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。
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。
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。
NVIDIA 发布 Nemotron 3.5 Super VL,这是一个 120B 参数的开源模型,面向持续在线的专用智能体,官方称其吞吐量最高可达同类模型的 5 倍。
推荐理由:原文给出三款开源模型的参数规模、部署层级与多家机构的微调案例,可据此判断开源智能体模型从数据中心到端侧的覆盖方式。
Apertus 1.5 在 8B 和 70B 模型上新增图像与音频理解、可选思考模式,上下文窗口扩展至 262,144 tokens,为 1.0 的 4 倍,并改进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,可据此判断开源多模态模型的开放程度。
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。
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。
OpenAI 宣布 GPT-6 正在 ChatGPT 中面向全球上线,并搭配 Intelligent UI。官方称新版本响应更快,提供可视化内容与可直接探索和使用的交互体验。
推荐理由:OpenAI 官方公布 GPT-6 在 ChatGPT 全球上线并搭配 Intelligent UI,读者可据此了解模型与交互形态的同步变化。
Liquid AI 发布 d1 决策模型家族的两款开源权重模型 d1-3B 和实验性的 d1-omni-600M。
推荐理由:Liquid AI 开源两款决策模型,给出端侧与 GPU 延迟数据及基准对比,可据此判断小模型做快速结构化决策的可行性。
Google DeepMind 发布 EmbeddingGemma 2,这是基于 Gemma 4 架构、Apache 2.0 许可的开源多模态嵌入模型,参数量 740M,可将文本、图像、音频、视频映射到统一嵌入空间。
推荐理由:官方给出参数规模、分模块编码器与端侧内存占用,可据此判断本地多模态检索的落地成本。
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。
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。
微软研究院发布 Quine,一个面向生物学复杂性的 AI 研究系统,由跨序列、结构、功能、细胞状态与成像等多模态数据联合训练的生物世界模型,以及连接模型、科学工具、文献与实验人员的交互式 harness 组成。
推荐理由:微软研究院公开 Quine 的多模态生物世界模型与实验闭环设计,并给出胰腺癌化合物筛选的湿实验验证结果。
Google Research 发布 AI 视频联合导演(AI video co-director)多智能体框架,作为编排层构建在 Gemini 和 Veo 之上,用于自动化多镜头长视频生成。
推荐理由:Google 把长视频生成拆成四个可组合框架,并给出多镜头一致性与角色保持的评测结果,适合了解多智能体编排如何缓解语义漂移。
Google DeepMind 发布 Gemini 3.8 Live with Live Avatar,在 Gemini 3.8 Live 的实时对话能力上加入低延迟流式视频,实现带唇形同步、自然表情和流畅轮次的实时视觉形象。
推荐理由:官方给出 Live Avatar 的实时视频对话能力、异步工具调用与 97 种语言切换,可据此判断企业级多模态交互的落地形态。
Google DeepMind 推出 Gemini 3.8 Flash TTS 和 Gemini 3.8 Flash-Lite TTS 两款语音生成模型,前者面向角色设计与逐句表演指导,后者面向高吞吐、低成本的配音与语音智能体。
推荐理由:官方给出两款 TTS 的定位差异、可用入口与基准排名,便于判断语音生成在创作与规模化场景的取舍。
Google DeepMind 与 Google Research 发布 WeatherNext 3,称其为目前最先进、最准确的全球天气模型,据 Brightband 的独立实时评测。
推荐理由:官方给出与上一代的分辨率、更新频率和降水精度对比,可判断 AI 天气预报在 Google 产品中的落地程度。