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AIHot · Featured

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Gemini Omni 1.1 Flash 发布,为开发者提供更强生成式视频控制

Gemini Omni 1.1 Flash lets you build with more control

Google 推出 Gemini Omni 1.1 Flash,为开发者提供更强的生成式视频控制能力。新模型支持场景扩展(可分析最多 10 秒先前上下文,以 10 秒为增量累计延长至 40 秒)、指定首尾帧生成平滑过渡,以及 4K 高清输出。

Google DeepMind:Blog(RSS)·
Models71

唐杰宣布GLM-5.3 Flash AA登顶OpenRouter

Ox Alpha = GLM-5.3 Flash AA = 57 , 1/100 frontier price, Powered by pure Chinese chips. Delivered…

Ox Alpha = GLM-5.3 Flash AA = 57,以1/100的前沿价格, 由纯国产芯片驱动。在OpenRouter上实现了近20%的周token份额(第一)。 感谢大家的支持。

X:唐杰(@jietang)·
Models63

GlucoFM:面向连续血糖监测的基础模型

GlucoFM: Foundation model for continuous glucose monitoring

Google Research 推出 GlucoFM,一款轻量级自监督 CGM 基础模型,采用双流设计分别建模缓慢血糖趋势与短期波动。在四个队列、七项临床预测任务的 14 项评估中,其 PR-AUC 较最优 GluFormer 变体平均高出 5.8 个百分点,并在 PPGR 预测中取得最低 MAE。模型在 109,066 小时无标注 CGM 数据上预训练,具备跨数据集迁移与少样本适应能力。

Google Research:Blog(网页)·
Models68

Gemini 3.5 Transcribe 发布:面向实时语音交互的高精度语音转文本模型

Intelligent transcription with Gemini 3.5 Transcribe

Google DeepMind 推出 Gemini 3.5 Transcribe 语音转文本模型,支持流式与非流式两种 API。据 Artificial Analysis 评测,其流式与非流式平均词错率分别为 4.0% 和 2.6%,支持超 85 种语言、自定义词汇及最多三人说话人识别。

Google DeepMind:Blog(RSS)·
Models84

Qwen3.8-Flash 开源,Qwen4 架构预览

API is live on QwenCloud: https://www.qwencloud.com/models/qwen3.8-flash 🙌Let's build something!

通义千问发布 Qwen3.8-Flash,一款多模态 MoE 模型,作为 Qwen4 架构的早期预览并开放权重。该模型总参数 125B,每 token 仅激活 6B,训练成本仅为 Qwen3.7-Plus 的 1/9,性能全面超越后者。生产版 API 定价 $0.16/1M 输入 tokens 和 $0.47/1M 输出 tokens,原生上下文 262K,可扩展至 1M。

X:通义千问 / Qwen (@Alibaba_Qwen)·
Models83

GLM-5.3-Flash 开源:320B 总参数、AA 指数 57 分,定价为 Opus 4.8 的 1/40

GLM-5.3-Flash:前沿智能进入普惠时代

智谱上线并开源 GLM-5.3-Flash(320B-A18B),这是 GLM-5 系列首个原生多模态模型,AA 综合智能指数 57 分,与 Claude Opus 4.8 持平。其定价为 GLM-5.3 的 1/10,限时折扣内为 Opus 4.8 的 1/40,并已接入 ZCode 等平台开放 API 调用。该模型采用稀疏注意力与线性注意力混合架构,推理服务已跑在国产芯片集群上。

公众号:智谱(GLM)·
Models74

GLM-5.3-Flash:前沿智能进入普惠时代

GLM-5.3-Flash:前沿智能进入普惠时代

智谱上线并开源GLM-5.3-Flash(320B-A18B),这是GLM-5系列首个原生多模态模型,在AA综合智能指数取得57分,与Claude Opus 4.8持平。其定价为GLM-5.3的1/10(限时1/20),为Opus 4.8的1/40,并首次在大规模流量中由国产芯片集群提供算力支持。模型已接入ZCode等平台,同步开放API调用。

