仁黃仁勳在 Dreamforce 發表主題演講：“現在我們可以知曉一切，做到一切”
Salesforce 推出了首個 CRM 推理模型 Koa，該模型基於 NVIDIA Nemotron 3 Super 構建並使用 NVIDIA NeMo 工具鏈進行訓練。
#模型釋出
RSS 訂閱#模型釋出
RSSNVIDIA BlogAI 評分4949 Google DeepMind精選AI 評分6666 Google DeepMind 釋出 Gemini 3.8 Live 與 3.8 Live Extended Thinking 語音模型
Google DeepMind 推出 Gemini 3.8 Live 與 Gemini 3.8 Live Extended Thinking 兩款先進的即時對話模型，帶來並行推理與近即時語音互動升級。
推薦理由：Google DeepMind 推出了 Gemini 3.8 Live 與 3.8 Live Extended Thinking，通過並行推理與近即時語音互動能力在多項語音基準測試中表現突出，讀者可藉此評估其在複雜語音智慧體開發和企業級工作流中的應用潛力。
NVIDIA Blog精選AI 評分7272 NVIDIA 釋出 Vera Rubin 架構與 DSX 平臺，展示 AI 工廠能效與吞吐量提升
NVIDIA 在 AI Infra Summit 上釋出了 Vera Rubin 架構與 DSX 平臺，其中 Vera Rubin NVL72 系統在 MLPerf Inference v6.1 預覽測試中展現出顯著的吞吐量優勢。多項生態合作與基準測試顯示，新平臺通過電源最佳化和軟體協同，大幅提升了每瓦 tokens 產出與 agentic ワークロード的執行效率。
推薦理由：原文公佈了 Vera Rubin 架構在多個基準測試中的效能表現，讀者可以據此評估新一代 AI 基礎設施在能效和吞吐量上的提升幅度。
Vercel Blog精選AI 評分7878 Gemini 3.8 Live 模型現已可於 AI Gateway 使用
Gemini 3.8 Live 及 Gemini 3.8 Live Extended Thinking 現已可於 AI Gateway 使用，支援即時語音互動與多模態功能。
推薦理由：Gemini 3.8 Live 及其擴充套件思考功能可即時語音互動，開發者可透過 AI Gateway 直接使用 WebSocket 進行即時對話，提升語音助手與多模態應用的互動體驗。
OpenAI News精選AI 評分6161 Cognition 讓 Devin 用 GPT‑6 Astra 進行自測
GPT‑6 Astra 提升 Devin 的軟體測試能力，幫助工程師減少程式碼審查量並加速交付。Cognition 通過 GPT‑6 Astra 讓 Devin 能夠自動測試其自身工作並驗證其正確性。
推薦理由：GPT‑6 Astra 提升 Devin 的軟體測試能力，幫助工程師減少程式碼審查量並加速交付。
OpenAI News精選AI 評分8686 OpenAI 在 API 中釋出 GPT-Live-1 語音模型
OpenAI 在 API 中推出 GPT-Live-1，支援同時聆聽與說話的全雙工語音互動，並可將深度推理與工具呼叫委託給後端模型。該模型在 API 中的定價為每分鐘 0.05 美元，具備平滑的中斷處理、語氣與風格控制以及電話網路支援等特性。
OpenAI News精選AI 評分8686 OpenAI 釋出 GPT-6 Astra 模型
OpenAI 推出 GPT-6 Astra，作為其迄今為止最具智慧與對齊能力的模型，現已在 ChatGPT Work、Codex 及 API 中可用。該模型在計算機使用、瀏覽、軟體工程及網路安全等專業任務上表現領先，API 定價為每百萬輸入 token 10 美元、每百萬輸出 token 50 美元。
推薦理由：原文公佈了新模型的各項能力基準、定價及企業級安全控制，讀者可以據此評估其在複雜工作流中的成本效益。
OpenAI NewsAI 評分2727 GPT-5.6 Sol 如何輔助執行量子計算實驗
