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Liquid AI 发布 d1-3B 与 d1-omni-600M 端侧多模态决策模型

Liquid AI 发布 d1 决策模型家族的两款开放权重模型 d1-3B 和 d1-omni-600M（实验性）。

Google 发布图像模型 Nano Banana 2.1，价格约为上一代一半

Google 发布图像生成与编辑模型 Nano Banana 2.1，取代 2026 年 2 月发布的 Nano Banana 2，价格约为其一半，1K 图像从 6.70 美分降至 3.36 美分，4K 从 15.10 降至 7.56 美分。

Google 发布 EmbeddingGemma 2 多模态嵌入模型

Google 发布开源多模态嵌入模型 EmbeddingGemma 2，可将文本、图像、视频、音频和代码转换为数值向量，参数量 7.4 亿。Google 称其在多模态嵌入基准上超过参数量两倍的竞品，在 Massive Text Embedding Benchmark（Code）上得分 78.68，比前代 68.76 提升近 10 分。

Mistral 发布 1T 参数多模态模型 Mistral Large 4

法国 AI 实验室 Mistral AI 于周二发布 Mistral Large 4（ML4），这是一款 1 万亿参数的多模态大模型，昵称 Le Chonk，目前仅通过公开护栏端点访问，计划在三周后完成安全测试再开放权重。

Musubi 发布开源决策模型 PolicyLM-1.7B，用于实时内容审核

Musubi 发布轻量决策模型 PolicyLM-1.7B，开放权重，可将纯英文写成的内容政策在 50 毫秒内应用到消息上。该模型成本与速度接近主流社交平台使用的 AI 分类器，但具备现代 LLM 的灵活性，无需专门训练即可执行复杂政策，政策变更时也无需重新训练。Musubi 联合创始人 Filip Jankovic 称，这能让平台管理者以可扩展、可定制的方式主动标注内容。

OpenAI 发布 722 篇数学手稿，称解决数百个开放问题

OpenAI 发布了一批共 722 篇手稿，覆盖 372 个结果族，称其中包含对“数百个”开放数学问题的解答，这些结果由一个未发布的前沿模型产出。据独立顾问组织 AGMAI 称，这批成果此前已被期待数周，OpenAI 在 9 月曾表示其模型“解决了数学大部分领域 100 多个长期开放问题”。

同一新闻，精选展示《OpenAI 在 GitHub 发布 372 项 AI 生成的数学结果》

Mistral 发布 1 万亿参数模型 Mistral Large 4，称可挑战顶尖模型

Mistral 发布 1 万亿参数模型 Mistral Large 4（昵称 Le Chonk），任何人可使用和定制，目前处于预览阶段，最终版本将在本月底推出。

OpenAI 在 GitHub 发布 372 项 AI 生成的数学结果

OpenAI 在 GitHub 发布 372 项由内部前沿模型生成的数学结果，每项声称解决或推进了一个开放问题，其中包含对重要计算机算法的改进以及与黎曼猜想相关的进展。

OpenAI 内部模型发布 722 篇数学手稿，称解决 500 个开放问题中的 90 个

OpenAI 从一个未公开的内部前沿模型发布 722 篇数学手稿，归入 372 个相关结果族，来自约 4000 个研究问题的评估，平均每个结果约用 3 小时 ChatGPT Pro 思考算力。