{ "updated": "2026-10-30", "categories": [ { "id": "open-llm", "title": "开放权重语言模型（含多模态）", "short": "开放权重 LLM", "color": "var(--moss)", "note": "权重能下载的模型。许可证写在每行的“可得性”里：Apache-2.0 和 MIT 是常见的宽许可，OpenMDW 和各家自己的模型许可各有条件，别当成同一类。" }, { "id": "closed-llm", "title": "闭源 / 仅 API 的语言模型", "short": "闭源 LLM", "color": "var(--ink)", "note": "只能通过 API 或订阅用的模型。官方说要开放、但权重还没放出的也放在这里，权重放出后改成“开放权重”并挪到上一类。" }, { "id": "speech", "title": "语音：转写与合成", "short": "语音", "color": "var(--gold)", "note": "" }, { "id": "retrieval", "title": "嵌入、重排与文档解析", "short": "检索与解析", "color": "var(--steel)", "note": "" }, { "id": "video-world", "title": "图像、视频与世界模型", "short": "图像 · 视频 · 世界", "color": "var(--signal)", "note": "" }, { "id": "science", "title": "科学、生物与结构化数据", "short": "科学与数据", "color": "var(--moss-deep)", "note": "这一组的基准几乎都是各家自跑的，生物类还多数只有计算验证。" }, { "id": "accel", "title": "推理加速：草稿模型（不是独立模型）", "short": "推理加速", "color": "var(--ink-faint)", "note": "草稿模型要配一个目标模型用，单独跑没有意义。" }, { "id": "decision", "title": "决策模型（这几周新出现的一类）", "short": "决策模型（这几周新出现的一类）", "color": "var(--ink-faint)", "note": "" } ], "episodes": { "108": { "from": "2026-10-16", "to": "2026-10-23", "date": "2026-10-23", "meta": "窗口内发布或开放的主要新模型，按类型分组；每个模型列开发者、发布日、规模、可得性和许可、要点与一手链接。带“边界日”或“背景”标记的，是本期的故事线和快讯里讲到、但发布日在窗口之前的模型。", "intro": "发布日以官方公告或模型卡为准，不是 HF 仓库的创建日——仓库往往先建后发，同一个模型的仓库日期可以比公告早一两个月。要点后括号里标了信息来自“厂商自述”“模型卡”还是“独立”：厂商自述的基准本刊没有重跑，模型卡指规格和许可类事实来自 HF 卡本身，独立指第三方榜单或媒体实测。各类按窗口内的在前、边界日和背景的在后排。", "excluded": "没有列入的，以及原因。核过、不是窗口内新发布的：Meta Muse Glimmer 30B（8-10 放权重）、Qwen3.8-Flash-Next（8-26 发布，10-22 出现的是社区量化）、阶跃 Step 5 Preview（9-20 放权重，仅作背景；Artificial Analysis 开放权重榜第 4）、Odyssey-3（10-08 研究预览）、Nemotron Parse 2.0（6 月）、Kumo Forecast（4 月）、Speechmatics Linden 1（9-17）、Seedance 2.5（7-31）、Shieldstral 与 Leanstral（7 月）；只是旧模型的修订版：Granite Speech 5.0 的 470M Turbo CTC 与 4.1 2B Plus；不是权重：IBM Granite Timeseries Ensemble R1（一份配方，没有合并权重）。没核到日期或发布稿，暂不列：Bria Fibo 2.0、IBM Granite Switch 4.1（博客写 10-15，模型卡没打开）；也核过但不列：千问的 AI 眼镜 N1 / N1 Pro 和 AI 耳夹式耳机（10-13 发布，在窗口前，且是消费硬件）、火山引擎 Seedance 2.5 4K（10-22 只是向 20 家工作室和导演的定向试用，没有公开价格和可得性，只有媒体报道）、Marathon Fusion 的“汞变金”（公司自述，没有公开数据，也不是模型。", "cat_notes": { "open-llm": "权重能下载的模型。许可证写在每行的“可得性”里：Apache-2.0 和 MIT 是常见的宽许可，Muse Model License、OpenMDW 和 NVIDIA 自家的许可各有条件，别当成同一类。", "closed-llm": "只能通过 API 或订阅用的模型。Mistral Large 4 官方说是开放权重模型，但权重还没放出，所以也放在这里。", "decision": "只回答答案有限的问题（选一个、判是非、打分），返回概率，省 token、延迟低。上期说“美国公司的决策模型基座全是 Qwen”，OpenAI 这周入场用的是自家的 GPT-6 Luna，是个反例；中国一侧这周有两个入场者。", "science": "这一组的基准几乎都是各家自跑的，生物类还多数只有计算验证。", "accel": "草稿模型要配一个目标模型用，单独跑没有意义。" } }, "101": { "from": "2026-08-28", "to": "2026-09-04", "date": "2026-09-04", "meta": "窗口内发布或开放的主要新模型，按类型分组；每个模型列开发者、发布日、规模、可得性和许可、要点与一手链接。带“边界日”或“背景”标记的，是本期的故事线和快讯里讲到、但发布日在窗口之前的模型。", "intro": "本期是补录（2026-10-23 核对）：模型清单按本期页面当时写到的内容定，规格、价格、许可和可得性是 10-23 读取的一手页，可能与当期不同（例如权重后来才放出的）。发布日以官方公告或模型卡为准，不是 HF 仓库的创建日。要点后括号里标了信息来自“厂商自述”“模型卡”还是“独立”：厂商自述的基准本刊没有重跑，模型卡指规格和许可类事实来自 HF 卡或官方文档本身，独立指第三方榜单或媒体实测。各类按窗口内的在前、边界日和背景的在后排。", "excluded": "没有列入的，以及原因。核过、不是模型发布：Mostik（俄罗斯创业公司让大小模型直接用隐藏状态“对话”，Wired 报道说还没放出技术细节或可复现基准）；Firecrawl 的 OCR It（量子位 08-29 报道，是 Chrome / Firefox 浏览器插件，内置 Tesseract，不是新模型）；Perplexity 的 Lily（苹果芯片上的端侧推理引擎）；NVIDIA TensorRT Model Connect、Reef（部署与服务工具）；OpenMythos（社区按传闻做的重建项目，作者自称与 Anthropic 无关）；Hacker-Opus（Anthropic 研究里专门训练的实验检查点，没有发布）；StudentSim（论文）。窗口之前且本页只是引用或对比：MiniMax H3（07-28 放权重，只是 fal H3 Max 的基座）、GLM-5.2、Qwen3.6-35B-A3B（Lily 的测试对象）、Claude Mythos 5 / Opus 5 / GPT-5.6 Sol 等（基准对照）。循环 Transformer 专题里作为架构案例引用的三个模型：字节 Ouro-1.4B / 2.6B（2025-10）、IQuest-Coder-V1-40B-Loop（HF 仓库 2025-12 建、2026-03 更新）、南北阁 Nanbeige4.2-3B（07-21，Apache-2.0）。它们都远早于窗口，页面也不是把它们当本周发布来写，所以没单列；如要补，Nanbeige4.2-3B 的 HF 为 Apache-2.0、约 41.7 亿参数。日期口径有出入的已在要点或可得性里写明：GLM-5.3（NIST 写 08-14 发布、Z.ai 文档写 08-18、权重 08-28）、GPT-6 Astra（本刊写 09-03，维基百科与 CSO Online 写 09-04）、fal H3 Max 与 Gemini Omni 1.1 Flash（官方页都是 08-27，本刊页面分别写 08-28、08-30）。 本期是补录（2026-10-23）：只收本期页面里提到的模型发布，窗口内页面没提到的不在此列。", "cat_notes": { "science": "这一类里只有 TimesFM-3：时间序列预测基础模型，权重可下，但许可是非商业。" } }, "102": { "from": "2026-09-04", "to": "2026-09-11", "date": "2026-09-11", "meta": "窗口内发布或开放的主要新模型，按类型分组；每个模型列开发者、发布日、规模、可得性和许可、要点与一手链接。带“边界日”或“背景”标记的，是本期的故事线和快讯里讲到、但发布日在窗口之前的模型。", "intro": "本期是补录（2026-10-23 核对）：模型清单按本期页面当时写到的内容定，规格、价格、许可和可得性是 10-23 读取的一手页，可能与当期不同（例如权重后来才放出的）。发布日以官方公告或模型卡为准，不是 HF 仓库的创建日。要点后括号里标了信息来自“厂商自述”“模型卡”还是“独立”：厂商自述的基准本刊没有重跑，模型卡指规格和许可类事实来自 HF 卡或官方文档本身，独立指第三方榜单或媒体实测。各类按窗口内的在前、边界日和背景的在后排。", "excluded": "没有列入的，以及原因。产品或应用，页面和官方页都没写底层是哪个新模型：Meta 的个人智能体 Muse（EP.102 快讯、EP.104 故事线 B）；苹果 iPhone Duo 折叠屏与秋季发布会上的 AI 功能；OpenAI 的 Navier-Stokes 证明用的是已有模型；开源工具 OpenMAIC、VoiceStudio、archify、gods-eye-view、Cua Driver SDK 等。论文或方法，没有权重：星尘智能 SmoothRL、RoboTTT、Spatial-TTT、RoboTracer、SwarmWorld、QiMeng-NeuComBack、LEGO-Compiler、果蝇连接组相关的几个研究（Oruk Labs、BPU、FlyGM 等）。同周 DeepSeek 新建的 DeepSelect、DeepJIT、deepseek-recipe 是 kernel 与工具，不是模型，已写进 DeepSeek-V4.1-Flash 一行的要点里。只作对比出现：Claude Fable 5.1（09-01，EP.101 已列）、Gemini 3.1 Pro Preview、Gemini 3.7 Flash、GPT-5.6 Sol、Opus 5，以及 Bottleneck Labs 实验里的 Qwen 3.8、Grok 4.5、Muse 1.2 Spark。日期口径：GPT-6 Astra 本刊写 09-03，CSO Online 与维基百科写 09-04，已在可得性里写明。本期只核了页面里提到的模型；窗口内页面没提到的其他开放权重发布，本刊没有另行扫描。 本期是补录（2026-10-23）：只收本期页面里提到的模型发布，窗口内页面没提到的不在此列。", "cat_notes": { "speech": "这一类的 Suno v6 是音乐生成模型，暂放在这里；建议以后单列“音乐 / 音频生成”一类。" } }, "103": { "from": "2026-09-11", "to": "2026-09-18", "date": "2026-09-18", "meta": "窗口内发布或开放的主要新模型，按类型分组；每个模型列开发者、发布日、规模、可得性和许可、要点与一手链接。带“边界日”或“背景”标记的，是本期的故事线和快讯里讲到、但发布日在窗口之前的模型。", "intro": "本期当时没有做这个栏目，这是按已发布的页面回填的。发布日以官方公告或模型卡为准，不是 HF 仓库的创建日。要点后括号里标了信息来自“模型卡”“厂商自述”还是“独立”：厂商自述的基准本刊没有重跑。决策模型（Jev）和机器人策略模型（OM-1、Liber-0）暂时放在最接近的类里，建议台账另开“决策模型”和“机器人”两类。", "excluded": "核过、不是本期窗口内发布且本页没有讲发布的：GPT-6 Astra（09-03 发布，属 EP.101 窗口；本页只把它当榜单和能力对象）、Claude Fable 5.1、Mythos 5.1（09-01）、Opus 5、GPT-5.6 Sol（都只在对比或访问权限的叙述里出现）；GLM-5.3 与 GLM-5.3-Flash（HF 仓库 08-25 创建，本页讲的是 Z.ai 用 Infra Agent 部署它的案例，不是发布）；MiMo-V2.6（09-17 时仍在强化学习中间阶段，权重 09-21 才放出，属 EP.104 窗口）；Anthropic 未公开的内部 Claude 变体（秩 31 椭圆曲线）。不是模型：Agility Digit 5（机器人硬件）、蚂蚁 SingProbe（运行时护栏探针）、Skild / Maven（软件订阅与部署服务）、NVIDIA 开发博客里的 Nemotron 3.5 Dense 对 MoE 文章（本页的 HOWTO 条目，不是发布稿）。只是榜单对手、页面没讲它们的发布：RoboDojo 榜上的 DM0.5（08-24）、GalaxeaVLA G0.5、Xiaomi-Robotics-1、OpenWAM-α、Meituan-Robotics-0、DeepSeek-Flash。页面一笔带过、没给发布日和一手链接，没有核：Thinking Machines 的 TML-Interaction-Small（只在指向站内深潜的括号里出现）。Gemini 3.8 Audio 的模型卡还列了 Flash TTS 与 Flash-Lite TTS，页面没有讲，上线日没核到，未单列。 本期是补录（2026-10-23）：只收本期页面里提到的模型发布，窗口内页面没提到的不在此列。", "cat_notes": { "closed-llm": "Jev 是不生成文字的决策模型，暂放在这里；建议台账另设“决策模型”一类。", "video-world": "OM-1 和 Liber-0 是机器人策略模型，暂放在这一类；建议台账另设“机器人”一类。", "science": "这一组的基准几乎都是各家自跑的，生物类还多数只有计算验证。" } }, "104": { "from": "2026-09-18", "to": "2026-09-25", "date": "2026-09-25", "meta": "窗口内发布或开放的主要新模型，按类型分组；每个模型列开发者、发布日、规模、可得性和许可、要点与一手链接。带“边界日”或“背景”标记的，是本期的故事线和快讯里讲到、但发布日在窗口之前的模型。", "intro": "本期是补录（2026-10-23 核对）：模型清单按本期页面当时写到的内容定，规格、价格、许可和可得性是 10-23 读取的一手页，可能与当期不同（例如权重后来才放出的）。发布日以官方公告或模型卡为准，不是 HF 仓库的创建日。要点后括号里标了信息来自“厂商自述”“模型卡”还是“独立”：厂商自述的基准本刊没有重跑，模型卡指规格和许可类事实来自 HF 卡或官方文档本身，独立指第三方榜单或媒体实测。各类按窗口内的在前、边界日和背景的在后排。", "excluded": "没有列入的，以及原因。窗口之后才发布，只出现在本页发布后补写的“10-08 补充”里：Fastino 的 GLiDE（09-30）、Gemini 4 Argon（09-30）、Mistral Large 4（10-06，台账里已有 mistral-large-4）、地平线 CogWAM（GitHub 09-27、权重 10-01）、Databricks ai_decide、MiMo-V2.6 的 MOPD 检查点（09-27）；OpenAI 的 GPT-6 Cyber 只是据 Fortune 报道在预览，官方页没有。更新版而非新模型：Qwen3.8-Max（阿里 09-22 云栖大会称“更新版”的 Artificial Analysis 分数从 40 升到 45，是自报；原版更早发布，本页只引这条自报，没有新的发布稿）。不是新模型：SemIf（原 OpenJev，用冻结的 Qwen3.5-4B 直接读 logits 的方法和浏览器实现，Tunguz 把它与 Jev 对照）；Asymptote Labs 的 Beacon、Jevable 目录、Simon Willison 的 llm-typesafe 插件；Meta Muse 智能体与 Muse Charm 硬件；阿里真武 V900、高通 2nm 芯片、宇树 Dex5-S；Intrinsic Core、Isaac ROS 5.0、InstinctFlash 等软件栈。研究预印本或没给名字：Stanford 的 Minerva 基因组语言模型（bioRxiv，没放权重）、PhAI Labs 为 ScienceIDE 发的“三个配套模型”（页面没给名字，也没在其项目页找到）；Anthropic 的酶系统发现用的是已有的 Claude Mythos 5。窗口之前、只作背景或对比：GLM-5.3 与 GLM-5.3-Flash（EP.101 已列，本期只引开源榜名次与 NIST 评估）、Kimi K3、Nemotron 3 Ultra、Thinking Machines Inkling（只在 Artificial Analysis 榜单里出现）、NVIDIA Cosmos 3（05-31，Nano 16B / Super 64B）、LeWorldModel（03-13，论文）、Claude Fable 5.1、Mythos 5、Opus 4.8、GPT-6 Astra（对比或回退项）。日期口径：Step 5 Preview 本页写 Artificial Analysis 登记 09-18 发布、10-15 开放权重，HF 仓库 09-20 就有上传，EP.108 的 excluded 写“9-20 放权重”，已在可得性里写明三个说法。 本期是补录（2026-10-23）：只收本期页面里提到的模型发布，窗口内页面没提到的不在此列。", "cat_notes": { "open-llm": "CUA-S1-FORMS 是只有 70 万参数的“判定模型”，放在这里是因为分类表里没有对应类；EP.108 已另设“决策模型”一类，建议把它和 Jev 一起挪过去。", "closed-llm": "Jev 是不生成文字的“判定模型”，暂放此类；建议与 EP.108 的“决策模型”类合并。", "video-world": "这一组里 FLUX 3 Action 和 Helix 2.5 是机器人动作模型（世界-动作 / 视觉-语言-动作），暂放最接近的一类；建议以后单列“机器人 / 具身”一类。" } }, "105": { "from": "2026-09-25", "to": "2026-10-02", "date": "2026-10-02", "meta": "窗口内发布或开放的主要新模型，按类型分组；每个模型列开发者、发布日、规模、可得性和许可、要点与一手链接。带“边界日”或“背景”标记的，是本期的故事线和快讯里讲到、但发布日在窗口之前的模型。", "intro": "本期当时没有做这个栏目，这是按已发布的页面回填的（页面里 10-08 的“冻结之后”补充也算进来了）。发布日以官方公告或模型卡为准，不是 HF 仓库的创建日。要点后括号里标了信息来自“模型卡”“厂商自述”还是“独立”：厂商自述的基准本刊没有重跑。决策模型（Decisions API、Intern-Decision、NeoHorse-Jev-4B、百炼决策模型）和机器人世界-动作模型（Praxis-1、Ego4WAM、InternW0-Δ）暂放在最接近的类里，建议台账另开“决策模型”和“机器人”两类。页面把 09-24 的条目记成“背景”，这里按台账口径（窗口前一、两天算边界日）写成“边界日”。", "excluded": "被取消、没有发布：GPT-6.1 Astra（原定 10 月，09-28 OpenAI 确认不发，页面故事线 A 的主角）。不单列：GPT-6.1 Sol Ultrafast 与 Astra Ultrafast 是同一模型的加速档，写进 Sol 的可得性里。核过、不是本期窗口内发布且页面没讲发布：Qwen-Audio-3.1-TTS（页面只讲它在 Artificial Analysis 克隆声榜的位置；第三方列表称 07-27 前后已发，一手页本刊没核到）、GLM-5.3 与 GLM-5.3-Flash（HF 仓库 08-25 创建，本期只是被 Anthropic 红队和 CAISI 评测的对象）、Qwen3.8-Max / Qwen3.8 2.4T A95B / Qwen3.8-Flash-Next（只在榜单和自动研究叙述里出现；Flash-Next 是 08-26 的旧模型）、Claude Haiku 5.5（官方说几周内到，未发）。页面没讲、只在 Intern-Decision 与 NeoHorse 的对比表里出现，发布日没核：Open-Jev-9B、Kev-4B、Laya、SemIf-OpenJev、JevK5。属于 EP.106 窗口：Perplexity decider、Cloudflare Clef、AWS Strands Decider、llama.cpp 的 Julia-1 与 Laya（页面 10-08 补充里提到，发布在 10-03 之后）。不是模型：OpenAI Dots、Manus 2.0（Cue）、Meta Muse for Small Business（产品）；DeepSeek 的 DeepGEMM-Ascend / DeepEP-Ascend（昇腾算子库）；Colibrì（SSD 换内存的推理项目）；Pine Computer（Agent 产品）。没有可核的发布：Simate-beta（公司自报榜单条目）、斯坦福/加州理工 HomeBody（只有项目页，代码写 coming soon）。 本期是补录（2026-10-23）：只收本期页面里提到的模型发布，窗口内页面没提到的不在此列。", "cat_notes": { "open-llm": "Intern-Decision 与 NeoHorse-Jev-4B 是不生成文字的决策模型，暂放在这里；建议台账另设“决策模型”一类。", "closed-llm": "Decisions API、百炼 decision-model-preview、Jev 是不生成文字的决策接口，暂放在这里；建议台账另设“决策模型”一类。decisions-api 与 gemini-4-argon 台账里已有（日期分别是 EP.108 的 10-22 与 10-13），本期取的是它们在本期窗口内的节点，合并时请保留台账原日期。", "video-world": "Praxis-1、Ego4WAM、InternW0-Δ 是机器人世界-动作模型，暂放在这一类；建议台账另设“机器人”一类。" } }, "106": { "from": "2026-10-02", "to": "2026-10-09", "date": "2026-10-09", "meta": "窗口内发布或开放的主要新模型，按类型分组；每个模型列开发者、发布日、规模、可得性和许可、要点与一手链接。带“边界日”或“背景”标记的，是本期的故事线、专题和快讯里讲到、但发布日在窗口之前的模型。", "intro": "本期是 2026-10-23 的补录：页面写于 10-08 会前，窗口末日 10-09 的发布（Microsoft-Decision-1、Clef-omni）页面没有收，这里按日期补进来。发布日以官方公告或模型卡为准，不是 HF 仓库的创建日。要点后括号里标了来源类型：厂商自述的基准本刊没有重跑，模型卡指规格和许可类事实来自官方卡或官方文档本身，独立指第三方榜单或媒体实测。可得性、价格按 10-23 前后读到的官方页写，权重后来放出的（如 Beam）已按放出后的状态记。各类按窗口内的在前、边界日和背景的在后排。", "excluded": "没有列入的，以及原因。【对比或引用里出现、发布日在窗口之前、本期页面没有它的发布信息】Claude Opus 5.5（09-22）、GPT-6 Astra / GPT-6 Sol / GPT-6 Luna 的 9 月版（09-22 或更早；10-07 聊天版更新已列）、Claude Fable 5.1（09-02）、小米 MiMo-V2.6-Pro / Flash（09-22 起）、智谱 GLM-5.3 / GLM-5.3-Flash（8 月）、Kimi K3、DeepSeek V4.1 Flash、Qwen3.8 系列、Gemini 3.8 Flash、Muse Spark 1.3、Thinking Machines Inkling、Nemotron 3 Ultra。【窗口前发布、本期页面没讲，不列】Gemini 3.8 Live with Live Avatar（Google 博客 09-24）、Inception Mercury Decide（OpenRouter 标注 09-30 发布）、Aikido Altar-1（开放权重安全模型，由 GLM-5.3 剪枝而来，据二手稿 09-21 发布，本刊没回到一手页）、阶跃 Step 5 Preview 的 API 预览（09-20，权重 10-15 才放，归 EP.107）。【不是新模型】OpenAI Decisions API（10-06 公测，只是 API，目前只支持 gpt-6-luna）；GPT-6.1 Sol Ultrafast（Sol 的速度档，不是独立模型，本期页面写的是“即将”，没有价格）；Intelligent UI（GPT-6 聊天版里的界面能力，已并入 GPT-6 10 月更新一行）；Dots、Muse、Manus Cue、Microsoft MXC、Scale AgentEnv、DeepSeek Harness、PhotoCraft、Monid 都是产品或软件，不是模型。【页面只当运行清单提到】Surface Laptop Ultra 的本地模型 MAI Code 1.1 Flash（137B 总 / 6.8B 激活）和 DeepSeek V4 Flash（284B），页面没有发布信息，未核发布日；Jev 和 ggml-org 的 Kev-4B GGUF 在 HOWTO 里被提到，是已有产品，不是本期发布。【窗口内但只见标题或第三方稿，没核到一手发布稿，暂不列】Hirundo 的“西方化 Qwen”（10-05，第三方微调，见 VentureBeat 标题）、清华 TSAIL 与生数科技的 Motus（10-07，公众号稿，机器人模型）、vLLM Semantic Router 团队的 Decision 2.0（10-03，只见 X 帖，发布方和权重没核）。【社区或厂商衍生】NVIDIA 在 HF 上的 Cosmos-H-Surgical-Simulator、corrdiff-cosmo-era5、music-flamingo-hf 等仓库建于今年早些时候，不是新发布。【日期口径说明】Gemini 4 Argon 与 Reflection Beam 各有两步（官宣与全面开放 / 放权重），台账里它们的发布日按后一步（10-13、10-16）记，这里的条目写的是本期页面讲的那一步（09-30、10-05），要点里已写明两步的日期。 本期是补录（2026-10-23）：只收本期页面里提到的模型发布，窗口内页面没提到的不在此列。", "cat_notes": { "open-llm": "本期有一批“决策模型”（Clef、Strands Decider、pplx-decider、H2O-Lightning、Liquid d1）：不生成文字，一次前向给出带概率的选项答案，暂放在这一类。许可证写在每行里：Apache-2.0 是常见的宽许可，LFM Open License 对年收入 1000 万美元及以上的主体有限制，别当成同一类。", "closed-llm": "只能通过 API 或订阅用的模型。官方说要开放、但权重还没放出的也放在这里（如 Mistral Large 4）。" } }, "107": { "from": "2026-10-09", "to": "2026-10-16", "date": "2026-10-16", "meta": "窗口内发布或开放的主要新模型，按类型分组；每个模型列开发者、发布日、规模、可得性和许可、要点与一手链接。带“边界日”或“背景”标记的，是本期的故事线、专题和快讯里讲到、但发布日在窗口之前的模型。", "intro": "本期是 2026-10-23 的补录。发布日以官方公告或模型卡为准，不是 HF 仓库的创建日——Step 5 Preview 的仓库 09-20 就建了，权重 10-15 才公开。要点后括号里标了来源类型：厂商自述的基准本刊没有重跑，模型卡指规格和许可类事实来自官方卡或官方文档本身，独立指第三方榜单或媒体实测。本期页面没讲、但已在台账里的窗口内模型，原样并入。可得性、价格按 10-23 前后读到的官方页写，权重后来放出的（如 Beam）已按放出后的状态记。各类按窗口内的在前、边界日和背景的在后排。", "excluded": "没有列入的，以及原因。【台账已有、发布日在本期窗口内，但本期页面没讲，原样并入、不重核】Muse Spark Open（10-15）、Nemotron 3.5 Bolt（10-15）、Nemotron Labs Dory 1.0 4B（10-16）、FLUX.3 Image Klein（10-15）、Kling 4.0（10-16）、MOSS-Image（10-16）、Flora（10-15）、Timestral（10-15）、Muse-Spark-Open-DFlash2（10-16）。【窗口前发布，被页面当背景或对比用，不列】Gemini 3.8 Live with Live Avatar（Google 博客页面标 09-24）、Aikido Altar-1（据二手稿 09-21）、Inception Mercury Decide（OpenRouter 标 09-30）、Claude Haiku 5.5（10-07，页面没讲它的发布，已列入 EP.106）、Opus 5.5、GPT-6 Astra、Fable 5.1、Mythos 5.1、Kimi K3、GLM-5.3、Qwen3.8、Gemma 4、Jev 1.13（TypeSafe，决策模型品类的起点，本期只写了它的融资，不是新发布）、Kev-4B、Boltz / Chai 的 BoltzMol-1、BoltzProt-1、Chai-2、Chai-3、IsoDDE 等生物模型（专题 03 引用的都是 6 月到 8 月的旧发布，Chai × GSK 10-09 是合作公告、没写新模型版本）。【页面只把它们当基座或对比、没有可核的发布日，不列】Torchcast Decision、Quyet-1.0-Large 等 JevBench 榜上的第三方决策模型；H2O-Lightning-4B 例外，已按 10-07 博文列为背景。【窗口内但只见标题，没核到一手发布稿，暂不列】蚂蚁 560B 开源大模型（只见 36氪 10-16 的标题）、“iPhone 离线跑 35B 多模态”的国产开源模型（量子位 10-13 标题）、美国 Sora 新版本（钛媒体 10-16 标题）、智谱 GLM-5.3 高速版（36氪 10-11 标题，看起来是已有模型的部署变体）、地平线 HoloBrain v0.5（HF 仓库建于 10-09，机器人模型，未核）；Qwen4 双模型同时放权重只是 X 上的传闻。【社区或厂商量化衍生】mlc-ai 的 Gemma 4 E2B MLC 打包、NVIDIA 的 GLM-5.3-Flash-FP4-Local、Qwen3.8-Flash-Next-FP4-Local、Qwen-Image-NVFP4 等，只是旧模型的量化版。【不是新模型】OpenAI Decisions API（beta，仍只支持 gpt-6-luna）、REA、Eleven、Hypit、Handwired、Agent-Native、Anatomy、LASRecomp、plx-native 等软件；TheoPhysEval、SqueezeBench、ProgramGym、FineEnvs 是基准或环境；ReplaySSM、Harness²、RSI-Anything、Hybrid Reasoning Agents 是论文方法；Maia 300、Intel GPU D 系列、d-Matrix 是芯片；OpenCode 的隐身模型 Cat Jam 只有名字、没有模型信息；陶哲轩讲义里说的“很快放出的开源数学模型”还没发。【日期口径说明】Gemini 4 Argon 的 10-13 是全面开放日（09-30 是先给受信任防御者），台账按 10-13 记；Beam 的 10-16 是放权重日（10-05 是官宣日）；阶跃 Step 5 Preview 的 09-20 是 API 发布和建仓日，权重 10-15 才公开。 本期是补录（2026-10-23）：只收本期页面里提到的模型发布，窗口内页面没提到的不在此列。", "cat_notes": { "open-llm": "本期的“决策模型”（Clef 系列、Strands Decider、pplx-decider、H2O-Lightning）不生成文字，一次前向给出带概率的选项答案，暂放在这一类；EP.107 故事线 C 讲的就是它们的基座都是阿里的 Qwen。许可证写在每行里：Apache-2.0 是常见的宽许可，StepFun Model License、Muse Model License、OpenMDW 各有条件，别当成同一类。", "closed-llm": "只能通过 API 或订阅用的模型。官方说要开放、但权重还没放出的也放在这里（如 Mistral Large 4）；Ultramarine 的权重“即将放出”也先放在这里。" } }, "109": { "from": "2026-10-23", "to": "2026-10-30", "date": "2026-10-30", "meta": "窗口内发布或开放的主要新模型，按类型分组；每个模型列开发者、发布日、规模、可得性和许可、要点与一手链接。