跳到正文
  1. Latent Space82

    月之暗面发布 Kimi K3.1 Pro:2.8T 总参数、104B 激活,承诺 11 月 4 日开放权重

    月之暗面发布 Kimi K3.1 Pro,这是一款 2.8 万亿总参数、1040 亿激活参数的多模态 MoE 模型,支持 100 万 token 上下文,标准版与 Highspeed 版已上线网站、App、Kimi Work、Kimi Code 和 API,Highspeed 号称输出速度提升 2–3 倍、价格为标准版两倍。

    推荐理由:汇总了 Kimi K3.1 Pro 的独立评测、定价与开源承诺,也保留了围绕推理成本和推广合规的争议。

  2. The Decoder80

    月之暗面发布 Kimi K3.1 Pro,智能指数升至第四逼近 Claude Opus 5.5

    月之暗面发布 Kimi K3.1 Pro,在 Artificial Analysis 智能指数上得分 55,比 K3 提升 11 分,位列第四,仅落后 Claude Opus 5.5(58)、Claude Sonnet 5.5(56)和 Muse Wonder Full(56)。

    推荐理由:Kimi K3.1 Pro 在多项基准上逼近 Claude Opus 5.5,且计划开放权重,读者可据此判断开源与闭源模型的差距变化。

  1. NVIDIA Blog65

    NVIDIA 扩展开源模型家族,覆盖语言、机器人、生物与量子计算

    NVIDIA 扩展其开源模型家族,覆盖语言、机器人、生物和量子计算,包括新的 Nemotron 3.5 Super VL 与 Nemotron 3.5 Bolt。

    推荐理由:NVIDIA 一次性铺开语言、机器人、生物、量子四条开源模型线,并给出可下载渠道与首批企业用例。

  2. Mistral AI78

    Mistral 发布 Voxtral 3 语音模型家族与语音智能体 SDK

    Mistral 发布 Voxtral 3 系列语音模型和基于 LiveKit 的语音智能体 SDK,把听、推理、工具调用和说话串成一条实时流式管线,单轮响应低于 1 秒。

    推荐理由:官方给出语音智能体 SDK 与转写、合成模型的完整定价和基准对比,可据此评估实时语音链路成本。

  1. Hugging Face Blog87

    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,支持文本、图像、音频和视频输入,上下文窗口最高 1M tokens。

    推荐理由:Meta 开源 816B 参数 MoE 多模态模型,给出完整部署、微调与量化运行配方,可据此评估自托管成本。

  1. Hugging Face Blog71

    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 2B 激活参数的推理模型,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:LFM2.5-24B-A2B 以 2B 激活参数对标更大 MoE,并给出端侧与 GPU 推理速度数据,可据此判断本地智能体的可行性。

  2. Google DeepMind78

    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,并扩大 Fairwind Program 至更多可信网络安全防御方。该模型在网络安全测试中完成全部 12 个端到端模拟攻击场景(上一代为 5 个),在 Gray Swan 间接提示注入基准上把 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能力提升及三层实时防护设计,可了解前沿模型安全部署的具体做法。

  3. Google DeepMind87

    Google DeepMind 发布 Gemini 4 Argon

    Google DeepMind 发布 Gemini 4 Argon,今日起通过 Gemini API、AI Studio、Google Antigravity 及 Gemini 应用和搜索 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。

    推荐理由:官方给出 Argon 在编码、科研与安全对齐上的具体数字和开放入口,可据此判断前沿模型在长程任务上的进展。

  1. Latent Space82

    Meta 发布 Muse Wonder 与 Muse Wonder Full 模型

    Meta Superintelligence Labs 发布第二代模型家族 Muse Wonder 与 Muse Wonder Full,前者可通过 Meta Model API 和 Muse Code 使用,后者仅向 Muse Code 订阅用户开放。

    推荐理由:汇总第三方评测与从业者反馈,可对照看 Meta 新模型在智能体与编码任务上的位置和价格差异。

  2. The Decoder78

    Meta 发布前沿模型 Muse Wonder,两个版本进入第一梯队

    Meta 发布前沿模型 Muse Wonder,分为 Muse Wonder 与 Muse Wonder Full 两个版本。Muse Wonder Full 在 Artificial Analysis Intelligence Index v4.3 上得 56 分,Muse Wonder 得 52 分,前代 Muse Spark 1.3 为 48 分。