智谱:研究(网页内嵌数据)·
Models81

通义千问发布 Qwen3.8-Flash,多模态 MoE 模型,Qwen4 架构早期预览

⚡Meet Qwen3.8-Flash, a multimodal MoE and an early preview of the Qwen4 architecture, now open-weigh…

通义千问发布 Qwen3.8-Flash,一款多模态 MoE 模型,也是 Qwen4 架构的早期预览,现已开放权重。该模型总参数量 125B,每 token 仅激活 6B,原生上下文 262K,可扩展至 1M;训练成本仅为 Qwen3.7-Plus 的 1/9,并在编码和办公任务上表现更优。

X:通义千问 / Qwen (@Alibaba_Qwen)·
Models83

Qwen3.8-Flash-Next 开源:Qwen4 架构早期预览

Qwen3.8-Flash-Next: A New Architecture, Towards Ultimate Cost-Efficiency

通义千问开源 Qwen3.8-Flash-Next,一款多模态 MoE 模型,也是 Qwen4 架构的早期预览。该模型采用 GDN + QSA 混合注意力等四项升级,总参数 125B,每 token 激活 6B,训练成本约为 Qwen3.7-Plus 的 1/9,编码与办公任务能力更强。

Qwen:Blog Retrieval(API)·
Models67

腾讯混元将端侧翻译模型 Hy-MT2-1.8B 压缩至 440MB,已落地哔哩哔哩直播弹幕翻译

3.3GB 压到 440MB,混元极低 bit 翻译模型跑进直播弹幕

腾讯混元将端侧翻译模型 Hy-MT2-1.8B 通过 2-bit 与 1.25-bit 量化方案压缩至 574MB 和 440MB,翻译质量几乎无损,在 FLORES-200 上优于 Microsoft Translator 等商业 API。该模型已联合英特尔完成 x86 适配,并在哔哩哔哩直播弹幕实时翻译中落地,单条弹幕翻译耗时 500~800ms。

公众号:腾讯混元·
Models73

WeatherNext 预测气旋:提前五天预警五级飓风

https://x.com/i/article/2092249927812337664

Google AI 发布 WeatherNext 气旋预测模型,可同时预测风暴路径、强度和规模,比现有系统多提供一整天的预警时间。该模型在 2025 飓风季实战测试中,提前五天预测飓风 Melissa 在牙买加的五级登陆,系美国国家飓风中心首次实时使用 AI 模型。模型单场风暴可生成多达 1000 次模拟,代码与权重已开源。

X:Google AI (@GoogleAI)·
Models59

GPT-5.6 登陆 Kiro,为开发者提升性价比

Advancing price-performance for developers with GPT-5.6 in Kiro

GPT-5.6 模型家族现已登陆软件开发智能体 Kiro,包含 Sol、Terra 和 Luna 三款模型。在 Terminal-Bench 2.1 测试中,GPT-5.6 Terra 在 Kiro 内完成任务成本降低约 82%。该更新由 OpenAI 与 AWS 合作优化,旨在以更少迭代和更高 token 价值帮助开发者产出更高质量的代码。

OpenAI:官网动态(RSS · 排除企业/客户案例)·
Models69

面壁智能 OpenBMB 推出 MathForm,面向 Lean 4 数学自动形式化的开源框架、数据集与模型

🧮 Introducing MathForm, an open-source framework, dataset, and model for mathematical autoformaliza…

面壁智能 OpenBMB 推出 MathForm,一个面向 Lean 4 数学自动形式化的开源框架、数据集与模型。其 FormalVerse 数据集含 367K+ 已验证示例;在匹配 100K 预算下,基于其训练的模型 Consistency Check 达 60.32%,优于 FineLeanCorpus(46.53%)与 NuminaMath-LEAN(41.49%)。

X:面壁智能 OpenBMB (@OpenBMB)·
Models67

DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp 发布

DeepSeek 上线实验性多模态视觉理解模型 DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp,可通过设置 model='deepseek-v4-flash-vision-exp' 在 API 平台访问。