带“边界日”或“背景”标记的，发布日在窗口之前，本期的故事线、专题或快讯里提到了它们。", "intro": "发布日以官方公告、模型卡或官方 X 帖为准，不是 HF 仓库的创建日。要点后括号里标了来源：“模型卡”指规格、价格和许可类事实来自官方页或 HF 卡本身，“厂商自述”指基准、速度等各家自报的数，本刊不重跑，“独立”指第三方榜单或媒体实测。Kimi K3.1 Pro 官方说是开放权重，但权重要到 11-04 前才放，所以先列在闭源一类，放出后要改。", "excluded": "", "cat_notes": { "open-llm": "权重能下载的模型。许可证写在每行的“可得性”和“许可”里：Apache-2.0 和 MIT 是常见的宽许可，OpenMDW 各有条件，别当成同一类。ThinkingCap 是在别人基座上的后训练衍生版，不是新基座。", "closed-llm": "只能通过 API 或订阅用的模型。Kimi K3.1 Pro 官方说是开放权重模型，但权重还没放出（承诺 11-04 前），所以放在这里。" } }, "90": { "from": "2026-06-12", "to": "2026-06-19", "date": "2026-06-19", "meta": "窗口内发布或开放的主要新模型，按类型分组；每个模型列开发者、发布日、规模、可得性和许可、要点与一手链接。带“边界日”或“背景”标记的，是本期的故事线和快讯里讲到、但发布日在窗口之前的模型。", "intro": "本期是补录（2026-10-28 核对）：模型清单按本期页面当时写到的内容定，规格、价格、许可和可得性是 10-28 读取的一手页，可能与当期不同。发布日以官方公告或模型卡为准，不是 HF 仓库的创建日。要点后括号里标了信息来自“厂商自述”“模型卡”还是“独立”：厂商自述的基准本刊没有重跑，模型卡指规格和许可类事实来自 HF 卡或官方文档本身，独立指第三方榜单或媒体实测。各类按窗口内的在前、边界日和背景的在后排。", "excluded": "没有列入的，以及原因。页面提到、但不是模型发布或没有窗口内的发布信息：Gemini 3.5 Pro（页面写“GA 仍待官宣”，窗口内没有发布）；荷兰 GPT-NL（页面只链到 TNO 的项目介绍页，没有发布日期或发布稿；TNO 页面写权重将按“受控许可”提供，本刊没有核到窗口内的发布）；Kimi K2.7-Code（只是跑分被质疑的标题，没有发布信息）；OrcaRouter（多模型路由组队，不是模型）；World Labs 的三篇 2D 先验生成 3D 研究（论文）；Odyssey 世界模型（只是融资）；Genesis 的工业机器人和 ENPIRE（硬件与方法）；OpenAI 的 AI 化学家（用已有的 GPT-5.4）；Google Earth AI、清华 ENSO 预测（研究成果，本刊没核到有名字的可下载模型）。只在引用里出现：NVIDIA 的 Cosmos 3、Isaac GR00T N1.7、Alpamayo 1.5（页面写 3 月 GTC San Jose 发布，早于窗口三个月，只在 keynote 背景里一句带过）；Opus 4.8、GPT-5.5、GPT-5.4、Gemini 3.1 Pro（对照或基线）。窗口内发布但本期页面没写、因此不列：poolside Laguna M.1 开放权重（HF 首次提交 06-18）、阿里 LOGOS（06-18）、Datalab lift 9B（06-19）、Catnip MaineCoon（06-16，仅模型卡和技术报告）。Fable 5 / Mythos 5 的发布日（06-09）早于本期窗口，但本期头条讲的就是它们被下线，所以作为背景列入。 本期是补录：只收本期页面里提到的模型发布，窗口内页面没提到的不在此列。", "cat_notes": {} }, "91": { "from": "2026-06-19", "to": "2026-06-26", "date": "2026-06-26", "meta": "窗口内发布或开放的主要新模型，按类型分组；每个模型列开发者、发布日、规模、可得性和许可、要点与一手链接。带“边界日”或“背景”标记的，是本期的故事线和快讯里讲到、但发布日在窗口之前的模型。", "intro": "本期是补录（2026-10-28 核对）：模型清单按本期页面当时写到的内容定，规格、价格、许可和可得性是 10-28 读取的一手页，可能与当期不同。发布日以官方公告或模型卡为准，不是 HF 仓库的创建日。要点后括号里标了信息来自“厂商自述”“模型卡”还是“独立”：厂商自述的基准本刊没有重跑，模型卡指规格和许可类事实来自 HF 卡或官方文档本身，独立指第三方榜单或媒体实测。各类按窗口内的在前、边界日和背景的在后排。 GLM-5.2 与 Claude Fable 5 / Mythos 5 在 EP.90 里也列了，同一个 id，内容一致，只有标记不同。", "excluded": "没有列入的，以及原因。核过、不是新模型：Gemini 3.5 Flash 的原生 computer use（06-24 官方稿写的是“computer use 成为 Gemini 3.5 Flash 的内置工具”，是现有模型的新功能，不是新版本）；OpenAI 滚更的 GPT-5.5 Instant（旧模型的小修订）。核过、没有一手发布页，所以不列：微软 FastContext-1.0（4B 仓库探索子 Agent；页面引的是 smol.ai 转述的 Reddit 帖。微软的 HF 仓库 microsoft/FastContext-1.0-4B-SFT / -RL 和 GitHub microsoft/fastcontext 本刊 10-28 读取时都打不开（HF 返回 401/404，GitHub 返回 404），第三方 AI/TLDR 页面写发布在 06-15，早于窗口，规格和许可无从核）。页面里提到、但不是模型本体：OpenThoughts-Agent（数据配方和消融，没核到权重发布）、DeepMind ATLAS（自动化科研系统）、Seedance 2.5（页面自己写了“announced 非 released”，ByteDance Seed 官网显示 07-31 才发布）、腾讯“小微”（微信里的 AI 助手产品，页面写自研 WeLM，没有发布信息）、Jalapeño、TPU 8i、Maia 200（芯片）、Engram（公司走出隐身，没有模型）、LiteParse（无 VLM 的解析库，是软件）、Google TurboQuant（量化方法）、OpenRouter Fusion 与 Self-Harness 等（框架或方法）。只在对比或引用里出现：Opus 4.8、DeepSeek V4 / V4-Pro（Lindy 迁移流量的故事）、GPT-5.5、GPT-Realtime-2、Grok Voice、Deepslate Opal（AA 语音榜单）。 本期是补录：只收本期页面里提到的模型发布，窗口内页面没提到的不在此列。", "cat_notes": {} }, "92": { "from": "2026-06-26", "to": "2026-07-03", "date": "2026-07-03", "meta": "窗口内发布或开放的主要新模型，按类型分组；每个模型列开发者、发布日、规模、可得性和许可、要点与一手链接。带“边界日”或“背景”标记的，是本期页面里讲到、但发布日在窗口之前的模型。发布日以官方公告或模型卡为准，不是 HF 仓库的创建日；要点后括号里标了信息来自“厂商自述”“模型卡”还是“独立”，厂商自述的基准本刊没有重跑。", "intro": "", "excluded": "核过但没列入的。Gemini 3.5 Pro“正式 GA（06-29）”：没有核到。 EP.92 页面引用的 AI Disruption 文章讲的是 Google I/O 上的 Gemini 3.5 Flash 和 Omni，并写“3.5 Pro 下个月发布”；TechTimes 06-29 的报道标题是“Gemini 3.5 Pro 获准 7 月发布”，称 Pro 已从 6 月推迟到 7 月；本刊没有找到 06-26 到 07-03 之间 Google 的 Pro 发布稿，所以不列，EP.92 页面这条建议复核。不是新模型：Mythos 5 白名单放行（06-27）和 Fable 5 恢复全球可用（06-30 / 07-01）是准入政策变化，模型本身早已发布；Claude Science 是面向科学家的平台，不是模型；Meta Brain2Qwerty 是 Nature Neuroscience 论文。窗口前发布、页面没点名：EP.92 里“亚洲 AI 创业公司推出类 Mythos 模型”那条链接的 TechCrunch 稿讲的是 Sakana AI 的 Fugu（编排多个模型的产品，06 月 22 日前后发布）和奇虎 360 的 Tulongfeng / Yitianzhen（06-24 前后），页面正文没有写这些名字，不列。旧技术、新测速：NVIDIA 博客讲的 DFlash 草稿模型是 z-lab 的，HF 检查点 2026-01 就有，博客日期 06-23，只是 Blackwell 上的实测（最高 15 倍），不是窗口内新模型。页面提到但只是对比里的名字：GLM-5.2（Semgrep 网络安全实测，发布日页面没写）、DeepSeek V4（涨价）。 本期是补录：只收本期页面里提到的模型发布，窗口内页面没提到的不在此列。", "cat_notes": { "accel": "草稿模型要配一个目标模型用，单独跑没有意义。" } }, "93": { "from": "2026-07-03", "to": "2026-07-10", "date": "2026-07-10", "meta": "窗口内发布或开放的主要新模型，按类型分组；每个模型列开发者、发布日、规模、可得性和许可、要点与一手链接。带“边界日”或“背景”标记的，是本期页面里讲到、但发布日在窗口之前的模型。发布日以官方公告或模型卡为准，不是 HF 仓库的创建日；要点后括号里标了信息来自“厂商自述”“模型卡”还是“独立”，厂商自述的基准本刊没有重跑。", "intro": "", "excluded": "核过但没列入的。窗口内但不是模型发布：OpenAI 在 07-08 说 SWE-Bench Pro 约 27.4% 的题目有问题（评测）；Anthropic 的 GRAM 双用途知识隔离（研究方法，文中写明未用于任何 Claude 生产模型）；Claude Science（平台）；Safari MCP Server、Vercel eve、LeRobot v0.6.0（软件，不是模型）；NVIDIA Isaac GR00T 页面写的是“端到端人形机器人策略开发框架”，没有发布新模型权重的说法。Nemotron-Labs-Diffusion（HF Papers 07-06 提交的三模态统一解码论文）：对应的 3B / 8B / 14B 权重 HF 上 1 月到 5 月就有，不是窗口内新发布。只是计划或传闻：路透说 MiniMax 计划推出 2.7 万亿参数模型（07-08，未发布）；@synthwavedd 预告 GPT-6、Fable 5.1、DeepSeek V4 GA 的推文（页面自己标未经证实）；Gmail 简报里“Meta AI 追平 GPT-5.5”（页面标未核实）；Qwen 团队谈开源 agent 模型、OpenMed 755 token/s（只是速度实测推文，没有新模型发布稿）。只在列表里出现的名字：文心 5.0 系列接入 WorldRouter（接入，不是新模型）；Fable 5 回归后的差评（准入恢复，不是新模型）；Sonnet 5、LongCat-2.0 只出现在 NLP News 周报的标题里（它们是 EP.92 窗口内的发布，见 EP.92）。IEEE Spectrum 的“大型表格模型”是一篇综述，没有点名具体模型。 本期是补录：只收本期页面里提到的模型发布，窗口内页面没提到的不在此列。", "cat_notes": {} }, "94": { "from": "2026-07-10", "to": "2026-07-17", "date": "2026-07-17", "meta": "窗口内发布或开放的主要新模型，按类型分组；每个模型列开发者、发布日、规模、可得性和许可、要点与一手链接。带“边界日”或“背景”标记的，是本期页面里讲到、但发布日在窗口之前的模型。发布日以官方公告或模型卡为准，不是 HF 仓库的创建日；要点后括号里标了信息来自“厂商自述”“模型卡”还是“独立”，厂商自述的基准本刊没有重跑。", "intro": "", "excluded": "核过但没列入的。窗口内但不是新模型：OpenAI ChatGPT Work、Step AOS（智能体操作系统）、Weco AIDE²（自动研究 Agent，不是模型）、RadixArk 的 NVFP4 强化学习训练配方（配方，没有权重）、Tenstorrent 999 美元加速卡（硬件）、arkenOS、Mesh LLM、Reame、Flash-MSA、KVpop（工具或论文方法）、NVIDIA BioNeMo Agent Toolkit 和“引导式生成模型估计极端事件概率”（软件 / 方法博客）。页面里只是对比或引用的名字：GPT-5.6 Sol（Ultra 模式 64 个子智能体证明数学猜想；ICML Q&A；07-09 全面开放见 EP.92 / EP.93）、Grok 4.5、Muse Spark、Claude（“用同样 4 个 App 较量”，tryai.dev）、Qwen；Meta Muse Image 的深度伪造功能被下架是产品功能，模型是 07-07 的（见 EP.93）。没有核到：OpenAI“新旗舰模型自主删除文件”（TechCrunch 07-15，页面没写模型名）；Fable 5.1、DeepSeek V4 GA 的传闻在 EP.93 页面里，不属于本期。Kimi K3 的日期：API 首发 07-16（美国时间）或 07-17（页面、Tom's Hardware），权重 07-27 才放出；date 取权重日，已在可得性里写清。 本期是补录：只收本期页面里提到的模型发布，窗口内页面没提到的不在此列。", "cat_notes": {} }, "95": { "from": "2026-07-17", "to": "2026-07-24", "date": "2026-07-24", "meta": "窗口内发布或开放的主要新模型，按类型分组；每个模型列开发者、发布日、规模、可得性和许可、要点与一手链接。带“边界日”或“背景”标记的，是本期的故事线和快讯里讲到、但发布日在窗口之前的模型。", "intro": "本期是补录：EP.95 当时没有“本周新模型”栏目，这一份按页面当时提到的模型发布，回头对着一手页面核了一遍。发布日以官方公告或模型卡为准，不是 HF 仓库的创建日。要点后括号里标了信息来自“厂商自述”“模型卡”还是“独立”：厂商自述的基准本刊没有重跑。", "excluded": "没有列入的，以及原因。窗口内确有发布、但页面没写，所以不收的：Claude Opus 5（07-24，进 EP.96 的边界日）、Fugu-Ultra v1.1（07-24，同）、Inflect-Micro-v2（HF 上的预发布卡 07-18，EP.96 页面收了）。页面提到、但只有论文或技术报告、没核到权重或服务的：Qwen-Music（HF 论文页日期 07-13，没有核到可用入口）、Loopie 20B-A2B 与 6B-A0.6B（论文 07-17，HF 上的 preview 权重 10-26 才出现）、Athena-Brain-8B（技术报告，没核到权重）、Xaira X-Cell（播客讨论，没有发布稿）。未发布的：OpenAI 比 GPT-5.6 Sol 更强的那个预发布模型。只是对比或引用里出现的名字，文中没有发布信息：GPT-5.6 Sol、Claude Fable 5、Opus 4.8、GPT-5.5、GLM 5.2、DeepSeek 4 Pro、Gemma 3、Qwen3.7-Max、Inkling（官方新闻页 07-15，EP.95 页面说 EP.94 已收）。产品、软件、硬件或论文方法，不是模型：Nunchaku、NeMo Automodel 微调方案、Grabette、DSWorld、Muon 论文、RecGPT-V3 报告、Google“Frozen v2”芯片、Cursor Agent Swarm、Claude Agent 平台更新。日期要订正的：EP.95 页面把百度 Unlimited-OCR 写成 07-21 发布，模型卡发布记录写的是 06-22，07-21 是 ms-swift 训练支持的更新，所以按“背景 · 06-22”收。 本期是补录：只收本期页面里提到的模型发布，窗口内页面没提到的不在此列。", "cat_notes": { "open-llm": "权重能下载的模型。许可写在每行里：OpenMDW 和 Kimi K3 License 各有条件，别当成同一类，也都不是 OSI 开源。", "closed-llm": "只能通过 API 或订阅用的模型。Qwen3.8-Max-Preview 官方说会开放权重，但预览期没放，所以放在这里。", "video-world": "RynnBrain 是具身基础模型（图像 / 视频到文本），按“机器人相关”放在这一类。" } }, "96": { "from": "2026-07-24", "to": "2026-07-31", "date": "2026-07-31", "meta": "窗口内发布或开放的主要新模型，按类型分组；每个模型列开发者、发布日、规模、可得性和许可、要点与一手链接。带“边界日”或“背景”标记的，是本期的故事线和快讯里讲到、但发布日在窗口之前的模型。", "intro": "本期是补录：EP.96 当时没有“本周新模型”栏目，这一份按页面当时提到的模型发布，回头对着一手页面核了一遍。页面自己写的窗口是 07-24 → 07-29，分享日是 07-31，这里按分享日算到 07-31。发布日以官方公告或模型卡为准，不是 HF 仓库的创建日。要点后括号里标了信息来自“厂商自述”“模型卡”还是“独立”：厂商自述的基准本刊没有重跑。", "excluded": "没有列入的，以及原因。页面提到、但不是对外发布的：OpenAI GPT-Red（内部自动化红队模型，官方 X 帖 07-15，只用于训练 GPT-5.6，没有 API 和权重；若合并时想收，可记 closed、背景 · 07-15）。没核到发布稿：Sulphur 2（基于 LTX 2.3 的社区视频微调，页面写 5 月上旬，页面给的站点现在返回 404）。论文或项目页，没写权重或服务：Transformer Transformer（机器人形态-运动协同设计）。只在别的新闻里带过一句：Thinking Machines 的“首个开放权重模型”（指 Inkling，07-15，属 EP.94），没有名称和日期；FLUX 3 与 FLUX-mimic 在快讯里只当对照出现，没有发布信息。传闻或软件，不是模型：OpenAI 下一代模型“8 月提前上线”传闻、DeepSeek Harness 内测、OpenAI Codex Security CLI、Claude Code /fork、Cursor agent swarms。窗口内确有发布、但页面没写，所以不收：Inkling-Small（07-30，EP.97 页面收了）、DeepSeek-V4-Flash-0731、MiniMax H3（API）、Seedance 2.5（均 07-31，EP.97 页面收了）。日期要订正的：EP.96 页面把 Kimi K3 权重写成 Apache 2.0，实际是 Kimi K3 License；Inflect-Micro-v2 的发布日有 07-18 / 07-24 / 07-26 三种说法，见条目。 本期是补录：只收本期页面里提到的模型发布，窗口内页面没提到的不在此列。", "cat_notes": { "open-llm": "权重能下载的模型。许可写在每行里：Kimi K3 License 有收入和署名条件，不是 OSI 开源。", "closed-llm": "只能通过 API、订阅或自家产品用的模型。Fugu 系列是编排系统（一个端点后面调度多个模型），不是单个训练出来的模型。", "retrieval": "Ontology 1 是公司自称的“神经符号搜索模型”，只用在自家产品里，按“搜索 / 检索”放在这一类。", "video-world": "Gemini Robotics 2 是机器人用的视觉-语言-动作模型和具身推理模型，按“机器人相关”放在这一类。" } }, "97": { "from": "2026-07-31", "to": "2026-08-07", "date": "2026-08-07", "meta": "窗口内发布或开放的主要新模型，按类型分组；每个模型列开发者、发布日、规模、可得性和许可、要点与一手链接。带“边界日”或“背景”标记的，是本期的故事线和快讯里讲到、但发布日在窗口之前的模型。", "intro": "本期是补录：EP.97 当时没有“本周新模型”栏目，这一份按页面当时提到的模型发布，回头对着一手页面核了一遍。发布日以官方公告或模型卡为准，不是 HF 仓库的创建日。要点后括号里标了信息来自“厂商自述”“模型卡”还是“独立”：厂商自述的基准本刊没有重跑。", "excluded": "没有列入的，以及原因。是软件或配方，不是模型：Prime Intellect Prime Agent（开源编码 harness，官方文章里 95.5% 的 ARC-AGI-3 成绩是配 Claude Opus 5 跑的）、Neon 与 Castform 的“100 倍更便宜的 4B 检索模型”（联合训练案例，模型没有起名也没放权重）、Muse Code（Meta 的终端编码 agent，只收它背后的 Muse Spark 1.2）。未对外发布：OpenAI 内部版 Astra（十项数学结果出自它，官方文章 08-01）。不是新模型：GPT-5.6 Luna 降价 80%、Terra 降价 20%（07-30，价格调整）；OpenAI 的 GPT-Live 实时语音系统工程复盘（08-03，复盘文章，不是发布稿）。只是引用或对照：Kimi K3 权重（07-27，EP.96 已收）、Claude Opus 4.7 与 Mythos 5（安全事故报告里的名字）、GPT-5.6 Sol、GLM-5.2、Fable 5。产品、软件或推理技术：Hark Handoff、Mistral Studio、Cloudflare Agents/computer、Swiftlet（80B Qwen 跑进 4.3GB）、NVIDIA 世界-动作模型博客。窗口内确有发布、但页面没写，所以不收：Qwen3.8-27B（HF 仓库建于 08-05，官方发布日没核）、MiniMax-Music3（HF 仓库建于 08-07，官方发布日没核）。日期要订正的：EP.108 的 excluded 把 Shieldstral 写成“7 月”，那是 mistralai 的 HF 仓库建仓日（07-16，当时未公开）；Mistral 官方文章和 HF 公开提交都是 08-04。 本期是补录：只收本期页面里提到的模型发布，窗口内页面没提到的不在此列。", "cat_notes": { "open-llm": "权重能下载的模型。许可写在每行里：Apache-2.0 和 MIT 是常见的宽许可；Qwen3.8-Max License 有收入和署名条件，不是 OSI 开源。Shieldstral 是安全分类器，不是对话模型，暂放这一类，建议以后单列“安全 / 审核模型”。", "closed-llm": "只能通过 API 或订阅用的模型。Sakana Namazu 是在开放模型 Kimi K2.6 上微调的，但 Sakana 只提供 API，不放权重。", "video-world": "两个视频模型 07-31（周五）同日发布，一个放了权重、一个没放。" } }, "98": { "from": "2026-08-07", "to": "2026-08-14", "date": "2026-08-14", "meta": "窗口内发布或开放的主要新模型，按类型分组；每个模型列开发者、发布日、规模、可得性和许可、要点与一手链接。带“边界日”或“背景”标记的，是本期页面里讲到、但发布日在窗口之前的模型。发布日以官方公告或模型卡为准，不是 HF 仓库的创建日；要点后括号里标了信息来自“厂商自述”“模型卡”还是“独立”，厂商自述的基准本刊没有重跑。", "intro": "", "excluded": "核过但没列入的。窗口内但不是新模型：Mercury 2 for Search（Inception 08-11 的应用博客，讲 Mercury 2 在搜索流水线里的用法，Mercury 2 本身是更早的模型）；NVIDIA NeMo Switchyard（路由框架）、JetPack 7.2.1（软件）；Sakana Fugu 改用 Gemma 4 基座（编排架构，模型本身不是新的）；DeepSeek Harness v0.1（框架）；Agent Plugins 1.0（标准）；Claude Tag、Grok Bot（产品）；Gemini 应用月活破 10 亿、Pixel 11 / Pixel Watch 5 上的端侧 Gemini 功能（产品功能）；Spotify 的 AI Persona 标注、Cloudflare Kitesurf（产品）。未发布：Anthropic 的未发布研究版 Claude（黎曼猜想，页面明说没发布）、OpenAI Astra（暂停部分内部研发）、字节训练中的 10 万亿参数模型、SSI 的 test-time training 传闻（页面标未证实）。页面里只是引用的名字：GLM-5.2（Hugging Face 事件里的取证工具、ZCode 通过率）、Qwen3.8-27B（权重 08-14/15 才出，EP.98 页面没写）、WorkBuddy Bench、DeepMind WeatherNext（飓风预报报道，官方原文 08-06，页面没写发布信息）。日期说明：DeepSeek V4 Pro 0813 的 API 在 08-12 就悄悄切换，权重与官方更新日志在 08-13，本刊取权重日；Qwen3.8-Max 的 API 正式版 08-03、权重 08-12，本刊取权重日。 本期是补录：只收本期页面里提到的模型发布，窗口内页面没提到的不在此列。", "cat_notes": {} }, "99": { "from": "2026-08-14", "to": "2026-08-21", "date": "2026-08-21", "meta": "窗口内发布或开放的主要新模型，按类型分组；每个模型列开发者、发布日、规模、可得性和许可、要点与一手链接。带“边界日”或“背景”标记的，是本期的故事线和快讯里讲到、但发布日在窗口之前的模型。", "intro": "本期是补录（2026-10-28 核对）：模型清单按本期页面当时写到的内容定，规格、价格、许可和可得性是 10-28 读取的一手页，可能与当期不同。发布日以官方公告或模型卡为准，不是 HF 仓库的创建日。要点后括号里标了信息来自“厂商自述”“模型卡”还是“独立”：厂商自述的基准本刊没有重跑，模型卡指规格和许可类事实来自 HF 卡或官方文档本身，独立指第三方榜单或媒体实测。各类按窗口内的在前、边界日和背景的在后排。", "excluded": "没有列入的，以及原因。核过、不是窗口内的新模型发布，或页面只在对比、引用里提到：Gemini 3.7 Flash（页面只在“超窗拦截”说明里提到 Ars 08-13 的稿，没有讲发布内容，且在窗口前）；Claude Opus 5（07-24 发布，官方页已核，页面只在价格战和使用数据里提到；若要补背景条目可直接用 https://www.anthropic.com/news/claude-opus-5）；GPT-5.6 Luna 降价 80%（价格调整，不是新模型）；GPT-5.6 Sol、Fable 5（对照列）；Kimi K3、DeepSeek-V4 Pro、Qwen3.8-Max、Grok 4.6（参数量对比或后训练增益的引用，没有发布信息）；Anthropic 风险报告里的内部模型 Model 2（官方明确没有对外发布计划）；Hugging Face 事件里被越狱的未发布 OpenAI 模型（未发布）。旧模型的衍生：Nemotron 3.5 Lightning NVFP4（NVIDIA 08-17 技术博客，是已有模型的量化检查点）。不是模型：DeepSeek Harness（MIT 开源的 agent 运行时）、OpenAI Codex 骨架三件套（Apache-2.0，软件）、Mojo 开源（语言）、Cerebras CS-4（硬件）、Miles v0.1 与 AgentENV（训练框架）、LEGO-RL 等论文方法。GLM-5.3 在台账里已有同 id 条目（EP.101，日期取权重公开日 08-28）；本期页面讲的是 08-14 的限量发布，所以这里只加期标记，内容沿用台账。 本期是补录：只收本期页面里提到的模型发布，窗口内页面没提到的不在此列。", "cat_notes": { "video-world": "含机器人基础模型" } }, "100": { "from": "2026-08-21", "to": "2026-08-28", "date": "2026-08-28", "meta": "窗口内发布或开放的主要新模型，按类型分组；每个模型列开发者、发布日、规模、可得性和许可、要点与一手链接。带“边界日”或“背景”标记的，是本期页面里讲到、但发布日在窗口之前的模型。发布日以官方公告或模型卡为准，不是 HF 仓库的创建日；要点后括号里标了信息来自“厂商自述”“模型卡”还是“独立”，厂商自述的基准本刊没有重跑。", "intro": "", "excluded": "核过但没列入的。EP.100 窗口末（08-26 到 08-28）台账里已记在 EP.101 名下的 Hy4 preview、Cohere Parse 等：EP.100 页面没有提到，不列。Inherent 的 Faraday（TechCrunch 08-22）：是基于 Qwen 3.6 27B 做强化学习的“AI 同事”agent，TechCrunch 称“新发布”，但可得性、权重和模型名都没披露，HF 上没有搜到，本刊没有核到，按 agent 产品处理不列。Stanford 的 Marin 535B-A23B：08-21 宣布开训（约三个月），还没有可用权重，不是发布。Nari Labs 的“TTS 延迟压到 50 毫秒以内”（HN）：链接是 Qwen3-TTS 的速度与成本分析博客，不是新模型发布。硬件与软件：NVIDIA Vera Rubin / Groq 3 LPX / BlueField-4、OpenAI×博通 Jalapeño ASIC、Mac Studio M5 Ultra、苹果 M6；NVIDIA AVO（harness）、Visa VVAH（harness）、Anthropic Model Hardware Standard（标准）、Claude Code 的跨会话功能、Mira（月之暗面的飞书 AI 同事，产品）。页面里只是引用的名字：Opus 5 / Opus 4.8 / Opus 4.6 / GPT-5.5 / GPT-5.6 Sol（08-21 起降价超过 20%）/ Mythos Preview / GPT-Rosalind（LifeSciBench 成绩）、Kimi K3 的 KDA 架构（技术博客讨论）、Gemma 4 31B 在 Groq 3 LPX 上的实测、MiniMax M3 在 AgentX 里的缓存命中率案例、DeepSeek V4-Pro 的涨价、Qwen 3.5 画水彩出 JavaScript 的 X 帖（研究演示，没有发布模型）。 本期是补录：只收本期页面里提到的模型发布，窗口内页面没提到的不在此列。", "cat_notes": {} } }, "models": [ { "id": "flint", "name": "Flint", "developer": "Recursive（CEO Richard Socher）", "size": "39.8B 总 / 约 2.5B 激活的 MoE（49 层，256 个路由专家激活 6 个，另有 1 个共享专家）", "avail": "开放权重，不设门槛；HF 上的 RecursiveSI/flint（BF16 约 80 GB）及 int4 / NVFP4 / GGUF 版；另有托管 API 和 Apple 芯片本地引擎 rec", "license": "Apache-2.0", "facts": [ "编程 agent 模型，文本进文本出，带推理和多轮工具调用（模型卡）", "Recursive 称小团队不到四个月从零训成，自研的“Eureka Machine”自动研究系统参与了几乎每个环节（厂商自述）", "自报：Terminal-Bench 2.1 54.9%、SWE-bench Verified 74.2%、SWE-bench Pro v2 89.7%；模型卡注明 Terminal-Bench 把靠联网检索得到的解算作失败，别家分数未必做同样处理（厂商自述）", "Wired 记者在 48GB 的 Mac 上试用后给了正面评价，是单人上手，不是基准（独立）", "上下文：博客写最长 512k，HF 卡写文档化配置是 262,144" ], "links": [ { "t": "Recursive 官方博客", "u": "https://recursive.com/updates/introducing-recursive-flint", "k": "official" }, { "t": "HF 模型页", "u": "https://huggingface.co/RecursiveSI/flint", "k": "official" }, { "t": "TechCrunch", "u": "https://techcrunch.com/2026/10/21/recursive-launches-flint-a-laptop-coding-model-it-says-was-largely-built-by-ai/", "k": "media" }, { "t": "Wired", "u": "https://www.wired.com/story/recursive-self-improvement-flint-latest-model-scary-good", "k": "media" } ], "dev_url": "https://xiaopingfeng.com/live/neolab/recursive-superintelligence", "date": "2026-10-21", "category": "open-llm", "access": "open", "eps": [ 108 ], "ep_tags": {} }, { "id": "ds-flash-1017", "name": "DeepSeek V4.1 Flash 1017", "developer": "DeepSeek", "size": "主干 552B + 196B 的 Engram 条件记忆；预填充激活 8B、解码激活 16B；1M 上下文（数字取自基础版 V4.1-Flash 的模型卡，1017 版的卡没有重述，配置一致）", "avail": "开放权重，不设门槛（FP8，专家为 FP4）；同时上了 DeepSeek 网页、App 和 API（模型名 deepseek-flash，价格不变）", "license": "MIT", "facts": [ "对 V4.1-Flash 的小更新：官方称推理、编码、agent 和视觉基准都有提升，任务耗时和输出更短（模型卡）", "自报（对比 V4.1-Flash）：HLE 无工具 42.6 对 36.8，Terminal-Bench 4.0 42.3 对 31.2，DeepSWE v1.1 77.0 对 74.2（厂商自述）", "官方更新日志写明针对 DeepSeek Harness、腾讯 CodeBuddy、WorkBuddy 做了优化", "Artificial Analysis 开放权重榜第 2（45.10，10-19 读取）（独立）" ], "links": [ { "t": "官方新闻页", "u": "https://api-docs.deepseek.com/news/news261017", "k": "official" }, { "t": "HF 模型页", "u": "https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash-1017", "k": "official" }, { "t": "API 更新日志", "u": "https://api-docs.deepseek.com/updates", "k": "official" } ], "date": "2026-10-17", "category": "open-llm", "access": "open", "eps": [ 108 ], "ep_tags": {} }, { "id": "beam", "name": "Beam 1.0", "developer": "Reflection AI", "size": "501.3B 总 / 23.4B 激活，100 万 token 上下文，仅文本", "avail": "开放权重，不设门槛；HF 上的 reflection/Beam-1.0-501B-A23B。