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#模型发布

今日 2 条
今天9月29日周二
  1. AWS Machine Learning Blog70

    Grok 4.7 上线 Amazon Bedrock,支持 500K 上下文与四级推理强度

    xAI 的 Grok 4.7 现已上线 Amazon Bedrock,提供 500K token 上下文窗口,支持 low、medium、high、xhigh 四级推理强度,可通过 Responses、Chat Completions 和 Converse API 调用。

    推荐理由:原文给出了模型能力、接入方式和成本控制要点,读者可据此判断如何在 Bedrock 上使用 Grok 4.7。

  2. AWS Machine Learning Blog78

    Claude Sonnet 5.5 上线 Amazon Bedrock

    AWS 宣布 Claude Sonnet 5.5 在 Amazon Bedrock 和 Claude Platform on AWS 上可用。该模型面向聚焦编码和知识工作,多数任务成本更低、速度更快,能完成功能或缺陷修复并对照需求检查结果,生成的文档和图表也更精致。

    推荐理由:原文给出了 Sonnet 5.5 的能力提升、适用场景和接入方式,读者可据此判断它适合哪些编码与知识工作负载。

9月28日周一
9月24日周四
  1. Hugging Face Blog60

    Liquid AI 发布 LFM2.5-VL-DSpark 草稿模型,加速视觉语言模型推理

    Liquid AI 发布 LFM2.5-VL-3B 的实验性 DSpark 草稿模型,通过投机解码在几乎不增加内存的前提下提升推理速度,解码加速最高达 3.13x(设备端)和 2.66x(H100),端到端提升最高 2.62x 和 2.27x。

    推荐理由:原文给出了解码加速倍数、内存开销和三种推理框架的接入方式,读者可据此评估端侧视觉模型的推理收益。

9月23日周三
  1. AWS Machine Learning Blog80

    Claude Opus 5.5 在 AWS 上线

    Claude Opus 5.5 现已在 Amazon Bedrock 和 Claude Platform on AWS 上线,是 Claude 5.5 系列的首个模型。相比 Opus 5,它用更少 token 完成任务,平均单任务成本更低,并首次配备生物、网络安全和 AI 开发领域的安全分类器。模型支持自适应思考,可通过 effort 控制推理量,适用于智能体编码和长文档知识工作。

    推荐理由:原文给出了新模型的效率、定价与安全分类器变化,读者可据此评估其在长任务和智能体编码场景的适用性。

9月16日周三
  1. NVIDIA Blog68

    NVIDIA Vera Rubin NVL72 在 MLPerf Inference v6.1 首秀中取得领先性能

    NVIDIA Vera Rubin NVL72 在 MLPerf Inference v6.1 首次提交中,Qwen3-VL 吞吐量比 GB300 NVL72 最高提升 3.7 倍,DeepSeek-R1 最高提升 2.5 倍。GB300 NVL72 在 288 GPU 规模下实现 99% 扩展效率,软件优化带来最高 1.6 倍性能提升。Nebius 等 19 家合作伙伴也提交了结果。

    推荐理由:原文给出 Vera Rubin NVL72 在 MLPerf 推理基准上的首秀成绩与对比数据,读者可据此评估新一代平台的推理性能与扩展效率。

9月9日周三
9月8日周二
9月3日周四
  1. Hugging Face Blog62

    Hugging Face 发布多模态编码器 NeoMME,260M 与 800M 两档开源

    Hugging Face 发布 NeoMME,一个 260M 和 800M 的多语言多模态编码器家族,用单一双向 Transformer 同时处理文本 token 和原始图像块,从零训练,不使用预训练视觉塔或因果语言模型。

    推荐理由:原文给出了模型架构、检索性能和压缩方案,读者可据此评估其在视觉文档检索中的适用性。

  2. Google DeepMind82

    Google DeepMind 发布 Gemini 3.8 Flash 与 3.8 Flash Cyber

    Google DeepMind 发布 Gemini 3.8 Flash 与 3.8 Flash Cyber,这是六周内第三个 Flash 版本,定价与 3.7 Flash 相同,为每百万输入 token 0.75 美元、每百万输出 token 3.75 美元。

    推荐理由:原文给出新模型在编码、推理和网络安全上的具体基准成绩与定价,读者可据此判断其相对前代和竞品的定位。

9月1日周二
  1. Google Research65

    Google 发布 TimesFM-3 多变量时序预测基础模型

    Google Research 发布 TimesFM-3,这是其时序基础模型家族的新一代版本,原生预训练用于多变量预测,参数量 3.3 亿,在超过 1 万亿时间点的真实与合成语料上完成预训练。