DeepSeek:API 更新日志·
Models73

DeepSeek 上线多模态视觉理解模型 V4-Flash-Vision-Exp

V4-Flash-Vision-Exp 上线,开启多模态 API 服务

DeepSeek 上线多模态视觉理解模型 V4-Flash-Vision-Exp,纯文本能力与 V4-Flash 正式版持平,多模态 Agent 能力接近 Opus-4.8。该模型通过 API 提供,图片按 token 计费,一张最多占 384 tokens,价格与 V4-Flash 一致。同期上线的 Files API 免费,支持图片上传后通过 file_id 复用。

公众号:DeepSeek(深度求索)·
Models61

Hugging Face 发布 LFM2.5 系列 DSpark 草稿模型,推理速度最高提升 3.18 倍

Up to 3.2x Faster Inference with LFM2.5-DSpark

Hugging Face 发布 LFM2.5 系列三款模型的 DSpark 草稿模型检查点,通过投机解码在不改变输出质量的前提下,GPU 吞吐最高提升 3.18 倍,端侧最高 2.87 倍。草稿模型约 300M 参数,LFM2.5-2.6B 函数调用延迟平均降低 57%,已开源支持 llama.cpp 和 SGLang。

Hugging Face:Blog(RSS)·
Models68

Ling-3.0 tiny & flash Base Models 正式开源

蚂蚁百灵开源 Ling-3.0-tiny-base 与 Ling-3.0-flash-base,并同步开放预训练、中期训练及 WSM 合并等共 6 个 checkpoints。tiny-base 总参数 7.9B、激活参数 1.3B,flash-base 总参数 124B、激活参数 5.1B,均采用统一训练方案,适合持续预训练、监督微调、偏好优化及强化学习后训练等场景。

公众号:蚂蚁百灵(Ling)·
Models64

Liquid AI 发布 LFM2.5 系列 QAD Q4_0 量化检查点,恢复 97% 精度损失

LFM2.5 Q4\_0 Checkpoints from Quantization-Aware Distillation

Liquid AI 发布基于量化感知蒸馏(QAD)训练的 LFM2.5-230M、350M、1.2B-Instruct 和 2.6B 四款 Q4_0 GGUF 检查点,在保持原生 Q4_0 内存与速度的同时,恢复 BF16 平均精度损失的 97%。

Hugging Face:Blog(RSS)·
Models72

MOSS-VL技术报告:将实时交互作为一等能力的开源视觉语言模型家族

MOSS-VL Technical Report

MOSS-VL是一个将实时交互(边感知边说话)作为一等能力的开源视觉语言模型家族,通过门控交叉注意力让语言解码器在生成时同步处理视觉输入。MOSS-VL-Realtime在四个流式基准中平均成绩居开源模型之首(三项第一、一项第二),在OmniMMI Proactive Alerting上以66.0分大幅领先最佳基线(37.5分)。

HuggingFace Daily Papers(社区热门论文)·
Models66

Gemini 3.7 Flash 全面上线 Pro 与 Ultra 用户

Gemini 3.7 Flash is now available to all Pro and Ultra users in Gemini chat. This model update deli…

Gemini 3.7 Flash 现已向 Gemini 聊天中的 Pro 和 Ultra 用户开放。该模型更新提升了多步骤任务的推理与准确性,如智能整合数十个文件和邮件为一份主文档。同时,Gemini Spark 也已运行于 3.7 Flash,通过改进对 Google Workspace 应用的工具调用,让个人 AI 智能体更精准。

X:Gemini (@GeminiApp)·
Models71

通义千问开源 Qwen3.8 系列模型

We promised open weights for Qwen3.8. Now, time to meet them! 🎉 ⚡ Qwen3.8-27B: - A native multimod…

通义千问兑现承诺,开源 Qwen3.8 系列模型。其中 Qwen3.8-27B 为原生多模态稠密模型,仅 27B 参数即全面超越 Qwen3.7-Plus,原生支持 262K 上下文,可通过 YaRN 扩展至 1M tokens,采用 Apache 2.0 许可。Max 级 Qwen3.8-2.4T-A95B 的开放权重也已同步发布。

