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日期栏展示收录日期,历史补录归入原文日期。

  1. Baseten Blog62

    NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL 在 Baseten 上线

    NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL 在 Baseten 上线,把视觉理解、推理和工具调用整合进一个模型,可读取文档、图像、应用界面和视频。

    推荐理由:NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL 在 Baseten 上线,给出多模态能力与文本推理基准对比,可据此判断是否适配文档与视频类智能体。

  2. NVIDIA Blog78

    从数据中心到桌面:NVIDIA 扩展 Nemotron 家族,推出最高效的 Super VL 与 Bolt 模型

    NVIDIA 发布 Nemotron 3.5 Super VL,一个 1200 亿参数的开放模型,面向常驻智能体任务,号称同类中速度最快、准确率最高;同时推出两款边缘模型 Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B 24GB 和 Bolt E4B 4GB。

    推荐理由:NVIDIA 一次放出三款覆盖数据中心到端侧的开放模型,并给出可后训练与本地部署的路径。

  1. Google DeepMind78

    Google DeepMind 负责任且安全地开发 Gemini 4 Argon

    Google DeepMind 发布 Gemini 4 Argon,并开始广泛推送,同时扩大 Fairwind Program 覆盖更多可信网络安全防御者。该模型在模拟网络攻击场景中解决全部 12 个端到端任务,上一代为 5 个;在 Gray Swan 间接提示注入基准上,15 次自适应攻击的成功率降至 0.7%。

    推荐理由:官方披露 Gemini 4 Argon 在网络安全与生物风险上的防护设计,可了解前沿模型安全部署的具体做法。

  2. Liquid AI Blog74

    原文发布

    LFM2.5-24B-A2B:为快速端侧智能体打造

    Liquid AI 发布 LFM2.5-24B-A2B,一个 24B 参数、每 token 仅激活 2B 的推理模型,面向端侧快速私有智能体,是 LFM2.5 系列中最大也是最后一款。

    推荐理由:官方给出端侧智能体的速度、基准与部署入口,可据此判断本地 Agent 的可行边界。

  3. Google Blog · AI90

    Gemini 4 Argon:为解决最棘手问题而打造

    Google 发布 Gemini 4 Argon,即日起通过 Gemini API、AI Studio、Google Antigravity 以及 Gemini 应用和 Search 的 AI Mode 向开发者、企业和订阅用户开放,入门价每百万输入 token 2 美元、输出 token 10 美元,缓存输入享 95% 折扣。

    推荐理由:官方给出 Argon 在编码、科研与安全对齐上的具体案例和定价,可据此判断前沿模型的能力边界。

  1. Meta Newsroom · AI82

    Meta 发布 Muse Wonder 与 Muse Wonder Full:面向智能体的前沿模型

    Meta 发布 Muse Wonder 系列模型 Muse Wonder 和 Muse Wonder Full,称其为目前能力最强的模型,在个人与专业智能体任务上达到 SOTA,覆盖法律、金融、健康等领域及前沿编码能力。

    推荐理由:Meta 公布 Muse Wonder 系列在智能体任务上的能力与安全训练取向,可了解其面向个人与专业场景的定位。

  1. AWS Machine Learning Blog66

    Claude Haiku 5.5 在 AWS 上线

    AWS 宣布 Claude Haiku 5.5 在 Amazon Bedrock 和 Claude Platform on AWS 上线。

    推荐理由:原文给出 Haiku 5.5 在 Bedrock 上的能力定位、成本变化和与 Opus 5.5 的分工方式,便于判断何时选用。

  1. OpenAI Deployment Safety80

    GPT-6 Sol 与 GPT-6 Luna:2026 年 10 月更新

    OpenAI 发布 GPT-6 Sol 与 GPT-6 Luna 的 2026 年 10 月更新,两者在生物与化学领域被列为 High capability。

    推荐理由:官方披露 GPT-6 Sol 与 Luna 在生物化学与网络安全安全评测上的表现,可与上一代模型对照。

  2. Claude · 应用发布说明71

    Claude Haiku 5.5 发布,Max 和 Team 套餐新增每月 API 额度

    Anthropic 发布 Claude Haiku 5.5,称其为已发布的小模型中价格最低、速度最快且能力最强的一款,面向高并发、成本敏感的任务。

    推荐理由:官方发布说明同时给出新小模型定位与 Max、Team 套餐的 API 额度入口,便于判断成本与接入方式。

  3. Liquid AI Blog66

    Open d1:面向文本、视觉与音频的端侧决策模型

    Liquid AI 发布 d1-3B 和 d1-omni-600M 两款开放权重决策模型,均已在 Hugging Face 上线。

    推荐理由:官方给出两款开放权重决策模型的基准、延迟与架构细节,可据此判断端侧实时决策的可用边界。

  4. Artificial Analysis78

    Anthropic 发布 Claude Haiku 5.5

    Anthropic 发布 Claude Haiku 5.5,在 Artificial Analysis 智能指数上得分 43,比上一代 Haiku 发布一年后提升 26 分。