一位 MIT 研究員使用 GPT-5.6 Sol 配合 Codex 自主執行量子計算實驗、分析結果並對量子位元進行校準。該方案展示了先進模型在科學研究領域的實際應用方式。
Google DeepMind精選AI 評分8484 Google DeepMind 釋出全球天氣大模型 WeatherNext 3
Google DeepMind 和 Google Research 釋出全新的全球天氣大模型 WeatherNext 3，支援每小時即時衛星資料輸入並提供高達 5 公里解析度的預測。該模型在降水預測精度上取得顯著提升，並增加了清潔能源變數預測，現已整合至 Search、Gemini、Maps 和 Cloud 等產品中。
推薦理由：該模型通過融合即時衛星資料與高解析度網格，提升了全球天氣預報的精度和更新頻率，為清潔能源規劃和區域氣象服務提供了更可靠的資料支援。
Hugging Face Blog精選AI 評分6363 NeoMME：高效的多模態原生多語言編碼器
Hugging Face 團隊推出了 NeoMME，這是一個包含 260M 和 800M 引數的多語言多模態基礎編碼器系列。該模型不使用單獨的視覺塔或因果語言模型，而是通過單個雙向 Transformer 同時處理文本 token 和原始影像塊。
推薦理由：原文釋出了不依賴獨立視覺塔的多模態雙向編碼器，讀者可以瞭解其單塔架構和檢索效能。
Google DeepMind精選AI 評分8686 Google DeepMind 釋出 Gemini 3.8 Flash 與 3.8 Flash Cyber 模型
Google DeepMind 釋出 Gemini 3.8 Flash 與 3.8 Flash Cyber 兩款新模型，帶來更強的長程推理、編碼和智慧體任務能力。
推薦理由：原文公佈了新模型的架構變動、基準成績與具體定價，讀者可以據此評估它在成本與長程智慧上的價效比。
Google DeepMind精選AI 評分7878 Google DeepMind 推出 Gemini 智慧體影片理解功能
Google DeepMind 推出了適用於 Gemini 最新模型的智慧體影片理解功能，通過動態檢索視覺幀、音訊和字幕，將影片分析的 token 消耗降低最高 88%、成本降低最高 66%，並將準確率提升最高 7%。
推薦理由：原文公佈了功能特性與具體最佳化資料，讀者可以據此瞭解該技術如何降低影片處理成本。
Google Research精選AI 評分6363 Google Research 釋出 TimesFM-3：支援多變數預測的零樣本時間序列基座模型
Google Research 推出 TimesFM-3，這是一個擁有 3.3 億引數、原生支援多變數預測的零樣本時間序列基座模型。該模型採用解碼器架構與交替注意力機制，支援單次前向傳遞生成整個預測區間，在 Gift-Eval、FEV-Bench 和 Time 等基準測試中表現優於其他預訓練基座模型，目前已在 GitHub 和 Hugging Face 上線。
推薦理由：谷歌釋出了面向多變數時間序列預測的基座模型 TimesFM-3，它通過交替注意力架構和單次前向傳遞實現了零樣本預測，在多項公開基準測試中表現領先。
Microsoft ResearchAI 評分4747 GigaPath-Flash 與 GigaTIME-Flash：面向大規模發現的高效病理基礎模型
Microsoft Research 釋出了 GigaPath-Flash 與 GigaTIME-Flash 兩款高效病理基礎模型。GigaPath-Flash 採用 22M 引數 ViT‑S tile encoder 與 21M 引數 LongNet slide encoder，推理成本比原版低 50 倍，效能僅落後 3%。
Google DeepMind精選AI 評分6868 Google DeepMind 釋出 Gemini Omni 1.1 Flash 影片生成模型
Google DeepMind 推出了 Gemini Omni 1.1 Flash，帶來場景延伸、首尾幀插值、4K 超解析度升級、360p 高效草稿生成及影片參考等多項專業級影片生成與控制功能，現已通過 Gemini API 及 Google AI Studio 面向開發者開放。
