MiniMax 发布 M3.1 Flash 推理模型,单任务成本约 0.22 美元
MiniMax 发布推理模型 M3.1 Flash,在 Artificial Analysis 智能指数上得分 42,比上一代 M3 高 13 分,单任务成本不到其一半。
推荐理由:原文用多项基准和单任务成本对比 MiniMax 与 DeepSeek 的新模型,可看出中国低价推理模型的竞争位置。
MiniMax 发布推理模型 M3.1 Flash,在 Artificial Analysis 智能指数上得分 42,比上一代 M3 高 13 分,单任务成本不到其一半。
推荐理由:原文用多项基准和单任务成本对比 MiniMax 与 DeepSeek 的新模型,可看出中国低价推理模型的竞争位置。
Elorian 发布首个模型 Glimpse,以研究预览形式上线并提供 API 访问,聊天界面为候补名单制。该模型在推理过程中可裁剪图像区域、从视频中抽取特定帧或运行代码来测量和比较所见内容,Elorian 将这一机制称为视觉草稿空间。
Goodfire 的 Nick Cammarata 提出工作理论称神经网络已经足够清晰,认为许多已知的多义性与叠加现象在进一步的智能体分析下都能被拆解,其 2023 年在 OpenAI 的自动可解释性工作仅发现约 2% 神经元可读。
推荐理由:汇总当日模型发布、可解释性争论与推理硬件评测,适合快速把握开源模型格局与安全评测进展。
Apertus 1.5 在 8B 和 70B 两个规模上扩展了 Apertus 1.0,新增图像与音频理解、可选的思考模式,上下文窗口提升至 262,144 tokens,为 1.0 的 4 倍,并改进了指令遵循与工具调用。
推荐理由:Apertus 1.5 在 8B 和 70B 上加入图像音频理解与思考模式,并公开训练数据与中间检查点,可观察开放多模态模型的完整训练路径。
Dyna Robotics 在 Dyna-2 世界动作模型基础上推出物理机器人智能体 Dyna-2.1,该模型基于超过一百万小时人类视频预训练,可预测未来视频并生成机器人动作。
Liquid AI 发布 LFM2.5-24B-A2B,一个 24B 参数、每 token 仅激活 2B 的推理模型,面向端侧私有智能体,会先思考再作答并调用工具。
推荐理由:Liquid AI 给出 24B-A2B 的端侧推理速度与智能体基准对比,可据此判断本地智能体的可行边界。
Google DeepMind 发布 Gemini 4 Argon,今日起通过 Gemini API、AI Studio、Google Antigravity 以及 Gemini 应用和 Search 的 AI Mode 面向开发者、企业和消费者开放,定价为每百万输入 token 2 美元、输出 token 10 美元,缓存输入 token 享 95% 折扣。
推荐理由:官方给出 Argon 在编码、科研与安全对齐上的具体案例和定价,可据此判断前沿模型在长程任务上的落地程度。
Google 发布 Gemini 4 Argon 模型,称其在编程、网络安全、科学、金融和法律等基准上超过 GPT-6 Astra、Claude Fable 5.1 和 Claude Opus 5.5,并减少冗余表述与套话。
推荐理由:Google 在落后数月后发布 Gemini 4 Argon,读者可了解其定价、开放范围和内部落地场景。
Meta Superintelligence Labs 发布第二代模型家族 Muse Wonder 与 Muse Wonder Full,前者通过 Meta Model API 和 Muse Code 提供,后者仅面向 Muse Code 订阅用户。
推荐理由:汇总 Meta Muse Wonder 系列的发布细节与多家第三方评测,可对照其与 Opus 5.5、GPT-6 系列的定位差异。
Anthropic 发布 Claude Haiku 5.5,这是其目前最快、最便宜的小模型,平均价格比 Haiku 4.5 低约 75%,10 万 token 以内提示词的价格降幅最高达 90%,超过 10 万 token 的提示词价格则是前者的五倍。
推荐理由:原文给出 Haiku 5.5 的完整定价表与多项基准对比,读者可据此判断小模型在智能体与计算机操作任务上的性价比变化。
Mistral 发布 Mistral Large 4 预览版,这是一个 1 万亿参数、49B 激活参数的模型,基于自有 3,800 块 NVIDIA Grace Blackwell GPU 集群训练,目前通过 Mistral API 提供。
AI 公司 Reflection 发布首个免费开放的模型 Beam,面向编码、逻辑推理和智能体任务,采用 MoE 架构,每 token 激活 5010 亿总参数中的 230 亿。