X:通义千问 / Qwen (@Alibaba_Qwen)·
Models79

dots3-note Preview 开源:280B 参数轻量模型,主打长程智能体与多模态推理

dots3-note Preview:迈向服务真实生活的长程智能体,坚定的第一步

小红书技术开源 dots3-note Preview,这是 dots3 系列最轻量模型,总参数 280B、激活参数 16B,支持 512K 上下文及文本、视觉、语音多模态理解,并针对复杂推理和长程 Agent 任务优化。

公众号:小红书技术(dots.llm)·
Models73

GLM-5.3 发布:编程能力开源第一,并涌现网络安全能力

GLM-5.3:前沿编程能力与涌现的网络安全能力

智谱发布GLM-5.3,基于与GLM-5.2相同的基座,通过极致后训练Scaling提升智能上界,编程能力较前代提升50%,在Terminal Bench 3.0等公开基准中取得开源第一。模型在白盒代码审查等安全任务中表现持平Mythos 5,并在CyberGym测试中得分84.5%。GLM-5.3即日起上线ZCode、AutoClaw等工具,API很快上线,完整模型权重将在两周内开源。

智谱:研究(网页内嵌数据)·
Models73

GLM-5.3 发布:编程能力开源第一,并涌现网络安全能力

GLM-5.3:前沿编程能力与涌现的网络安全能力

智谱发布GLM-5.3,基于与GLM-5.2相同的基座,通过极致的后训练Scaling提升智能上界,编程能力较前代提升50%,在Terminal Bench 3.0等公开基准中取得开源第一,并接近Claude Fable 5。模型在白盒代码审查等安全任务中表现持平Mythos 5,在CyberGym测试中得分84.5%。模型权重将在两周后开源,即日起上线ZCode、AutoClaw等工具。

公众号:智谱(GLM)·
Models65

DeepSeek V4 Pro 登陆硅基流动,1M 上下文

This time, it's official. DeepSeek V4 Pro just landed. 🚀 @deepseek_ai DeepSeek-V4-Pro-0813 is now l…

DeepSeek-V4-Pro-0813 正式上线硅基流动 SiliconFlow,提供 Day-0 支持,具备 1M 上下文窗口及低/高/最大三档推理强度,更侧重编码、工具调用与智能体工作流,仍保持 MIT 开源协议。定价为输入 $1.32/M、输出 $3.96/M、缓存命中 $0.44/M。同系列 DeepSeek-V4-Flash-0731 则面向追求速度与成本效益的日常生产场景。

X:硅基流动 SiliconFlow (@SiliconFlowAI)·
Models63

MiniMax Music 3.0 发布:新一代开源权重、生产级全能音乐模型

MiniMax Music 3.0: Next-Generation Open-Weights, Production-Ready & Versatile Music Model

MiniMax 推出 Music 3.0,新一代音乐生成模型,可根据创意概念和可选歌词一次性完成整首歌的作曲、编曲、演奏与制作,最长支持五分钟。

MiniMax:Blog(网页)·
Models73

DeepSeek-V4-Pro 正式版上线

DeepSeek 发布 V4 Pro 正式版,已同步在 APP、网页端和 API 更新上线,用户可在 APP 或网页端选择"专家模式"使用。正式版增强 Agent 能力,API 原生支持 OpenAI Responses API 格式并适配 Codex。

公众号:DeepSeek(深度求索)·
Models81

DeepSeek-V4-Pro 正式版上线,Agent 能力大幅增强

DeepSeek-V4-Pro 更新

DeepSeek-V4-Pro 正式版已在 APP、网页端和 API 同步上线,模型名设为 deepseek-v4-pro 即可使用。其 Agent 能力显著提升,HLE (wo/w tools) 达 42.7/60.0,Terminal Bench 2.1 为 87.9。

DeepSeek:API 更新日志·
Models66

微软首发自研推理模型MAI-Thinking-1

Our first reasoning model, MAI-Thinking-1, is built from scratch. Now available in Microsoft Foundry…

我们的首个推理模型 MAI-Thinking-1 从零开始构建,现已在 Microsoft Foundry 上线。为团队点赞!更多详情如下。

X:Mustafa Suleyman(Microsoft AI CEO) (@mustafasuleyman)·
Models56

Grok 4.6 发布:智能、快速且性价比高

Grok 4.6 is now out 🚀🚀🚀 Smart, fast & amazing bang for buck!