推薦理由：原文給出了新模型的生成能力與接入方式，讀者可以據此瞭解其在影片製作中的具體控制選項。
Google DeepMind精選AI 評分7575 Google DeepMind 釋出語音轉文本模型 Gemini 3.5 Transcribe
Google DeepMind 推出 Gemini 3.5 Transcribe，這是其迄今最精準的語音轉文本模型，支援即時流式傳輸與預錄音頻處理，字錯誤率在流式傳輸和非流式場景下分別達到 4.0% 和 2.6%。該模型支援超過 85 種語言的自動檢測與轉錄，具備智慧糾錯、自定義詞彙識別及多說話人識別等功能，目前已在 Google AI Studio 等平臺面向開發者開放公測。
推薦理由：官方推出的最新語音轉文本模型給出了具體的錯誤率和多語言支援資料，讀者可以據此評估其實際語音互動效能。
Hugging Face Blog精選AI 評分7474 Granite 4.2 LLM：構建過程
Granite 4.2 是 IBM 推出的三種規模（3B、8B、30B）的稠密解碼器推理 LLM，基於 Granite‑4.1 預訓練模型，使用約 15T 令牌的五階段訓練策略，擴充套件上下文視窗至 512K，並通過監督微調和多階段強化學習（包括 agentic RL）實現鏈式思考、工具呼叫與低成本思考模式。
推薦理由：Granite 4.2 通過多階段 RL 訓練實現強推理與工具呼叫能力，讀者可瞭解其技術細節與效能提升。
Import AIAI 評分6262 Import AI 469 期：DiG-bench 遊戲探索測試、Faraday 科研智慧體與扎克伯格的技術悲觀主義
本期 Import AI 介紹了用於評估模型環境探索與創造力的 DiG-bench 基準測試，其中 Opus 5 與 Fable 5 在該測試中表現較好；同時探討了 Inherent 推出的 Faraday 科研智慧體模型以及 Meta 創始人馬克·扎克伯格關於 AI 未來的最新文章。
Google DeepMind精選AI 評分6262 Google DeepMind 釋出手語轉文本模型 SL2T
Google DeepMind 釋出了多語言手語轉文本翻譯模型 SL2T，並將其整合到 Gboard 和 Pixel 11 的 Live Transcribe 中。該模型支援將美國手語直接轉換為英語文本，它基於超過 10 萬小時的資料訓練，通過處理姿勢關節點來保護隱私並實現流式輸出。
推薦理由：該模型將手語翻譯直接帶入消費級產品，為聽障使用者提供了更自然的手語輸入方式。
Microsoft ResearchAI 評分4545 引入 CARE-X：通過輔助監督、獎勵對齊學習與工具增強測量邁向臨床有用的放射學 VLM
Microsoft Research 推出了研究模型 CARE-X，這是一款旨在兼顧自由文本推理與確定性輸出的統一胸部 X 光 VLM。該模型結合了生成式與判別式能力，並通過強化學習（DAPO）在多工設定中最佳化臨床準確性。研究還線上路實驗中搭配了 Qwen3-VL-4B-Instruct 與確定性測量工具以評估效能。
Hugging Face Blog精選AI 評分8686 Meta 釋出開源多模態模型 Muse Glimmer
Meta 推出了全新的 30B 引數開源多模態模型 Muse Glimmer，採用 Apache 2.0 協議釋出，專門面向本地智慧體和隱私保護應用。該模型結合了 2B 的視覺感知編碼器與 28B 的文本解碼器，支援影像、影片理解以及多模態工具呼叫，並提供 transformers、llama.cpp 和 vLLM 的首日支援。
推薦理由：文章詳細介紹了 Meta 開源多模態模型 Muse Glimmer 的架構設計與本地部署方法，讀者可以據此瞭解其在端側智慧體和多模態任務中的應用潛力。
Google DeepMind精選AI 評分6666 Google DeepMind 釋出 WeatherNext AI 模型並實現氣旋預測突破