Reflection AI 发布首款前沿开源权重模型 Beam,称其在高级推理基准上达到中国领先开源模型的水平,且推理算力消耗低 3-4 倍。Beam 是 5010 亿参数、230 亿激活参数的文本 MoE 模型,预训练使用 23.8 万亿 token,上下文窗口 100 万 token,主打推理、编码和智能体任务。
Google DeepMind 发布新前沿模型 Gemini 4 Argon,先通过 Fairwind Program 向受信任的网络安全防御方开放,随后逐步扩展至开发者、企业和消费者,起步价每百万输入 token 2 美元、每百万输出 token 10 美元,缓存输入按输入价的 95% 折扣计费。
推荐理由:官方给出 Gemini 4 Argon 的定价、输出上限与多项基准成绩,可据此判断前沿模型在长程工程与安全防御上的能力边界。
Liquid AI 为视觉语言模型 LFM2.5-VL-3B 发布实验性 DSpark 草稿模型,通过投机解码在不改变输出质量的前提下实现最高 3.13x 端侧解码加速和 2.66x H100 解码加速,端到端最高提升 2.62x 和 2.27x。
TypeSafe AI 上周发布 Jev,这是其称为 System One 模型(作者更倾向叫决策模型)的首个实例:输入文本,输出对应类别的浮点数、是/否判断、评分及置信度。
TypeSafe AI 发布首个大型可编程模型 Jev,定位为面向代码消费的 System 1 模型,按每美元智能优化,名字取自杰文斯悖论。其核心创新是未发表的 RLCD(面向校准决策的强化学习),优化在 System 1 任务上给出认知诚实的概率,而非 RLHF 的人类偏好反馈或 RLVR 的可验证输出。
IBM Granite 团队发布 Granite 4.2,这是其首个稠密 decoder-only 推理模型家族,包含 3B、8B、30B 三个规模,基于 Granite-4.1 基座后训练而来,全部采用 Apache 2.0 许可。
推荐理由:IBM 公开了 Granite 4.2 从预训练到多阶段 RL 的完整构建流程,可对照其分阶段课程与奖励设计。
Liquid AI 为 LFM2.5-1.2B-Instruct、LFM2.5-2.6B 和 LFM2.5-8B-A1B 发布 DSpark 草稿模型检查点,通过投机解码在不改变输出质量的前提下提升解码速度,GPU 上吞吐最高提升 3.18 倍,端侧最高 2.87 倍。
推荐理由:Liquid AI 给出三个 LFM2.5 模型的 DSpark 草稿模型与实测加速数据,读者可据此判断端侧推理的可用性。
启用两个 API 设置后,GPT-5.6 在 ARC-AGI-3 基准上的得分提升至原来的三倍。这两个设置分别用于保留推理过程和启用压缩(compaction),在提高分数的同时也提升了效率。
OpenAI 发布文章说明 GPT-5.6 在模型、推理和智能体工作流上提升 AI 效率,让每美元能获得更多可用智能。原文未给出具体性能数字或版本细节。
推荐理由:原文只给出 GPT-5.6 在模型、推理与智能体工作流上的效率方向,缺少具体数据,读者可据此了解其定位。
Thinking Machines 在 Hugging Face 发布 Inkling,一个约 1T 参数、支持 1M 上下文、原生接收图像文本音频输入的开源多模态 MoE 模型,同时推出 276B 总参数 12B 激活的 Inkling-Small。
推荐理由:原文给出 Inkling 的架构细节、部署配置与多模态评测数据,可据此判断其推理成本与适用场景。
Mistral AI 发布 Leanstral 1.5,一个 Apache-2.0 许可的模型,总参数 119B、激活参数 6B,在形式化验证上大幅升级。它完全饱和 miniF2F,在 PutnamBench 上解出 587/672 题,并在 FATE-H 取得 87%、FATE-X 取得 34% 的 SOTA 成绩。
推荐理由:原文给出 Leanstral 1.5 在形式化验证基准上的成绩与每道题成本,读者可据此判断开源证明模型的性价比。
Google Research 发布一种新架构,将多 Token 预测(MTP)头挂接到已冻结的 Gemini Nano v3 模型上,在 Pixel 9 和 10 系列上实现开箱即用的加速。
推荐理由:Google 把 MTP 头挂到冻结的 Gemini Nano v3 上,读者可了解端侧推理在内存与能耗约束下的具体优化路径。
Google DeepMind 发布实验性开放模型 DiffusionGemma,采用文本扩散方式并行生成整块文本,在专用 GPU 上最高实现 4 倍推理提速。
推荐理由:官方给出 26B MoE 文本扩散模型的开放权重与硬件实测数据,可据此判断本地低并发推理的取舍。
Google DeepMind 发布 Gemma 4 12B,一款面向笔记本电脑的智能体多模态模型,介于边缘端 E4B 与 26B MoE 之间,可在 16GB VRAM 或统一内存上本地运行。
