Recursive 发布 Flint 开源编码模型:40B MoE、2.5B 激活参数,可在本地运行
Recursive Superintelligence 发布首个模型 Flint,这是一个面向编码智能体的 MoE 模型,总参数 39.8B、每 token 激活约 2.5B,权重以 Apache 2.0 协议在 Hugging Face 开放。
Recursive Superintelligence 发布首个模型 Flint,这是一个面向编码智能体的 MoE 模型,总参数 39.8B、每 token 激活约 2.5B,权重以 Apache 2.0 协议在 Hugging Face 开放。
AI 初创公司 Recursive 发布首个模型 Flint,这是一个可在笔记本上离线运行、以 Apache 2.0 许可在 Hugging Face 免费下载的编码模型,公司称其研发过程大部分由内部自动化研究系统 Eureka Machine 参与,小团队不到四个月从零建成。
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,单次前向推理读取最多 10000 条历史样本作为上下文,无需任务特定训练、特征工程或表扁平化。
推荐理由:原文给出预训练关系型基础模型在41项任务上的对比结果与开源入口,可据此判断免训练预测能否替代现有XGBoost流水线。
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。
Inception 发布扩散语言模型 Mercury 3,称其在 12 项基准中赢下 8 项,运行速度为 GPT-6 Luna 和 Claude Haiku 5.5 的 4 到 8 倍。
NVIDIA 发布多变量时序预测模型 Kumo Forecast(原 NV-Tesseract Forecasting),以 MOMENT-1-large 为骨干,约 3.4 亿参数编码器加可训练预测头,编码器与嵌入层权重冻结。
NVIDIA 推出 Kumo Anomaly(原 NV-Tesseract AD-Diffusion),一个基于扩散模型的多变量时间序列异常检测模型,约 800 万参数,以 Apache 2.0 许可开源,代码与权重分别为 NVIDIA/Kumo-TS 和 nvidia/Kumo-Anomaly。
NVIDIA 与 UW Medicine 蛋白设计研究所发布开源模型 RFD4-Proteina,将可编程蛋白质设计与搜索能力结合,可按分子输入、约束和评分目标生成并优化设计。
推荐理由:原文给出 RFD4-Proteina 的开放获取渠道和四类基准测试结果,读者可据此判断蛋白质设计模型与科学智能体的结合方式。
NVIDIA 扩展其开放模型家族,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、Nemotron Retriever、Kumo 结构化数据基础模型、Cosmos 3.5 世界模型、Alpamayo 2 Edge、BioNeMo 与 Ising。
推荐理由:原文一次性列出语言、机器人、生物、量子多条开放模型线及各自落地伙伴,便于比较英伟达开放模型组合的覆盖范围。
NVIDIA 扩展 Nemotron Retriever 系列,发布 Nemotron 3.5 Embed 8B BF16、1B BF16、1B NVFP4,Nemotron 3.5 Rerank 8B BF16,以及 631M 参数的 Nemotron 3.5 Parse,均为开放且可商用的模型。
Mistral AI 发布 Voxtral 3,包含 3 个转写模型、1 个 TTS 模型和 1 个基于 LiveKit 的语音智能体 SDK,4 个模型均在 Mistral API 公测。
ElevenLabs 发布两款名为 Eleven Realtime 的语音到语音模型。其中 Max 版本在 Big Bench Audio 基准上得分 98.8%,响应时间为 0.57 秒,ElevenLabs 称 Artificial Analysis 榜单上没有模型同时更快且更准确。
NVIDIA 发布 Cosmos3-H-Dreams,基于 Cosmos3-H-Embodied-Nano 和临床胆囊切除视频与机器人运动学训练,可在单张 NVIDIA RTX PRO 6000 GPU 上实时生成受动作控制的手术场景。
推荐理由:原文交代了从桌面缝合到临床胆囊切除场景的迁移路径,以及教师蒸馏到四步、两步学生模型的取舍。
OpenAI 表示已针对 COBOL、Fortran、Visual Basic 等训练代码稀缺的“低资源”语言改进最新模型,并构建了 MultiLangBench 和 COBOL 迁移两项评测来衡量进展。
推荐理由:OpenAI 公布 GPT-6 系列在 COBOL、Fortran 等低资源语言上的评测结果,可对照旧版本看提升幅度。
Mistral AI 发布 Voxtral 3,一套面向实时语音智能体的模型家族,包含语音转文字模型 Voxtral Small Transcribe 3、文字转语音模型 Voxtral Mini TTS 3,以及基于 LiveKit 的语音智能体 SDK。
Mistral 发布 Voxtral 3 语音模型家族,包含 Voxtral Small Transcribe 3、Voxtral Mini Transcribe 3。
推荐理由:原文给出语音智能体全链路模型与 SDK 的延迟、价格和多语言指标,可据此比较自建语音栈的成本与部署选择。
Cloudflare 发布 AI 模型 Clairic,称其从文档中抽取数据比大语言模型更快、更便宜,已在 Workers AI 上提供预览,开放权重随后发布。
MiniMax 发布推理模型 M3.1 Flash,在 Artificial Analysis Intelligence Index 上得 42 分,比前代 M3 高 13 分,单任务成本不到其一半。
MiniMax 在 API 上线 MiniMax M3.1 Flash,采用 428B 总参数、约 23B 激活的 MoE 架构,支持 100 万 token 上下文和文本、图像、视频输入,定价为每百万 token 输入 $0.15、输出 $0.60。