Google DeepMind 推出了 WeatherNext AI 模型，在氣旋的路徑、強度和風力結構預測上達到了 SOTA 精度，平均可提供額外一天的預警時間。該研究成果已在 Nature 發表，團隊宣佈開源 WeatherNext 2 與 WeatherNext Cyclones 模型程式碼及權重。
推薦理由：該模型實現了氣旋路徑和強度預測的大幅準確率提升，並開源了程式碼與權重，為氣象研究和防災減災提供了新工具。
Mistral AI精選AI 評分6363 Mistral AI 釋出 3B 開源多模態安全分類模型 Shieldstral
Mistral AI 釋出了 Shieldstral，這是一款 3B 引數的開源多模態安全分類模型，採用 Apache 2.0 協議開源。該模型將內容稽核轉換為策略自適應的問答任務，允許在推理時通過自然語言指定策略，從而無需重新訓練即可統一處理文本和影像安全評估。
推薦理由：該模型通過將內容稽核轉化為推理時的自然語言問答任務，避免了傳統方案因固定分類體系而需要重新訓練的限制。
Microsoft Research精選AI 評分8484 微軟釋出 Echoverse：用於計算機操作智慧體的深度演化環境
微軟研究團隊推出了 Echoverse，這是一個包含 10 個深度領域世界和 2 個能力世界的訓練環境集合，旨在為計算機操作智慧體提供高保真、狀態相干且具備可信資料庫驗證的合成訓練世界。
推薦理由：微軟開源了用於訓練計算機操作智慧體的深度演化環境 Echoverse，通過提供高保真和可複用的訓練世界，為提升模型在複雜閉環工作流中的泛化能力提供了新途徑。
Hugging Face Blog精選AI 評分6363 NVIDIA 釋出 Cosmos-H-Dreams 即時生成式手術機器人模擬器
NVIDIA 推出 Cosmos-H-Dreams，這是一個針對手術機器人的即時、動作條件生成式模擬器。該模型將 Cosmos-H-Surgical-Simulator 的能力蒸餾為因果學生模型，並通過 FlashDreams 庫在單張 NVIDIA RTX PRO 6000 GPU 上實現每秒約 160 幀的互動式執行，支援在閉環中進行策略評估和資料生成。
推薦理由：官方推出的即時動作條件生成模擬器展示了手術機器人的互動式環境，讀者可以據此瞭解世界模型在醫療機器人領域的即時推理與應用進展。
Google DeepMind精選AI 評分8484 Google DeepMind 釋出 Gemini 3.6 Flash、3.5 Flash-Lite 和 3.5 Flash Cyber
Google DeepMind 推出 Gemini 3.6 Flash、3.5 Flash-Lite 以及 3.5 Flash Cyber 三款新模型，旨在以更高效率和更低延遲支撐大規模 AI 智慧體工作流。
推薦理由：官方釋出了三個新的 Gemini Flash 系列模型，給出了詳細的效能指標與價格，讀者可以據此評估其在智慧體工作流和高吞吐任務中的成本與效率。
Google DeepMind精選AI 評分6363 Google DeepMind 釋出 Gemini 3.5 Flash Cyber 網路安全模型
Google DeepMind 推出了基於 3.5 Flash 構建並針對網路安全任務微調的輕量化模型 Gemini 3.5 Flash Cyber，旨在幫助防禦者快速發現、驗證和修補軟體漏洞。
推薦理由：Google DeepMind 推出了專為網路安全微調的輕量化模型，通過支援高頻率和多輪呼叫，在多個安全基準上展現了優於 mainline 模型和部分競品的漏洞挖掘能力。
Hugging Face Blog精選AI 評分8181 Thinking Machines 釋出 Inkling 與 Inkling‑Small 模型
Thinking Machines 在 Hugging Face 釋出了 Inkling 與 Inkling‑Small 兩個多模態 LLM。Inkling 是 1T 引數、1M 上下文視窗的開源模型，支援影像、文本、音訊輸入，並具備 agentic 能力。