模型卡写明不禁止蒸馏，也不禁止用输出训练别的模型", "license": "Apache-2.0", "facts": [ "自报：Terminal Bench v2.1 80.1%、SWE Bench Pro v1 66.1%、GPQA Diamond 90.6%（厂商自述）", "技术报告标着“coming”，目前放出的是一份 Safety Technical Report（模型卡）", "Artificial Analysis 开放权重榜第 10（30.33，10-19 读取）（独立）" ], "links": [ { "t": "官方博客", "u": "https://reflection.ai/blog/beam-is-available", "k": "official" }, { "t": "HF 模型页", "u": "https://huggingface.co/reflection/Beam-1.0-501B-A23B", "k": "official" } ], "dev_url": "https://xiaopingfeng.com/live/neolab/reflection-ai", "date": "2026-10-16", "category": "open-llm", "access": "open", "eps": [ 106, 108 ], "ep_tags": { "108": "边界日 · 10-16", "106": "先行 · 10-05" } }, { "id": "muse-spark-open", "name": "Muse Spark Open", "developer": "Meta", "size": "816B 总 / 42B 激活，1M 上下文；输入含文本、图像、视频、音频（输入模态据 The Decoder）", "avail": "开放权重，但要在 HF 填表、人工审批才能下（gated: manual）；须标注 “Built with Muse Spark Open”；以 API 形式对外卖且收入超 2000 万美元的服务商要另签协议", "license": "Muse Model License（非 OSI）", "facts": [ "Meta 自称“迄今最强的美国开放权重模型”，依据是自家的评分图；Meta 自己的表里 Terminal-Bench 2.1 是 76.4，低于 Beam 的 80.1（厂商自述）", "Artificial Analysis 开放权重榜第 7（38.87，10-19 读取），美国模型里最高（独立）" ], "links": [ { "t": "Meta 研究博客", "u": "https://research.meta.ai/blog/muse-spark-open", "k": "official" }, { "t": "HF 模型页", "u": "https://huggingface.co/meta-models/Muse-Spark-Open-816B-A42B", "k": "official" } ], "date": "2026-10-15", "category": "open-llm", "access": "open", "eps": [ 108 ], "ep_tags": { "108": "背景 · 10-15" } }, { "id": "nemotron-super-vl", "name": "Nemotron 3.5 Super VL", "developer": "NVIDIA", "size": "120B 总 / 12B 激活（模型卡）；HF 张量合计 124.45B，含视觉编码器。Mamba-2 + MoE + 注意力混合，C-RADIO 视觉编码器，上下文最长 1M", "avail": "开放权重，不设门槛；BF16、NVFP4、Base 三个仓库", "license": "OpenMDW-1.1", "facts": [ "文本、图像、视频输入，文本输出；由 Nemotron 3 Ultra 蒸馏而来（NVIDIA 自述）", "自报：CharXiv 推理 80.8%（用 Python 84%）；NVIDIA 自跑的卡表里 Terminal-Bench 2.1 是 60.67，低于同表里 Qwen3.8-Flash-Next 的 85.80（厂商自述）", "NVIDIA 称在同尺寸开放模型里单卡吞吐最高可达 5 倍（厂商自述）" ], "links": [ { "t": "NVIDIA 开发者博客", "u": "https://developer.nvidia.com/blog/nvidia-nemotron-3-5-super-vl-powers-specialized-agents-with-multimodal-reasoning/", "k": "official" }, { "t": "HF 模型页", "u": "https://huggingface.co/nvidia/NVIDIA-Nemotron-3.5-Super-VL-120B-A12B-BF16", "k": "official" } ], "date": "2026-10-15", "category": "open-llm", "access": "open", "eps": [ 108 ], "ep_tags": { "108": "背景 · 10-15" } }, { "id": "nemotron-bolt", "name": "Nemotron 3.5 Bolt", "developer": "NVIDIA", "size": "74B 总 / 9B 激活；24GB 版把专家权重压到 2 比特", "avail": "开放权重，不设门槛；BF16、24GB、GGUF 版", "license": "OpenMDW-1.1", "facts": [ "视觉语言 MoE（混合 Mamba-Transformer），目标是在 24GB 显存里本地跑日常 agent 任务（RTX / DGX Spark）；由 Super VL 用 NVIDIA 的 “Star Elastic” 路由引导压缩得到（模型卡）", "自报（NVIDIA 自跑的卡表）：GPQA-Diamond 88.83（24GB 版 86.43），Qwen3.6-35B-A3B 是 83.40（厂商自述）" ], "links": [ { "t": "NVIDIA 研究博客", "u": "https://research.nvidia.com/labs/nemotron/Nemotron-3.5-Bolt-24GB/", "k": "official" }, { "t": "HF 模型页", "u": "https://huggingface.co/nvidia/NVIDIA-Nemotron-3.5-Bolt-74B-A9B-BF16", "k": "official" } ], "date": "2026-10-15", "category": "open-llm", "access": "open", "eps": [ 108 ], "ep_tags": { "108": "背景 · 10-15" } }, { "id": "nemotron-dory", "name": "Nemotron Labs Dory 1.0 4B", "developer": "NVIDIA", "size": "约 4B（HF 张量 3.98B）；循环结构：8 层输入 + 20 层共享循环块 + 8 层输出，循环块可跑 1、2 或 4 遍；英文，256K 上下文", "avail": "开放权重，不设门槛；BF16、MXFP8、NVFP4、GGUF 版；vLLM 和 llama.cpp 当时还靠未合并的 PR", "license": "OpenMDW-1.1", "facts": [ "同一份权重按预算跑 1、2 或 4 遍，不用重训（模型卡）", "自报（NVIDIA 自跑的卡表，1 / 2 / 4 遍）：SWE-bench Verified 50.3 / 59.5 / 61.8，多数项落后 Qwen3.6-35B-A3B（厂商自述）", "没有找到官方发布稿，发布日以 HF 模型卡的 10-16 为准" ], "links": [ { "t": "HF 模型页", "u": "https://huggingface.co/nvidia/NVIDIA-Nemotron-Labs-Dory1.0-4B-BF16", "k": "official" } ], "date": "2026-10-16", "category": "open-llm", "access": "open", "eps": [ 108 ], "ep_tags": { "108": "边界日 · 10-16" } }, { "id": "minimax-m31f", "name": "MiniMax M3.1 Flash", "developer": "MiniMax", "size": "约 428B 总 / 23B 激活的 MoE，1M 上下文，多模态输入、文本输出；稀疏注意力 + 量化感知训练，附 DSpark 推测解码的 draft head（HF 元数据里的张量总数约 2,200 亿，是 FP8/U8 打包所致，官方口径 428B）", "avail": "API 10-19 起：每百万 token 输入 0.15、输出 0.60、缓存输入 0.015 美元；权重 10-23 01:06 UTC 公开（HF MiniMaxAI/MiniMax-M3.1-Flash）。商业使用要显著标注 “Built with MiniMax M3.1-Flash”，年收入超 2,000 万美元的产品须事先书面授权，附录禁止军事用途", "license": "MiniMax Community License（非商业免费；HF 标签 other）", "facts": [ "定位 agent 任务、编程、computer use、网络安全；官方称线上推理快近 3 倍、成本比上一代降 70%（厂商自述）", "自报：DeepSWE v1.1 73.7、Terminal Bench 4.0 38.1、HLE 无工具 43.4；同表里 Opus 5 分别是 74.0、51.8、55.6（厂商自述）", "“击败 DeepSeek 和 Opus 5”是 VentureBeat 的标题，指 Automation-Bench 上 MiniMax 自己的对比图（62.2 对 60.5）（厂商自述）；第三方复测本刊没有核到" ], "links": [ { "t": "官方博客", "u": "https://www.minimax.io/blog/minimax-m31f", "k": "official" }, { "t": "官方 X 帖（权重公开）", "u": "https://x.com/MiniMax_AI/status/2113436864904610008", "k": "official" }, { "t": "HF 模型页", "u": "https://huggingface.co/MiniMaxAI/MiniMax-M3.1-Flash", "k": "official" }, { "t": "Artificial Analysis 页面", "u": "https://artificialanalysis.ai/models/minimax-m3-1-flash", "k": "official" }, { "t": "VentureBeat", "u": "https://venturebeat.com/technology/minimaxs-new-m3-1-flash-beats-deepseek-and-opus-5-on-a-key-business-benchmark-at-lower-cost-but-with-a-high-hallucination-rate", "k": "media" } ], "date": "2026-10-23", "category": "open-llm", "access": "open", "eps": [ 108 ], "ep_tags": {} }, { "id": "mercury-3", "name": "Mercury 3", "developer": "Inception Labs", "size": "参数量未披露（官方称总参数是 Mercury 1 的 40 倍以上）；1M 上下文；扩散式（非自回归）文本模型", "avail": "仅 API（Inception API 平台、OpenRouter、Baseten、Vercel），没有声明开放权重；每百万 token 输入 0.20、输出 0.70 美元，首发五折", "license": "—", "facts": [ "Inception 称约 1,068 token/s，在一系列基准上优于 GPT-6 Luna 和 Claude Haiku 5.5 且快 4 到 8 倍；博客页上没有基准表（厂商自述）", "合作方 TinyFish 的 50 个 Mind2Web 实时任务，完成了 50%（厂商自述）", "本刊只读了官方博客，没有核到独立评测" ], "links": [ { "t": "官方博客", "u": "https://www.inceptionlabs.ai/blog/introducing-mercury-3", "k": "official" } ], "dev_url": "https://xiaopingfeng.com/live/neolab/inception-labs", "date": "2026-10-19", "category": "closed-llm", "access": "closed", "eps": [ 108 ], "ep_tags": {} }, { "id": "ampersand", "name": "Ampersand v0.1", "developer": "humans&", "size": "约 744B 总 / 约 40B 激活的 MoE，1M 上下文；基座是 Z.ai 的 GLM 5.3（模型卡）", "avail": "仅 API（Agents API，用 OpenAI 的客户端调用），没有权重；每百万 token 输入 1.00、缓存输入 0.20、输出 5.20 美元", "license": "—", "facts": [ "定位“为人们一起做成事而训练”的协作模型：用强化学习在长程社交场景里训练，模拟用户由他们的 Persimmon 模型扮演（厂商自述）", "模型卡标明“结果为暂定”：CooperBench 有搭档时 39.0%、单做 48.8%，基座 GLM 5.3 是 17.3% / 52.5%（厂商自述）", "模型卡的安全表：WMDP-cyber 80.6% → 89.0%，提示注入敏感度“明显高于前沿模型”（模型卡自述）" ], "links": [ { "t": "官方博客", "u": "https://ampersand.humansand.ai/blog/", "k": "official" }, { "t": "模型卡", "u": "https://ampersand.humansand.ai/blog/model-card.html", "k": "official" }, { "t": "价格文档", "u": "https://ampersand.humansand.ai/docs/PRICING.html", "k": "official" } ], "dev_url": "https://xiaopingfeng.com/live/neolab/humans-and", "date": "2026-10-20", "category": "closed-llm", "access": "closed", "eps": [ 108 ], "ep_tags": {} }, { "id": "muse-wonder", "name": "Muse Wonder / Wonder Full", "developer": "Meta", "size": "未披露，1M 上下文", "avail": "闭源。Wonder 走 Meta Model API 和 Muse Code（每百万 token 输入 4、缓存输入 0.20、输出 20 美元）；Wonder Full 只在 Muse Code 订阅里，没有 API 价", "license": "—", "facts": [ "Artificial Analysis Intelligence Index v4.3：Wonder 52、Wonder Full 56，上一代 Muse Spark 1.3 是 48（The Decoder 转述，本刊没有重新核）（独立）", "Vals AI Index：Wonder 第 10，Wonder Full 第 5（The Decoder 转述）（独立）", "Meta 说完整评估报告“soon”，核查时还没看到" ], "links": [ { "t": "Meta 官方稿", "u": "https://about.fb.com/news/2026/10/introducing-muse-wonder-models/", "k": "official" }, { "t": "dev.meta.ai 模型页", "u": "https://dev.meta.ai/models/muse-wonder", "k": "official" }, { "t": "The Decoder", "u": "https://the-decoder.com/metas-new-frontier-model-muse-wonder-full-breaks-into-the-ai-top-tier/", "k": "media" } ], "date": "2026-10-12", "category": "closed-llm", "access": "closed", "eps": [ 108 ], "ep_tags": { "108": "背景 · 10-12" } }, { "id": "gemini-4-argon", "name": "Gemini 4 Argon", "developer": "Google DeepMind", "size": "未披露，1M 上下文", "avail": "闭源。9-30 先给可信的网络防御者小范围用，10-13 全面开放（Gemini API 付费档、AI Studio、Android Studio、Antigravity、Gemini 应用）；介绍价每百万 token 输入 2、输出 10 美元", "license": "—", "facts": [ "Google 称 Vals 指数第一；12 个端到端模拟网络攻击场景全部解出（此前是 5 个）（厂商自述）", "Artificial Analysis：AA-Omniscience 42，在指数 45 分以上的模型里幻觉率最低（15%）（The Decoder 转述）（独立）" ], "links": [ { "t": "Google 官方博客", "u": "https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/introducing-gemini-4-argon/", "k": "official" }, { "t": "安全与保障说明", "u": "https://blog.google/innovation-and-ai/technology/safety-security/gemini-4-model-safety-security/", "k": "official" } ], "date": "2026-10-13", "category": "closed-llm", "access": "closed", "eps": [ 105, 106, 108 ], "ep_tags": { "108": "背景 · 10-13", "105": "先行 · 09-30", "106": "先行 · 09-30" } }, { "id": "mistral-large-4", "name": "Mistral Large 4（Le Chonk，权重版）", "developer": "Mistral AI（法国）", "size": "约 1T 总参数 / 约 49B 激活（含 embedding 和输出层为 52B）的多模态 MoE（128 个路由专家、每个 token 激活 4 个、1 个共享专家），1M 上下文，读文本和图像、输出文本；模型卡写在 3,800 块 NVIDIA Grace Blackwell GPU 上、自家的欧洲数据中心从零训练", "avail": "开放权重，不设门槛（HF 未设 gated）：54 个 safetensors 分片，另有 NVFP4 量化版（面向 Blackwell）；模型内置 DSpark 推测解码草稿头；vLLM、SGLang、transformers、llama.cpp 都能用；Mistral API 的型号是 mistral-large-4。官方博文写放出的是比 10-06 预览“改进过”的版本（多了三周强化学习）", "license": "Mistral Ecosystem Open-Weight License（模型卡写是改过的 MIT，商用和非商用都行；做模型即服务要另签商业许可；条款本刊没有逐条核）", "facts": [ "厂商自报：Cognition 的私有基准 FrontierCode 2.0 上 19.7%，居开放权重之首；Artificial Analysis Coding Agent Index 48%，与 GLM-5.3 基本持平、每个任务少用 47% 的 token；Terminal-Bench 4.0 41%，比预览版高 13 个百分点、输出 token 少 30%（官方博文）", "网络安全：Artificial Analysis Cyber Index 51%；在 JailbreakBench、StrongREJECT、AgentHarm 的网络类提示上对恶意请求的平均拒绝率 96.6%（Mistral 自测，称开放模型里最高）；Booz Allen、Cisco、Cloudflare、CrowdStrike、Elastic、ENISA 等在博文里给了评语（官方博文）", "独立数据：Artificial Analysis 的开放权重榜（指数 v5）上 Mistral Large 4（high）是 26，排第 7，前六名都是中国模型，Meta 的 Muse Spark Open 是 25（独立，10-30 上午读榜）" ], "links": [ { "t": "官方博文", "u": "https://mistral.ai/news/mistral-large-4-oss/", "k": "official" }, { "t": "HF 模型页", "u": "https://huggingface.co/mistralai/Mistral-Large-4-1T-A52B", "k": "official" }, { "t": "文档页", "u": "https://docs.mistral.ai/models/mistral-large-4-0", "k": "official" }, { "t": "AA 开放权重榜", "u": "https://artificialanalysis.ai/models/open-source", "k": "official" } ], "date": "2026-10-29", "category": "open-llm", "access": "open", "eps": [ 107, 108, 109 ], "ep_tags": { "108": "背景 · 10-06", "107": "背景 · 10-06", "109": "10-29 放出权重" }, "dev_url": "https://mistral.ai/" }, { "id": "voxtral-3", "name": "Voxtral 3 系列", "developer": "Mistral AI（法国）", "size": "Mini Transcribe 3 是 4B；其余型号博客和文档页都没写", "avail": "Mistral API（欧、美和全球端点），文档标 PUBLIC PREVIEW + PREMIER（商用，非开放权重）；HF 的 mistralai 组织下没有 Voxtral 3 仓库", "license": "商用 API", "facts": [ "四个型号：Small Transcribe 3（旗舰，带说话人分离、上下文偏置、话轮结束检测）、Mini Transcribe 3（批量，4B）、Mini Transcribe Realtime 3（流式，延迟低于 500 毫秒）、Mini TTS 3（文档里叫 Voxtral TTS 3）", "价格：Mini Transcribe 3 批量每分钟 0.0035 美元，Realtime 0.008，Small Transcribe 3 0.0040，Mini TTS 3 每百万字符 13 美元", "转写覆盖 50 种语言；博客称 Small 优于 Whisper、Scribe v2 和 Gemini 3.5 Transcribe，但博客自己的 FLEURS-45 图里，Small（约 4.1% WER）和 Microsoft AI Transcribe 2（约 4.0%）几乎持平（厂商自述）", "TTS 的语种数，博客写 35+，文档页写 9 种，两处不一致，本刊两个数都不采用" ], "links": [ { "t": "官方博客", "u": "https://mistral.ai/news/voxtral-3/", "k": "official" }, { "t": "Small Transcribe 3 文档", "u": "https://docs.mistral.ai/models/voxtral-small-transcribe-3-0", "k": "official" }, { "t": "Mini TTS 3 文档", "u": "https://docs.mistral.ai/models/voxtral-mini-tts-3-0", "k": "official" } ], "date": "2026-10-20", "category": "speech", "access": "closed", "eps": [ 108 ], "ep_tags": {} }, { "id": "granite-speech-5", "name": "Granite Speech 5.0 2B", "developer": "IBM", "size": "约 2B（HF 张量 2.31B）：16 块 conformer CTC 编码器 + Q-former 投影 + 基于 granite-4.0-1b-base 的语言模型", "avail": "开放权重，不设门槛", "license": "Apache-2.0", "facts": [ "语音识别：英、法、德、西、葡、日；翻译：上述语言与英语互译，另有英译意大利语和普通话；训练用了 39 万小时公开音频加合成数据（模型卡）", "IBM 称在 Open ASR 榜的开放权重模型里，平均英语 WER 5.06% 排第 2；本刊没有打开榜单核（厂商自述）", "可用语言提示、最多 2,000 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"2026-10-20", "category": "speech", "access": "open", "eps": [ 108 ], "ep_tags": {} }, { "id": "nemotron-embed", "name": "Nemotron 3.5 Embed（8B / 1B）", "developer": "NVIDIA", "size": "8B 版 8.38B（4096 维）；“1B”版实为 1.55B（2048 维）；32,768 token 上下文，支持 Matryoshka 截断", "avail": "开放权重，不设门槛；8B 基于 Ministral-3-8B-Instruct，1B 由 8B 蒸馏；另有 NVFP4 版", "license": "OpenMDW-1.1", "facts": [ "多模态检索嵌入：文本查询去找页面图像、文本或图文（模型卡）；文本评测 34 种语言，视觉检索 18 种", "自报：ViDoRe v3.1 nDCG@10，8B 版 61.17，称是稠密检索器第一（截至 10-20）；MIRACL Vision 72.6，比 Qwen3-VL-Embedding-8B 高 4.3（厂商自述）", "1B 的 NVFP4 版吞吐 +27.1%，保留 99.85% 的 ViDoRe v3 精度（厂商自述）" ], "links": [ { "t": "HF 博客", "u": "https://huggingface.co/blog/nvidia/nemotron-retriever-world-class-agentic-retrieval", "k": "official" }, { "t": "Embed-8B 模型页", "u": "https://huggingface.co/nvidia/Nemotron-3.5-Embed-8B-BF16", "k": "official" }, { "t": "Embed-1B 模型页", "u": "https://huggingface.co/nvidia/Nemotron-3.5-Embed-1B-BF16", "k": "official" } ], "date": "2026-10-20", "category": "retrieval", "access": "open", "eps": [ 108 ], "ep_tags": {} }, { "id": "nemotron-rerank", "name": "Nemotron 3.5 Rerank 8B", "developer": "NVIDIA", "size": "8.38B，交叉编码器，32,768 token 上下文", "avail": "开放权重，不设门槛", "license": "OpenMDW-1.1", "facts": [ "多语言、多模态重排：文本查询加文本、页面图或图文文档，输出相关性 logit（模型卡）", "自报：新的 ViDoRe v3.1 重排榜（与 MTEB 团队合作）图文 60.49，Qwen3-VL-Reranker-8B 是 59.17；在 agent 检索测试里加上 Rerank，每次查询的 token 成本降约 13% 到 14%（厂商自述）" ], "links": [ { "t": "HF 博客", "u": "https://huggingface.co/blog/nvidia/nemotron-retriever-world-class-agentic-retrieval", "k": "official" }, { "t": "HF 模型页", "u": "https://huggingface.co/nvidia/Nemotron-3.5-Rerank-8B-BF16", "k": "official" } ], "date": "2026-10-20", "category": "retrieval", "access": "open", "eps": [ 108 ], "ep_tags": {} }, { "id": "nemotron-parse", "name": "Nemotron 3.5 Parse", "developer": "NVIDIA", "size": "630.8M（C-RADIOv4-SO400M 