AllenAI 发布 OlmoEarth v1.3 卫星嵌入模型及全球预计算嵌入
AllenAI 发布 OlmoEarth v1.3 卫星嵌入模型,读取一年 Sentinel-1、Sentinel-2 和 Landsat 时序数据,为地球上每个 10 米像素生成 128 维向量,前 64 维也可单独使用。
AllenAI 发布 OlmoEarth v1.3 卫星嵌入模型,读取一年 Sentinel-1、Sentinel-2 和 Landsat 时序数据,为地球上每个 10 米像素生成 128 维向量,前 64 维也可单独使用。
NVIDIA 在欧洲推出 Earth-2 系列开放模型的区域新成员 StormScope EU,基于 EUMETSAT 卫星观测,以 10 分钟间隔预测 16 个 Meteosat 通道的云况变化。
NVIDIA 发布预训练关系型基础模型 Kumo Relational,可直接在企业数据库上做预测,无需任务特定训练、特征工程或表扁平化。给定预测查询时,它最多读取 1 万个历史样本作为上下文,一次前向传播输出流失、需求或欺诈等结果。
推荐理由:官方披露了预训练关系型基础模型在 41 项基准上超越监督学习的结果,以及无需训练、直接查询数据库的使用方式。
IBM 更新 Granite Speech 系列,新增 granite-speech-5.0-2b,并修订 granite-speech-5.0-470m-turboctc 和 granite-speech-4.1-2b-plus。
NVIDIA 推出多变量时序预测模型 Kumo Forecast(原 NV-Tesseract Forecasting),基于 MOMENT-1-large 主干,约 3.4 亿参数编码器加可训练预测头,采用 Apache 2.0 许可开源。
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 发布 Cosmos3-H-Dreams,基于 Cosmos3-H-Embodied-Nano 训练,可从视频与机器人运动学中学习临床胆囊切除场景的实时生成仿真。
推荐理由:原文给出从桌面任务到临床胆囊切除场景的模型演进,并公开四步与两步检查点及适配自有数据的流程。
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。
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。
IBM 发布 Granite Switch 4.1,包含 Granite-Switch-4.1-8B 和 -30B,通过 Decision aLoRA、Guardian aLoRA 与 Granite-Speech-5.0-Turbo-CTC 在单一托管端点完成对话、决策与语音转写。
推荐理由:Granite Switch 4.1 把决策适配器与 ASR 模型组合进单一端点,读者可据此了解多能力复用同一基座的部署思路。
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。
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、fev-bench 三个公开基准上均排名第一,超过此前 SOTA 且参数量只有其三分之二。
推荐理由:Mistral 首次进入时间序列基础模型领域,给出四个尺寸与三项基准排名,可据此判断小参数模型在预测任务上的可用性。
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 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。
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。
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。
Google DeepMind 发布面向机器人的 Gemini 4 Argon,在测试 3D 物理空间问题的 Embodied Reasoning(ERQA)基准上以纯推理取得 87%,称超过其他前沿模型。
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阿布扎比技术创新研究院(TII)发布 Falcon-ASR,一款 1.6B 参数的语音识别模型,重点覆盖阿联酋方言,同时支持英语、法语、西班牙语和葡萄牙语。
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。
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。
Falcon-Emirati-7B 发布,这是一个基于 Falcon-H1-Arabic 的方言专用模型,专门理解和生成阿联酋阿拉伯语,覆盖词汇、语气与文化语境。
Ai2 开源 AstaBrief 8B,一个把研究问题和检索到的文献片段转成带引用报告的模型,已在 Asta 的 Generate a report 功能中以 Fast 模式上线,同时开放模型权重和训练数据。
推荐理由:原文给出 AstaBrief 的训练数据构造与过滤细节,读者可据此判断小模型做科学报告生成的可行路径。
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。
NVIDIA 发布开源表格基础模型 Kumo Tabular,属于 Kumo Structured 模型系列,已在 Hugging Face 上线。给定带标签的表格行,它无需训练、调参和特征工程,单次前向即可预测新行的标签,支持分类与回归,提供 28M 到 215M 三档参数,采用 OpenMDW-1.1 许可可商用。
推荐理由:NVIDIA 开源表格基础模型,给出三档参数、单次前向预测流程与四个基准排名,可据此判断表格任务是否值得换用。
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。
Liquid AI 发布实验性草稿模型 LFM2.5-VL-DSpark,为视觉语言模型 LFM2.5-VL-3B 加入投机解码路径,解码最高提速 3.13x(端侧)和 2.66x(H100),端到端最高提升 2.62x 和 2.27x。
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 发布两款实时语音对话模型 Gemini 3.8 Live 和 Gemini 3.8 Live Extended Thinking,分别面向规模化低成本场景与高复杂度多步推理任务。
推荐理由:两款语音对话模型同时给出实时推理、工具调用与多语言切换的能力边界,并列出开发者与企业的开放入口。
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。
微软发布 GigaPath-Flash 和 GigaTIME-Flash 两个高效病理基础模型,均采用从原十亿参数 GigaPath 编码器蒸馏出的 22M 参数 ViT-S 骨干,并以 Apache 2.0 许可开源。