    推荐理由:Meta 新前沿模型在智能体与编码评测上大幅跃升,但事实知识仍落后,且单任务成本接近前代三倍。

  1. Latent Space80

    Anthropic 发布 Claude Haiku 5.5,定价对齐 GPT-6 Luna

    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。

  2. The Decoder80

    Anthropic 发布 Claude Haiku 5.5,价格最高下调 90%

    Anthropic 发布 Claude Haiku 5.5,这是其迄今最快、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%。

    推荐理由:原文给出 Haiku 5.5 的定价与多项基准对比,读者可据此判断小模型在成本敏感任务上的位置。

  3. AWS Machine Learning Blog69

    Claude Haiku 5.5 上线 Amazon Bedrock 与 Claude Platform on AWS

    AWS 宣布 Claude Haiku 5.5 在 Amazon Bedrock 和 Claude Platform on AWS 上可用。

    推荐理由:AWS 官方给出 Haiku 5.5 的定位、成本变化与接入方式,读者可据此判断它在多智能体分层中的位置。

  4. The Decoder84

    OpenAI 发布 GPT-6,ChatGPT 改用图表、按钮和小应用的交互界面

    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。

    推荐理由:GPT-6 把 ChatGPT 的回答从纯文本改为可交互界面,并给出等待时间与内部测试的对比数据。

  1. Mistral AI82

    Mistral 发布 1 万亿参数多模态模型 Mistral Large 4 预览版

    Mistral 发布 Mistral Large 4 公开预览版,这是一个 1 万亿参数、490 亿激活参数的原生多模态模型,可通过 Mistral Studio 的预览 API 试用,权重将于本月底放出。

    推荐理由:Mistral 迄今最大模型以开放权重切入网络安全等企业场景,读者可据此判断欧洲开源路线的能力边界。

  2. Hugging Face Blog82

    Reflection 开源 501B 模型 Beam,Apache 2.0 许可

    美国新实验室 Reflection 的首个模型 Beam 在 Hugging Face 开源,采用 MoE 架构,总参数 501B、每 token 激活 23B,支持 1M token 上下文,Apache 2.0 许可,面向编码与智能体场景。

    推荐理由:Hugging Face 给出 Beam 的架构细节、量化版本与 vLLM/SGLang 部署命令,可据此评估自托管成本。

  1. Latent Space80

    Google DeepMind 发布 Gemini 4 Argon,支持 1M 输出 token

    Google DeepMind 发布 Gemini 4 Argon,面向编码、企业知识工作与网络防御,先在 Fairwind 计划的政府用户和可信网络防御者中开放,之后才面向开发者、企业和消费者。

    推荐理由:汇总了 Gemini 4 Argon 的基准、定价与内部部署数据,并附上外界对公布数字的质疑。

  2. Google DeepMind83

    Google DeepMind 发布 Gemini 4 Argon 前沿模型

    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者开放,随后逐步扩展到开发者、企业和消费者,起价为每百万输入 token 2 美元、每百万输出 token 10 美元,缓存输入 token 按输入价的 95% 折扣计费。

    推荐理由:官方给出 Argon 在编码、企业知识与网络安全上的基准与内部落地数据,可据此判断前沿模型的能力边界与分阶段开放节奏。

  1. Hugging Face Blog71

    H 公司发布 Holo4 系列智能体模型,含 27B 与 35B-A3B 两个版本

    H 公司发布 Holo4 系列智能体模型,包含 27B dense 和 35B-A3B MoE 两个版本,均已上线 H Models API,权重以 BF16、FP8、NVFP4 和 4-bit GGUF 格式开源在 Hugging Face,同时发布基于 Nemotron 3 Nano Omni 的 Holotron4 Nano。

    推荐理由:Holo4 同时支持 GUI、代码、MCP 与 API 四种接口,并公开全部评测轨迹,读者可据此判断通用计算机智能体的成本与能力边界。