视觉编码器 + 10 层 mBART 解码器）", "avail": "开放权重，不设门槛；HF 仓库 9-03 就建了，模型卡的发布日期栏是空的，这里以 10-21 的博客为准", "license": "OpenMDW-1.1", "facts": [ "文档图像解析：输出带语义版面类别、框和阅读顺序的 Markdown / HTML 表格和图表结构；取代 Nemotron Parse 2.0（模型卡）", "自报：ParseBench 三遍均值 75.20，称是 1B 以下第一（截至 10-20）；单遍 72.74、每秒 16.1 页（H100）（厂商自述）" ], "links": [ { "t": "HF 博客", "u": "https://huggingface.co/blog/nvidia/nemotron-retriever-world-class-agentic-retrieval", "k": "official" }, { "t": "HF 模型页", "u": "https://huggingface.co/nvidia/Nemotron-3.5-Parse", "k": "official" } ], "date": "2026-10-21", "category": "retrieval", "access": "open", "eps": [ 108 ], "ep_tags": {} }, { "id": "embeddinggemma-2", "name": "EmbeddingGemma 2", "developer": "Google DeepMind", "size": "7.4 亿总参数（文本 2.7 亿 + 视觉编码器 1.7 亿 + 音频编码器 3 亿；纯文本用 2.7 亿）；768 维，8,192 token 上下文", "avail": "开放权重，不设门槛", "license": "Apache-2.0", "facts": [ "原生多模态嵌入：文本（含代码）、图像、视频、音频映射到同一空间，100+ 语言（模型卡）", "自报：MTEB Code 相对 EmbeddingGemma 1 从 68.76 提到 78.68；Pixel 11 Pro 上量化后纯文本约 191MB 内存（厂商自述）", "10-21 NVIDIA 的检索博客把它当对照基线，所以这周又被提到" ], "links": [ { "t": "Google 官方博客", "u": "https://blog.google/innovation-and-ai/technology/developers-tools/embeddinggemma-2/", "k": "official" }, { "t": "HF 模型页", "u": "https://huggingface.co/google/embeddinggemma-2", "k": "official" } ], "date": "2026-10-06", "category": "retrieval", "access": "open", "eps": [ 108 ], "ep_tags": { "108": "背景 · 10-06" } }, { "id": "flux-3-max", "name": "FLUX 3 Max", "developer": "fal（fal Research；在 Black Forest Labs 的 FLUX 3 Video 上后训练）", "size": "未披露", "avail": "仅 API（fal）：文生视频、图生视频、关键帧；720p，可升 1080p，5 到 20 秒；每秒 0.17 美元（720p）、0.29 美元（1080p），首发 75% 折扣到 11-07", "license": "—", "facts": [ "fal 称 10 秒视频约 12 秒生成，Seedance 2.5 要 277.80 秒，约快 22 倍；两者在 Artificial Analysis 的初步图生视频榜上都是 1,139 Elo（厂商自述）", "VentureBeat 核了 AA 的实时榜：FLUX 3 Max 1,138 Elo（置信区间 1,123 到 1,153），Seedance 2.5 1,138，MiniMax H3 1,140，区间重叠，AA 给的名次范围是第 1 到第 5（独立）", "速度是 fal 自己的计时，取决于设置" ], "links": [ { "t": "fal 页面", "u": "https://fal.ai/flux-3-max", "k": "official" }, { "t": "VentureBeat", "u": "https://venturebeat.com/technology/fal-launches-flux-3-max-claiming-22-faster-ai-video-generation-than-seedance-2-5", "k": "media" } ], "date": "2026-10-19", "category": "video-world", "access": "closed", "eps": [ 108 ], "ep_tags": {} }, { "id": "cosmos3-h", "name": "Cosmos3-H-Embodied-Nano / Cosmos3-H-Dreams", "developer": "NVIDIA（含 CMR Surgical 的数据）", "size": "Embodied-Nano 16B（约 7B 在后训练中更新）；Dreams 15.17B", "avail": "开放权重，不设门槛", "license": "NVIDIA Open Model License", "facts": [ "手术机器人世界模型：Embodied-Nano 在 15 个手术数据集上联合训练前向动力学、逆动力学和策略；Dreams 在 CMR Surgical Versius 的胆囊切除视频加运动学上微调，再蒸馏成 4 步的自回归学生（模型卡）", "NVIDIA 称这是第一个用临床胆囊切除录像训练、支持实时运动控制的生成式手术模拟器，单张 RTX PRO 6000 可交互运行（厂商自述）", "博客说有 4 步和 2 步两个检查点，模型卡只列了 4 步，2 步未确认" ], "links": [ { "t": "HF 博客", "u": "https://huggingface.co/blog/nvidia/cosmos3-h-dreams", "k": "official" }, { "t": "Embodied-Nano 模型页", "u": "https://huggingface.co/nvidia/Cosmos3-H-Embodied-Nano", "k": "official" }, { "t": "Dreams 模型页", "u": "https://huggingface.co/nvidia/Cosmos3-H-Dreams", "k": "official" } ], "date": "2026-10-20", "category": "video-world", "access": "open", "eps": [ 108 ], "ep_tags": {} }, { "id": "cosmos3-sim", "name": "Cosmos3-Nano 的 Sim-Auto / Sim-Bimanual / Sim-Transfer / Transfer-Auto", "developer": "NVIDIA", "size": "各约 16B", "avail": "开放权重，不设门槛；卡片日期是 10-20，但仓库 8 月就建了，没有找到单独的发布稿", "license": "OpenMDW-1.1", "facts": [ "Sim-Auto：实时闭环驾驶模拟，生成多视角相机视频和激光雷达；Transfer-Auto：批量生成多视角相机 + 激光雷达数据，可改天气和时间；Sim-Bimanual：双臂机器人动作下的环境演化模拟（模型卡）" ], "links": [ { "t": "HF 合集", "u": "https://huggingface.co/collections/nvidia/cosmos3-examples", "k": "official" }, { "t": "Sim-Auto 模型页", "u": "https://huggingface.co/nvidia/Cosmos3-Nano-Sim-Auto", "k": "official" } ], "date": "2026-10-20", "category": "video-world", "access": "open", "eps": [ 108 ], "ep_tags": {} }, { "id": "kling-4", "name": "Kling 4.0 / 4.0 Flash", "developer": "Kling AI（快手）", "size": "未披露", "avail": "闭源。Kling 网站和 App（积分制）；企业 / 开发者 API 和 Adobe Firefly 接入都写“即将”", "license": "—", "facts": [ "10-16 的全球发布稿：原生 30 秒生成（可延到 2 分钟）、最多 15 个多模态参考和 10 个关键帧、8,000 token 提示、更多语言和口音（厂商自述）", "官方博客 9-30 写新体验自 9-28 起分批开放；10-bit HDR 和 21:9 写“soon”", "没有标准化基准" ], "links": [ { "t": "全球发布稿", "u": "https://www.globenewswire.com/news-release/2026/10/16/3382484/0/en/kling-ai-launches-kling-4-0-globally-with-professional-grade-output-stable-motion-and-multimodal-control.html", "k": "media" }, { "t": "Kling 官方博客", "u": "https://kling.ai/blog/kling-4-ai-video-model", "k": "official" } ], "date": "2026-10-16", "category": "video-world", "access": "closed", "eps": [ 108 ], "ep_tags": { "108": "边界日 · 10-16" } }, { "id": "moss-image", "name": "MOSS-Image（Base / SFT）", "developer": "OpenMOSS 团队", "size": "5B（HF 张量约 5.08B）", "avail": "开放权重；有 ComfyUI 插件和 Diffusers 流水线", "license": "Apache-2.0", "facts": [ "文生图，用 JSON 提示指定物体、要渲染的文字和框，文字渲染强，中英双语（厂商自述）", "社区很快出了 4 步 / GGUF / DMD 变体；GitHub 1,428 星（10-23 取）" ], "links": [ { "t": "项目页", "u": "https://openmoss.github.io/MOSS-Image/", "k": "official" }, { "t": "HF 模型页", "u": "https://huggingface.co/OpenMOSS-Team/MOSS-Image-SFT", "k": "official" } ], "date": "2026-10-16", "category": "video-world", "access": "open", "eps": [ 108 ], "ep_tags": { "108": "边界日 · 10-16" } }, { "id": "flux-3-klein", "name": "FLUX.3 Image Klein", "developer": "Black Forest Labs", "size": "5.6B（文本编码器 Qwen3-VL 不计）", "avail": "开放权重，要在 HF 申请（自动通过）；个人和年收入不足 500 万美元的公司可免费商用，研究与非商用免费，更大的组织要自托管许可或走 API；BFL API 每千张图 0.009 美元起", "license": "FLUX Kommunity License", "facts": [ "文生图、编辑、最多 10 张参考图的多参考生成，原生 4K，支持框布局控制；BFL 称内部评测在文生图、多参考和编辑上排第一（厂商自述）", "INT8 版最低 8GB 显存可跑；HF 博客称 H100 上 1024×1024 约 2 秒（厂商自述）" ], "links": [ { "t": "BFL 官方博客", "u": "https://bfl.ai/blog/flux-3-image-klein", "k": "official" }, { "t": "HF 博客", "u": "https://huggingface.co/blog/flux-3", "k": "official" } ], "date": "2026-10-15", "category": "video-world", "access": "open", "eps": [ 108 ], "ep_tags": { "108": "背景 · 10-15" } }, { "id": "nvidia-flora", "name": "Flora（Captioner 27B / Rewarder 27B / TempSeg 9B）", "developer": "NVIDIA", "size": "Captioner 和 Rewarder 在 Qwen3.5-27B 上后训练，TempSeg 在 Qwen3.5-9B 上后训练", "avail": "权重在 HF，不设门槛，但非商用，仅限研究开发", "license": "NVIDIA OneWay Noncommercial License", "facts": [ "训练 GR00T-2 用的数据引擎：TempSeg 在操作视频里定位动作区间，Captioner 给每段写动作指令，Rewarder 给整段结果和过程打奖励，用于强化学习后训练；输出是标注，不用于控制机器人（模型卡）" ], "links": [ { "t": "Captioner 模型页", "u": "https://huggingface.co/nvidia/Flora-Captioner", "k": "official" }, { "t": "Rewarder 模型页", "u": "https://huggingface.co/nvidia/Flora-Rewarder", "k": "official" } ], "date": "2026-10-15", "category": "video-world", "access": "open", "eps": [ 108 ], "ep_tags": { "108": "背景 · 10-15" } }, { "id": "rfd4-proteina", "name": "RFD4-Proteina", "developer": "NVIDIA（GenAIR）与 Baker Lab", "size": "约 4.36 亿参数（流匹配模型 + 自编码器打包）", "avail": "开放权重，不设门槛；Diffusers 流水线 10-20 合并；可选的第三方资源（AlphaFold2 / OpenFold3 重折叠镜像）另有条款", "license": "BSD-3-Clause", "facts": [ "可编程蛋白设计：同时生成序列和全原子结构，上下文可含蛋白、小分子、核酸、聚糖、金属离子和修饰残基（模型卡）", "自报：24 个靶点的结合剂基准上，“高思考”档每 GPU 小时产出 76.40 个通过计算筛选的结构不同设计，Proteina-Complexa 是 13.24（厂商自述）", "结果只是计算验证，博客自己写需要实验证实结合" ], "links": [ { "t": "HF 博客", "u": "https://huggingface.co/blog/nvidia/rfd4-proteina-protein-design", "k": "official" }, { "t": "HF 模型页", "u": "https://huggingface.co/nvidia/RFD4-Proteina", "k": "official" } ], "date": "2026-10-21", "category": "science", "access": "open", "eps": [ 108 ], "ep_tags": {} }, { "id": "kumo-relational", "name": "Kumo Relational", "developer": "NVIDIA（Kumo 团队）", "size": "未披露", "avail": "开放权重，不设门槛；可经 structured-data-models 库或 NIM 加载", "license": "OpenMDW-1.1", "facts": [ "预训练的关系型基础模型：用上下文学习（最多 10,000 个上下文样本）直接对多表数据库做预测，不用逐任务训练；只用合成的关系数据预训练（模型卡）", "自报：15 个数据库、41 个任务上“首个超过监督 ML 的少样本基础模型”；RelBench V1 分类约比专家调过的梯度提升树高 4 个 AUROC（厂商自述）" ], "links": [ { "t": "HF 博客", "u": "https://huggingface.co/blog/nvidia/kumo-relational", "k": "official" }, { "t": "HF 模型页", "u": 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"Mistral AI（法国）", "size": "四个规模：5M、28M、123M、209M 参数；上下文 32,768 个时间步", "avail": "开放权重（HF 的 mistralai/Timestral-*），GitHub 有代码；CPU 可跑", "license": "Modified MIT（HF 标签是 other）", "facts": [ "Mistral 第一个时间序列基础模型；209M 版称在 GIFT-Eval、TIME、fev-bench 三个主流公开基准上排第一，参数量约为此前最好成绩的三分之二（厂商自述）", "概率式多变量预测（21 个分位数），支持过去与已知未来协变量；CPU 上预测一天的延迟从 10 毫秒（5M）到 140 毫秒（209M）（厂商自述）", "HF 模型卡里 GIFT-Eval MASE 0.658、CRPS 0.446（模型卡）" ], "links": [ { "t": "官方博客", "u": "https://mistral.ai/news/timestral", "k": "official" }, { "t": "HF 模型页", "u": "https://huggingface.co/mistralai/Timestral-209M", "k": "official" } ], "date": "2026-10-15", "category": "science", "access": "open", "eps": [ 108 ], "ep_tags": { "108": "背景 · 10-15" } }, { "id": "carbon-a", "name": "Carbon-A 1.2B", "developer": "Hugging Face（HuggingFaceBio）", "size": "1.2B（HF 张量 1.15B）；6-mer 词元，一次看 98,304 个碱基", "avail": "开放权重，不设门槛（需 trust_remote_code）；另放出 Carbon 注释数据库", "license": "Apache-2.0", "facts": [ "只看 DNA 序列预测编码区，一个模型覆盖哺乳类、其他脊椎动物、无脊椎动物、植物、真菌和原生生物（模型卡）", "自报：42 个基准基因组上宏平均核苷酸 F1 0.944，高于 AUGUSTUS、Helixer、Tiberius 等（厂商自述）", "注释出 5.66 亿个新基因候选，覆盖 22,617 个物种；博客写明 RNA 证据还不能说明翻译或功能" ], "links": [ { "t": "HF 博客", "u": "https://huggingface.co/blog/HuggingFaceBio/carbon-annotator-genbank-genome-annotation", "k": "official" }, { "t": "HF 模型页", "u": "https://huggingface.co/HuggingFaceBio/Carbon-A-1.2B", "k": "official" } ], "date": "2026-10-08", "category": "science", "access": "open", "eps": [ 108 ], "ep_tags": { "108": "背景 · 10-08" } }, { "id": "eagle-4", "name": "EAGLE-4", "developer": "Eagle AI Corp", "size": "两个草稿头：Qwen3.8-27B-EAGLE4 为 3.09B，Nemotron-3.5-Super-VL-120B-A12B-EAGLE4 为 4.12B", "avail": "代码和权重公开；不是 OSI 开源：年收入 2000 万美元以下可商用，做“竞品服务”须另签", "license": "Eagle 4 Source-Available License", "facts": [ "README：Qwen3.8-27B 上最高 3.4 倍生成速度、答案相同（SGLang，4×B300，单请求 3.42 倍，8 并发 2.09 倍，64 并发 1.39 倍）（厂商自述）", "不同来源的倍数不同：README 3.42、论文和 HF 卡 3.59、fal 的技术稿 3.77，取决于测试设置", "专题 04 里提到的 961.6 token/s 来自 EAGLE 团队的帖子，本刊没有在论文、README、HF 卡或 fal 稿里找到，没有采用" ], "links": [ { "t": "GitHub 仓库", "u": "https://github.com/eagle-hq/EAGLE-4", "k": "github" }, { "t": "Qwen3.8-27B 草稿头", "u": "https://huggingface.co/EAGLE-Corp/Qwen3.8-27B-EAGLE4", "k": "official" }, { "t": "许可证", "u": "https://raw.githubusercontent.com/eagle-hq/EAGLE-4/main/LICENSE", "k": "github" }, { "t": "NEO LAB № 61 Eagle AI Corp", "u": "https://xiaopingfeng.com/live/neolab/eagle-ai", "k": "self" } ], "date": "2026-10-20", "category": "accel", "access": "open", "eps": [ 108 ], "ep_tags": {} }, { "id": "dflash2", "name": "Muse-Spark-Open-816B-A42B-DFlash2", "developer": "NVIDIA", "size": "4.38B 稠密草稿模型", "avail": "开放；配合 vLLM / SGLang 在 Blackwell 上用，不是独立模型", "license": "NVIDIA Open Model Agreement + Meta 的 Muse 许可", "facts": [ "DFlash 2：块扩散草稿，加每个子层周围的两抽头块内卷积和成对路径选择器（模型卡）", "自报：接受长度 3.87（MT-Bench 贪心，推理 xhigh，并发 32，一个 GB300 节点，NVFP4 目标模型）；卡上没有 token/s 的加速数字（厂商自述）" ], "links": [ { "t": "HF 模型页", "u": "https://huggingface.co/nvidia/Muse-Spark-Open-816B-A42B-DFlash2", "k": "official" } ], "date": "2026-10-16", "category": "accel", "access": "open", "eps": [ 108 ], "ep_tags": { "108": "边界日 · 10-16" } }, { "id": "memt-1", "name": "MemT-1.0（Nano / Flash）", "developer": "MemTensor", "size": "Nano：36B 总 / 3B 激活（Qwen3.6-35B-A3B 骨干，451M 可训练记忆参数）；Flash：288B 总 / 17B 激活（DeepSeek-V4-Flash 骨干，3.61B 记忆参数）", "avail": "开放权重（HF 标签：Nano Apache-2.0，Flash MIT）；论文 arXiv 10-19 提交，HF 仓库 10-15 和 10-17 创建（先建后发）", "license": "Apache-2.0 / MIT", "facts": [ "在主干旁加“原生记忆块”，把交互历史压成固定大小的记忆状态（不是长上下文，也不是外挂 RAG）；论文摘要称 128K 历史下 Nano 端到端推理快约 1.86 倍、持久存储比完整 KV 缓存少 66 倍（论文自述）", "在 11 个记忆基准上，Flash 和 Nano 在“参数化记忆”方法里排第 1、第 2，但论文自己写 “Strong textual-memory systems remain ahead overall”（文本式记忆系统总体仍领先）；X 上流传的“256K、120 倍”不在摘要和模型卡里，本刊没有核到" ], "links": [ { "t": "arXiv 论文", "u": "https://arxiv.org/abs/2610.26825", "k": "official" }, { "t": "HF 模型页（Nano）", "u": "https://huggingface.co/MemTensor/MemT-1.0-Nano", "k": "official" } ], "date": "2026-10-19", "category": "open-llm", "access": "open", "eps": [ 108 ], "ep_tags": {} }, { "id": "decisions-api", "name": "Decisions API（基于 GPT-6 Luna）", "developer": "OpenAI", "size": "未披露（用的是 GPT-6 Luna，不是新训练的模型）", "avail": "API 专用端点，闭源，10-22 正式可用（此前公测）；每百万输入 token 0.10 美元、缓存输入 0.01 美元，不收输出 token；美国/欧盟区域处理可选，每次请求最多 400 个问题", "license": "—", "facts": [ "答案有限的问题专用：predicate（0–1 概率）、choice（选一个，附概率和置信度）、score（按量表打分）；OpenAI 称比通过 Responses API 调 GPT-6 Luna 最多快 10 倍（厂商自述）", "TechCrunch 引产品负责人：延迟从 1–3 秒降到 100–180 毫秒；对标 TypeSafe 的 Jev；两个决策榜单上 OpenAI 排第 8 和第 14，最新的 Jev 排第 7 和第 3（TechCrunch 转述，本刊没有核榜单）", "对上期“美国公司的决策模型基座全是 Qwen”是基座不是 Qwen 的反例，但它是通用模型的窄接口，不是可下载权重的决策模型" ], "links": [ { "t": "OpenAI 官方页", "u": "https://openai.com/index/decisions-api/", "k": "official" }, { "t": "TechCrunch", "u": "https://techcrunch.com/2026/10/22/openai-makes-its-jev-competitor-widely-available-as-decision-model-competition-heats-up/", "k": "media" } ], "date": "2026-10-22", "category": "decision", "access": "closed", "eps": [ 105, 108 ], "ep_tags": { "105": "预览 · 09-29" } }, { "id": "pplx-decider-flash", "name": "pplx-decider-flash-v1.2 与 Decider for Mac", "developer": "Perplexity", "size": "4B（基于 Qwen3.5-4B，从 27B 决策模型蒸馏，HF 张量约 4.54B）", "avail": "开放权重；托管 API 每百万输入 token 0.01 美元（27B 的 v1.2 是 0.02 美元），不收输出 token；10-22 的新东西是 Mac 应用 Decider for Mac：在本机跑这个 4B 模型，不要 API key、不产生用量账单，要 Apple 芯片、macOS 13 以上、16 GB 内存，首次启动下载约 5.8 GB，本机 127.0.0.1:8080 提供与托管 API 相同的请求格式", "license": "Apache-2.0", "facts": [ "模型本身不是这周新的：HF 仓库 10-15 创建（发布日只能参考仓库日期和 API 更新日志的“October 2026”），新的是本地应用（官方 @perplexitydevs 10-22）", "自报：Decision Index 0.3 总分，联合请求 58.88、每请求一问 60.05，27B 的 v1.2 是 68.09（厂商自述）" ], "links": [ { "t": "Decider for Mac 文档", "u": "https://docs.perplexity.ai/docs/decisions/decider-for-mac", "k": "official" }, { "t": "HF 模型页", "u": "https://huggingface.co/perplexity-ai/pplx-decider-flash-v1.2", "k": "official" }, { "t": "官方 X 帖", "u": "https://x.com/perplexitydevs/status/2113400731969663183", "k": "official" } ], "date": "2026-10-22", "category": "decision", "access": "open", "eps": [ 108 ], "ep_tags": { "108": "模型 10-15 · 应用 10-22" } }, { "id": "lingdt", "name": "LingDT-Decision-1.0", "developer": "蚂蚁数科", "size": "4B 与 27B 两个版本", "avail": "上线蚂蚁数科 DTMaaS 平台，开发者限时免费体验；稿件没有说开放权重或许可", "license": "未说明", "facts": [ "蚂蚁数科自述：在客服、风控、金融等真实业务测试里，Token 消耗比大语言模型降 90% 以上、响应快 10 倍；在 23 项开源评测上，27B 版综合评分第一，超过 Microsoft-Decision-1、Jev 1.13.0 等（厂商自述，比的是它自选的基准）", "“准确率超过微软和 Jev”只是蚂蚁数科的自述；本刊没有核到官方稿或技术报告，HF 上没有找到蚂蚁数科的仓库" ], "links": [ { "t": "雷锋网", "u": "https://www.leiphone.com/category/industrynews/IshbO1ikAgjvB6G9.html", "k": "media" } ], "date": "2026-10-22", "category": "decision", "access": "closed", "eps": [ 108 ], "ep_tags": {} }, { "id": "xing4-intent", "name": "Xing4.0-29B-Intent", "developer": "中国电信（星辰通用人工智能实验室）", "size": "约 29B（由 Xing4.0-29B-A4B 微调，A4B 即约 4B 激活的 MoE 基座，HF 张量合计约 31.2B）；另有 FP8 与 GGUF 版", "avail": "开放权重，同时开放 275 万条训练语料和推理镜像；HF 仓库 10-15 创建，以量子位稿的“正式发布并开源”日 10-22 为准", "license": "Apache-2.0", "facts": [ "意图识别与参数抽取的专用模型，输出 JSON，已用在电信客服和智能家居音箱；量子位的稿件把开发方写成中国电信（有的转述写成中国移动，是错的）", "自报：从 48 个中英文公开数据集抽 6,000 题，总分 58，高于 18 款通用模型里最高的 49（Gemini-3.6-Flash）；类别决策 5,606 题，总决策分 70，Jev 是 56、GPT-6-Luna 是 65（中国电信自述，评测是自家设计的）" ], "links": [ { "t": "HF 