Mistral 发布 1 万亿参数多模态模型 Mistral Large 4 并开放权重
Mistral 发布旗舰模型 Mistral Large 4(Le Chonk)的开放权重,这是一个 1 万亿参数的原生多模态模型,在公开预览基础上继续强化学习,编码与防御性网络安全能力提升。
推荐理由:原文给出开放权重、三档推理模式和定价,读者可据此判断自托管编码与安全智能体的成本取舍。
Mistral 发布旗舰模型 Mistral Large 4(Le Chonk)的开放权重,这是一个 1 万亿参数的原生多模态模型,在公开预览基础上继续强化学习,编码与防御性网络安全能力提升。
推荐理由:原文给出开放权重、三档推理模式和定价,读者可据此判断自托管编码与安全智能体的成本取舍。
Google DeepMind 发布 Gemini 4 Carbon,称其在网络安全与长周期任务上达到最强水平,在 Artificial Analysis Intelligence Index v5.0 上以 59 分排名第一。
推荐理由:原文给出 Carbon 在网络安全与长周期编码任务上的基准表现和分阶段开放路径,可据此判断前沿模型在攻防场景中的能力边界。
NVIDIA 发布开源权重模型 Nemotron 3.5 Transcribe,将转写、说话人分离、翻译和音频问答整合到一个 checkpoint,支持 40 种语言转写、31 种语言与英语互译、13 种语言说话人标注,可处理最长 1 小时录音、最多 8 位说话人。
推荐理由:原文给出多语言转写、说话人分离与提示词控制的具体能力,以及配套数据管线和微调配方,便于评估落地方式。
Liquid AI 发布 LFM3 新一代 Liquid Foundation Models,把文本、视觉、音频、omni 和决策模型统一到 2B 参数级的同一骨干上,全部开源权重并已在 Hugging Face 上线。
推荐理由:Liquid AI 公布 LFM3 系列六个 2B 级模型共享同一骨干,并给出单卡微调与端侧部署路径,可据此判断小模型专用化路线。
Google DeepMind 发布世界模型 Genie 4,原生支持多模态,可在生成世界的同时生成音乐、环境音与交互对话。Genie 4 支持用自然语言实时修改场景,并借助 Gemini 3.8 Flash 作为引导智能体拆解多步任务、校验执行进度。
推荐理由:官方披露了原生音频、实时文本操控与 Gemini 引导推理三项能力,可据此判断世界模型与语言模型结合后的交互形态。
DeepSeek V4.1 Flash 升级至 DeepSeek-V4.1-Flash-1017,官方网页端与 APP 同步更新,API 调用方式与价格不变,仍使用 deepseek-flash 访问最新模型。
推荐理由:官方给出新版本在多项基准上的分数与运行时间变化,可据此判断升级后的性能与成本取舍。
美国新实验室 Reflection 在 Hugging Face 发布首个开源模型 Beam,采用 501B 参数 MoE 架构、每 token 激活 23B,支持 1M token 上下文,Apache 2.0 许可,面向编码与智能体场景。
推荐理由:原文给出 501B MoE 模型的架构细节、多精度基准与 vLLM、SGLang 部署配方,可据此判断自托管前沿模型的硬件门槛。
Meta 发布开源权重模型 Muse Spark Open,采用 MoE 架构,总参数约 816B、每 token 激活约 42B,上下文窗口最高 100 万 token,可接收文本、图像、音频和视频输入并输出文本。
推荐理由:原文给出 816B 总参数、42B 激活的 MoE 架构与多模态输入细节,并附 vLLM、SGLang、llama.cpp 部署和 TRL 微调配方。
Liquid AI 发布 LFM2.5-24B-A2B,这是一个 24B 参数、每 token 仅激活 2B 的推理模型,面向端侧运行私有智能体,会先思考再作答并调用工具。
推荐理由:原文给出与更大 MoE 模型的逐项基准对比和端侧推理速度,可据此判断本地智能体的可行边界。
Google DeepMind 发布 Gemini 4 Argon,主打物理理解、代码生成与视觉语义推理,在 Embodied Reasoning(ERQA)基准上以纯推理取得 87%,称超过其他前沿模型。
推荐理由:原文给出 Argon 在 ERQA 上的分数与四类机器人工作流示例,可据此判断物理推理模型在机器人栈中的落点。
Google DeepMind 发布 Gemini 4 Argon,面向开发者、企业和消费者开放,API 定价为每百万输入 token 2 美元、输出 token 10 美元。
推荐理由:官方披露了 Argon 在编码、科研与安全对齐上的具体案例和基准表现,可据此判断前沿模型在长程任务上的能力边界。
Mistral 发布 Mistral Large 4 公开预览,这是一个 1 万亿参数、520 亿激活参数的原生多模态模型,权重将于本月底开放。官方称其在编码、智能体工作流和多模态理解上可与全球最强开源模型竞争,在视觉定位等部分领域超过前沿闭源模型。模型在 3800 块 NVIDIA Grace Blackwell GPU 上从零训练,训练数据覆盖 160 多种语言。
推荐理由:Mistral 官方给出 ML4 的参数量、多模态与智能体编码基准,并说明权重月底开放,可据此判断开源前沿模型的竞争位置。
Google DeepMind 发布新前沿模型 Gemini 4 Argon,先通过 Fairwind Program 向受信任的网络安全防御方开放,后续再逐步开放给开发者、企业和消费者。
推荐理由:原文给出了 Gemini 4 Argon 的定价、1M 输出 token 上限和多项基准成绩,可据此判断其长程任务能力与开放节奏。
DeepSeek 正式发布 DeepSeek-V4.1-Flash,这是其全新模型结构系列中尺寸最小的模型,具备原生多模态视觉理解能力。该模型已同步上线 DeepSeek API,将模型名改为 deepseek-flash 即可调用,API 价格同步下调;旧版 V4 Flash 与 V4 Flash Vision Exp 已下线,旧模型名暂时路由到 V4.1 Flash。
推荐理由:官方更新日志给出新模型的评测分数、API 调用方式和价格下调,可据此判断替换旧版的成本与迁移路径。
DeepSeek 上线实验性多模态视觉理解模型 DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp,可通过 model='deepseek-v4-flash-vision-exp' 在 API 调用。
推荐理由:官方给出实验性视觉模型在多项 Agent 基准上的分数,并说明其纯文本能力与正式版持平。
DeepSeek API 已支持 V4-Pro 与 V4-Flash,兼容 OpenAI ChatCompletions 接口与 Anthropic 接口,base_url 不变,model 参数需改为 deepseek-v4-pro 或 deepseek-v4-flash。
推荐理由:原文给出新模型名与接口兼容方式,并明确旧模型名的停用时间,便于开发者安排迁移。
DeepSeek 将 deepseek-chat 和 deepseek-reasoner 两个 API 模型升级为 DeepSeek-V3.2。其中 deepseek-chat 对应 DeepSeek-V3.2 的非思考模式,deepseek-reasoner 对应其思考模式。
推荐理由:官方更新日志说明两个 API 模型名分别对应 V3.2 的思考与非思考模式,便于开发者调整调用方式。