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。
Kling AI 发布 4.0 版本,单次可生成最长 30 秒视频,支持最多 10 张关键帧图像输入,提示词理解扩展到 8,000 tokens。新版本加入双声道立体声和十余种语言的唇形同步,Omni Reference 单次最多接受 15 个参考素材,并推出最高 720p、20 秒的轻量 Flash 版。Kling 4.0 可通过 MCP 和 CLI 接入,API 定价尚未公布。
Nvidia 发布面向常驻智能体和边缘计算的开放权重模型,其中 Nemotron 3.5 Super VL 为 1200 亿参数的企业级模型,Nvidia 称其在指令遵循和工具调用任务上可达到接近 Nemotron 3 Ultra 的准确率。
DeepSeek 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017,已在官网、App 和 API 上线,并在 Hugging Face 与 ModelScope 开源模型权重。
推荐理由:DeepSeek 小尺寸 Flash 模型在智能体编码任务上以更低单任务成本超过更大竞品,同时开放内部搜索 API。
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。
Google DeepMind 发布新前沿模型 Gemini 4 Argon,在 ARC-AGI-3 上以 97.5% 的成绩成为继 OpenAI 之后第二个突破 95% 的实验室,仅次于 GPT-6 Astra 的 99.9%。
Reflection AI 推出开源权重模型 Beam,面向智能体编码与长周期任务,可维护代码、调用工具并完成多步工作流。
推荐理由:文章给出 Beam 的参数量、上下文长度与三种精度检查点,并说明在 AWS 上的两条部署路径,便于评估开源智能体编码模型的落地成本。
美国新实验室 Reflection 在 Hugging Face 发布首个模型 Beam,这是一个 501B 参数的 MoE 大语言模型,每 token 激活 23B,支持 1M token 上下文,采用 Apache 2.0 许可,聚焦编码与智能体场景。
推荐理由:原文给出 501B MoE 模型的架构细节、多精度基准与 vLLM/SGLang 部署配方,可据此判断自托管前沿模型的硬件门槛。
IBM 发布 Granite Switch 4.1,包含 Granite-Switch-4.1-8B 和 -30B,在单一托管端点上同时支持自然语言对话、通用与专用决策以及语音转文字。
推荐理由:Granite Switch 4.1 把决策适配器与 ASR 模型合入同一端点,读者可据此判断多任务模型在显存与推理速度上的取舍。
Meta 发布开源权重模型 Muse Spark Open,称其为美国最强开源权重模型,拥有 8160 亿参数和 100 万 token 上下文窗口,原生多模态,面向复杂编码任务和智能体工作。
Meta 发布 Muse Spark Open 模型,称其是迄今能力最强的美国开放权重模型,也是同类中首个能在两台搭载最新 MLX 框架的 Apple M5 Ultra Mac Studio 上桌面运行。
推荐理由:Meta 与 Apple 罕见合作,让 816B 参数开源模型可在两台 Mac Studio 上本地运行,可观察端侧大模型的部署边界。
Meta 发布开源权重模型 Muse Spark Open,称其为美国最强开源权重模型,面向编码与智能体任务,拥有 8160 亿参数(激活 420 亿)、最高 100 万 token 上下文,支持文本、图像、视频和音频。
推荐理由:Meta 重返开源权重赛道,给出 816B 参数、百万 token 上下文与本地部署条件,可对照 Qwen、GLM、Kimi 看开源格局变化。
Google 发布面向机器人任务的 Gemini 4 Argon,主打用同一模型完成仿真构建、机器人控制和训练数据评估,并称其更擅长理解空间关系、编写控制代码和从物理角度解读视频。
推荐理由:Google 用同一模型打通机器人仿真、控制与数据评估,并给出与竞品的基准对比,可据此判断通用机器人模型的路线差异。
Black Forest Labs 发布 FLUX 3 Image Klein,这是一个 5.6B 参数的开源权重模型,支持文生图、图像编辑以及最多十张参考图生成,原生支持 4K 输出、像素级编辑和用于元素定位的边界框。
推荐理由:原文给出参数量、Elo 提升与 8 GB 显存门槛,读者可据此判断开源图像模型在消费级硬件上的可用性。
Meta 发布开源权重模型 Muse Spark Open,采用 MoE 架构,总参数约 816B、每 token 激活约 42B,上下文窗口最高 100 万 token,可输入文本、图像、音频和视频并输出文本。
推荐理由:Meta 开源 816B 参数 MoE 多模态模型,给出部署、微调与量化运行的完整路径,便于评估自托管成本。
Nvidia 发布 Nemotron 3.5 Super VL,这是一个 120B 参数的开源多模态模型,面向持续在后台运行的企业智能体,处理文本、图像、文档和视频。
NVIDIA 发布 Nemotron 3.5 Super VL,这是一个 120B 参数开放模型,面向常驻智能体任务,官方称其多模态智能体任务准确率与自家最大推理模型相当,参数量约为其五分之一,吞吐量最高为同类模型的 5 倍。
推荐理由:NVIDIA 一次放出三款覆盖数据中心到端侧的开放模型,并给出参数、量化与部署入口,便于判断本地智能体的选型空间。
Black Forest Labs 发布 FLUX.3 Image Klein,并在发布首日接入 Diffusers。该模型用同一个模型完成文生图、多参考图生图和新增的布局控制,可在提示词中写入 bounding box 指定画面各部分的摆放位置,或指定参考图中哪些部分需要移动。
推荐理由:Hugging Face 官方给出 FLUX.3 在 Diffusers 中的完整用法,包括布局控制、量化权重与 LoRA 训练脚本,可直接上手复现。
Mistral 发布首个时间序列基础模型系列 Timestral,最大模型仅 209M 参数,在 GIFT-Eval、TIME 和 fev-bench 三项公开基准上均排名第一,且参数量只有此前 SOTA 的三分之二。