模型页", "u": "https://huggingface.co/XingChen-AGI/Xing4.0-29B-Intent", "k": "official" }, { "t": "量子位", "u": "https://www.qbitai.com/2026/10/504832.html", "k": "media" } ], "date": "2026-10-22", "category": "decision", "access": "open", "eps": [ 108 ], "ep_tags": {} }, { "id": "ming-3-tts", "name": "Ming-3.0-tts（0.5B / tiny）", "developer": "蚂蚁集团（inclusionAI / Ant Ling）", "size": "0.5B 稠密骨干（基于 Qwen2.5-0.5B，整份 checkpoint 约 1.5B）；另有 7.9B 总 / 1.3B 激活的 MoE tiny 版", "avail": "开放权重，需配套 GitHub 推理代码；GitHub 初始发布提交在 10-19，Artificial Analysis 10-20 评测，没有找到蚂蚁官方稿的日期", "license": "MIT", "facts": [ "零样本声音克隆、声音设计，情感/语速/音调/音量控制；44.1 kHz；中英德西法韩日加四川话、粤语（模型卡）", "Artificial Analysis：Controlled Voice 竞技场开放权重第一，Pronunciation Robustness 并列第一；前 10 里别的开放权重 TTS 都在 3.5B 以上，它用少 7 到 70 倍的参数进了同一档（独立）；闭源的 Eleven v4 系列仍在它前面（AA 页面 Elo 1189.67 对 1329–1335）" ], "links": [ { "t": "HF 模型页", "u": "https://huggingface.co/inclusionAI/Ming-3.0-tts-0.5B", "k": "official" }, { "t": "GitHub", "u": "https://github.com/inclusionAI/Ming-3.0-tts", "k": "github" }, { "t": "Artificial Analysis", "u": "https://artificialanalysis.ai/text-to-speech/models/ming-3-0-tts", "k": "official" }, { "t": "AA 的 X 帖", "u": "https://x.com/ArtificialAnlys/status/2113380805552857591", "k": "social" } ], "date": "2026-10-19", "category": "speech", "access": "open", "eps": [ 108 ], "ep_tags": {} }, { "id": "canva-craft", "name": "Canva Craft", "developer": "Canva（Canva Research）", "size": "未披露；两阶段：先由规划模型写出构图计划（元素、位置关系、层级、要出现的文字），再由渲染模型出图；最高 2K，30 多种宽高比，可生成 55 种语言的文字", "avail": "闭源，没有权重；Canva 里从 Dream Lab 进入，对全部用户开放，另有公共 API；MCP“即将”支持；更快更便宜的 Craft-fast 和 Craft-ultrafast“upcoming”；价格没披露", "license": "—", "facts": [ "Canva 称这是它第一个从零训练的基础模型，训练数据强调设计而非照片，含数百万个人工制作的模板（官方稿自述）", "DesignArena 众包榜首发总榜第 4（官方自述；The Verge 补充：排在 OpenAI 的 GPT-Image-2.5 Sunburst、Flare 和 GPT-Image-2 之后），“人物与肖像”“风景与自然”两类第 1；别写成总榜第一" ], "links": [ { "t": "Canva 官方稿", "u": "https://www.canva.com/newsroom/news/canva-craft/", "k": "official" }, { "t": "TechCrunch", "u": "https://techcrunch.com/2026/10/22/canva-releases-its-first-image-generation-model/", "k": "media" }, { "t": "The Verge", "u": "https://www.theverge.com/ai-artificial-intelligence/1017151/canva-craft-in-house-ai-model", "k": "media" } ], "date": "2026-10-22", "category": "video-world", "access": "closed", "eps": [ 108 ], "ep_tags": { "108": "美国 10-22 · 官方页 10-23" } }, { "id": "heygen-video-1", "name": "HeyGen Video 1", "developer": "HeyGen", "size": "未披露", "avail": "API / 平台（HeyGen Platform）：文生视频、图生视频、参考图生成，5 到 15 秒、480p 到 2K，场景自带同一提示词生成的声音；发布价约 0.018 美元/秒", "license": "—", "facts": [ "HeyGen 称这是它的第一个通用视频模型，在 Artificial Analysis 的盲测里文生视频排第 1（官方 X 帖，厂商自述；本刊没有打开榜单核）" ], "links": [ { "t": "HeyGen Platform", "u": "https://platform.heygen.com/models/heygen-video", "k": "official" }, { "t": "官方 X 帖", "u": "https://x.com/HeyGen/status/2113325916181102761", "k": "official" } ], "date": "2026-10-22", "category": "video-world", "access": "closed", "eps": [ 108 ], "ep_tags": {} }, { "id": "carbon-x", "name": "Carbon-X", "developer": "Hugging Face（HuggingFaceBio）", "size": "14.8B（40 层，从 Qwen3-14B 出发，3,020 亿 token 中训练 DNA + 文本；混合分词器：Qwen3 词表 + 5,515 个 DNA 词元，每个 DNA 词元覆盖 6 个碱基；上下文 40,960）", "avail": "开放权重，不设门槛；单张 80 GB GPU 可跑（bf16），vLLM 可部署；DNA 分词器是自定义代码（trust_remote_code），要 Transformers v5", "license": "Apache-2.0", "facts": [ "在聊天里输入原始 DNA，用英文回答：预测变异良性还是致病、找调控区、按生物类群分类、预测下一段碱基并解释（模型卡）", "自报：五个 DNA 基准平均 66.7%（关闭思考），比起点 Qwen3-14B 高 27 个点；GPT-6.1 Sol 是 67.5%，推理成本约为后者的 1/1,800；估算分析 ClinVar 里 240 万个意义未明的变异，用 Carbon-X 约 300 美元，前沿模型 3.2 万到 400 万美元（厂商自述，按 H200 每小时 5 美元折算）", "Wired 10-22 的标题：Hugging Face’s New AI Model Lets You Chat With DNA（据标题和导语）" ], "links": [ { "t": "HF 模型页", "u": "https://huggingface.co/HuggingFaceBio/Carbon-X", "k": "official" }, { "t": "Wired", "u": "https://www.wired.com/story/hugging-face-new-ai-biology-model-chat-with-dna/", "k": "media" } ], "date": "2026-10-22", "category": "science", "access": "open", "eps": [ 108 ], "ep_tags": {} }, { "id": "olmoearth-1-3", "name": "OlmoEarth v1.3", "developer": "Ai2", "size": "128M（ViT-Base）+ 14.3M Perceiver + 0.1M 线性学生；读一年的 Sentinel-1/2 与 Landsat 时间序列，每个 10 米像素给出 128 维向量（前 64 维也可单独用）", "avail": "权重、预训练数据、预训练代码都公开；同时放出全球逐年预计算嵌入（10 米，64/128 维，在 Source Cooperative）和浏览器端 Embeddings Explorer；HF 仓库 09-04 就建了，不是发布日", "license": "OlmoEarth Artifact License（HF 标签 other，非 Apache/MIT）", "facts": [ "对比 AlphaEarth Foundations 和 Tessera v2：27 项评测里 128 维版有 20 项最高，64 维版 18 项领先；训练算力只有 v1.2 的 53%、v1 的 18%（Ai2 自述）" ], "links": [ { "t": "HF 博客", "u": "https://huggingface.co/blog/allenai/olmoearth-v1-3", "k": "official" }, { "t": "HF 模型页", "u": "https://huggingface.co/allenai/OlmoEarth-v1_3-Base", "k": "official" } ], "date": "2026-10-22", "category": "science", "access": "open", "eps": [ 108 ], "ep_tags": {} }, { "id": "hy4-preview", "name": "Hy4 preview（含 FP8 版）", "developer": "腾讯混元（Tencent Hy Team）", "size": "MoE：总参数 770B、激活 49B（官方口径，只算主干；另有 1 层原生 MTP，约 10B 总参数 / 0.7B 激活）；78 层、256 个路由专家加 1 个共享专家，每 token 激活 8 个；上下文 1M；文本输入输出。HF safetensors 合计约 7,800 亿（含 MTP 层）", "avail": "权重公开在 Hugging Face、ModelScope、GitCode、CNB，无需申请（HF gated=false），另有 FP8 量化版；模型卡给了 vLLM、SGLang 的部署方法。官方 API 价格和上线时间本刊没有核到；模型卡称会与腾讯 CodeBuddy、WorkBuddy 联合打磨", "license": "Apache-2.0（OSI 认可的开源许可）", "facts": [ "模型卡把它定位为“早期版本”，自列已知问题：复杂任务里推理时间过长、倾向于过度验证自己的结果（模型卡）", "腾讯内部 163 名专家对 203 个工程任务做盲评：Hy4 preview 对 GLM 5.3 平均分 2.99 对 2.92（胜 46.8%、平 12.8%、负 40.4%），对 Kimi K3 为 2.99 对 2.94（胜 51.2%、平 7.9%、负 40.9%）（厂商自述）", "架构上用带门控的 DeepSeek 稀疏注意力（Gated DSA）加 IndexCache 做跨层稀疏索引复用，残差用 iHC；基准成绩模型卡只以图片给出，本刊没有逐项转录（模型卡）", "路透社 08-28 报道说腾讯在 Hugging Face 上发布了这个预览版，面向软件工程、研究和金融分析（独立，媒体）" ], "links": [ { "t": "HF 模型页", "u": "https://huggingface.co/tencent/Hy4-preview", "k": "hf" }, { "t": "HF FP8 版", "u": "https://huggingface.co/tencent/Hy4-preview-FP8", "k": "hf" }, { "t": "路透社", "u": "https://www.reuters.com/world/asia-pacific/chinas-tencent-releases-new-open-source-ai-model-coding-research-tasks-2026-08-28/", "k": "media" } ], "date": "2026-08-28", "category": "open-llm", "access": "open", "eps": [ 101 ], "ep_tags": { "101": "边界日 · 08-28" } }, { "id": "glm-5-3", "name": "GLM-5.3", "developer": "智谱 Z.ai", "size": "官方模型卡没写总参数；HF safetensors 合计约 7,533 亿（含 FP8 与 BF16 张量）；与 GLM-5.2 同一个基座，只做了后训练；上下文 1M token、最大输出 128K，仅文本输入（官方 API 文档）", "avail": "权重 08-28 前后放到 Hugging Face（首次提交 08-27 17:16 UTC），无需申请（gated=false）；官方 API 每百万 token 输入 1.4、输出 4.4 美元。发布日有两个说法：NIST CAISI 写 08-14 发布、权重“约两周后”放出；Z.ai 文档发布说明里的条目日期是 08-18。本刊以权重公开日 08-28 为台账日期", "license": "glm-5.3（Z.AI 自定义许可，HF 标签 other）：条款接近 MIT，但运营“模型即服务”业务、且本方与关联方连续 12 个月营收超过 100 亿美元的主体，商用前必须先通过 Z.AI 的安全审查；不是 OSI 开源许可", "facts": [ "模型卡自报：Z.ai Code Bench 比 GLM-5.2 高 50%；Terminal Bench 3.0 得 28.3（GLM-5.2 为 4.6）、CyberGym 84.5、ExploitBench 54.4。同一张表里，CyberGym、AutomationBench（48.2）、GDPval-AA v2（1769）高于所有列出的对手，而 Terminal Bench 3.0、DeepSWE（66.9）、ExploitBench 仍低于 GPT-5.6 Sol 与 Fable 5（厂商自述，本刊没有重跑）", "官方称网络安全能力在后训练中“比预期长得快”，并披露在 269 个项目里发现 2,436 个漏洞（含 1,097 个中高危）（厂商自述）", "NIST CAISI 09-17 的评估：GLM-5.3 是迄今发布的网络能力最强的开放权重模型，但比美国前沿模型落后约四个月（独立）" ], "links": [ { "t": "HF 模型页", "u": "https://huggingface.co/zai-org/GLM-5.3", "k": "hf" }, { "t": "Z.ai 官方文档", "u": "https://docs.z.ai/guides/llm/glm-5.3", "k": "official" }, { "t": "Z.ai 发布说明", "u": "https://docs.z.ai/release-notes/new-released", "k": "official" }, { "t": "许可全文（HF LICENSE）", "u": "https://huggingface.co/zai-org/GLM-5.3/blob/main/LICENSE", "k": "hf" }, { "t": "NIST CAISI 评估", "u": "https://www.nist.gov/news-events/news/2026/09/caisis-assessment-zais-glm-53-cyber-capabilities", "k": "official" } ], "dev_url": "https://z.ai", "date": "2026-08-28", "category": "open-llm", "access": "open", "eps": [ 99, 101 ], "ep_tags": { "101": "边界日 · 08-28", "99": "先行 · 08-14" } }, { "id": "glm-5-3-flash", "name": "GLM-5.3-Flash（匿名测试期代号 Ox Alpha）", "developer": "智谱 Z.ai", "size": "MoE：320B 总参数 / 18B 激活（官方）；稀疏加线性混合注意力，是 GLM-5 系列第一个原生多模态模型；上下文 1,048,576 token，文本、图像、视频输入（OpenRouter 页）；HF safetensors 合计约 3,213 亿", "avail": "权重 MIT 协议，Hugging Face 无需申请；官方 API 每百万 token 输入 0.15、输出 0.50 美元。08-20 起以匿名代号 Ox Alpha 在 OpenRouter 上做隐身测试，08-26 正式发布并揭晓身份", "license": "MIT（OSI 认可的开源许可）", "facts": [ "官方文档称在 Artificial Analysis 智能指数 v4.1.1 上得 57 分、每任务 0.045 美元（折扣价）；DeepSWE v1.1 得 63.4，GLM-5.2 为 46.2（厂商自述）", "官方称匿名测试期间的线上流量全部由国产 AI 芯片承载（厂商自述，Z.ai 文档）", "Agent Arena 用 9000 多条真实 Agent 会话评测：综合第 19、开源模型第 4、任务成本中位数 0.12 美元（独立，据本刊 EP.101 页面转述 Agent Arena 的 X 帖，未重开）", "OpenRouter 页写明：这个隐身模型由 Z.ai 开发运营，后来揭晓为 GLM-5.3-Flash（独立，平台页）" ], "links": [ { "t": "HF 模型页", "u": "https://huggingface.co/zai-org/GLM-5.3-Flash", "k": "hf" }, { "t": "Z.ai 官方文档", "u": "https://docs.z.ai/guides/llm/glm-5.3-flash", "k": "official" }, { "t": "OpenRouter：Ox Alpha 揭晓页", "u": "https://openrouter.ai/stealth/ox-alpha", "k": "media" }, { "t": "Agent Arena（X）", "u": "https://x.com/arena/status/2094440382440611935", "k": "social" } ], "dev_url": "https://z.ai", "date": "2026-08-26", "category": "open-llm", "access": "open", "eps": [ 101 ], "ep_tags": { "101": "背景 · 08-26" } }, { "id": "gpt-6-astra", "name": "GPT-6 Astra", "developer": "OpenAI", "size": "参数量未披露；上下文 1,050,000 token、最大输出 128,000 token、知识截止 2026-04-30（OpenAI API 文档页）", "avail": "09-03 先向一小部分组织开放（CSO Online 报道首批只有 Daybreak 网络防御计划的成员能用），之后几天陆续放到 ChatGPT Work / Codex 的 Plus、Pro、Business、Enterprise 用户、OpenAI API、Microsoft Azure、AWS Bedrock；企业版默认关闭、需管理员手动开启。API 标准价每百万 token 输入 10 美元、输出 50 美元，Fast 模式约 2 倍速、2 倍价；符合条件的 API 客户可申请零数据留存。同系列更便宜的 GPT-6 Sol / Luna 在 09-22 发布。日期口径：OpenAI 官方页没写具体日期，本刊两期页面写 09-03，CSO Online 和维基百科的“2026 年人工智能”条目写 09-04。", "license": "闭源（商用 API / 订阅）", "facts": [ "官方页自报：FrontierMath Tier 4（v2）98%、ARC-AGI-3 99.9%、ExploitBench 100%；Terminal-Bench 4.0 57.9%，对 Claude Fable 5.1 的 55.8%、GPT-5.6 Sol 的 37.3%；Terminal-Bench Science 0.1 64.6%（厂商自述）", "OpenAI 称它是第一个达到 Preparedness Framework“Critical”网络安全能力阈值的模型，并为此加了专门的训练和自动拦截防护；按 Hugging Face 事件新做的越界测试里，没有生产防护的 GPT-5.6 Sol 有 48% 的情况越出授权目标，Astra 为 0%（厂商自述）", "Scale AI 的 Humanity's Last Exam 榜（10-23 读取）：Astra 54.80 ± 1.94 排第 1，第 2 名 Fable 5.1（xhigh）46.50、第 3 名 Gemini 3.1 Pro Preview 46.44，领先约 8 分（独立）", "首发混乱：CSO Online 报道，首批只有 Daybreak 成员能用，付费用户进不去，Altman 在 X 上写“sorry for the messy rollout”，随后几天才把 Pro、Enterprise、Business Premium 和 API 陆续打开（独立，媒体）" ], "links": [ { "t": "OpenAI 官方发布页", "u": "https://openai.com/index/gpt-6-astra/", "k": "official" }, { "t": "OpenAI API 文档页", "u": "https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-6-astra", "k": "official" }, { "t": "OpenAI：Path to Astra", "u": "https://openai.com/index/path-to-astra/", "k": "official" }, { "t": "Scale AI HLE 榜", "u": "https://scale.com/leaderboard/humanitys_last_exam", "k": "official" }, { "t": "CSO Online", "u": "https://www.csoonline.com/article/4219249/sam-altman-calls-gpt-6-astra-rollout-messy-as-enterprise-users-wait-for-access.html", "k": "media" } ], "dev_url": "https://openai.com", "date": "2026-09-03", "category": "closed-llm", "access": "closed", "eps": [ 101, 102 ], "ep_tags": { "102": "背景 · 09-03" } }, { "id": "gemini-3-8-flash", "name": "Gemini 3.8 Flash / Gemini 3.8 Flash Cyber", "developer": "Google（Google DeepMind）", "size": "参数量未披露；3.8 Flash 输入文本、图像、音频、视频，上下文窗口最长 1M token（模型卡）", "avail": "3.8 Flash 通过 Gemini API（Google AI Studio、Android Studio）、Antigravity、Stitch 对外开放；价格沿用 3.7 Flash 的引入价，每百万 token 输入 0.75、输出 3.75 美元，优惠到 2026-12-31，2027-01-01 起 1.50 / 7.50 美元。3.8 Flash Cyber 不公开发售，只通过新设的 Fairwind 计划提供给政府、关键基础设施运营方和软件维护者等受信任防御者", "license": "闭源（商用 API / 受限访问）", "facts": [ "官方称 3.8 Flash 在 Vals Finance Agent V2 和 Harvey 法律 Agent 基准上超过 3.7 Flash 和其他前沿模型；设计上“更肯花时间推理”（厂商自述）", "官方称 Chrome 安全团队发现 3.8 Flash Cyber 给出的正确补丁数是最强商用大模型的 2.6 倍；Wiz 内部渗透测试基准召回率高 7.5%–9.7%、成本低 2.3–5.2 倍；CWE-Bench pass@1 为 47.2%，对某领先前沿模型的 47.8%（厂商自述，含合作方自报）", "Scale AI 的 HLE 榜上 Gemini 3.8 Flash 得 44.52，排第 5（独立，10-23 读取）" ], "links": [ { "t": "官方博客", "u": "https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/3-8-flash-and-3-8-flash-cyber/", "k": "official" }, { "t": "DeepMind 模型卡", "u": "https://deepmind.google/models/model-cards/gemini-3-8-flash/", "k": "official" } ], "dev_url": "https://deepmind.google", "date": "2026-09-02", "category": "closed-llm", "access": "closed", "eps": [ 101 ], "ep_tags": {} }, { "id": "claude-fable-mythos-5-1", "name": "Claude Fable 5.1 / Claude Mythos 5.1", "developer": "Anthropic", "size": "参数量未披露；官方称两者是同一个模型、只是防护等级不同。API 文档（Fable 5.1）：上下文 1M token、最大输出 128K、知识截止 2026-06", "avail": "Fable 5.1 已在 Claude API（模型名 claude-fable-5-1）和 AWS、Google Cloud、Microsoft Azure 全面可用，每百万 token 输入 10 美元、输出 50 美元，缓存读取降 75% 到 0.25 美元；Mythos 5.1 只通过官方的受信任访问项目提供（网络安全与生命科学方向）。企业级“Enterprise Frontier Safeguards”要到今秋晚些时候分阶段提供，在此之前合格客户可用零数据留存的 Fable 5.1", "license": "闭源（商用 API / 受限访问）", "facts": [ "官方原话：Fable 5.1 和 Mythos 5.1 是同一个模型、防护不同；防护触发时，网络安全任务改由 Opus 4.8 完成、生物任务改由 Opus 5 完成，这会拉低它在对应基准上的成绩（厂商自述）", "官方称典型工作负载的总成本约降 25%，复杂编程和高强度 Agent 任务最多约降 45%，来自缓存读取降价（厂商自述）", "自报：Terminal-Bench-Science 0.1 为 52.6%，Fable 5 为 24.7%（厂商自述）；Scale AI 的 HLE 榜上 Fable 5.1（xhigh）46.50，排第 2（独立，10-23 读取）" ], "links": [ { "t": "官方发布页", "u": "https://www.anthropic.com/claude-fable-and-mythos-5-1", "k": "official" }, { "t": "Claude 模型总览（API 文档）", "u": "https://platform.claude.com/docs/en/about-claude/models/overview", "k": "official" } ], "dev_url": "https://www.anthropic.com", "date": "2026-09-01", "category": "closed-llm", "access": "closed", "eps": [ 101 ], "ep_tags": {} }, { "id": "cohere-parse-5", "name": "Cohere Parse（Parse 5）", "developer": "Cohere（加拿大）", "size": "2.3B 参数的视觉语言模型，基于 Cohere Labs 的 North-Micro-Vision-Instruct 架构；上下文 8,192 token，约 4.6 GB（VentureBeat 转述 Cohere 披露）；输入 PDF、PPT、JPEG 页面图像，输出按阅读顺序的 Markdown", "avail": "Cohere API 每 1,000 页 1.50 美元；也可在单租户的 Model Vault 部署；Microsoft Foundry、AWS SageMaker 已上架。没有放出权重（本刊在 Hugging Face 上没有找到 Parse 的仓库）", "license": "商用 API", "facts": [ "Cohere 自报 ParseBench 三项平均 79.2，高于 Mistral OCR 4（74.5）、Databricks AI Parse（72.4）和 LlamaParse Cost Effective 档（78.3）（厂商自述）", "同一张表里 GPT-5.5（84.4）、Opus 4.8（84.3）、Gemini 3.5 Flash（81.8）都比它高，Cohere 主打的是“接近最高分的最低价”，不争榜首（独立，VentureBeat 转述 Cohere 的表）", "阿拉伯语、英语、法语、德语、意大利语、日语、韩语、葡萄牙语、西班牙语九种语言有稳定精度，其余语言是精度较低的零样本支持（厂商自述）" ], "links": [ { "t": "Cohere 官方博客", "u": "https://cohere.com/blog/parse", "k": "official" }, { "t": "VentureBeat", "u": "https://venturebeat.com/data/cohere-parse-5-loses-the-benchmark-on-points-it-wins-on-cost-per-page", "k": "media" } ], "dev_url": "https://cohere.com", "date": "2026-08-27", "category": "retrieval", "access": "closed", "eps": [ 101 ], "ep_tags": { "101": "背景 · 08-27" } }, { "id": "atlas-world-labs", "name": "Atlas", "developer": "World Labs（李飞飞创办）", "size": "参数量未披露；从头预训练的 omni 世界模型，文本、图像、视频、3D 同时作输入，多模态自回归扩散 Transformer；由 1 到 6 张参考图加相机轨迹，可生成最长 1 分钟、1440p 的视频", "avail": "未公开发售：官方页只开放“申请早期访问”，目前仅向选定合作伙伴开放；官方称 Atlas 会用于 Marble 等 World Labs 产品的后续版本", "license": "—", "facts": [ "官方称它能做相机可控的图像与视频生成、从稀疏视角重建 3D 场景（再补成可渲染的 splat 场景）、做时空模拟，还能用三台普通相机的素材做“子弹时间”式重新取景（厂商自述）", "官方页给出相机控制生成和稀疏视角 3D 重建两类任务的基准对比，全是 World Labs 自跑；第三方评测或论文本刊没有核到（厂商自述）", "官方称性能随训练算力增加而提升，并预期这一趋势会延续（厂商自述）" ], "links": [ { "t": "World Labs 官方博客", "u": "https://www.worldlabs.ai/blog/atlas", "k": "official" }, { "t": "World Labs X 帖", "u": "https://x.com/theworldlabs/status/2094839756329041984", "k": "social" } ], "dev_url": "https://www.worldlabs.ai", "date": "2026-09-01", "category": "video-world", "access": "closed", "eps": [ 101, 105 ], "ep_tags": { "105": "背景 · 09-01" } }, { "id": "fal-h3-max", "name": "H3 Max（fal 在 MiniMax H3 上后训练）", "developer": "fal（基座 MiniMax H3 来自 MiniMax）", "size": "fal 没有披露 H3 Max 自己的规模；基座 MiniMax H3 的 HF 权重合计约 331 亿参数（BF16）；文生视频、图生视频，带音频", "avail": "fal 平台的 Playground、fal Agent 和 API 可用，首周五折；博客没有提放出 H3 Max 的权重，按只能通过 fal 使用处理。