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。
模型发布
全部主题新模型的发布、开源与迭代：大模型厂商的旗舰更新、开源权重放出、性能与价格变化的第一时间记录。
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第 1–20 条 · 共 264 条The Decoder精选AI 评分7878
The Decoder精选AI 评分8282 DeepSeek V4.1 Flash 1017 发布：智能体任务超越更大竞品，单任务成本大幅下降
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。
AWS Machine Learning Blog精选AI 评分6666 Reflection AI 发布开源权重模型 Beam，面向智能体编码并在 AWS 上线
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。
Hugging Face Blog精选AI 评分8888 Reflection 发布 Beam：501B 开源 MoE 模型，1M 上下文，Apache 2.0
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。
Hugging Face Blog精选AI 评分7070 IBM 发布 Granite Switch 4.1：单端点支持对话、决策与语音
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。
The Verge · AI精选AI 评分7777 Meta 与 Apple 合作，让 Muse Spark Open 模型在 Mac 上运行更佳
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。
The Decoder精选AI 评分8282 Meta 发布 Muse Spark Open，816B 参数重返开源权重赛道
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。
The Decoder精选AI 评分7878 Google 发布 Gemini 4 Argon，瞄准机器人全流程单一模型
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。
The Decoder精选AI 评分8080 Black Forest Labs 发布开源图像模型 FLUX 3 Image Klein，8 GB 显存即可运行
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。
Hugging Face Blog精选AI 评分8888 Meta 开源 Muse Spark Open：816B 参数多模态 MoE 模型
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 Blog精选AI 评分7474 NVIDIA 扩展 Nemotron 家族，发布 120B 的 Super VL 与两款 Bolt 端侧模型
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。
Hugging Face Blog精选AI 评分7878 Black Forest Labs FLUX.3 Image Klein 发布并首日接入 Diffusers
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 AI精选AI 评分6262 Mistral 发布时间序列基础模型 Timestral，209M 参数登顶三项基准
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。
Hugging Face Blog精选AI 评分6464 Apertus 1.5 发布：8B 与 70B 模型新增图像音频理解与思考模式
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。
Google DeepMind精选AI 评分8080 Google DeepMind 发布 Gemini 4 Argon 并公开安全防护方案
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。
The Decoder精选AI 评分8585 Gemini 4 Argon 全球上线，成为 Google 最强前沿模型
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。
Hugging Face Blog精选AI 评分7272 Liquid AI 发布 LFM2.5-24B-A2B 端侧推理智能体模型
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精选AI 评分9292 Google DeepMind 发布 Gemini 4 Argon 前沿模型
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精选AI 评分8888 Google DeepMind 发布 Gemini 4 Argon 机器人模型
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。
The Verge · AI精选AI 评分8282 Google 发布 Gemini 4 Argon 模型
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。