推荐理由:Mistral 首次进入时间序列领域,给出四个尺寸与三项基准排名,可据此判断小参数模型在企业预测场景的可用性。
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。
Meta AI 发布新模型 Muse Wonder 和 Muse Wonder Full,称其为目前能力最强的模型。Artificial Analysis 将 Muse Wonder(Max)评为与 GPT-6.1 Sol 相当,作者推测这可能是 Meta 首批 Fable 级模型。
Google DeepMind 开始广泛推送 Gemini 4 Argon,并同步扩大 Fairwind Program 的可信网络安全防御者范围。该模型在端到端模拟网络攻击场景中解出全部 12 个,上一代为 5 个;在 Gray Swan 间接提示注入基准上,15 次自适应攻击的成功率降至 0.7%。
推荐理由:原文披露了 Gemini 4 Argon 在网络安全与生物风险上的评测数字和三层实时防护机制,可据此了解前沿模型的安全部署方式。
Google 全球上线 Gemini 4 Argon,开发者可通过 AI Studio 和 Gemini 平台的 API 使用,AI Ultra 订阅者可在 Google Antigravity 中使用,Ultra 和 Pro 订阅者可通过 Gemini 应用和 Google 搜索的 AI 模式访问。
推荐理由:材料给出 Argon 的全球开放范围、定价与自报工程数据,可据此判断它在 Google 模型序列中的位置。
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 几周前发布的 Gemini 4 Argon 开始大范围推送,目前仅面向付费用户,低档订阅方案也无法获得完整访问权限。Google 称模型能力未变,仍以其上月公布的基准测试作为高级推理和智能体编码能力的依据,并强调模型经过拒绝恶意指令的训练,配有自动失准监控。
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 DeepMind 发布 Gemini 4 Argon,主打物理理解、代码生成与视觉语义推理,在 Embodied Reasoning(ERQA)基准上以纯推理取得 87%,称超过其他前沿模型。
推荐理由:官方给出 Argon 在 ERQA 的 87% 成绩与四类机器人工作流示例,可据此判断物理推理模型的落地边界。
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。
Meta 发布前沿模型 Muse Wonder,包含 Muse Wonder 与 Muse Wonder Full 两个版本。Muse Wonder Full 在 Artificial Analysis Intelligence Index v4.3 上得分 56,Muse Wonder 得分 52,前代 Muse Spark 1.3 为 48。
推荐理由:Meta 新前沿模型在智能体与编码评测上大幅跃升,但事实知识与成本仍是短板,可据此判断其真实定位。
Meta 的 Superintelligence Lab 发布 Muse Wonder 和 Muse Wonder Full 两款新模型,这是该公司首次尝试前沿模型。
推荐理由:Meta 首次发布前沿模型,给出定价、对标基准和仅限订阅的开放方式,可据此判断其市场位置。
Meta 发布 Muse Wonder 和 Muse Wonder Full 两款新模型,即日起面向 Muse Code 订阅用户开放,Wonder 还可通过 Meta Model API 访问。
微软推出自研决策模型 Decision-1,用于分类、评估和路由决策,官方称其有潜力引导和控制智能体应对复杂环境。该模型基于 Qwen3.5-9B,微软称其在覆盖近 15 万道题的 36 项基准测试中准确率最高,并以 83.5% 准确率、85 ms 延迟领先 Jev 1.13.0,速度是第二名 H2O-Lightning-4B 的 2.5 倍。
Anthropic 发布 Claude Haiku 5.5,这是 Haiku 系列约一年来的首次更新,定价与 OpenAI 的 GPT-6 Luna 持平,官方称其平均运行成本比 Haiku 4.5 低约 75%。
推荐理由:汇总了 Haiku 5.5 的定价、第三方评测与 token 消耗数据,可据此判断小模型在智能体工作流中的成本取舍。
Anthropic 发布快速低价模型 Claude Haiku 5.5,价格与 OpenAI 上月发布的 GPT-6 Luna 完全一致,为每百万输入 0.10 美元、输出 0.50 美元,超过 100,000 tokens 后涨至 5 倍即 0.50/2.50 美元。
推荐理由:作者实测了 Haiku 5.5 的定价、tokenizer 与推理档位,读者可据此判断它与 GPT-6 Luna 的成本取舍。
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。
OpenAI 面向所有 ChatGPT 用户推出 GPT-6,并带来名为 Intelligent UI 的新功能,模型以图形、按钮、图表和表单等交互界面呈现答案,而非纯文本,格式会自动适配问题类型。
推荐理由:GPT-6 把 ChatGPT 输出从纯文本改为交互界面,并给出等待时间与内部测试对比,可据此判断交互形态的变化。
OpenAI 宣布 GPT-6 正在 ChatGPT 中面向全球上线,并同步推出 Intelligent UI。官方称新版本响应更快,并带来可视化与可交互的体验,用户可直接在 ChatGPT 中探索和使用。
推荐理由:OpenAI 官方公布 GPT-6 在 ChatGPT 全球上线,并同步引入 Intelligent UI,读者可据此了解模型与交互形态的同步变化。
AWS 宣布 Claude Haiku 5.5 在 Amazon Bedrock 和 Claude Platform on AWS 上线。
推荐理由:AWS 官方给出 Haiku 5.5 的定位、成本降幅与 Bedrock 接入方式,可据此判断它在多智能体分层中的位置。
Liquid AI 发布 d1 决策模型家族的两款开源权重模型 d1-3B 和 d1-omni-600M(实验性)。
推荐理由:Liquid AI 开源两款决策模型,给出端侧延迟与七项基准对比,可据此判断小模型做结构化决策的可行性。