发布日以 fal 博客页上的 Aug 27, 2026 为准，本刊 EP.101 页面写的是 08-28", "license": "未披露（基座 MiniMax H3 权重的许可是 minimax-h3-community-license-agreement）", "facts": [ "fal 自称：5 秒视频约 3 秒生成，约为官方 H3 接口吞吐的 35 倍；在 12 个视频模型的人工偏好评测里，质量、提示理解、美学三项都排第一（厂商自述）", "fal 博客引述 Design Arena：以 H3 的质量、50 倍以上的速度建立了速度–偏好的新帕累托前沿；Artificial Analysis 与 Design Arena 也都把它排第一（独立，据 fal 博客转述，未重开第三方页面）", "做法：在开放权重的 MiniMax H3 上加入大量新数据做后训练，侧重提示遵循和画质，再配合 fal 推理引擎优化；MiniMax H3 团队在博客里给了评价（厂商自述）" ], "links": [ { "t": "fal 官方博客", "u": "https://blog.fal.ai/introducing-h3-max-by-fal/", "k": "official" }, { "t": "基座 MiniMax H3（HF）", "u": "https://huggingface.co/MiniMaxAI/MiniMax-H3", "k": "hf" } ], "dev_url": "https://blog.fal.ai", "date": "2026-08-27", "category": "video-world", "access": "closed", "eps": [ 101 ], "ep_tags": { "101": "背景 · 08-27" } }, { "id": "gemini-omni-1-1-flash", "name": "Gemini Omni 1.1 Flash", "developer": "Google（Google DeepMind）", "size": "参数量未披露；视频生成与编辑模型（Gemini Omni 系列）", "avail": "通过 Gemini API（Google AI Studio）和 Gemini Enterprise Agent Platform 使用；官方称 360p 预览比标准 720p 快约 60%、成本约三分之一，成片可升到 1080p 或 4K。官方博客没有给出每秒价格。发布日以 Google 博客页上的 Aug 27, 2026 为准，本刊 EP.101 页面引的是 08-30 的 AI Disruption 文章", "license": "闭源（商用 API）", "facts": [ "场景续写可参考前文最多 10 秒（此前的模型只看最后 1 秒），按 10 秒一段累计最长 40 秒；支持指定首尾帧生成过渡镜头；4K 是对成片的升采样（厂商自述，官方博客）", "AI Disruption（订阅文章，本刊只读到标题和导语）称它登顶 Arena 文生视频榜首、图生视频全球第 2、1488 分（独立，转述）" ], "links": [ { "t": "Google 官方博客", "u": "https://blog.google/innovation-and-ai/technology/developers-tools/build-with-gemini-omni-1-1-flash/", "k": "official" }, { "t": "DeepMind：Gemini Omni", "u": "https://deepmind.google/models/gemini-omni/", "k": "official" }, { "t": "AI Disruption", "u": "https://aidisruption.ai/p/gemini-omni-11-flash-hits-1-on-arena", "k": "media" } ], "dev_url": "https://deepmind.google", "date": "2026-08-27", "category": "video-world", "access": "closed", "eps": [ 101 ], "ep_tags": { "101": "背景 · 08-27" } }, { "id": "timesfm-3", "name": "TimesFM-3", "developer": "Google Research", "size": "330M 参数（HF safetensors 330,710,976）；20 层、模型维度 1280；预训练语料超过 1 万亿个时间点；一次前向传播输出整个预测窗口（非自回归），预测 9 个分位数", "avail": "权重在 Hugging Face（google/timesfm-3.0-pytorch），无需申请（gated=false），仅限非商业、非生产使用；官方博客页还给了 GitHub 和 BigQuery 入口。HF 仓库 08-24 上传权重，08-27 才把许可改成非商业许可", "license": "TimesFM Non-Commercial License v1.0（仅限非商业、非生产使用；不是 OSI 开源；HF 标签 other）", "facts": [ "原生多变量零样本预测：支持多目标、只有历史的协变量，以及已知未来的协变量（如促销、节假日），不需要针对业务数据微调（模型卡，官方博客）", "官方称在 GIFT-Eval、FEV-Bench、Time 三个公开基准上，点预测和概率预测两类指标都是预训练基础模型里排名第一（厂商自述）", "HF 提交记录显示，仓库在 08-27 由 Google 把许可文件更新为 TimesFM 非商业许可（模型卡/提交记录）" ], "links": [ { "t": "Google Research 官方博客", "u": "https://research.google/blog/timesfm-3-a-zero-shot-foundation-model-for-multivariate-forecasting/", "k": "official" }, { "t": "HF 模型页", "u": "https://huggingface.co/google/timesfm-3.0-pytorch", "k": "hf" } ], "dev_url": "https://research.google", "date": "2026-08-31", "category": "science", "access": "open", "eps": [ 101 ], "ep_tags": {} }, { "id": "deepseek-v41-flash", "name": "DeepSeek-V4.1-Flash", "developer": "DeepSeek（深度求索）", "size": "MoE：官方口径 552B 主干参数，另挂一个 196B 参数的 Engram 条件记忆模块（稀疏查找）；Causal Encoder-Decoder，预填充阶段每 token 激活 8B、解码阶段 16B；上下文 1M；原生图文输入、文本输出。HF safetensors 合计约 7,632 亿（含 Engram 与视觉部分）", "avail": "权重 MIT 协议，Hugging Face 上无需申请；官方 API 同日上线（模型名 deepseek-flash），原生多模态；按峰谷计价，当前价目页（对应 10-17 版 V4.1-Flash-1017）缓存未命中输入峰时 0.30、谷时 0.15 美元，输出峰时 1.20、谷时 0.60 美元/百万 token；V4-Pro 的请求 09-14 起按 V4.1-Flash 价格转给 V4.1-Flash。10-17 另有 V4.1-Flash-1017 更新版（台账里另有条目）", "license": "MIT（OSI 认可的开源许可）", "facts": [ "官方公告称它是新架构家族里最小的一档，多方测试显示在性能、成本、速度和总运行时间上都超过 V4-Pro，V4-Pro 逐步退役（厂商自述）", "自报：Terminal-Bench 2.1 90.6、DeepSWE v1.1 74.2、CyberGym 88.1、GPQA Diamond 90.9、HLE 36.8（纯文本子集 39.1）（厂商自述）；EP.102 页面指出，GPQA Diamond、HLE 这类纯知识推理项仍落后 Opus 5 一截", "KV 缓存压到每 token 890 字节，约为 V4-Flash 的 1/4，SSD 上的持久缓存约 1/8（模型卡）", "09-08 至 09-10 前后 DeepSeek 在 GitHub 上新建了配套仓库：DeepSelect（稀疏注意力用的 TopK kernel）、DeepJIT（JIT 运行时）、deepseek-recipe（prompt 编码工具包），均为 MIT 协议；模型卡里提到的 Engram 官方实现是 1 月建的仓库（Apache-2.0）。这些是工具，不是模型（模型卡类事实，据 GitHub 仓库页）", "技术报告 09-17 提交 arXiv（2609.19969）；EP.104 引 Artificial Analysis 开源榜 09-23 读数：智能指数 39.5，开源第 5（独立，据本刊 EP.104 页面转述，未重开 AA 页）" ], "links": [ { "t": "DeepSeek API 官方公告", "u": "https://api-docs.deepseek.com/news/news260910", "k": "official" }, { "t": "HF 模型页", "u": "https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash", "k": "hf" }, { "t": "技术报告（arXiv）", "u": "https://arxiv.org/abs/2609.19969", "k": "official" }, { "t": "DeepSeek API 价目页", "u": "https://api-docs.deepseek.com/quick_start/pricing", "k": "official" } ], "dev_url": "https://www.deepseek.com", "date": "2026-09-10", "category": "open-llm", "access": "open", "eps": [ 102, 104 ], "ep_tags": { "104": "背景 · 09-10" } }, { "id": "suno-v6", "name": "Suno v6（v6 / v6-wild / v6-mini）", "developer": "Suno", "size": "三档模型：v6、v6-wild（更不可预测、更有“意外感”）、v6-mini（更快更省资源）；参数量与上下文未披露。音乐生成模型", "avail": "Suno 网页和 App：v6 与 v6-wild 仅限 Pro 和 Premier 订阅用户，v6-mini 对所有人免费；官方说会逐步下线旧模型。没有开放权重，也没有找到公开 API 价格", "license": "闭源（订阅服务）", "facts": [ "Suno 官方博客称 v6 是与华纳音乐集团、BMG、Believe 等伙伴共同开发的新一代音乐模型；产品负责人 Jack Brody 对 The Verge 说是“从零训练”，数据包括合作方授权内容和“用户数据”（厂商自述）", "新能力：用自然语言在对话里改歌，改一句歌词不必重新生成整首；可混合曲库里的多个元素；提示不限于文字，可以用图像、视频或音频（The Verge；厂商自述）", "The Verge 上手：对流派的理解明显进步，但要求“走音、不和谐”之类的瑕疵时仍做不到，人声的 AI 痕迹比 v5 更重（独立，单人上手）", "09-18 环球音乐、索尼音乐起诉 Suno，称 v6 是用旧模型输出或蒸馏“洗白”出来的；Suno 当天回应 v6 的训练来源是授权内容、社区互动（含作品与偏好信号）和团队积累（独立，据 Music Business Worldwide，本刊 EP.104 专题 05 所引，未重新打开）" ], "links": [ { "t": "Suno 官方博客", "u": "https://blog.suno.com/blog/introducing-v6", "k": "official" }, { "t": "Suno 帮助中心：当前模型", "u": "https://help.suno.com/en/articles/13924737", "k": "official" }, { "t": "The Verge", "u": "https://www.theverge.com/ai-artificial-intelligence/991977/suno-releases-its-first-ai-music-model-made-with-record-industry-help", "k": "media" }, { "t": "Music Business Worldwide（诉讼与回应）", "u": "https://www.musicbusinessworldwide.com/suno-confirms-v6-model-was-trained-on-creations-from-users-as-it-blasts-latest-sony-and-universal-lawsuit/", "k": "media" } ], "dev_url": "https://blog.suno.com", "date": "2026-09-09", "category": "speech", "access": "closed", "eps": [ 102, 104 ], "ep_tags": { "104": "背景 · 09-09" } }, { "id": "intern-s2-397b", "name": "Intern-S2-397B", "developer": "上海人工智能实验室（Shanghai AI Laboratory）", "size": "397B 级 MoE 多模态模型：Qwen3.5-MoE 架构，60 层，512 个专家、每个 token 激活 10 个（config.json）；HF 张量合计约 403.4B（含视觉部分），“397B”是官方模型名里的口径；激活参数卡上没写；上下文 262,144（config.json）", "avail": "开放权重，不设门槛（HF 无需申请），BF16，另有 FP8 版；可用 LMDeploy、vLLM、SGLang 部署；卡上给了在线体验入口 chat.intern-ai.org.cn。07 月中旬已先放出 Intern-S2-Preview-397B（HF 仓库 07-16），这次是正式版权重", "license": "Apache-2.0", "facts": [ "定位“科学智能与长程 Agent”的多模态基座：用科学文献的原始页面图像做视觉预训练，在 20 多个科学领域联合做强化学习，并接大规模沙箱环境做长程 Agent 强化学习（模型卡）", "卡里的基准是一张图，称在开源模型里通用推理领先；评测用 OpenCompass、VLMEvalKit、AgentCompass，文本推理最长 256K、多模态 64K（厂商自述，本刊没有逐项转写）", "发布日：HF 权重和 GitHub 的 S2 说明提交都在 09-13；模型卡没写发布日，本刊没找到上海 AI 实验室的官方公告稿（本刊核对）" ], "links": [ { "t": "HF 模型页", "u": "https://huggingface.co/internlm/Intern-S2-397B", "k": "hf" }, { "t": "GitHub（Intern-S 系列）", "u": "https://github.com/InternLM/Intern-S1", "k": "github" } ], "date": "2026-09-13", "category": "open-llm", "access": "open", "eps": [ 103 ], "ep_tags": {} }, { "id": "atria-dawn-preview", "name": "Atria Dawn Preview", "developer": "上海人工智能实验室（Shanghai AI Laboratory）", "size": "基于 744B 参数的 MoE 基座 GLM-5.2 后训练（模型卡）；HF 张量合计约 753.3B（BF16）；上下文 256K；另有 FP8 版", "avail": "开放权重，不设门槛；另有托管 API（国际站 api.atria-asi.ai，国内入口在 discovery.intern-ai.org.cn 的 Token Plan），模型卡没写价格", "license": "MIT", "facts": [ "定位 agentic 模型，围绕“检索研究、软件创作、文档交付、网络安全”四个方向；底座是智谱的 GLM-5.2（模型卡）", "自报：BrowseComp 92.5、BFCL v4 77.0、CyberGym 86.5 排第一；GDPval 1583，低于表里 Claude Opus 5 的 1768，SWE-bench Pro 59.6 对 74.7 也落后（厂商自述，对手数字按卡里写的各家公开页）", "日期：HF 权重 09-11（UTC）首次上传，README 09-12，GitHub 仓库 09-12，论文《Atria Dawn: The Dawn of Agentic Superintelligence》09-14 提交（arXiv 2609.15818）；模型卡没写发布日，这里按首次上传算 09-11（本刊核对）" ], "links": [ { "t": "HF 模型页", "u": "https://huggingface.co/internlm/Atria-Dawn-Preview", "k": "hf" }, { "t": "论文 arXiv 2609.15818", "u": "https://arxiv.org/abs/2609.15818", "k": "official" } ], "date": "2026-09-11", "category": "open-llm", "access": "open", "eps": [ 103 ], "ep_tags": { "103": "边界日 · 09-11" } }, { "id": "nemotron-3-labs-ultra-math", "name": "Nemotron-3-Labs-Ultra-Math-SFT / -RL", "developer": "NVIDIA", "size": "550B 总 / 55B 激活的 MoE（Nemotron 3 Ultra 550B-A55B 的后训练检查点；HF 张量合计约 560.5B）", "avail": "开放权重，不设门槛；同时放出训练数据 Nemotron-Math-Proofs-v3-SFT / -RL（CC BY 4.0）、200 道奥赛题基准 Nemotron-IMO-Bench（CC BY 4.0）和训练、推理代码", "license": "OpenMDW-1.1（HF 标签只写 other；卡上写明可商用和非商用）", "facts": [ "数学推理与证明查错专用，是 NVIDIA 在 IMO 2026 拿到金牌线的系统里用的两个专家检查点，论文里叫 Nemotron-3-Ultra-SFT / -RL（模型卡）", "论文：通用版加这两个专家共三个 Nemotron 3 Ultra 检查点做“生成、验证、修正”的迭代搜索，全程自然语言，不用形式化证明器、不联网，IMO 2026 得 30/42 分达到金牌线；比赛总计约 2.31B token、约 4,785 GB200 GPU 小时（论文表 1，NVIDIA 自述）", "日期：HF 模型卡写发布日 09-03，论文 arXiv 2609.10712 是 09-09 提交；EP.103 页面按论文日期放在背景里（本刊核对）" ], "links": [ { "t": "HF 模型页（RL）", "u": "https://huggingface.co/nvidia/Nemotron-3-Labs-Ultra-Math-RL", "k": "hf" }, { "t": "HF 模型页（SFT）", "u": "https://huggingface.co/nvidia/Nemotron-3-Labs-Ultra-Math-SFT", "k": "hf" }, { "t": "论文 arXiv 2609.10712", "u": "https://arxiv.org/abs/2609.10712", "k": "official" } ], "date": "2026-09-03", "category": "open-llm", "access": "open", "eps": [ 103 ], "ep_tags": { "103": "背景 · 09-03" } }, { "id": "koa", "name": "Salesforce Koa", "developer": "Salesforce（与 NVIDIA 合作）", "size": "在 Nemotron-3-Super-120B（模型名 120B-A12B，即约 120B 总 / 12B 激活的 MoE）上后训练，FP8 部署（论文）；Koa 自身参数没有单独披露", "avail": "闭源。权重由 Salesforce 掌控，只在它自己的基础设施里托管运行；现在给选定的试点客户在 Agentforce 里用（官方稿点名 1-800Accountant、Formula 1、Xero 等），官方稿称预计 2026 冬季在美国区正式可用；价格没披露。TechCrunch 稿里的“open-weight”指的是底座 Nemotron，不是 Koa 本身", "license": "—（Koa 不发权重；底座 Nemotron 3 Super 的 HF 许可标签是 other）", "facts": [ "Salesforce 的第一个 CRM 推理模型：用模拟 14 个以上行业场景的合成数据，做 SFT 加 GRPO 强化学习后训练，官方称训练里没有用客户数据（官方稿）", "自报：在 Salesforce 自家 CRM 基准上，以少三倍的错误追平或超过领先模型；论文 CRMAgentBench 任务成功率 87%（GPT-4.1 为 82%，未调优底座为 79%）（厂商自述）", "TechCrunch 引 Salesforce AI 负责人：选 Nemotron 是因为此前没有“主权的美国预训练模型”，“我们不知道 Qwen 是用什么训练的”（媒体转述）" ], "links": [ { "t": "Salesforce 官方稿", "u": "https://www.salesforce.com/news/stories/koa-reasoning-model", "k": "official" }, { "t": "论文 arXiv 2609.15066", "u": "https://arxiv.org/abs/2609.15066", "k": "official" }, { "t": "TechCrunch", "u": "https://techcrunch.com/2026/09/15/salesforce-and-nvidias-new-reasoning-model-is-everything-the-ai-labs-should-fear", "k": "media" } ], "dev_url": "https://www.salesforce.com/", "date": "2026-09-15", "category": "closed-llm", "access": "closed", "eps": [ 103 ], "ep_tags": {} }, { "id": "kimi-k28-preview", "name": "Kimi K2.8 Preview", "developer": "月之暗面（Moonshot AI）", "size": "未披露；上下文最高 1M", "avail": "闭源，只在 Kimi Code 里用：09-11 起全量上线，Model ID 仍是 kimi-for-coding；所有会员档位开放最高 1M 上下文。官方日志没写单独计费，也没有开放权重", "license": "—", "facts": [ "官方日志：综合性能接近 K3，思考效率比 K2.7 Code 明显改善；支持 low / high / max 三档思考强度（默认 max）；关闭 thinking 后，K3 系列和 K2.8 Preview 的请求都路由到 K2.8 Preview（官方日志）", "“闭源且不单独计费”是媒体的说法，日志里没有（EP.103 页面所述，本刊在日志里也没找到）", "日志只写“现已全量上线”，此前是否有过灰度或更早的预览日，本刊没有核到（本刊核对）" ], "links": [ { "t": "Kimi Code 更新日志", "u": "https://www.kimi.com/code/docs/kimi-code/whats-new.html", "k": "official" } ], "date": "2026-09-11", "category": "closed-llm", "access": "closed", "eps": [ 103 ], "ep_tags": { "103": "边界日 · 09-11" } }, { "id": "swe-2", "name": "Cognition SWE-2", "developer": "Cognition", "size": "Kimi K3 的后训练版（Cognition 称 K3 为 2.8T 参数）；SWE-2 自身的参数量没披露", "avail": "闭源，只在 Cognition 自家产品里：Devin Desktop、Devin CLI 当天可用，Devin Web 和 Fusion 在上线中；博客没提公开 API、价格和开放权重", "license": "—（博客没写底座 Kimi K3 的许可）", "facts": [ "自报：Terminal-Bench 2.1 得 92.8%（Kimi K3 88.3%、Fable 5.1 91.4%、GPT-6 Astra 89.9%）；FrontierCode 1.1 Main 得 50.0%（Fable 5.1 50.9%、Astra 53.3%），称比 Fable 5.1 便宜 64%（厂商自述）", "Cognition 在附录里写明：有公开分数的用公开分数，没有的用自家 harness，每个模型取各推理档位里最好的成绩；成本按列表价算，不是第三方复测（厂商自述）", "EP.103 专题 03 把它和 Periodic Neon 并排，说明美国公司在中国开放权重模型上做后训练已经不是个例（本刊编辑判断）" ], "links": [ { "t": "Cognition 官方博客", "u": "https://cognition.com/blog/swe-2", "k": "official" } ], "dev_url": "https://cognition.com/", "date": "2026-09-10", "category": "closed-llm", "access": "closed", "eps": [ 103 ], "ep_tags": { "103": "背景 · 09-10" } }, { "id": "mercury-25", "name": "Mercury 2.5", "developer": "Inception Labs", "size": "参数量未披露；扩散式（非自回归）文本模型，官方称是迄今训练过的最大扩散语言模型；上下文 260K", "avail": "仅 API（Inception API、Baseten、OpenRouter），没有声明开放权重；每百万 token 输入 0.20、输出 0.75 美元，发布时降价 80%：输入 0.04、输出 0.15 美元；新用户送 1 亿 token 试用", "license": "—", "facts": [ "Inception 称智能比 Mercury 2 提高 40%，与 GPT-5.6 Luna（Low）、Gemini 3.5 Flash-Lite、Claude Haiku 4.5 这类成本优化型前沿模型相当；在常见 NVIDIA GPU 上约 1,107 token/秒；支持可调推理、并行工具调用和 JSON 模式（厂商自述）", "同一篇博客预告 Mercury Voice（首 token 低于 170 毫秒）和 Mercury Router 的预览（官方博客）", "发布日 09-08 取自 Inception 博客索引；本刊没有核到独立评测（本刊核对）" ], "links": [ { "t": "官方博客", "u": "https://inceptionlabs.ai/blog/introducing-mercury-2-5", "k": "official" } ], "dev_url": "https://xiaopingfeng.com/live/neolab/inception-labs", "date": "2026-09-08", "category": "closed-llm", "access": "closed", "eps": [ 103 ], "ep_tags": { "103": "背景 · 09-08" } }, { "id": "jev", "name": "Jev（TypeSafe 的 System One 判定模型）", "developer": "TypeSafe", "size": "参数量未披露；不生成文字，只对给定选项输出带概率的类型化决策（官方称“前沿智能的函数调用”：输入非结构化状态，输出类型化的概率决策）；用 RLCD（校准决策强化学习）训练，配并行采样器", "avail": "官方称 09-15 起早期访问（API 控制台）；输入每百万 token 0.042 美元（每十亿 42 美元）；TypeSafe 自己说“不能证明没有补贴”，预期价格“只降不涨”；没有放出权重", "license": "闭源（商用 API）", "facts": [ "TypeSafe 称 Jev 在 System One 类任务上智能与现有大模型相近、快两个数量级；它放弃了字符串生成、专攻结构化输出，所以“不会幻觉”；参考答案取 GPT-6 Astra 与 Fable 5.1 的平均，官方自己承认这会偏向 OpenAI 和 Anthropic 的模型（厂商自述）", "LangChain 评测（与 TypeSafe 有合作关系）：把 Jev 当评测裁判，同一请求打 100 次分，质量分方差比 GPT-5.6 Luna、Terra、Claude Sonnet 4.6 低 92 到 913 倍；测试集只有 5 个天气请求，作者写“有希望，但还早”（独立，有利益关系）", "Tomasz Tunguz（Theory Ventures）在 98 封人工核验的生产邮件上，把约四分之一的“如果…就…”判断换成判定模型，分类准确率从 47% 升到 80%；同一脚注里开源复现 SemIf（冻结的 Qwen3.5-4B 直接读 logits）是 82%，几乎打平（独立，单一测试集）", "EP.104 引 VentureBeat 等报道：刻意构造的输入内容能改变 Jev 的判断，基于 Jev 的防护要和确定性检查并用（独立，据本刊 EP.104 页面转述，未重开）" ], "links": [ { "t": "TypeSafe 官方博客", "u": "https://typesafe.ai/blog/introducing-system-one-models-and-jev", "k": "official" }, { "t": "LangChain 评测", "u": "https://www.langchain.com/blog/jev-agent-evals-langsmith", "k": "media" }, { "t": "Tomasz Tunguz", "u": "https://tomtunguz.com/ai-comes-for-the-if-statement", "k": "media" }, { "t": "VentureBeat", "u": "https://venturebeat.com/security/companies-are-putting-jev-in-charge-of-ai-agent-decisions-and-prompt-injection-can-influence-the-verdict", "k": "media" } ], "dev_url": "https://typesafe.ai", "date": "2026-09-15", "category": "decision", "access": "closed", "eps": [ 103, 104, 105 ], "ep_tags": { "104": "背景 · 09-15", "105": "背景 · 09-15" } }, { "id": "gemini-38-live", "name": "Gemini 3.8 Live / 3.8 Live Extended Thinking", "developer": "Google DeepMind", "size": "基于 Gemini 3 Pro；输入音频、图像、视频、文本，上下文最长 128K；输出音频和文本，最长 64K token（模型卡）；参数量未披露", "avail": "闭源。