Grok 4.6 现已推出 🚀🚀🚀 智能、快速,性价比惊人!

X:Elon Musk (@elonmusk, xAI)·
Models70

Cursor 与 SpaceXAI 联合发布 Grok 4.6

Introducing Grok 4.6

Cursor 与 SpaceXAI 今日发布 Grok 4.6,重点强化长时运行智能体与交互式视觉任务,在多项智能体编程与知识工作基准上达到前沿水平,并在 Artificial Analysis Intelligence Index 上追平 GPT-5.6 Sol。

Cursor Blog·
Models77

xAI 发布 Grok 4.6,强化长时运行智能体能力

Introducing Grok 4.6

xAI 今日发布 Grok 4.6,在 Grok 4.5 基础上重点强化长时运行智能体及更复杂的交互式与视觉工作能力。该模型在多项智能体编码与知识工作基准上达到前沿水平,在 Artificial Analysis Intelligence Index(九项基准综合分)上追平 GPT-5.6 Sol。

xAI:News(网页)·
Models74

SGLang 宣布 Day-0 支持 NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning

Blog SGLang Adds Day-0 Support for NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning SGLang is excited to announce Day-0 support for NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning, a customizable open model built to power always-on agents across local systems, the edge, the datacenter, and the cloud. … NVIDIA Nemotron Team and SGLang Team

SGLang 宣布对 NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning 提供 Day-0 支持,该开源模型为 30B 总参数、3B 激活参数的混合专家架构,支持最长 1M token 上下文,可从 Hugging Face 下载 BF16 和 NVFP4 权重。模型支持 MTP、DFlash、DSpark 三种投机解码技术,并可通过 OpenAI 兼容 API 接入智能体工作流。

LMSYS:Blog(Chatbot Arena 团队)·
Models76

NVIDIA 推出 Nemotron 3.5 Lightning,加速本地智能体任务

NVIDIA and Local AI Community Fuel Open Source Models and Intelligent Agents

NVIDIA 发布 Nemotron 3.5 Lightning,一款可定制的开源 30B 混合专家(MoE)模型,专为常驻智能体设计。相比同类开源模型,其 token 生成速度最高提升 4 倍,任务完成时间缩短 30%。该模型采用开放权重,支持用户微调以匹配特定任务,并可在 RTX PC、DGX Spark 及 Jetson 等设备上运行。

NVIDIA Blog(RSS)·
Models75

Ling-3.0-tiny 正式开源:1.3B 激活参数如何进入真实任务

Ling-3.0-tiny 正式开源:让 1.3B 激活参数,进入真实任务

蚂蚁百灵开源 Ling-3.0-tiny,一款总参数 7.9B、每 Token 仅激活 1.3B 参数的原生混合推理模型,同步提供 BF16、FP8 和 INT4 三个版本。

公众号:蚂蚁百灵(Ling)·
Models72

Ling-3.0-tiny 正式开源:1.3B 激活参数如何进入真实任务

Ling-3.0-tiny 正式开源:让 1.3B 激活参数,进入真实任务

蚂蚁百灵开源 Ling-3.0-tiny,一款总参数 7.9B、推理时仅激活 1.3B 参数的原生混合推理模型,同步提供 BF16、FP8 和 INT4 三个版本。

公众号:蚂蚁百灵(Ling)·
Models72

Meta 发布开源模型 Muse Glimmer:30B 参数、Apache 2.0 许可

Introducing Muse Glimmer

Meta 推出全新 30B 参数开源模型 Muse Glimmer,采用 Apache 2.0 许可。该模型主打端到端智能体任务完成、可靠工具调用与多步推理,在 DeepSearch QA、MCP-Atlas、τ-Bench 和 SWE-Bench 等基准上表现强劲。Muse Glimmer 同时具备视觉能力,LM Studio 版本体积为 18.16 GB。