推荐理由:Gemma 4 12B 用无编码器架构把多模态能力压到 16GB 显存,读者可据此判断本地智能体的可行边界。
OpenAI 为 GPT-Rosalind 引入新能力,增强其在生命科学领域的生物推理、药物化学专业知识和基因组分析,并提升实验工作流能力。
推荐理由:OpenAI 为 GPT-Rosalind 增加生物推理、药物化学与基因组分析能力,可据此了解模型在生命科学场景的定位。
OpenAI 表示其模型解决了有 80 年历史的单位距离问题,推翻了离散几何中的一个重要猜想,被视为 AI 驱动数学的一个里程碑。
推荐理由:OpenAI 模型推翻离散几何中一个长期猜想,可了解 AI 在数学证明上的进展边界。
DeepSeek 发布 V4,在 Hub 上提供两个 MoE 检查点:DeepSeek-V4-Pro 总参数 1.6T、激活 49B,DeepSeek-V4-Flash 总参数 284B、激活 13B,均支持 1M token 上下文窗口。
推荐理由:原文给出 V4 在长上下文推理成本与智能体后训练上的具体设计,可据此判断开源模型跑长任务时的部署取舍。
OpenAI 发布 GPT-Rosalind,一款面向生命科学研究的前沿推理模型。该模型用于加速药物发现、基因组分析、蛋白质推理和科研工作流。
推荐理由:OpenAI 面向生命科学推出前沿推理模型,读者可了解其瞄准的药物发现与基因组分析场景。
Mistral AI 发布 Mistral Small 4,这是 Mistral Small 系列的下一个重要版本,也是首个把 Magistral 的推理、Pixtral 的多模态和 Devstral 的智能体编码能力统一到单一模型的 Mistral 模型,采用 Apache 2.0 许可。
推荐理由:Mistral 把推理、多模态与编码能力合并进单一开源模型,并给出可调推理强度与部署门槛,便于评估其替代多模型组合的可行性。
Google DeepMind 推出 Gemini 3.1 Flash-Lite,定位为 Gemini 3 系列中速度最快、成本最低的模型,即日起通过 Gemini API 在 Google AI Studio 和 Vertex AI 面向开发者预览。
推荐理由:官方给出价格、速度与基准数据,可据此判断高并发场景下是否值得替换现有轻量模型。
Google DeepMind 发布 Gemini 3.1 Pro,定位为面向复杂任务的核心推理升级,在 ARC-AGI-2 上取得 77.1% 的验证分数,超过 3 Pro 推理性能的两倍。
推荐理由:官方给出 ARC-AGI-2 上 77.1% 的验证分数与 3 Pro 的对比,可据此判断核心推理能力的提升幅度。
OpenAI 发布预印本,显示 GPT-5.2 为胶子振幅提出一个新公式,随后由 OpenAI 与学术合作者完成形式化证明与验证。
推荐理由:OpenAI 与学术合作者披露 GPT-5.2 提出胶子振幅新公式并被形式化证明,可观察模型在理论物理推导中的角色。
Google DeepMind 发布 Gemini 3 Deep Think 重大升级,这一专用推理模式面向科学、研究与工程难题。
推荐理由:官方给出 Deep Think 在 HLE、ARC-AGI-2、Codeforces 等基准上的具体成绩与开放入口,可据此判断其科研推理定位。
NVIDIA 发布 Cosmos Reason 2,一款面向物理 AI 的开源推理视觉语言模型,在 Physical AI Bench 和 Physical Reasoning 榜单上位列开源模型第一。
推荐理由:NVIDIA 官方发布 Cosmos Reason 2,给出 2B/8B 规格、256K 上下文与多项评测提升,可据此判断物理 AI 视觉推理的可用边界。
Hugging Face 发布 Falcon-H1-Arabic 阿拉伯语模型家族,含 3B、7B、34B 三个规模,采用 Mamba 与 Transformer 注意力并行的 Falcon-H1 混合架构。
Google DeepMind 发布 Gemini 3 Flash,将 Gemini 3 的推理能力与 Flash 级别的延迟、效率和成本结合,定价为每 100 万输入 token 0.50 美元、每 100 万输出 token 3 美元。
推荐理由:官方给出 Gemini 3 Flash 的基准分数、定价与上线渠道,可据此判断它在速度与成本上的取舍。
OpenAI 发布 GPT-5.2,称其为目前数学与科学能力最强的模型,在 GPQA Diamond 和 FrontierMath 等基准上刷新 SOTA。官方表示这些提升已转化为实际研究进展,包括解决一个开放理论问题并生成可靠的数学证明。
推荐理由:官方给出 GPT-5.2 在数学与科学基准上的成绩,并说明这些提升如何落到实际研究进展中。
UCLA 教授 Ernest Ryu 与 GPT-5 共同解决了一个优化理论中的关键问题,展示了 AI 在加速数学发现中的作用。