第 28 页

5月6日周三第 541–560 条
  1. OpenAI86

    GPT-5.5 Instant 正在 ChatGPT 中逐步推出。 这是一次重大升级，以更温暖、更自然的语调为您提供更智能、更清晰、更个性化的答案。 同时它也更加简洁，这正是我们所了解到的用户需求。我们相信您会喜欢与它对话。

    推荐理由：GPT-5.5 Instant 是 OpenAI 给所有人的即时升级，更聪明更自然还更简洁，这可能是 ChatGPT 推出以来最接地气的版本迭代。

  2. OpenAI：官网动态82

    GPT-5.5 Instant：更智能、更清晰、更个性化

    ChatGPT的默认模型已更新为GPT-5.5 Instant。新版模型能提供更智能、更准确的答案，并有效减少了幻觉现象。同时，用户获得了更强的个性化控制能力，使交互体验更贴合个人需求。此次升级标志着模型在理解精度与响应定制化方面取得了显著进步。

    推荐理由：ChatGPT默认模型替换为GPT-5.5 Instant，不只是变聪明，幻觉减少和个性化控制才是真改进，每个用户都能马上感觉到不同。

  3. xAI80

    Grok 4.3 现已在 xAI API 上线。这是我们迄今为止最快、最智能的模型。 它在 @ArtificialAnlys 排行榜上的智能体工具调用和指令遵循方面位居榜首，并在 @ValsAI 的企业领域（如判例法和公司金融）中排名第一。 Grok 4.3 支持 100 万令牌的上下文窗口，定价为输入每百万令牌 1.25 美元，输出每百万令牌 2.50 美元。 创建 API 密钥并开始构建：http://console.x.ai/team/default/api-keys

    推荐理由：Grok 4.3 登顶 agentic tool calling 榜，定价有竞争力，做 agent 的值得认真看。虽然不算顶级发布，但 xAI 靠性能价格组合可能抢下不少性价比敏感开发者。

5月1日周五
  1. OpenRouter68

    @xai 的新模型 Grok-4.3 现已在 OpenRouter 上线！ Grok-4.3 以比 Grok-4.2 更低的价格发布，同时在代理性能上实现大幅跃升：在 @ArtificialAnlys 的 GDPval-AA 基准上 ELO 分数提升 321 点至 1500，尽管价格更低，但仍超越了其他顶级模型。

    推荐理由：Grok-4.3 降价但性能反升，agentic 跑分直接到 1500，如果之前觉得 Grok 贵而没试过，这次可以上车了。

  2. Midjourney：Updates56

    V8.1 更新

    Midjourney V8.1 版本现已登陆 Discord 平台及其官方网站。本次更新重点提升了图像的清晰度与整体画质，这一改进在风格参考（SREF）和情绪板（Moodboards）功能中效果最为显著，同时所有类型的图像生成质量均有所增强，为用户带来更精细的视觉体验。

    推荐理由：Midjourney V8.1 只是个小版本迭代，主要提升锐度和图像质量，用惯了 V8 的可以不急着换，但玩 SREF 和 Moodboard 的值得试一下，细节确实有提升。

  3. Google Developers Blog62

    基于Gemini Embedding 2构建：智能多模态RAG及其他应用

    Google正式发布Gemini Embedding 2统一嵌入模型，该模型能将文本、图像、视频、音频和文档映射到同一语义空间。开发者可通过单请求处理交织多模态输入，显著提升智能RAG、视觉搜索等内容审核任务的性能。模型支持超100种语言，并提供任务特定前缀和马特廖什卡降维等特性，为构建复杂AI智能体提供高效精准的基础。

    推荐理由：开发者做多模态RAG的苦日子结束了，Gemini Embedding 2把文本、图片、视频塞进同一个语义空间，还自带Matryoshka降维，直接省掉一堆胶水代码。

  4. Ant Ling76

    AntLingAGI团队宣布Ling-2.6-1T模型正式开源，已登陆Hugging Face平台，并通过Novita Labs提供官方推理体验。该模型采用混合专家架构，总参数1万亿、激活参数630亿，核心优化方向为“令牌效率”以满足真实生产需求。具体表现为：低令牌开销，能在无需冗长推理链的情况下保持强大智能；可靠的多步执行能力，提升指令、工具、上下文和工作流的控制水平；生产就绪的部署特性，覆盖从代码生成到错误修复的任务，并广泛兼容各类智能体框架。团队旨在通过降低测试、部署、定制和构建的难度，为开发者创造价值。

