国产开源模型OXR登顶三大文档解析榜,1.3B参数靠RSI自进化训练
国产开源文档解析模型OXR以1.3B参数量在OmniDocBench(97.18)、olmOCR-Bench(87.84)和DocParsingBench(87.76)三个榜单登顶,代码、权重和评测流程全部开源。
推荐理由:读者可了解1.3B小模型如何靠RSI自进化训练在文档解析三榜登顶,以及可插拔架构带来的部署取舍。
国产开源文档解析模型OXR以1.3B参数量在OmniDocBench(97.18)、olmOCR-Bench(87.84)和DocParsingBench(87.76)三个榜单登顶,代码、权重和评测流程全部开源。
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Mistral 在公开预览三周后于 Hugging Face 放出 Mistral Large 4 权重,该模型约 1 万亿参数、每步激活 52B,支持文本与图像输入。
Mistral 发布多模态 MoE 模型 Mistral Large 4(Le Chonk),约 1T 总参数、49B 激活参数,上下文窗口 1M tokens,提供 FP8 与 NVFP4 两个官方版本,另有 Unsloth 和 llama.cpp 团队制作的 GGUF。
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。
谷歌发布Gemini 4 Carbon,在Artificial Analysis智能指数5.0上以59分登顶全球第一,超过Claude Opus 5.5和GPT-6 Astra。
扩散智能发布扩散语言模型 Clover-35B-A3B-Preview,采用 MoE 架构,总参数 350 亿,每个 token 激活约 30 亿参数,支持思考模式。
推荐理由:读者可以看到扩散语言模型在Agent连续任务和代码评测上的具体表现,以及它与自回归模型在速度上的差异。
Google DeepMind 发布新一代前沿模型 Gemini 4 Carbon,距 Argon 发布约两周,在 Artificial Analysis Intelligence Index v5 上以 59 分排名第一,并领先 HLE-Diamond、TB-Science 等 4 项子评测。
推荐理由:汇总了 Gemini 4 Carbon 在多个独立榜单上的位置与定价,并列出编码、幻觉率等具体对比数据。
Google DeepMind 发布新一代旗舰模型 Gemini 4 Carbon,在 Artificial Analysis Intelligence Index v5.0 中拿到 59 分,超过 Claude Opus 5.5 的 58 分和 GPT-6 Astra 的 57 分。
Google 发布前沿模型 Gemini 4 Carbon,称其在编码、智能体任务和网络安全方面有显著提升。该模型在 Artificial Analysis Intelligence Index(v5.0)上排名第一,领先 Claude Opus 5.5 和 GPT-6 Astra,并在 SEC-bench Pro 与 ExploitGym 上位列第一。
Google 发布前沿 AI 模型 Gemini 4 Carbon,但用户无法使用。该模型本质上是 Argon 的略微改进版本。
Google DeepMind 在 Argon 发布两周后推出 Gemini 4 Carbon,该模型在 Artificial Analysis Intelligence Index v5.0 上得分 59,高于 Argon 的 50,位列第一。
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 发布开源语音识别模型 Nemotron 3.5 Transcribe,可转写 40 种语言、将其中 31 种与英语互译,并识别 13 种语言中的说话人,支持最长 1 小时、最多 8 人的录音。
同一新闻,精选展示《NVIDIA 发布 Nemotron 3.5 Transcribe 与 Granary v2 数据管线》
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。
英伟达发布免费开源权重模型 Nemotron 3.5 Transcribe,支持最多 40 种语言的音频转写,并同步更新开源语音数据集 Granary 第 2 版。
蚂蚁集团旗下百灵大模型于 10 月 28 日正式开源 Ling-3.1-flash-1019,该版本面向 Personal Agent 场景,在 Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2 上得 44 分,较上一版本提升 3 分。
Google DeepMind 发布新一代世界模型 Genie 4,单次交互模拟时长从约一分钟延长至两分钟,并首次支持原生音频生成。Genie 4 可实时生成环境声音、音乐和人物对话,并模拟碰撞、空气动力学、重力等物理规律;Gemini Omni 提供现实世界外观与行为基础,Gemini 3.8 Flash 作为实时引导智能体负责任务分解与步骤判断。
同一新闻,精选展示《Google DeepMind 发布世界模型 Genie 4》
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 发布 Genie 4 世界模型,用于生成交互式体验,相比 Genie 3 将生成时长从一分钟提升到约两分钟。该模型带来四项主要更新:更逼真的世界、用自然语言提示词实时更新体验、生成音频,以及底层使用 Gemini 3.8 Flash 辅助模拟。
Google DeepMind 以研究预览形式发布世界模型 Genie 4,可生成更逼真的交互世界,支持在模拟过程中输入提示词实时改变天气、镜头角度或增删人物物体,并生成与场景匹配的音乐、环境音和交互对话。
Google DeepMind 发布 Genie 4 世界模型,称其在几乎各方面都优于 Genie 3,模拟的物理效果和人物更真实,部分改进得益于 Google 更新的 Gemini 模型。
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。