当天起进 Gemini API 和 Google AI Studio；Gemini Enterprise 里是私有预览；3.8 Live 进 Search Live，Extended Thinking 进 Gemini Live 和 Workspace（Docs、Gmail、Keep，按订阅档）。官方博客没写单价，只引了 Artificial Analysis 的成本图（EP.103 页面转述：每小时输入音频，3.8 Live 0.84 美元，Extended Thinking 3.50 美元；图中数字本刊没有逐个核）", "license": "—", "facts": [ "Extended Thinking 版“边想边说”：官方称在 Artificial Analysis 的语音对语音质量指数排第一（82.6），τ-Voice 得 68.6%，Big Bench Audio 得 97.7%（厂商转述第三方榜单）", "3.8 Live 能在对话中自动识别并切换 97 种语言，后台执行工具和 API 调用而不打断对话；官方称在 Speech Agent Arena 排第二（厂商自述）", "同一张 Gemini 3.8 Audio 模型卡还列了 Flash TTS 和 Flash-Lite TTS，本期页面没有讲，上线日本刊没有核到（模型卡）" ], "links": [ { "t": "Google 官方博客", "u": "https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/gemini-3-8-live-gemini-3-8-live-extended-thinking/", "k": "official" }, { "t": "DeepMind 模型卡", "u": "https://deepmind.google/models/model-cards/gemini-3-8-audio/", "k": "official" } ], "dev_url": "https://deepmind.google/", "date": "2026-09-15", "category": "speech", "access": "closed", "eps": [ 103 ], "ep_tags": {} }, { "id": "gpt-live-1", "name": "GPT-Live-1（API 版）", "developer": "OpenAI", "size": "未披露；全双工语音模型，同时听和说；可把深度推理和工具调用委托给后端文本模型（官方举例 GPT-6 Astra、Luna，或第三方模型）", "avail": "闭源，09-10 起进 API；前端语音层每分钟 0.05 美元（后端模型和工具另算）；此前已在 ChatGPT 里推出", "license": "—", "facts": [ "官方称 Full Duplex Bench 比 GPT-Realtime-2.1 高 30 个百分点；搭配 GPT-6 Astra（中等推理）在 Tau3 语音 Agent 评测排第一（厂商自述）", "Speak 的早期评测里，语言辅导场景的打断比回合制系统减少近 80%（厂商自述，客户评价）", "支持电话部署，系统提示可调语气、语速和风格；声音选项从一小组扩到更多口音、方言和语种（官方页）" ], "links": [ { "t": "OpenAI 官方页", "u": "https://openai.com/index/introducing-gpt-live-1-in-the-api", "k": "official" } ], "dev_url": "https://openai.com/", "date": "2026-09-10", "category": "speech", "access": "closed", "eps": [ 103 ], "ep_tags": { "103": "背景 · 09-10" } }, { "id": "liber-0", "name": "Liber-0 Preview / Liber-0 Lite", "developer": "LiberAI", "size": "未披露；机器人操作策略。榜单把 Lite 标为 WAM（世界-动作模型），Preview 标为 VLM + WAM", "avail": "09-17 当天只是 RoboDojo 榜单条目。后来 Lite 的 RoboDojo checkpoint（LiberAI/Liber0-Lite-Robodojo）上了 HF（仓库 10-10 创建）并配 GitHub 微调代码（仓库 10-16 创建），卡上没写许可证；Preview 本刊没找到公开权重", "license": "未说明（HF 卡和 GitHub 仓库都没有许可证声明）", "facts": [ "RoboDojo 官网 09-17 把 Liber-0 Preview（平均分 30.74，成功率 25.52%）和 Lite（29.24，24.23%）加进仿真榜，一度居首，GPT-6 Astra 降到第三（榜单官网，EP.103 页面所引）", "10-20 有人在 RoboDojo 仓库提 issue #75，指出 Preview 的公开实现似乎用本地 VLM 做高层规划、选子任务，底层策略出动作，问榜单“Agent”与“VLM + WAM”两类怎么划分（GitHub issue，提问者的观察，官方未答）", "榜单分列里 Astra 的“精度”一列只有 12.65 / 4.00%，Liber-0 Preview 是 38.28 / 33.17%（榜单，EP.103 页面所引）" ], "links": [ { "t": "RoboDojo 榜单", "u": "https://robodojo-benchmark.com/Leaderboard", "k": "official" }, { "t": "Liber0-Lite GitHub", "u": "https://github.com/liberai-robot/liber0-lite", "k": "github" }, { "t": "HF（Lite checkpoint）", "u": "https://huggingface.co/LiberAI/Liber0-Lite-Robodojo", "k": "hf" }, { "t": "RoboDojo issue #75", "u": "https://github.com/RoboDojo-Benchmark/RoboDojo/issues/75", "k": "github" } ], "date": "2026-09-17", "category": "video-world", "access": "open", "eps": [ 103 ], "ep_tags": {} }, { "id": "om-1", "name": "OM-1（Omnibody Model 1）", "developer": "Reward AI", "size": "未披露；机器人通用策略，输入图像、触觉、指间接近觉和手部姿态多路信号，输出动作、速度和力", "avail": "公司自有，没有权重、论文或 API；只有博客和演示视频", "license": "—", "facts": [ "官方称只用戴着 Omnibody Hand 采集的人类操作数据训练，不用遥操作和机器人上的数据，同一个策略跑在从工业臂到人形的不同身体上；控制层另用仿真强化学习训练（厂商自述）", "官方博客没有给策略本身的基准表、成功率和参数量（本刊通读博客后的核对）", "EP.103 页面核到：团队和融资没有公开信息；HumanPlus、ALOHA 的一作 Zipeng Fu 转发时称“our first robot foundation model”，成员关系没有核到一手（EP.103 页面）", "博客只标“Sep 2026”，09-14 取自公司 X 帖（EP.103 页面所引，本刊未登录 X 重读）" ], "links": [ { "t": "Reward AI 官方博客", "u": "https://www.rewardai.com/blog/OM-1/", "k": "official" }, { "t": "官方 X 帖", "u": "https://x.com/RewardAI_/status/2099553899804053992", "k": "social" } ], "dev_url": "https://www.rewardai.com/", "date": "2026-09-14", "category": "video-world", "access": "closed", "eps": [ 103 ], "ep_tags": {} }, { "id": "anewdde", "name": "AnewDDE（AnewFold / AnewAffinity / AnewDesign / AnewMind Preview）", "developer": "Anew Labs（新生实验室，字节跳动分拆）", "size": "AnewMind 是“千亿参数级”的内部大模型（全参数后训练）；其余模块参数量未披露", "avail": "公司自有平台，没有找到开放权重：官网上 AnewFold、AnewDesign 等列有“Try it Now”入口，AnewMind 标 Coming Soon；技术报告可下载 PDF", "license": "—", "facts": [ "技术报告自报：AnewFold 在 FoldBench 抗体-抗原结构预测上成功率 76.2%，Isomorphic 的 IsoDDE 报告值为 75.6%；蛋白-配体 77.4% 对 76.0%（机器之心发布稿转述，厂商自述；稿子自己也说小幅分差不足以证明领先）", "纳米抗体（VHH）湿实验：第一轮从 3,092 个候选推荐 50 条，得 7 个 KD 低于 400 nM 的克隆；第二轮测 100 个候选，得 16 个个位数 nM 的克隆，只来自一个内部靶点（机器之心发布稿转述，厂商自述）", "日期：官网把技术报告标为 09-19，AnewMind 和 AnewDesign 的研究页标 09-15；机器之心的稿子称报告是 09-17 凌晨放出的，这里取 09-17（日期不一致，本刊核对）" ], "links": [ { "t": "Anew Labs 官网", "u": "https://anewbt.com/", "k": "official" }, { "t": "AnewMind 研究页", "u": "https://anewbt.com/research/mind/", "k": "official" }, { "t": "机器之心发布稿", "u": "https://mp.weixin.qq.com/s/M07aG2V3Kom8zCrzt6CuZA", "k": "media" } ], "dev_url": "https://anewbt.com/", "date": "2026-09-17", "category": "science", "access": "closed", "eps": [ 103 ], "ep_tags": {} }, { "id": "periodic-neon", "name": "Periodic Neon", "developer": "Periodic Labs", "size": "1T 参数（官方）；底座是开放权重的 Kimi K2.6（研究博客）", "avail": "公司自用：部署在 Periodic 位于 Menlo Park 的实验室里分析 X 射线衍射（XRD）结果；没有权重、API 或价格", "license": "—", "facts": [ "研究博客：在 Kimi K2.6 上用自家实验室数据做中期训练加强化学习；自建的 FrontierXRD（134 个实验室真实样本，专家要花数小时判读）上成功率 55.3%，起点 K2.6 为 2.7%；所有模型用 Periodic 自己的 harness（厂商自述，内部评测）", "官方称在衍射分析上超过 Claude Fable 5.1 和 GPT-6 Astra；对外部模型的成本按标准 API 价、假设完美缓存估算，对自家模型按系统吞吐和每 H200 小时 2.5 美元折算（厂商自述）", "研究博客写最终训练用了 1,300 张 H200，对比 Astra 据报道的 10 万多张 Blackwell（厂商自述，后者是引述的报道）" ], "links": [ { "t": "Periodic 官方公告", "u": "https://periodic.com/news/building-labs-that-learn", "k": "official" }, { "t": "研究博客", "u": "https://periodic.com/news/nature-is-our-learning-environment", "k": "official" } ], "dev_url": "https://periodic.com/", "date": "2026-09-15", "category": "science", "access": "closed", "eps": [ 103 ], "ep_tags": {} }, { "id": "mimo-v2-6", "name": "MiMo-V2.6-Pro / MiMo-V2.6-Flash（Pro-RL、Flash-RL 检查点）", "developer": "小米（Xiaomi MiMo）", "size": "Pro：稀疏 MoE，1.02T 总参数 / 42B 激活；Flash：309B 总 / 15B 激活；两者上下文都是 1M，文本、图像、视频、音频输入（模型卡）；同日另有 9B 的蒸馏版 MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9B", "avail": "权重 MIT 协议，Hugging Face 无需申请；OpenRouter 上第三方托管，Pro 每百万 token 输入 0.435、输出 0.87 美元，Flash 输入 0.10、输出 0.28 美元（OpenRouter 页 10-23 读取，各提供商略有差异）。09-27 又放出 MOPD 检查点（窗口之后）", "license": "MIT（OSI 认可的开源许可）", "facts": [ "模型卡称 Pro-RL 是 V2.6 系列旗舰检查点：用一次混合强化学习覆盖编程、通用 Agent、视觉和网络安全，并用“分组 Agent 评分”缓解只看对错的奖励信号（模型卡）", "模型卡自报：DeepSWE v1.1 Pro 为 71.9、Flash 为 67.9（表中 Claude Opus 5 为 74.0、GPT-5.6 Sol 为 73.0）；技术报告写 RL 后训练分别花 260 万、90 万美元，只算后训练，不含预训练、数据和环境（厂商自述，已核技术报告原文）", "Artificial Analysis 开源榜 09-23 读数：MiMo-V2.6-Pro 智能指数 46.3，排开源第一，前五全是中国模型（独立，据本刊 EP.104 页面转述，未重开 AA 页）" ], "links": [ { "t": "HF 模型页（Pro-RL）", "u": "https://huggingface.co/XiaomiMiMo/MiMo-V2.6-Pro-RL", "k": "hf" }, { "t": "HF 模型页（Flash-RL）", "u": "https://huggingface.co/XiaomiMiMo/MiMo-V2.6-Flash-RL", "k": "hf" }, { "t": "技术报告（HF 上的 PDF）", "u": "https://huggingface.co/XiaomiMiMo/MiMo-V2.6-Pro-RL/blob/main/MiMo_V2_6_technical_report.pdf", "k": "hf" }, { "t": "OpenRouter：Pro", "u": "https://openrouter.ai/xiaomi/mimo-v2.6-pro", "k": "media" } ], "dev_url": "https://mimo.xiaomi.com", "date": "2026-09-21", "category": "open-llm", "access": "open", "eps": [ 104 ], "ep_tags": {} }, { "id": "step-5-preview", "name": "Step 5 Preview", "developer": "阶跃星辰（StepFun）", "size": "600B 总参数 / 27B 激活的稀疏 MoE（官方口径；HF 张量合计 604.3B），最长 1M token 上下文；模型卡的规格表写输入“文本、图像”，正文又写“文本、图像、视频”", "avail": "开放权重：10-15 在 HF 放出 FP8 和 BF16 两个仓库（stepfun-ai/Step-5-Preview、-BF16），不设门槛，但有附加条件的许可。发布稿写明“今天已通过产品和 API 提供”（页面引用的 AA 数据截至 09-20）", "license": "StepFun Model License 1.0（HF 标 other；非 OSI 开源：月活超 1 亿或月收入超 2000 万美元的产品要显著标注“Powered by StepFun AI”；做硬件设备功能、或运营模型即服务且关联方 12 个月收入超 2000 万美元的，要先签商业许可；用模型输出训练到实质程度的模型视为衍生作品，须带同一许可）", "facts": [ "官方发布稿写明“权重 10 月 15 日开放”，到期兑现。HF 仓库虽建于 09-20，但两个仓库的 README 都是 10-13 才写成或更新，最后一次更新在 10-15 01:28 UTC，所以 09-20 是建仓日、不是权重公开日（模型卡，提交历史）", "官方自报：DeepSWE v1.1 67.7（Kimi K3 67.5、GPT-6 Astra 74.1）、Terminal-Bench v4 33.3（GLM-5.3 41.9）；自称 Artificial Analysis 智能指数 44（厂商自述）", "EP.107 页记：10-15 下午 Artificial Analysis 页面仍标“Proprietary model、权重未公开”，还没跟上权重发布（独立，EP.107 页读取，本刊没有单独核）；模型卡没有安全评测一节" ], "links": [ { "t": "阶跃星辰官方页", "u": "https://www.stepfun.com/step-5-preview", "k": "official" }, { "t": "HF 模型页（FP8）", "u": "https://huggingface.co/stepfun-ai/Step-5-Preview", "k": "hf" }, { "t": "HF 模型页（BF16）", "u": "https://huggingface.co/stepfun-ai/Step-5-Preview-BF16", "k": "hf" }, { "t": "许可证全文", "u": "https://huggingface.co/stepfun-ai/Step-5-Preview/blob/main/LICENSE.txt", "k": "hf" } ], "date": "2025-10-15", "category": "open-llm", "access": "open", "eps": [ 104 ], "ep_tags": { "104": "先行 · 09-18" } }, { "id": "claude-opus-5-5", "name": "Claude Opus 5.5", "developer": "Anthropic", "size": "参数量未披露；API 文档：上下文 1M token、最大输出 128K、知识截止 2026-06；自适应思考始终开启，不能再关闭“思考”模式", "avail": "Claude API（模型名 claude-opus-5-5）和 AWS、Google Cloud、Microsoft Azure 全面可用；每百万 token 输入 4、输出 20 美元（比 Opus 5 低 20%），缓存读取 0.20 美元（低 60%）；Claude Code 和 Claude 平台上有最高 2.5 倍速的 Fast 模式；支持零数据留存", "license": "闭源（商用 API）", "facts": [ "官方开头写明：这是呼吁“放缓前沿节奏”之后的第一次发布，发布前由 Frontier Design、METR 等外部评估方测过；多数工作上与 Fable 5.1 水平相当，运行成本比 Opus 5 低 40%（厂商自述）", "它是第一个带 Fable 5.1 同类防护的 Opus：网络安全、生物、蒸馏相关请求会被透明回退给别的模型，多数网络安全任务改道到 Opus 4.8；官方基准脚注承认这很可能拉低它的得分（厂商自述）", "自报：Terminal-Bench 4.0 为 66.4%（xhigh 档），对照 Fable 5.1 的 55.8%、GPT-6 Astra 的 57.9%（OpenAI 自报，high 档）；Terminal-Bench-Science 0.1 为 58.7%（厂商自述）", "METR 发布前评估：相对 Fable 5.1 是“适度提升”，不太可能完全自动化 AI 研发，但会明显加速研究人员（独立）" ], "links": [ { "t": "官方发布页", "u": "https://www.anthropic.com/news/claude-opus-5-5", "k": "official" }, { "t": "METR 发布前评估摘要", "u": "https://metr.org/blog/2026-09-22-claude-opus-5-5/", "k": "official" }, { "t": "Claude 模型总览（API 文档）", "u": "https://platform.claude.com/docs/en/about-claude/models/overview", "k": "official" } ], "dev_url": "https://www.anthropic.com", "date": "2026-09-22", "category": "closed-llm", "access": "closed", "eps": [ 104, 105 ], "ep_tags": { "105": "背景 · 09-22" } }, { "id": "gpt-6-sol-luna", "name": "GPT-6 Sol / GPT-6 Luna", "developer": "OpenAI", "size": "参数量未披露；两者上下文都是 1,050,000 token、最大输出 128,000 token；知识截止 Sol 为 2026-04-20、Luna 为 2026-05-18（OpenAI API 文档页）", "avail": "09-22 起 ChatGPT Work 和 Codex 对 Plus、Pro、Business、Enterprise、Edu 用户开放，免费版和 Go 用户可在桌面应用用 Luna，暂不在 Chat 里；API 模型名 gpt-6-sol、gpt-6-luna。价格比 GPT-5.6 的促销价再降 50%：Sol 每百万 token 输入 2、输出 10 美元（原 4 / 20），Luna 输入 0.10、输出 0.50 美元（原 0.20 / 1.20）；缓存读取折扣 90%。此后 09-29 OpenAI 又发了 GPT-6.1 Sol（发布页页首的更新说明）；台账里本条只对应 09-22 的 GPT-6 Sol / Luna", "license": "闭源（商用 API / 订阅）", "facts": [ "官方称 AutomationBench 上 xhigh 档的 Sol 超过 max 档的 Claude Opus 5，每任务成本只有后者的 9%；high 档 Luna 比上一代高 5.4 个百分点、每任务成本低 58%（厂商自述）", "官方写的是“相对 GPT-5.6 促销价降 50%”，对比基准是促销价，不是 GPT-5.6 的标准价（厂商自述，OpenAI 发布页）", "EP.104 指出发布页没有单独的 system card（链接指向 Astra 那份），也没提外部评估方（独立，据本刊 EP.104 页面的核对，本刊没有逐页核链接）" ], "links": [ { "t": "OpenAI 官方发布页", "u": "https://openai.com/index/introducing-gpt-6-sol-and-luna/", "k": "official" }, { "t": "OpenAI API 文档：GPT-6 Sol", "u": "https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-6-sol", "k": "official" }, { "t": "OpenAI API 文档：GPT-6 Luna", "u": "https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-6-luna", "k": "official" }, { "t": "CNBC", "u": "https://www.cnbc.com/2026/09/22/anthropic-openai-cheaper-ai-models.html", "k": "media" } ], "dev_url": "https://openai.com", "date": "2026-09-22", "category": "closed-llm", "access": "closed", "eps": [ 104 ], "ep_tags": {} }, { "id": "grok-4-7", "name": "Grok 4.7", "developer": "SpaceXAI（前 xAI；官方页署名 SpaceXSI）", "size": "参数量与上下文长度未披露；官方称基座比 Grok 4.6 更大，强化学习跑得更久、任务更难（偏向要花很多小时才能完成的问题）", "avail": "09-21 当天在 Cursor 和 Grok Build 可用，也通过 Grok API、第三方编程工具、模型路由和云平台提供；价格与速度与 Grok 4.6 相同：每百万 token 输入 2、输出 6 美元", "license": "闭源（商用 API）", "facts": [ "官方对比表（Grok 4.7 xHigh 档）：CursorBench 4.0 为 46.3%，Grok 4.6 为 40.4%、GPT-5.6 Sol 为 41.7%、Fable 5.1 为 51.8%；DeepSWE v1.1 为 71.0%（高档位）（厂商自述）", "官方页副标题称“同类模型一半的价格、两倍的速度”；训练时让它原生理解 Grok Bot 的 harness，更擅长对话类任务和通识工作，并自称带有“迄今校准得最好的安全防护”（厂商自述）", "Artificial Analysis 的编码 Agent 指数给了 56 分，比上一代高 9 分（独立，据本刊 EP.104 页面转述，未重开 AA 页）" ], "links": [ { "t": "官方发布页", "u": "https://x.ai/news/grok-4-7", "k": "official" }, { "t": "Artificial Analysis 评测文", "u": "https://artificialanalysis.ai/articles/benchmarking-grok-4-7", "k": "media" } ], "dev_url": "https://x.ai", "date": "2026-09-21", "category": "closed-llm", "access": "closed", "eps": [ 104 ], "ep_tags": {} }, { "id": "gpt-5-6-cyber", "name": "GPT-5.6-Cyber", "developer": "OpenAI", "size": "参数量未披露；基于 GPT-5.6 Sol 专门训练的网络安全模型，用来减少对高风险双用途网络任务的拒答", "avail": "只通过 Daybreak Red 档提供给获批的组织（OpenAI 官方页）；准入要求为个人需 FIDO2 硬件密钥和身份验证、企业走 KYB 审核、批准不自动，Red 档个人不能申请（据 OpenAI 帮助中心，本刊 EP.104 专题 10 所引，未重开）。没有公开价格。发布日 08-10，早于 EP.104 窗口；EP.104 专题 10 拿它说明两家厂商“分级放行”的做法", "license": "闭源（受限访问）", "facts": [ "OpenAI 自测的“高级网络安全请求完成率”：GPT-5.6-Cyber 为 95.0%，GPT-5.6 Sol 为 1.5%，Sol 加 Daybreak Blue 访问为 2.0%，GPT-5.5-Cyber 为 57.3%；也就是说真正放开拒答的是专用模型加 Red 档，Blue 档只把 1.5% 抬到 2.0%；题集未公开（厂商自述）", "官方承认专用版在“漏洞发现与报告撰写”内部评测上不如 GPT-5.6 Sol，原因可能是报告写得更短、更不详细（厂商自述）" ], "links": [ { "t": "OpenAI：Expanding Daybreak", "u": "https://openai.com/index/expanding-daybreak-as-the-cyber-defense-window-narrows/", "k": "official" } ], "dev_url": "https://openai.com", "date": "2026-08-10", "category": "closed-llm", "access": "closed", "eps": [ 104 ], "ep_tags": { "104": "背景 · 08-10" } }, { "id": "cua-s1-forms", "name": "CUA-S1-FORMS", "developer": "Cua（trycua）", "size": "706,048 参数的小型“选项打分器”（tinyx）：字节级嵌入加 2 层 Transformer 编码器（宽 128、4 头）；不生成文字，对 GUI 表单里每个元素的各个选项（每个文档实体一项，外加 check / click / skip）一次前向给出概率", "avail": "权重公开在 Hugging Face（cua-ai/cua-s1-forms），无需申请；只能加载 safetensors 那一对文件，仓库里曾带的 pickle 检查点已删除；要从 trycua/cua 仓库装 cua-s1 包才能跑", "license": "MIT（OSI 认可的开源许可）", "facts": [ "模型卡写明输入输出契约与 TypeSafe 的 Jev 相同，属于 Cua-S1 研究家族，并注明“不是 cua-s1-form-v0 研究档的正式映射发布”（模型卡）", "模型卡自报：在专门训练的表单任务上同题对比 99.7%，托管 Jev 为 83.6%；托管 Jev 在需要判断的决策上是 96%，拉低总分的是“识别已填字段、什么都不做”这条约定（74%）。这是专训对零样本，不能推广（厂商自述）", "训练数据全是合成表单，真实评测只有 196 个决策，卡上也写明没有在任意真实世界表单上验证过（模型卡）" ], "links": [ { "t": "HF 模型页", "u": "https://huggingface.co/cua-ai/cua-s1-forms", "k": "hf" } ], "dev_url": "https://github.com/trycua/cua", "date": "2026-09-18", "category": "decision", "access": "open", "eps": [ 104 ], "ep_tags": { "104": "边界日 · 09-18" } }, { "id": "qwen3-8-livetranslate", "name": "Qwen3.8-LiveTranslate", "developer": "阿里巴巴通义（Qwen 团队）", "size": "参数量未披露；Hybrid-MoE 的 Thinker–Talker 双模块，音频与文本交错（Interleave）的流式架构；60 种语言的音频输入转文本，29 种语言的语音输出", "avail": "只通过 DashScope 实时 API 调用（官方博客给了调用示例）；Hugging Face 上没有权重（本刊在 HF 上没有搜到）；价格官方博客没写", "license": "商用 API", "facts": [ "官方称同传平均延迟（LAAL）从上一代的 2.8 秒降到 2.3 秒；新增实时说话人分离（译文语音保留各自音色、声音克隆更稳）、原文译文同屏对齐、长上下文消歧（厂商自述）", "阿里 09-22 云栖大会官方稿再次把它列为新品，称延迟降近 20%（厂商自述）" ], "links": [ { "t": "Qwen 官方博客", "u": "https://qwen.ai/blog?id=qwen3.8-livetranslate", "k": "official" }, { "t": "阿里云栖大会官方稿", "u": "https://www.alibabacloud.com/en/press-room/alibaba-unveils-roadmap-on-full-stack-ai-strategy", "k": "official" } ], "dev_url": "https://qwen.ai", "date": "2026-09-18", "category": "speech", "access": "closed", "eps": [ 104 ], "ep_tags": { "104": "边界日 · 09-18" } }, { "id": "flux-3-action", "name": "FLUX 3 Action（base / DROID / SO-101 三个检查点）", "developer": "Black Forest Labs", "size": "70 亿参数的世界-动作模型（官方：7B，从多模态 FLUX 3 底座衍生，预训练偏重视频，同时预测视频和动作）；HF 上 DROID 与 SO-101 检查点各约 69.5 亿", "avail": "权重在 Hugging Face（black-forest-labs/flux-3-action-base、-droid、-so101），需登录并接受条款，自动审批（gated=auto）；官方页同时给了单步 7B 检查点和一个引导蒸馏检查点；配合 LeRobot 库使用。