    引用Ant Ling@AntLingAGI

    上周，我们发布了 Ling-2.6-1T。今天，Ling-2.6-1T 正式成为开源模型~ 🤗 总参数 1T · 激活参数 63B 我们通过让测试、部署、定制和构建变得更简单，为开发者带来价值。 这款模型针对实际生产需求进行了“模型 token 效率”优化： • 更低的 token 开销：无需长推理链即可实现强大的智能 • 可靠的多步执行：更好的指令、工具、上下文和工作流控制 • 生产级部署：从代码生成到 bug 修复，兼容广泛的 Agent 框架 提前一瞥 @opencode 中的智能体能力

    推荐理由：1T参数开源模型不是天天有，蚂蚁这个Ling-2.6-1T强调token效率和Agent能力，做Agent的可以直接去Hugging Face上跑一下，看看是不是真的在生产环境省token。

  5. Google AI69

    谷歌上周正式向公众发布了其首个原生多模态嵌入模型Gemini Embedding 2。该模型如同“通用翻译器”，能将文本、图像、视频和音频数据转化为独特的数字向量。其核心突破在于不再依赖关键词匹配，而是基于语义将不同模态的数据映射到同一空间，从而理解内容间的深层联系。开发者已利用该模型构建视频分析工具、视觉购物助手等应用，实现通过拍照或描述场景进行智能搜索的功能。模型现可通过Gemini API或Gemini Enterprise Agent平台使用。

    推荐理由：Google 第一个原生多模态嵌入模型，把文本、图像、视频拉到同一个向量空间，做跨模态搜索的开发者可以不用再手动打标签了，但离「无感理解」还有距离。

4月30日周四
  1. Baidu Inc.65

    百度ERNIE 5.1 Preview模型正式上线。该模型采用更轻量高效的架构，在总参数量压缩至前代约1/3、激活参数量约1/2的同时，仅消耗可比模型约6%的预训练成本，实现了在其规模下的领先基础性能。根据@arena的Text Arena榜单，ERNIE 5.1 Preview在全球总排名第13位，并位列中国实验室第一。其在多个细分领域进入全球前十，特别是在法律与政府领域排名第一。百度预告将在2026年的Baidu Create大会上发布更多ERNIE模型更新。

    引用ERNIE for Developers@ErnieforDevs

    隆重推出 ERNIE 5.1 Preview —— 现已上线！🚀 在 @arena 的 Text Arena 中全球排名第 13，在中国实验室中排名第 1。 在以下领域跻身全球前 10： 📐 数学 —— 第 9 ⚖️ 法律与政府 —— 第 1 💼 商业、管理与金融运营 —— 第 4 💻 软件与 IT 服务 —— 第 7 基于 ERNIE 5.0 强大的预训练基础构建，ERNIE 5.1 Preview 将总参数量压缩至前代的约 1/3，激活参数量压缩至约 1/2，同时仅使用同类模型约 6% 的预训练成本 —— 在其规模下实现了领先的基础性能。 立即体验 👉 https://ernie.baidu.com/ 更多新模型即将推出 —— 敬请期待 👀

    推荐理由：ERNIE 5.1 Preview 把参数量砍到前代的 1/3，性能还稳住了，6% 的训练成本近乎白嫖，国产模型打榜的意义不大，但这效率提升对做应用落地的人来说是实打实的好处。

  2. 公众号：蚂蚁百灵62

    Ling-2.6-1T 正式开源：面向复杂任务的万亿级综合旗舰模型

    Ling-2.6-1T 于上周发布，今日正式开源。该模型定位为面向复杂任务的万亿级综合旗舰模型。

    推荐理由：蚂蚁开源万亿参数模型 Ling-2.6-1T，虽然一个多月后才看到，但这是目前国内参数最大的综合性基座，做复杂多模态 agent 的团队可以直接拿来用，省去从头训练的麻烦。