推薦理由：Inkling 通過支援 1M 上下文視窗和多模態輸入，提供了大規模開源模型的高效推理與部署方案，幫助開發者快速構建跨模態推理應用。在 Hugging Face 平臺上可一鍵部署，支援多種推理引擎，滿足大規模推理需求，並提供 1M 上下文視窗的高效推理體驗，適合多模態推理與微調場景。
Mistral AI精選AI 評分6767 Mistral AI 釋出首款具身導航模型 Robostral Navigate
Mistral AI 釋出首款具身導航模型 Robostral Navigate，這是一個 8B 引數量的模型，僅需單個普通 RGB 攝像頭和自然語言指令即可讓機器人在複雜環境中自主導航。該模型在 R2R-CE 未見驗證集上取得 76.6% 的成功率，在完全使用模擬資料和高效字首快取技術訓練的基礎上，結合了基於指向的導航與線上強化學習。
推薦理由：該模型僅憑單個 RGB 攝像頭和 8B 引數量即在 R2R-CE 基準上取得領先成績，為具身智慧輕量化部署提供了新路徑。
Mistral AI精選AI 評分6464 Mistral AI 釋出 Leanstral 1.5 形式化推理模型
Mistral AI 釋出 Leanstral 1.5，這是一款採用 Apache-2.0 許可證、擁有 119B 總引數和 6B 啟用引數的開源形式化驗證模型。該模型經過中訓練、監督微調與 CISPO 強化學習，在 miniF2F、PutnamBench 以及 FATE-H 和 FATE-X 等基準測試中取得顯著效能提升，並支援通過 Hugging Face 和免費 API 獲取。
推薦理由：文章詳細說明了 Leanstral 1.5 的引數規模、訓練階段與測試集表現，讀者可以據此評估該開源形式化驗證模型在數學推理和程式碼驗證上的實際效能。
Google DeepMind精選AI 評分7676 Google DeepMind 釋出 Nano Banana 2 Lite 與 Gemini Omni Flash 模型
Google DeepMind 推出兩款新模型：速度最快且最具成本效益的影像模型 Nano Banana 2 Lite，以及用於高質量影片生成和對話式編輯的 Gemini Omni Flash。
推薦理由：Google DeepMind 推出 Nano Banana 2 Lite 與 Gemini Omni Flash 兩款新模型，為開發者串聯影像生成與影片編輯提供了低成本且高效的新方案。
Google Research精選AI 評分6363 Google Research 釋出 TabFM：面向表格資料的零樣本基礎模型
Google Research 推出了 TabFM，這是一個專為表格資料分類和迴歸設計的零樣本基礎模型。該模型通過將表格預測轉換為上下文學習問題，消除了傳統機器學習中的手動模型訓練、超引數調優和複雜特徵工程，能夠在單次前向傳遞中對未見過的表格生成高質量預測。
推薦理由：Google Research 釋出了面向表格資料的零樣本基礎模型 TabFM，讀者可以據此瞭解大模型架構如何簡化分類和迴歸的工作流。
Google Research精選AI 評分6565 Google Research：利用凍結的多Token預測技術在 Pixel 裝置上加速 Gemini Nano 模型
Google Research 宣佈推出一項新架構，將多Token預測（MTP）技術應用到已部署且權重被凍結的 Gemini Nano v3 模型上。該方法採用零複製架構直接利用主模型的鍵值快取，在 Pixel 9 和 10 系列裝置上實現了 50% 或更高的推理速度提升，並減少了能耗。
推薦理由：谷歌研究團隊通過在已凍結的 Gemini Nano 模型上應用多Token預測架構，在不增加記憶體冗餘的前提下顯著提升了端側裝置的推理速度與能效。
Mistral AI精選AI 評分8181 Mistral AI 釋出 Mistral OCR 4 文件解析模型
Mistral AI 釋出 Mistral OCR 4 模型，提供文件解析功能，除提取文本外還返回邊界框、塊分類和行內建信度分數。該模型支援 170 種語言，可在單容器中執行以用於自託管部署，並通過 API 或 Document AI 提供支援。