    推荐理由:第三方评测给出 Haiku 5.5 的智能指数、分层定价与 token 消耗对比,可据此判断小模型性价比。

  5. Google DeepMind71

    EmbeddingGemma 2:一个开放、轻量的多模态嵌入模型

    Google DeepMind 发布 EmbeddingGemma 2,一个基于 Gemma 4 架构、740M 参数的开源多模态嵌入模型,采用 Apache 2.0 许可,将文本、图像、音频、视频映射到统一嵌入空间。

    推荐理由:EmbeddingGemma 2 把文本、图像、音频、视频统一进一个 740M 端侧嵌入模型,读者可据此判断本地多模态检索的可行边界。

  1. Artificial Analysis71

    Mistral 发布 Mistral Large 4,法国拥有美中之外最智能的模型

    Mistral 发布 Mistral Large 4 研究公开预览版,在 Artificial Analysis Intelligence Index 上得分 38,与 GPT-6 Luna(max,38)和 DeepSeek V4.1 Flash(max,39)相当,成为美中之外最智能的模型。

    推荐理由:Mistral Large 4 的评测数据与定价对比,可看出美中之外最强模型的性能位置和成本代价。

  1. Reflection Blog76

    Reflection 发布 501B 开放权重模型 Beam

    Reflection 发布首个开放权重模型 Beam,这是一个总参数 501B、激活 23B 的稀疏 MoE 模型,面向编码、推理和智能体任务。Beam 在 23.8 万亿 token 上预训练,并用 10.5K 块 NVIDIA GB300 GPU 进行了 4 周高算力 RL 训练,生成超过 1 亿次 rollout。

    推荐理由:Reflection 公开 Beam 的 501B MoE 架构与高算力 RL 训练细节,可据此了解开放权重模型在编码与智能体方向的最新进展。

  2. Liquid AI Blog78

    Liquid AI 发布 d1 决策模型,新增视觉支持

    Liquid AI 发布首个决策模型 d1,在文本基础上新增图像输入,可在 console.liquid.ai 和 d1 Playground 试用。d1 接收文本、图像或两者以及一个或多个问题,一次前向传播直接返回概率而不生成 token,文本决策耗时 200 到 300 ms,支持 Noul、Choice、Score 三类问题。

    推荐理由:d1 把决策建模成一次前向的概率输出,并给出与 GPT-6.1 Sol、Claude Opus 5.5 的成本与延迟对比,可据此判断这类模型适合替换哪些 LLM 调用。

  1. Google DeepMind82

    Gemini 4 Argon:我们前沿智能的新时代

    Google DeepMind 发布前沿模型 Gemini 4 Argon,先通过 Fairwind Program 向受信任的网络安全防御者开放,随后逐步扩展至开发者、企业和消费者。

    推荐理由:官方给出 Gemini 4 Argon 的定价、1M 输出上限与多项基准成绩,可据此判断前沿模型在长程工程与安全防御上的进展。

  1. Google DeepMind62

    Google DeepMind 推出 SynthID Bio,为 AI 生成蛋白质加水印

    Google DeepMind 推出 SynthID Bio,将水印技术用于合成生物学,把不可感知的签名嵌入生物代码,使其在数字模型和合成出的实体蛋白质上均可验证,同时保持生物功能。

    推荐理由:Google DeepMind 把水印技术引入合成生物学,读者可了解 AI 生成蛋白质的可验证溯源思路及其生物安全意义。

  2. Artificial Analysis62

    韩国 AI 实验室 Upstage 发布 Solar Mini 4

    韩国 AI 实验室 Upstage 发布专有推理模型 Solar Mini 4,在 Artificial Analysis Intelligence Index 上得分 24,官方称其 35B 总参数、3B 激活参数,在 3B 以下激活参数模型中创下新的帕累托最优点。

    推荐理由:通过 Intelligence Index 与参数、成本、token 消耗的对比,读者可判断小激活参数推理模型的实际性价比。

  1. Microsoft Research62

    微软研究院推出 Quine:面向生物学复杂性的 AI 研究系统

    微软研究院推出 Quine,一个面向生物学复杂性的 AI 研究系统,由生物学世界模型和连接模型、科学工具、文献与实验人员的交互式 harness 两部分组成。该系统与 Broad Institute 合作用于胰腺导管腺癌研究,预测并优先排序数千种化合物,最高排名的化合物在湿实验中产生了最大的经典到基底细胞状态转变,整个筛选到候选验证过程仅用一个周末。

    推荐理由:微软研究院公开 Quine 的生物学世界模型与实验闭环设计,并给出胰腺癌化合物筛选的湿实验验证结果。

  2. OpenAI Deployment Safety70

    GPT-6 Astra 系统卡增补:GPT-6.1 Sol

    OpenAI 发布 GPT-6 Astra 系统卡增补文件,说明 GPT-6.1 Sol 沿用 GPT-6 Astra 的数据与训练方式。该模型在生物与化学领域被列为 High capability,报告结果未越过 Critical 阈值;在生物拒绝评估中严重与两用类别表现与 GPT-6 Sol 相当,但拒绝更少的良性提示。

    推荐理由:GPT-6 Astra 系统卡增补文件,披露 GPT-6.1 Sol 在生物化学与网络安全能力评估中的分级与拒绝表现。