Nace AI 发布 Drex Max,这是其首款可读取文本与图像的多模态决策模型,在公开 Decision Index 0.3.2 上得分 67.59,比 TypeSafe 的 Jev 1.14 高 6.9 分。
Inception 发布扩散语言模型 Mercury 3,官方称在 NVIDIA GPU 上达到 1,068 tokens/s,上下文窗口为 1M tokens,参数量未披露但超过 Mercury 1 的 40 倍。
Cloudflare 在 Workers AI 上线抽取模型 Clairic 预览版,读取文本或图片后直接返回带类型的值而非生成文本,单次前向完成、不产生输出 token。
英伟达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,英伟达称其在指令遵循和工具调用任务上可达到与 Nemotron 3 Ultra 相近的准确率。
DeepSeek 发布开源权重模型 V4.1-Flash-1017,称其基准成绩更好、完成任务更快、输出比前代更短。公司同时通过新的 Search 和 Fetch API 开放内部搜索引擎,定价为每 1000 次调用 0.75 美元,Claude Code 和 Codex 等工具中的 API 用户目前可免费使用。
同一新闻,精选展示《DeepSeek 发布 V4.1-Flash-1017,DeepSWE 得分 77.0 并开放 Search API》
Anthropic 的 Claude 解决了困扰 25 年的密码学谜题:NIST 数字签名标准曲线背后的神秘种子由 NSA 提供且未作解释,长期引发内置后门的怀疑。Claude 在不到 30 分钟内发现这些种子来自简单的 C 随机数生成器 lrand48,使刻意植入后门的可能性大幅降低。
四个运行在 Google Gemini 4 Argon 上的 AI 智能体在无人工干预下首次通关 Minecraft,击杀末影龙。它们没有预设角色或策略,自主协调,共编写 2,783 个程序、交换 229 条聊天消息、死亡 605 次,本次会话成本为 1,620 美元。
阶跃星辰(StepFun)发布 Step 5 Preview 开放权重,FP8 与 BF16 检查点已上线 Hugging Face 和 ModelScope。
DeepSeek 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017,已在官网、App 和 API 上线,以 deepseek-flash 模型名提供服务,DeepSWE v1.1 得分 77.0,高于上一版 V4.1-Flash 的 74.2。
推荐理由:材料列出 11 项基准的逐项对比与 Search、Fetch API 定价,可据此判断该检查点在编码智能体场景中的位置。
Kyutai 与 Inria、École des Ponts 发布 2.4B 参数的视觉语言动作模型 REKI,权重已在 Hugging Face 开放,采用 CC BY-NC-SA 4.0 非商用许可。
Mistral AI 发布首个时序基础模型系列 Timestral,包含 5M、28M、123M、209M 四个零样本预测模型,权重以 Modified MIT 许可开放。
Elorian 发布首个 AI 模型 Glimpse,主打直接以图像为对象进行推理,而非仅围绕图像展开推理。按其自评估结果,Glimpse 在科学图表推理和短视频描述任务上超过 GPT-6 Astra,在其他视觉推理任务上表现相当。
Vercel 称 Jev 是其史上采用速度最快的 AI 模型,数据来自 Vercel 的 AI gateway——一个类似 OpenRouter 的统一 API 服务。
Reflection AI 发布开源权重模型 Beam,面向编码智能体与长周期任务,总参数 501B、激活参数 23B,Reflection 称有效上下文长度为 100 万 token,权重以 Apache 2.0 许可在 Hugging Face 发布,提供 BF16、FP8、NVFP4 三种 checkpoint。
推荐理由:文章给出 Beam 的参数量、上下文长度与三种 AWS 部署路径,可据此评估开源编码模型的自托管成本。
Meta 发布 Muse Spark Open AI 模型,称其为迄今能力最强的美国开放权重模型。Meta 还称该模型是同类中首个可借助最新 MLX 框架,在两台搭载 Apple M5 Ultra 的 Mac Studio 上于桌面端运行。报道提到 Meta 与 Apple 就此展开合作。
在 TheoPhysEval 基准上,GPT-6-Astra 以与顶尖专家相当的准确度解出 50 道未发表理论物理计算题中的 49 道,单题成本 2.40 美元。部分看似失败的题目中,专家自己的参考解答被发现有误。研究者认为物理领域尚未出现数学领域那样的突破,因为智能体缺乏“品味”,但他们仍认为自主的顶级 AI 研究可能很快到来,并已看到这对年轻物理学家培养和领域机会平等的影响。
推荐理由:读者可了解 TheoPhysEval 上智能体解物理题的表现,以及研究者对自主科研进度的判断。
Nvidia 发布开源多模态模型 Nemotron 3.5 Super VL,拥有 1200 亿参数,面向企业 AI 智能体场景。同时推出两款紧凑型 Bolt 模型,用于在本地机器上运行智能体。已有数十家机构在微调 Super VL,但要充分发挥其能力需要购买 Nvidia 硬件。
Google 的 Gemini 4 Argon 可控制机器人、根据照片或草图生成仿真,并评估训练视频,在 Google 自有的 ERQA 基准上得分 87%。公开的示例提示词显示,这些演示仍需要大量人工引导。
Black Forest Labs 发布 FLUX 3 Image Klein,这是一个 56 亿参数的开源权重图像模型,支持原生 4K 生成、像素级编辑以及最多十张参考图生成。相比前代参数减少 38%,官方称其内部测试中仍优于闭源竞品,并可在仅 8 GB 显存的 GPU 上运行。
Meta 发布开源权重模型 Muse Spark Open,参数规模 816B,可处理文本、图像、视频和音频,上下文窗口最高 100 万 token。该模型在基准测试中大致与能力最强的中国开源权重模型持平,并针对 Apple M5 Ultra 的本地运行做了优化。
Meta 与 Apple 合作推出开放权重模型 Muse Spark Open,该模型可在 Apple silicon 上本地运行。