推薦理由：該模型支援多語言及單容器私有化部署，為企業級檢索和智慧體工作流提供了帶邊界框和置信度的結構化文件解析能力。
Google DeepMind精選AI 評分7575 Google DeepMind 釋出 DiffusionGemma 開源文本擴散模型
Google DeepMind 釋出了採用 Apache 2.0 協議開源的實驗性模型 DiffusionGemma，這是一款基於 Gemma 4 家族和 Gemini 擴散研究的 26B MoE 文本擴散模型，可在專用 GPU 上實現高達 4 倍的文本生成速度。
推薦理由：該模型採用文本擴散架構實現數倍於傳統自迴歸模型的推理速度，為開發者探索本地即時互動工作流提供了新的硬體利用方式與微調路徑。
Google DeepMind精選AI 評分8686 推出 Gemma 4 12B：無編碼器統一多模態模型
DeepMind 推出 Gemma 4 12B，這是一款無編碼器的統一多模態模型，能夠直接在配備 16GB VRAM 的筆記本上執行。它在保持與 26B MoE 近似的推理效能的同時，顯著降低了記憶體佔用，並首次支援原生音訊輸入。
推薦理由：Gemma 4 12B 以無編碼器的多模態架構實現低記憶體、強推理，適配本地 16GB VRAM 機器，讀者可據此評估在邊緣裝置上的部署可能。
Mistral AI精選AI 評分8787 Mistral AI 釋出 Mistral Medium 3.5 與 Vibe 雲端非同步智慧體
Mistral AI 推出 128B 開源旗艦模型 Mistral Medium 3.5，具備 256k 上下文視窗、可配置推理強度以及從頭訓練的視覺編碼器，並在 SWE-Bench Verified 上取得 77.6% 的成績。
推薦理由：Mistral Medium 3.5 的釋出和雲端非同步智慧體能力的上線，展示瞭如何通過長上下文與多工具呼叫降低開發者的任務阻塞成本。
Google DeepMind精選AI 評分8686 Google DeepMind 釋出 Gemini Omni 與首款模型 Gemini Omni Flash
Google DeepMind 推出了全新多模態模型 Gemini Omni，併發布了該系列首款模型 Gemini Omni Flash，支援通過影像、音訊、影片和文本組合輸入生成及編輯影片。該模型已向 Gemini app、Google Flow 以及 YouTube Shorts 使用者推出，未來還將通過 API 提供給開發者和企業客戶。
推薦理由：原文介紹了新模型的具體輸入組合和釋出範圍，讀者可以據此評估多模態影片生成與編輯的最新能力邊界。
Google DeepMind精選AI 評分8484 Google DeepMind 釋出 Gemini 3.5 模型的首款型號 3.5 Flash
Google DeepMind 正式推出 Gemini 3.5 模型系列的首款型號 3.5 Flash，主打前沿智慧與高速推理，重點提升智慧體和編碼任務表現。3.5 Flash 在 Terminal-Bench 2.1 等基準上表現優於 Gemini 3.1 Pro，速度達到其他前沿模型的 4 倍，目前已全面向全球使用者、開發者及企業推出。
Google DeepMind精選AI 評分7373 Gemini 3.1 Flash TTS 釋出：下一代表達式 AI 語音模型
Google DeepMind 推出了 Gemini 3.1 Flash TTS，提升了可控性、表達力和音質，支援 70+ 語言和多說話人對話，並通過細粒度音訊標籤讓開發者可用自然語言控制語音風格。該模型在人工分析 TTS 評測中獲得 1,211 Elo 分，並已在 Gemini API、Vertex AI 及 Google AI Studio 預覽。
推薦理由：Gemini 3.1 Flash TTS 通過細粒度音訊標籤提升可控性與表達力，支援 70+ 語言，支援多說話人對話，適合企業與開發者構建多語種語音應用，且在人工分析 TTS 評測中獲得 1,211 Elo 分。