OpenAI 发布 GPT-6.1 Terra,标准 API 输入 1 美元/百万 Token、缓存输入 0.05 美元/百万 Token、输出 5 美元/百万 Token,价格约为 GPT-5.6 Terra 的一半。
推荐理由:文章给出 GPT-6.1 Terra 的定价、基准成绩与网友实测成本对比,可据此判断低价模型在电脑操作任务上的取舍。
百度发布并开源文心Unlimited OCR 2,通过稀疏参考滑动窗口注意力机制SR-SWA与无限解码机制,在百页级单序列测试中把峰值KV缓存从47GB降至1.77GB,减少约96%。16路并发测试中端到端吞吐量从360提升至1315 Token/秒,约为标准解码的3.65倍。模型已在Hugging Face和GitHub开源,实测884页英文版《指环王》约42分56秒解析完成。
OpenAI 发布新一代模型 GPT-6.1 Terra,标准 API 价格较 GPT-5.6 Terra 降低 50%,输入每百万 Token 1 美元、输出每百万 Token 5 美元。
OpenAI 发布 GPT-6.1 Terra,官方称其结合了细致的视觉推理、精确的 computer use 与更自然的写作,是 GPT-5.6 Terra 的显著升级。
OpenAI 发布 GPT-6.1 Terra,API 输入每百万 token 1 美元、输出 5 美元,均为 GPT-5.6 Terra 的一半,缓存输入降至每百万 token 0.05 美元。
推荐理由:原文给出 GPT-6.1 Terra 与 GPT-5.6 Terra、Claude Sonnet 5.5 的价格和多项基准对比,可据此判断中端模型的性价比变化。
OpenAI 发布 GPT-6.1 Terra,官方称其将快速且能力较强的 computer use 带给所有人。
岩山科技旗下岩芯矩阵联合港科大、CMU等高校发布并开源EdgeRock-4B,在256K上下文下KV Cache固定为72MiB,相比源模型Qwen3.5-4B减少99.1%。
推荐理由:原文给出固定内存机制与吞吐、基准数据,读者可据此判断长上下文推理的显存成本能压到什么程度。
Jack Dorsey 旗下 Block 的研究实验室发布语音模型 Dessa,可同时说话和聆听,并能表现笑声、停顿和哭腔等情绪。该模型完全基于人类语音训练,可在 MacBook M4 Max 或更强的消费级设备上本地运行,目前尚未公开开放,Block 正邀请安全研究人员参与测试。
Block 发布语音模型 Dessa,称其完全基于人类语音数据从零训练、不含文本数据,直接以音频处理语音,可实时捕捉情绪、讽刺、笑声和停顿,并支持全双工同时听说。该模型可在 MacBook Pro M4 Max 本地运行,训练使用单台 NVIDIA GB200 NVL72。Dessa 尚未公开,团队先招募 AI 安全研究者测试潜在风险,感兴趣者可通过表单报名。
阿里巴巴集团旗下高德发布首个基于开放世界行为的全身基座模型λ0,仅依靠人类行动数据即可让机器人学习移动、姿态与双手操作的全身协调。该模型在SIMPLE仿真基准及多项真机评测中取得SOTA,数据采集效率约为主流方法的3.4倍,真机任务成功率较最强对比基线提升22.5%。
Kimi 发布新一代旗舰模型 K3.1 Pro,拥有 3 万亿级参数、支持 100 万上下文,并计划 11 月 4 日前开放完整模型权重。同步推出 K3.1 Pro Highspeed 高速版,输出速度为普通版的 2-3 倍,已在 Kimi 网页、App、Kimi Code、CLI 和 API 上线。
同一新闻,精选展示《月之暗面发布 Kimi K3.1 Pro,智能指数距 Claude Opus 5.5 仅差 3 分》
月之暗面在 Kimi API 上线 Kimi K3.1 Pro,暂未开放权重,承诺 2026 年 11 月 4 日前发布完整模型权重。定价为输入 $2.00/百万 tokens、输出 $10/百万 tokens,与 GPT-6.1 Sol 相同、为 Claude Opus 5.5 的一半,另提供速度提升 2-3 倍、价格翻倍的 Highspeed 版本。
同一新闻,精选展示《月之暗面发布 Kimi K3.1 Pro,智能指数距 Claude Opus 5.5 仅差 3 分》
月之暗面发布 Kimi K3.1 Pro,在 Artificial Analysis 智能指数上得分 55,比 K3 提升 11 分,排名第四,仅次于 Claude Opus 5.5(58)、Claude Sonnet 5.5(56)和 Muse Wonder Full(56)。
推荐理由:文章用第三方指数和多项基准对比,呈现开源模型与闭源前沿的差距缩小到 3 分,并给出价格与智能体任务表现。
Jack Dorsey 旗下 Block 发布 AI 模型 Dessa,该模型完全基于人类对话从零训练,是真正的语音到语音模型,可在 MacBook Pro M4 Max 或更高配置上本地运行。
Canva 发布首个自研图像生成模型 Canva Craft,称可与 Google、OpenAI、字节跳动和 Meta 的同类模型竞争。该模型由 Canva Research 从零训练,主要使用数百万设计模板而非照片,先生成构图、比例和文字,再输出最高 2K 分辨率、30 多种宽高比的图像,支持 55 种语言文字渲染,并可通过 Magic Layers 拆分为可编辑图层。
科大讯飞在2026全球1024开发者节主论坛发布基于全国产算力训练的讯飞星火X2.6,采用端云一体协同架构,按任务难度、端侧能力和数据安全需求在纯端侧、端云协同与纯云侧之间路由。
蚂蚁数科 10 月 22 日发布决策模型 LingDT-Decision-1.0,提供 4B 和 27B 两个版本,已在 DTMaaS 平台上线并限时免费体验。
Canva 发布首款自研图像生成模型 Canva Craft,采用两阶段架构,先规划设计再生成图像,最高支持 2K 分辨率和 30 多种宽高比。该模型基于平台数百万个人工模板训练,目前在 Design Arena 榜单排名第四,落后于 OpenAI 的 GPT-Image-2.5 Sunburst、GPT-Image-2.5 Flare 和 GPT-Image-2。