    推荐理由:原文给出了模型架构、参数量、评测排名和开放入口,读者可据此判断它相对单变量模型的提升幅度。

  2. Microsoft Research62

    微软发布 GigaPath-Flash 与 GigaTIME-Flash 高效病理基础模型

    微软研究院发布 GigaPath-Flash 与 GigaTIME-Flash,通过知识蒸馏将十亿参数编码器压缩为 22M 参数的 ViT-S 骨干,在保持约 97% 预测性能的同时将全切片分析计算量降低约 50 倍,空间蛋白组学预测提速约 6 倍、显存减少约 8 倍。两模型均以 Apache 2.0 协议开放权重,代码与权重已上架 Hugging Face,面向科研用途而非临床诊疗。

    推荐理由:原文给出了蒸馏压缩后的效率提升和开放权重入口,读者可据此评估病理基础模型在更大队列研究中的实用成本。

8月28日周五
8月27日周四
8月25日周二
  1. Hugging Face Blog75

    IBM 发布 Granite 4.2 推理模型家族:3B、8B、30B 三档开源

    IBM 发布 Granite 4.2 推理模型家族,包含 3B、8B、30B 三个尺寸,均基于 Granite-4.1 基座模型后训练而来,采用多阶段强化学习流水线,其中 8B 和 30B 额外经过智能体强化学习,可在真实沙箱环境中调用工具、编辑代码、操作终端和搜索网页。所有模型均支持思考与非思考模式切换、低努力思考模式及原生工具调用,以 Apache 2.0 协议开源。

    推荐理由:IBM 官方详解 Granite 4.2 推理模型家族的构建过程,读者可借此了解其多阶段强化学习与智能体训练的具体做法。

8月14日周五
8月12日周三
  1. Google DeepMind80

    Google DeepMind 发布手语转文本模型 SL2T,率先落地 Pixel 11

    Google DeepMind 发布大规模多语种手语转文本模型 SL2T,首次将手语 AI 带入消费产品,支持在 Pixel 11 的 Gboard 和 Live Transcribe 中实现美国手语(ASL)到英语的听写。模型基于超过 10 万小时、50 多种手语数据训练,在 FLEURS-ASL 基准上取得 70 BLEURT 的零样本成绩,并采用姿态关键点而非原始视频以保护隐私。

    推荐理由:原文给出了 SL2T 的训练规模、基准成绩和落地入口,读者可据此判断手语 AI 从实验室走向消费产品的实际进展。

8月10日周一
  1. Hugging Face Blog85

    Meta 发布开源多模态模型 Muse Glimmer-30B,主打本地智能体场景

    Meta 今日发布 Muse Glimmer,一个从 Muse 蒸馏到 30B 参数的多模态模型,专为本地智能体场景设计,采用 Apache 2.0 许可。模型由 2B 视觉编码器和 28B 文本解码器组成,支持图像、视频输入及多模态工具调用,并附带 DFlash 投机解码加速。

    推荐理由:原文给出架构细节、基准对比和本地部署路径,读者可据此评估它在端侧智能体场景的适用性。

8月6日周四
  1. Google DeepMind82

    Google DeepMind 开源 WeatherNext 模型,气旋预报精度提升一天

    Google DeepMind 在 Nature 发表论文并开源 WeatherNext 2 和 WeatherNext Cyclones 模型,其气旋预报精度达到 SOTA,平均比此前模型多出一天以上的提前量,相当于气象学约十年的进步。

    推荐理由:原文给出了模型精度提升、开源范围和实际应用案例,读者可以据此判断该模型对气象预报领域的具体价值。

8月4日周二
  1. Mistral AI70

    Mistral 发布 3B 开源多模态安全审核模型 Shieldstral

    Mistral 发布 Shieldstral,一个 3B 开源多模态安全审核模型,在文本安全上匹配最高 7 倍规模的模型,并在多模态审核上达到新 SOTA。它把内容审核建模为策略自适应问答,推理时用自然语言问题定义策略,无需重训即可统一审核文本和图像,返回校准的安全分数。模型以 Apache 2.0 开源,可在单张 16GB NVIDIA GPU 上运行。

    推荐理由:原文给出了把内容审核建模为策略自适应问答的思路,读者可以据此判断这种免重训的审核方式是否适合自身场景。

  2. Microsoft Research80

    微软开源 Orchard 智能体训练框架,Orchard-SWE 在 SWE-bench Verified 达 69.7%

    微软研究院开源 Orchard,一个面向可扩展智能体 AI 研究的框架,核心是 Kubernetes 环境服务 Orchard Env,支持软件工程、网页导航和个人助理三类智能体,并可直接在 Codex、OpenClaw 等真实部署 harness 中训练。

    推荐理由:原文给出了开源框架、三个训练配方和关键基准成绩,读者可据此判断小模型在真实部署环境中的训练路径是否可复用。

7月30日周四
  1. Google DeepMind75

    Google DeepMind 发布 Gemini Robotics ER 2 具身推理模型

    Google DeepMind 发布 Gemini Robotics ER 2,这是其最强大的具身推理模型,支持视频理解、任务编排和多机器人协作,可将动作执行交给任意底层 VLA 模型。