Simon Willison 博客·
Models78

Meta 开源 Muse Glimmer,Apache 2.0 首秀

Meta returns to open weights: Muse Glimmer, its first open-weights release since Llama 4, scores 35 …

Meta 发布开源模型 Muse Glimmer,这是其自 Llama 4 以来首个开源权重模型,30B 参数,在 Artificial Analysis 智能指数上得分 35,也是 Meta 首个采用 Apache 2.0 许可的模型。

X:Artificial Analysis (@ArtificialAnlys)·
Models72

SGLang 为 Muse Glimmer 提供 Day-0 支持,针对本地智能体工作流优化推理

Blog SGLang Adds Day-0 Support for Muse Glimmer, a Multimodal Model Built for Local Agentic Workflows We're excited to partner with Meta Superintelligence Labs to bring Day-0 support for Muse Glimmer to SGLang, with dedicated optimizations tailored for high-performance inference of agentic workflows o… Meta Superintelligence Labs and the SGLang Team

SGLang 与 Meta Superintelligence Labs 合作,为 30B 参数多模态模型 Muse Glimmer 提供 Day-0 支持,该模型拥有 128k+ token 上下文窗口。

LMSYS:Blog(Chatbot Arena 团队)·
Models58

Meta 发布开源模型 Muse Glimmer

Introducing Muse Glimmer, an open-weight 30B-parameter model optimized for local, always-on agent wo…

推出 Muse Glimmer,一款开放权重、300 亿参数的模型,专为本地、常驻运行的智能体工作流优化。 与同尺寸领先模型相比,Muse Glimmer 在关键智能体用例和基准测试中表现出色,并设计为完全在消费级硬件(如 Mac 或配备高性能 GPU 的 PC)上运行。 秉承我们长期分享基础 AI 研究的传统,我们以宽松的 Apache 2.0 许可证发布模型权重。

X:AI at Meta (@AIatMeta)·
Models77

Scale AI 开源 Muse 系列模型

1/ big announcement today: we will be releasing an open weight version of muse spark 1.2 soon. we a…

1/ 今天有个重大消息:我们很快将发布 Muse Spark 1.2 的开源权重版本。 同时,我们还将发布 Muse Glimmer--一个 30B 参数的智能体模型,采用 Apache 2.0 协议开源权重。Muse Glimmer 可在 24GB 显存上运行,且不损失智能体可靠性。🧵

X:Alexandr Wang(Scale AI 创始人/Meta 首席 AI 官) (@alexandr_wang)·
Models55

OpenAI 推出 GPT-5.6-Cyber,面向授权漏洞研究的网络安全专用模型

Expanding Daybreak as the Cyber Defense Window Narrows

OpenAI 发布网络安全专用模型 GPT-5.6-Cyber,可通过 Daybreak Red 获取,用于授权的漏洞研究、漏洞验证和安全测试。该模型旨在应对网络防御窗口不断收窄的挑战,为安全研究人员提供专门工具。

OpenAI:官网动态(RSS · 排除企业/客户案例)·
Models75

NVIDIA 发布 NemotronLabs VoiceChat 11B:开源全双工语音模型,支持约 450 毫秒轮换与实时工具调用

NVIDIA Releases NemotronLabs VoiceChat 11B: An Open Full-Duplex Speech-to-Speech Model with ~450 ms Turn-Taking and Live Tool Calling

NVIDIA 发布开源端到端全双工语音对话模型 NemotronLabs VoiceChat 11B,在统一网络中完成流式语音理解与生成,实测轮换延迟 448 毫秒。该模型为首个支持对话中工具调用的开源全双工模型,通过独立输出通道及预置"保持"话术避免 API 执行期间冷场。权重与容器已公开,但仅限研究用途,需单张 80 GB 显存 GPU,目前无托管 API。

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