  3. Ant Ling72

    SGLang团队（隶属于LMSYS Org）揭示了其旗舰指令模型实现快速、高效、大规模执行的关键在于可靠的基础设施与针对性优化。团队宣布对AntLingAGI发布的Ling-2.6-1T万亿参数模型提供Day-0支持。该模型采用快速思考方法，在保持质量的同时，成本可比同类模型降低约4倍，并在AIME26和SWE-bench基准测试中达到SOTA水平。它专为高级编码、复杂推理和大规模智能体工作流设计，具备万亿参数能力与即时模型延迟。团队正持续进行优化，以进一步提升性能。

    引用LMSYS Org@lmsysorg

    👏 认识来自 @AntLingAGI 的 Ling-2.6-1T，这是一款万亿参数旗舰即时指令模型，专为大规模下的快速执行与高效率而打造。Day-0 支持现已在 SGLang 上线！ 1️⃣ 快速思考方式：比同类模型便宜约 4 倍，质量毫不妥协 2️⃣ 在 AIME26 与 SWE-bench Verified 上达到 SOTA 3️⃣ 专为高级编程、复杂推理与大规模智能体工作流而打造 4️⃣ 万亿参数能力，即时模型延迟 Cookbook：https://docs.sglang.io/cookbook/autoregressive/InclusionAI/Ling-2.6

    推荐理由：万亿参数做到即时延迟和4倍成本优势，还有SWE-bench SOTA，这份承诺如果兑现，会改变大规模Agent部署的性价比计算。值得去cookbook跑一下验证。

  4. Ant Ling61

    AntLingAGI 开源了 Ling-2.6-1T 模型，这是一个面向现实世界智能体工作流程的新旗舰模型。作为 1T 参数规模模型的先驱，团队强调了硬件、软件与 LLM 协同设计的重要性。vLLM 项目从发布首日（Day-0）起即提供支持，体现了顶尖工程生态系统的协作。这种合作旨在实现最佳的优化效果与用户体验，共同推动技术进步。

    引用vLLM@vllm_project

    恭喜 @AntLingAGI 开源发布 Ling-2.6-1T！🎉 面向真实世界智能体工作流的新旗舰——Day-0 vLLM 支持已就绪。 📖 http://recipes.vllm.ai/inclusionAI/Ling-2.6-1T

    推荐理由：vLLM 对 1T 模型的 Day-0 适配，说明开源推理栈对大尺寸模型的跟进速度越来越快，做私有化部署的可以直接参考官配 recipe 跑起来。

4月29日周三
  1. Ant Ling71

    AntLingAGI正式开源其万亿参数旗舰模型Ling-2.6-1T。该模型采用总参数1万亿、激活参数630亿的架构，核心设计理念是“令牌高效”，旨在以极低的令牌开销实现顶尖智能。它通过“快速思考”机制优化，具备可靠的多步骤执行能力，在指令遵循、工具使用和上下文控制方面表现优异。模型为实际生产需求优化，部署便捷，兼容广泛的智能体框架，适用于从代码生成到错误修复等多种任务。

    引用Ant Ling@AntLingAGI

    🚀 今天，我们推出 Ling-2.6-1T，一款专为精确执行指令任务而设计的万亿参数旗舰模型。通过优先采用“快速思考”机制，它以超低 token 开销实现 SOTA 智能，让 token 效率成为一等公民。

    推荐理由：蚂蚁把万亿参数模型开源了，但强调的不是大，而是省 token，这对成本敏感的生产环境是真正的性价比之选，做 agent 的可以上手测测。

  2. Tencent Hy67

    腾讯开源了Hy-MT1.5-1.8B-1.25bit翻译模型，其参数量为18亿，经量化后仅440MB，可在手机上完全离线运行。该模型支持33种语言、5种方言及1056个翻译方向，包括藏语、蒙古语等少数语言。在标准测试中，其性能媲美商业翻译API和2350亿参数的大模型。通过量化至1.25比特，模型内存占用从FP16格式的3.3GB大幅降低，比之前的1.67比特方法体积缩小25%、速度提升约10%，且无精度损失。该模型已在国际机器翻译竞赛中获得30项第一，并部署于腾讯多个产品中。