    推荐理由:原文给出了新模型的三大能力升级和公开开放入口,读者可据此判断它如何改变机器人任务编排与多机协作的开发方式。

  2. Google DeepMind55

    Google DeepMind 发布 Lyria 3.5 音乐生成模型

    Google DeepMind 发布新一代音乐生成模型 Lyria 3.5,今日在 Google Flow Music 中上线。新版本在音乐性、歌词、人声和创作控制四方面提升:支持更自然丰富的旋律结构、更高品质的歌词生成、更具表现力和情感的人声,并允许用户更轻松地控制输出节奏和时长。

7月28日周二
7月21日周二
7月17日周五
7月15日周三
  1. Hugging Face Blog82

    Thinking Machines 发布开源多模态模型 Inkling 及 Inkling-Small

    Thinking Machines 在 Hugging Face 发布开源多模态模型 Inkling,约 1T 参数、支持 1M 上下文,原生接受图像、文本和音频输入,具备智能体能力,并提供 BF16 和 NVFP4 变体。

    推荐理由:原文给出了 Inkling 的架构细节、部署配置和基准表现,读者可以据此判断它作为开源多模态模型的定位与可用性。

7月8日周三
  1. Mistral AI62

    Mistral AI 发布 Robostral Navigate 具身导航模型

    Mistral AI 发布 Robostral Navigate,一个 8B 参数的具身导航模型,仅用单个 RGB 摄像头即可让机器人自主导航,在 R2R-CE 验证 unseen 上取得 76.6% 成功率,超过使用深度或多摄像头的最佳系统 4.5 个点。模型完全在模拟环境中训练,通过指向式导航和在线强化学习(CISPO)持续改进,可运行于轮式、腿式和飞行机器人。

    推荐理由:原文给出了单摄像头导航模型在 R2R-CE 上的成绩和训练方法,读者可据此判断它相对多传感器方案的效率优势。

7月2日周四
  1. Mistral AI82

    Mistral 发布 Leanstral 1.5,6B 激活参数开源模型在形式化验证上刷新多项基准

    Mistral 发布 Leanstral 1.5,一款 Apache-2.0 许可、总参数 119B 但仅 6B 激活的开源模型,在 miniF2F 上达到 100%,解决 PutnamBench 587/672 题,并在 FATE-H(87%)和 FATE-X(34%)上取得新 SOTA。

    推荐理由:原文给出了基准成绩、成本对比和真实代码库找 bug 的案例,读者可据此判断它在形式化验证上的实用程度。

6月30日周二
  1. Google Research77

    Google 发布 TabFM:面向表格数据的零样本基础模型

    Google Research 发布 TabFM,一个面向表格数据分类与回归的零样本基础模型,将表格预测重构为上下文学习问题,无需手动训练、调参和特征工程。模型采用交替行列注意力、行压缩和 ICL 混合架构,完全在数亿个合成数据集上训练,在 TabArena 基准上覆盖 38 个分类和 13 个回归数据集。

    推荐理由:原文给出了模型架构、训练方式和在 TabArena 上的评测结果,读者可据此判断零样本表格预测的实际能力。

6月11日周四
  1. Google DeepMind79

    Google DeepMind 发布开源扩散模型 DiffusionGemma,推理速度最高提升 4 倍

    Google DeepMind 发布实验性开源模型 DiffusionGemma,采用文本扩散技术并行生成整块文本,在专用 GPU 上推理速度最高提升 4 倍,单张 NVIDIA H100 上每秒可生成 1000+ token。该 26B MoE 模型推理时仅激活 3.8B 参数,量化后适配 18GB 显存,面向内联编辑、代码填充等速度敏感的本地交互场景,但整体输出质量低于标准 Gemma 4。

    推荐理由:原文给出了速度提升、硬件门槛和适用场景,读者可据此判断它适合哪些本地交互工作流。

6月9日周二
  1. Google DeepMind80

    Google DeepMind 发布 Gemini 3.5 Live Translate 语音翻译模型

    Google DeepMind 发布 Gemini 3.5 Live Translate,这是最新的音频模型,支持 70 多种语言的近实时语音到语音翻译,能保留说话者的语调、节奏和音高,并连续生成语音而非逐轮等待。

    推荐理由:原文给出了新模型的连续语音翻译能力、覆盖语言数和各产品入口,读者可据此判断它如何改变跨语言实时沟通。

5月22日周五
  1. Mistral AI80

    Mistral 发布 Mistral Medium 3.5,并推出云端远程编码智能体

    Mistral 发布旗舰模型 Mistral Medium 3.5,这是一个 128B 稠密模型,拥有 256k 上下文窗口,采用修改版 MIT 许可开放权重,可在最少四张 GPU 上自托管,SWE-Bench Verified 得分 77.6%。

    推荐理由:原文给出了新模型的规模、价格和开放权重,读者可以据此判断它是否适合自托管或接入现有编码工作流。