    推荐理由：440MB的模型能在手机上跑33种语言翻译，还宣称比谷歌翻译强，这个量化技术让离线翻译不再是‘能看不能用’，出差党可以试试看。

  3. Xiaomi MiMo60

    小米MiMo-V2.5-Pro模型在最新Arena排行榜中表现卓越。在Text Arena（Expert）榜单中，它位列全球第六，同时是开源模型与中文模型的双料第一，其所属实验室全球排名第三。该模型在Text Arena（Overall）总榜中排名开源全球第二，在Code Arena（WebDev）前端开发榜单中位列开源全球第三。此外，它在Text Arena的四个关键子类别（Hard Prompts、英文Hard Prompts、指令遵循与长查询）中均获得开源全球第一。这些成绩均基于真实用户偏好与社区盲投评估，体现了模型在复杂任务上的强大综合能力。

    推荐理由：小米MiMo-V2.5-Pro冲到Arena开源第一，虽然排名更新晚了几天，但这是国产模型在硬核评测里最好的成绩，做选型的现在该认真看看小米。

  4. SenseTime65

    是的，SenseNova U1 现已在 Hugging Face 和 GitHub 上发布！ 探索它如何以语义精确性和像素级保真度实现复杂的 #信息图 创作。 Hugging Face: https://huggingface.co/collections/sensenova/sensenova-u1 GitHub: https://github.com/OpenSenseNova/SenseNova-U1 Discord: https://discord.gg/cxkwXWjp

    引用AK@_akhaliq

    SenseNova U1 已在 Hugging Face 上线 https://huggingface.co/collections/sensenova/sensenova-u1

    推荐理由：SenseNova U1 开源了，能生成像素级精准的信息图，对于做电商和可视化的人是个直接可用的工具，值得跑一下看看实际表现。

  5. Together AI 研究与产品博客73

    Together AI 上线 DeepSeek-V4 Pro，支持 512K 上下文

    Together AI 上线 DeepSeek-V4 Pro，Serverless 推理提供 512K token 上下文窗口，模型级支持 1M 上下文，可迁移至专用基础设施获得完整 1M 上下文与预留容量。

    推荐理由：原文给出架构、上下文窗口、推理模式和逐项定价，读者可据此评估该模型是否适合长上下文工作负载。

  6. Hugging Face 社区博客70

    介绍 NVIDIA Nemotron 3 Nano Omni：面向文档、音频和视频智能体的长上下文多模态模型

    NVIDIA 发布了 Nemotron 3 Nano Omni 模型，这是一个专为处理长上下文多模态任务设计的轻量级模型。该模型能够同时理解并处理文档、音频和视频数据，旨在赋能新一代多模态智能体。其核心变化在于将长上下文能力与多模态理解结合到一个小型化模型中，提升了在复杂跨模态场景下的处理效率与应用灵活性。

    推荐理由：NVIDIA 把多模态长上下文塞进 Nano 级别模型，文档、音频、视频 Agent 通吃，做端侧多模态应用的团队值得认真看看这个架构思路。

4月28日周二
  1. Ant Ling62

    AntLingAGI与SGLang团队合作，正式推出Ling-2.6-flash（亦称Elephant-alpha）即时指令模型，并在SGLang平台上实现了首发支持。该模型总参数量达104B，但活跃参数仅7.4B，专为低延迟的智能体工作流优化，能够实现即时响应。它在编码、文档处理和智能体任务中展现出极高的token效率，所用token数量显著减少。尽管活跃参数较少，其模型质量仍与当前SOTA水平相当，兼具速度与执行力，适合需要快速响应的生产级智能体应用。团队强调，快速且稳定的推理是提升用户体验的关键。

    引用LMSYS Org@lmsysorg

    🎉 认识来自 @AntLingAGI 的 Ling-2.6-flash，一个即时指令模型，总参数 104B（激活 7.4B）。SGLang 现已提供 Day-0 支持！ 1️⃣ 即时响应：针对低延迟智能体工作流进行调优 2️⃣ 以远更少的激活参数达到与 SOTA 相当的质量 3️⃣ 高 token 效率：在编码、文档处理和智能体任务中显著使用更少 token 4️⃣ 生产就绪，适用于需要速度 + 强大执行的智能体 立即用 SGLang 运行它！

    推荐理由：104B 总参但只激活 7.4B，蚂蚁这步棋是冲着 Agent 场景的低延迟去的，做 Agent 产品的人值得跑一下看看实际体感。