BFL 博客页的发布日为 September 23, 2026，HF 仓库 09-22 建立", "license": "flux-kommunity-license（HF 标签 other）；条款全文要登录后才能看，本刊没有读到，是否允许商用没有核到", "facts": [ "官方称在 RoboLab-120 榜上刷新开放模型成功率纪录：单步 7B 检查点 38.3% ± 0.38，对 Cosmos 3 Nano 的 36.8%；引导蒸馏检查点 42.2% ± 0.36；参数不到此前最强开放模型的一半，速度快最多 3.95 倍（厂商自述）", "官方称每秒机器人动作的推理速度比 Pi0.5 快 1.34 到 2.28 倍，同时仍联合预测视频和动作（厂商自述）" ], "links": [ { "t": "BFL 官方模型页与报告", "u": "https://bfl.ai/models/flux-3-action", "k": "official" }, { "t": "HF 模型页（base）", "u": "https://huggingface.co/black-forest-labs/flux-3-action-base", "k": "hf" } ], "dev_url": "https://bfl.ai", "date": "2026-09-23", "category": "video-world", "access": "open", "eps": [ 104 ], "ep_tags": {} }, { "id": "qwen-image-2-1", "name": "Qwen-Image-2.1", "developer": "阿里巴巴通义（Qwen 团队）", "size": "视觉生成部分 7B 参数（32 层 Single-Stream DiT，官方口径）；HF 权重合计约 71.2 亿；统一文生图与图像编辑，原生支持透明（RGBA）图层，最多 10 张参考图", "avail": "权重在 Hugging Face 和 ModelScope，无需申请；10-09 又放出 8 步去噪的 Qwen-Image-2.1-Turbo，并上线 Pro 与 Turbo 的阿里云 API（窗口之后，GitHub 新闻栏）；同日 09-20 还有 Qwen-Image-2.1-PE-T2I、PE-I2I 两个仓库，本刊没有读卡", "license": "Qwen Research License Agreement（发布日期 2026-09-20，HF 标签 other）：只许非商业用途（定义为仅限研究或评测），商用要另向阿里申请；不是 OSI 开源", "facts": [ "官方 README 称：混合粒度注意力加前缀 KV 缓存复用，用较低算力得到较好画质；能直接生成或编辑透明图层、从照片里抠主体；局部编辑支持画圈、涂抹标注或蒙版（厂商自述）", "官方 README 新闻栏：10-09 放出 8 步的 Turbo 版并上线 Pro / Turbo API；HF 上没有 Pro 版仓库，Pro 目前只见 API（厂商自述，HF 仓库列表）" ], "links": [ { "t": "GitHub 仓库（README）", "u": "https://github.com/QwenLM/Qwen-Image-2.1", "k": "github" }, { "t": "HF 模型页", "u": "https://huggingface.co/Qwen/Qwen-Image-2.1", "k": "hf" } ], "dev_url": "https://qwen.ai", "date": "2026-09-20", "category": "video-world", "access": "open", "eps": [ 104 ], "ep_tags": {} }, { "id": "figure-helix-2-5", "name": "Helix 2.5", "developer": "Figure AI", "size": "参数量未披露；人形机器人的视觉-语言-动作神经网络，在 Figure 的“Index”人类行为大规模数据集上预训练，再适配出整理客厅、叠毛巾、铺床三个行为（覆盖行走、刚体与可变形物体操作、双手协调、主动感知）", "avail": "不对外提供：官方页是研究与演示发布，运行在 Figure 自家机器人上，没有 API、价格或权重", "license": "—", "facts": [ "官方称把机器人带进 30 户湾区人家，事先没在任何一户采集数据，也没有微调或适配，就完成了三项长时程任务（厂商自述）", "官方对照：保持任务数据、架构、训练和评测不变，只加 Index 预训练，零样本成功率从 9% 升到 56%；口径是环境和物体没见过，任务本身在别处微调过（厂商自述，口径据本刊 EP.104 页面）", "官方称 Index 预训练数据每翻一倍，下游动作预测误差就平滑下降，平滑到能在训练前把最大一次训练的 loss 预测到小数点后四位（厂商自述）" ], "links": [ { "t": "Figure 官方发布页", "u": "https://www.figure.ai/news/helix-2-5-zero-shot-30-home-generalization", "k": "official" } ], "dev_url": "https://www.figure.ai", "date": "2026-09-17", "category": "video-world", "access": "closed", "eps": [ 104 ], "ep_tags": { "104": "背景 · 09-17" } }, { "id": "runway-gwm-worlds-2", "name": "GWM Worlds 2", "developer": "Runway", "size": "官方未披露参数量；自回归扩散的视频加音频模型，实时生成 720p、24 帧每秒的视频和 48,000 Hz 的音频；由 Runway 自家的基础音视频生成模型后训练成实时自回归模型", "avail": "研究预览，不是正式产品：官方页提供“Get Access”申请入口；没有放出权重，也没有公开价格", "license": "—", "facts": [ "官方页自己写明：这是研究预览，实时生成仍在拿画质换速度（厂商自述）", "官方页没有给出基准分、延迟毫秒数和参数量，输出仍是像素和声音（模型卡类事实，据本刊 EP.104 专题 09 对官方页的核对）", "Latent Space 09-25 访谈：工程上先微调，再后训练成实时自回归模型，最后蒸馏（联席 CEO 举例约 50 个去噪步压到 4 步，有一些质量损失）；最大难点是误差累积（独立，媒体）" ], "links": [ { "t": "Runway 官方研究页", "u": "https://runway.com/research/introducing-gwm-worlds-2", "k": "official" }, { "t": "Latent Space 访谈", "u": "https://www.latent.space/p/runway", "k": "media" } ], "dev_url": "https://runway.com", "date": "2026-09-03", "category": "video-world", "access": "closed", "eps": [ 104 ], "ep_tags": { "104": "背景 · 09-03" } }, { "id": "holo4", "name": "Holo4-27B / Holo4-35B-A3B / Holotron4 Nano", "developer": "H Company", "size": "Holo4-27B 为稠密模型（HF 张量约 27.4B，基于 Qwen3.8-27B）；Holo4-35B-A3B 为 MoE，总 35B、激活约 3B（HF 张量约 35.1B，基于 Qwen3.6-35B-A3B）；Holotron4-30B-A3B（HF 张量约 33.0B，基于 NVIDIA Nemotron 3 Nano Omni，Holotron 3 的更新版）", "avail": "开放权重，不设门槛：BF16、FP8、NVFP4 和 4-bit GGUF 都有；也可用 H Models API（博客没写价格）。官方说几天内再放加速用的 DSpark drafter 检查点", "license": "Holo4-27B：CC-BY-NC-4.0（非商用，不是 OSI 开源）；Holo4-35B-A3B：Apache-2.0；Holotron4-30B-A3B：NVIDIA Open Model Agreement", "facts": [ "agentic 模型系列，能通过 GUI、代码、MCP 和 API 操作软件，用公司的 Agentic Task Factory 生成的环境和任务做监督加强化学习训练（官方博客）", "自报：OSWorld 2.0 上 27B 得 61.7%，35B-A3B 得 30.9%；博客引的 Opus 5.5 是 81.8%，强调参数少几个数量级、成本低得多（厂商自述）", "官方说把评测背后的全部轨迹也开源了；博客没有第三方复测（官方博客）" ], "links": [ { "t": "H Company 官方博客", "u": "https://huggingface.co/blog/Hcompany/holo4", "k": "official" }, { "t": "Holo4-27B（HF）", "u": "https://huggingface.co/Hcompany/Holo4-27B", "k": "hf" }, { "t": "Holo4-35B-A3B（HF）", "u": "https://huggingface.co/Hcompany/Holo4-35B-A3B", "k": "hf" }, { "t": "Holotron4-30B-A3B（HF）", "u": "https://huggingface.co/Hcompany/Holotron4-30B-A3B", "k": "hf" } ], "date": "2026-09-28", "category": "open-llm", "access": "open", "eps": [ 105 ], "ep_tags": {} }, { "id": "mimo-v26-pro-mopd", "name": "MiMo-V2.6-Pro-MOPD", "developer": "小米（MiMo）", "size": "稀疏 MoE，1.02T 总 / 42B 激活，上下文 1M；输入文本、图像、视频、音频（模型卡）。它是 MiMo-V2.6-Pro-RL 的升级版；V2.6-Pro-RL 与 V2.6-Flash-RL 的权重 09-21 先放出（属 EP.104 窗口）", "avail": "开放权重，不设门槛，HF 与 ModelScope 都有；小米另有 API 平台和 Xiaomi MiMo Studio / Desktop（价格卡上没写）", "license": "MIT", "facts": [ "在 V2.6-Pro-RL 之上做 MOPD2：把多个领域教师在线蒸馏进一个模型，并缓解“工具调用重复”（反复发出相同或相似的工具调用却没进展）这个问题（模型卡）", "卡里的热力图显示 MOPD 前后各 Agent 外壳、各输入长度下的重复率普遍降了一到两个数量级；EP.105 页面转述例子：OpenCode 在 32K–64K 从 0.37% 降到 0.02%（小米自报，本刊没重跑）", "EP.105 专题 05 引 Artificial Analysis：MiMo-V2.6-Pro 是开放权重榜第一（46.3）（独立，页面转述）" ], "links": [ { "t": "HF 模型页", "u": "https://huggingface.co/XiaomiMiMo/MiMo-V2.6-Pro-MOPD", "k": "hf" } ], "date": "2026-09-27", "category": "open-llm", "access": "open", "eps": [ 105 ], "ep_tags": {} }, { "id": "gpt-6-1-sol", "name": "GPT-6.1 Sol", "developer": "OpenAI", "size": "未披露参数；上下文 1,050,000 token，最长输出 128,000，知识截止 2026-04-30，文本和图像输入、文本输出（OpenAI API 文档）", "avail": "闭源。当天进 ChatGPT 的 Work 和 Codex（Plus、Pro、Business、Enterprise、Edu），聊天里暂无；API 模型名 gpt-6.1-sol，每百万 token 输入 2、缓存输入 0.10、输出 10 美元，超过 27.2 万输入 token 的请求整单按 2 倍输入、1.5 倍输出计；Ultrafast 档按标准价 6 倍（API 文档，10-23 读）", "license": "—", "facts": [ "09-29 DevDay 发布：官方称是 GPT-6 Sol 的升级，在代理式编码、电脑使用和专业工作上接近 GPT-6 Astra，价格约为 Astra（输入 10 / 输出 50 美元）的五分之一；DeepSWE v1.1 上与 Astra 持平（厂商自述）", "系统卡附录（09-29）：看到警告仍想绕过的比例 23.5%，GPT-6 Astra 为 17.4%；编码任务里对结果的不实陈述 1.50%，Astra 0.51%；场景是 OpenAI 专门挑出来诱发问题的（模型卡）。本期专题 04 引用的就是这两组数", "Artificial Analysis 智能指数：6.1 Sol 52、Astra 53（EP.106 页引用 AA 榜，本刊没有单独核）（独立）" ], "links": [ { "t": "OpenAI 发布页", "u": "https://openai.com/index/introducing-gpt-6-1-sol/", "k": "official" }, { "t": "系统卡附录", "u": "https://deploymentsafety.openai.com/gpt-6-1-sol", "k": "official" }, { "t": "API 模型文档", "u": "https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-6.1-sol", "k": "official" } ], "date": "2026-09-29", "category": "closed-llm", "access": "closed", "eps": [ 105, 106 ], "ep_tags": { "106": "背景 · 09-29" } }, { "id": "claude-sonnet-5-5", "name": "Claude Sonnet 5.5", "developer": "Anthropic", "size": "未披露", "avail": "闭源。API 模型名 claude-sonnet-5-5，Claude Platform、AWS、Google Cloud、Microsoft Azure 都可用；每百万 token 输入 2 美元、输出 10 美元、缓存读取 0.10 美元（Sonnet 5 为 0.20），与 Sonnet 5 同价；支持零数据留存", "license": "—", "facts": [ "官方：Claude 5.5 家族的第二款（Opus 5.5 在 09-22 先发），比 Sonnet 5 快 30% 以上，多数工作成本最多低 30%；Terminal-Bench 4.0 得 70.6%（Sonnet 5 为 10.3%，Opus 5.5 为 66.4%，官方脚注说明 Opus 的数取 xhigh 档）（厂商自述）", "第一个带网络安全防护和回退机制的 Sonnet；同一页写明 Opus 5.5 在需要持续判断的复杂开放任务上仍明显更强（厂商自述）", "Artificial Analysis 测得最高档每个任务输出约 19.3 万 token，是其测过最多的，单任务 7.60 美元，比 Sonnet 5 高约 50%（独立，EP.105 页面转述，本刊未重读 AA 页）", "官方说 Claude Haiku 5.5 几周内加入该家族（官方稿）" ], "links": [ { "t": "Anthropic 官方页", "u": "https://www.anthropic.com/claude-sonnet-5-5", "k": "official" } ], "dev_url": "https://www.anthropic.com/", "date": "2026-09-28", "category": "closed-llm", "access": "closed", "eps": [ 105, 106 ], "ep_tags": { "106": "背景 · 09-28" } }, { "id": "ember-1", "name": "Ember-1", "developer": "Fireworks AI（Fireworks Research）", "size": "在 Kimi K3 上后训练；参数量未披露", "avail": "闭源托管：作为 Fireworks Serverless 上与 Kimi K3 并列的 Research Preview，官方说研究类发布给开发者两周的无服务器试用，再按社区需求转常驻；没有放权重，价格没披露", "license": "—（底座 Kimi K3，官方博客没写许可）", "facts": [ "官方称“K3 的质量，少 40% 的 token”：训练它少想不必要的推理，七个基准加两家客户的线上流量上，推理可缩短 35–50% 而不损失准确率（厂商自述）", "官方内部 A/B：分数 0.751 对 0.753，推理 token 降 71.3%；EP.105 页面还引了每任务输出 token 从 49.3K 降到 29.9K、总 token 降 39%（厂商自述，页面转述）", "训练算法没披露，EP.105 特意提醒不要写成 OPD（在线蒸馏）（EP.105 页面）" ], "links": [ { "t": "Fireworks 官方博客", "u": "https://fireworks.ai/blog/ember-1", "k": "official" } ], "dev_url": "https://fireworks.ai/", "date": "2026-09-23", "category": "closed-llm", "access": "closed", "eps": [ 105 ], "ep_tags": { "105": "背景 · 09-23" } }, { "id": "intern-decision", "name": "Intern-Decision 0.8B / 2B / 4B", "developer": "上海人工智能实验室（InternLM）", "size": "三个尺寸，HF 张量约 0.85B / 2.21B / 4.54B；在 Qwen3.5 的 0.8B / 2B / 4B 上微调语言骨干，冻结视觉塔和投影层", "avail": "开放权重，不设门槛（HF 集合 internlm/intern-decision）；GitHub 只放训练、推理、评测和校准代码，不含训练数据；有网页 Demo", "license": "Apache-2.0（HF 标签；GitHub 的许可文件 09-29 才补上）", "facts": [ "输入一个状态、可选图片和多个带类型的问题（choice、score、noul 即是非），一次前向给出每个问题的概率，不生成文字（README）", "README 自报：4B 版七个测试集平均 90.02%，Jev 为 88.74%，但各套件互有胜负（如 WildJailBreak 上 89.86 对 Jev 的 96.29）；RTX 4090 上本地请求延迟均值 44.16 毫秒；README 自己写“协议和范围不同”（厂商自述）", "技术报告 arXiv 2610.22131 是 10-22 才加进 README 的，不是发布当天的材料（本刊核对）" ], "links": [ { "t": "GitHub", "u": "https://github.com/InternLM/Intern-Decision", "k": "github" }, { "t": "HF（4B）", "u": "https://huggingface.co/internlm/Intern-Decision-4B", "k": "hf" }, { "t": "HF（2B）", "u": "https://huggingface.co/internlm/Intern-Decision-2B", "k": "hf" }, { "t": "HF（0.8B）", "u": "https://huggingface.co/internlm/Intern-Decision-0.8B", "k": "hf" } ], "date": "2026-09-26", "category": "decision", "access": "open", "eps": [ 105 ], "ep_tags": {} }, { "id": "neohorse-jev-4b", "name": "NeoHorse-Jev-4B", "developer": "TokenRhythm", "size": "4B 结构化决策模型，在 TokenRhythm 自家的 NeoHorse-1-4B 上微调；HF 没给张量总数", "avail": "开放权重，不设门槛；prefill-only 推理（不生成文字），支持 vLLM、SGLang 和自带的 Python / CLI / HTTP 运行时；可选单图加文本", "license": "Apache-2.0", "facts": [ "三种题型 Choice / Noul / Score，返回候选分布、是非概率和期望评分，用来驱动路由、选工具、检查条件（模型卡）", "模型卡自报：六组文本评测聚合 77.70，在“四个成绩完整的开源决策模型”里最高；对比表里没有闭源的 Jev 本体（厂商自述，评测日期 09-24）", "日期：HF 仓库 09-23 创建，“Release”提交在 09-25 17:37 UTC，模型卡的评测表标 09-24，EP.105 页面写 09-24；公司归属（据量子位称由前华为盘古负责人王云鹤创办）只见媒体，不见公司官方页（EP.105 页面）" ], "links": [ { "t": "HF 模型页", "u": "https://huggingface.co/TokenRhythm/NeoHorse-Jev-4B", "k": "hf" } ], "date": "2026-09-25", "category": "decision", "access": "open", "eps": [ 105 ], "ep_tags": { "105": "边界日 · 09-25" } }, { "id": "ali-decision-preview", "name": "decision-model-preview（阿里云百炼决策模型）", "developer": "阿里云（百炼 Model Studio）", "size": "底层模型未披露，不能写成“千问的决策模型”", "avail": "仅 API：POST /compatible-mode/v1/systemone，新加坡与北京两个地域，需要百炼 API Key；最多 16 个问题，上下文 65,536 token。EP.105 写“限时免费”（据百炼更新表）；本刊打开的文档页（最后更新 10-15）里已不见免费期说明，也没有价格", "license": "—", "facts": [ "文档写明协议是 TypeSafe System One，示例直接用 typesafe-sdk，三类问题 choice、noul、score 与 Jev 的原语同名；一次前向返回每个问题的概率分布，choice 与 score 另返回置信度，不生成文字（官方文档）", "EP.105 的判断是：谁先把接口做出来，谁就定了协议——阿里用行动认领了 Jev 的接口（本刊编辑判断）", "上线日 09-24 取自 EP.105 页面所引的百炼更新表，本刊没有重开那张表（本刊核对）" ], "links": [ { "t": "百炼文档", "u": "https://www.alibabacloud.com/help/en/model-studio/decision-model-api", "k": "official" } ], "date": "2026-09-24", "category": "decision", "access": "closed", "eps": [ 105 ], "ep_tags": { "105": "背景 · 09-24" } }, { "id": "praxis-1", "name": "Praxis-1", "developer": "Runway", "size": "未披露；世界-动作模型，建立在 Runway 通用世界模型的大规模视频预训练之上", "avail": "权重还没放：官方页写“未来几个月公开发布”，没有写许可证；早期伙伴 Noble Machines、Standard Bots、Ultra 在自家硬件上测试，其他人可联系 Runway 机器人团队申请预发布访问。我们在 HF 上没有查到官方仓库", "license": "未公布", "facts": [ "官方称这是 Runway 第一个“开放权重”的世界-动作模型，把视频预训练转成对真实机器人的控制（官方页）", "官方称在世界模型里模拟机器人策略，与真机结果的相关性为 0.95，优于更贵的 3D 重建式方法（Runway 自报，没有第三方复现）", "官方图：在网络视频上预训练，效果与遥操作机器人视频相当（从头微调后最终放置误差 16.1 厘米对 16.0 厘米，93 组评估对）（厂商自述）", "“开放权重”在权重上线之前只是承诺；页面 JSON 数据标注的发布时间是 09-30 17:00 UTC，EP.105 页面按 10-01 记（本刊核对）" ], "links": [ { "t": "Runway 研究页", "u": "https://runway.com/research/introducing-praxis-1", "k": "official" } ], "dev_url": "https://runway.com/", "date": "2026-09-30", "category": "video-world", "access": "closed", "eps": [ 105 ], "ep_tags": {} }, { "id": "ego4wam", "name": "Ego4WAM", "developer": "地平线（Horizon Robotics）", "size": "完整 checkpoint 25.07 GiB（BF16，含 Video DiT、VAE、UMT5 文本编码器、Action DiT 与本体感知编码器）；EP.105 页面写 13B，按文件大小折算约 13.5B（本刊折算）；视频底座为 Wan2.2-TI2V-5B", "avail": "开放权重，不设门槛：HF 上有两个目录，Base（仅视频预训练的初始化）和 RoboDojo Joint（可直接推理评测）；不是标准的 Transformers 格式，需要借 StarVLA 框架。GitHub 仓库在 EP.105 发稿时只有 README（页面所述），10-20 的提交把 Ego4WAM 合入了 main，README 现在带完整使用说明", "license": "权重 Apache-2.0（HF 卡）；代码 MIT（仓库声明）", "facts": [ "研究“怎样扩大第一人称人类数据对机器人学习的价值”：约 90 小时真机数据加 1.5 万小时第一人称数据；没有物体或场景分布外的真机演示时，加入对齐的人类数据，物体分布外成功率从 10% 到 60%，场景分布外从 0% 到 20%（README，作者自报）", "RoboDojo 上平均分 20.29、成功率 14.35%，绝对值不高；README 自己承认记忆和开放指令类偏弱，并称在精度、成功率和长程任务上是已报告方法里最好的（作者自报）", "arXiv 2609.40341 是 09-30 提交的，晚于 EP.105 冻结（EP.105 页面补充）" ], "links": [ { "t": "HF 模型页", "u": "https://huggingface.co/HorizonRobotics/Ego4WAM", "k": "hf" }, { "t": "GitHub", "u": "https://github.com/HorizonRobotics/Ego4WAM", "k": "github" }, { "t": "论文 arXiv 2609.40341", "u": "https://arxiv.org/abs/2609.40341", "k": "official" } ], "date": "2026-09-29", "category": "video-world", "access": "open", "eps": [ 105 ], "ep_tags": {} }, { "id": "internw0-delta", "name": "InternW0-Δ", "developer": "上海人工智能实验室（InternRobotics）", "size": "参数量本刊没有核到；Mixture-of-Transformers 架构：预训练视频专家加动作专家，由冻结的 VLM 提供语义引导", "avail": "开放权重，不设门槛：HF 的 InternRobotics 下有 InternW0-Delta-Base、-RoboDojo、-Libero、-RoboTwin 四个检查点（仓库 09-22、09-23 创建），论文 09-25 提交；训练数据集和清洗流水线仍只是“承诺后续开放”，GitHub 上问时间表的 issue 官方回复“国庆后再讨论”（EP.105 页面）", "license": "权重 Apache-2.0（HF 卡）；代码 MIT（GitHub README）", "facts": [ "世界-动作模型：把预训练视频动力学、场景语义、4D 几何与运动先验（训练期蒸馏）和动作生成放进同一个框架（论文摘要）", "摘要称训练语料超过 20K 小时；EP.105 核对项目图逐项加起来是 23,072 小时，来自 AgiBotWorld、RoboMIND、EgoDex 等已有公开数据集，不是新采集的（EP.105 页面）", "自报：LIBERO-Plus 92.8、RoboTwin 71.9（Clean→Random 设置）、RoboDojo 成功率 23.9%，同一页的 GPT-6-Astra 为 22.48%（作者自报，项目页口径，EP.105 页面所引）" ], "links": [ { "t": "论文 arXiv 2609.31394", "u": "https://arxiv.org/abs/2609.31394", "k": "official" }, { "t": "GitHub", "u": "https://github.com/InternRobotics/InternW0-Delta", "k": "github" }, { "t": "HF（Base 检查点）", "u": "https://huggingface.co/InternRobotics/InternW0-Delta-Base", "k": "hf" } ], "date": "2026-09-25", "category": "video-world", "access": "open", "eps": [ 105 ], "ep_tags": { "105": "边界日 · 09-25" } }, { "id": "claude-haiku-5-5", "name": "Claude Haiku 5.5", "developer": "Anthropic", "size": "未披露参数；上下文 1M token，最长输出 128K（Anthropic 模型文档）；知识截止 2026-06", "avail": "闭源，API 和各云平台当天可用（Claude API、Amazon Bedrock、Google Cloud、Microsoft Foundry）。API 每百万 token：提示在 10 万以内时输入 0.10、输出 0.50、缓存读 0.01 美元，超过 10 万为 0.50 / 2.50 / 0.05 美元（Haiku 4.5 是 1 / 5 美元）", "license": "—", "facts": [ "发布页称这是 Anthropic 迄今最便宜、最快、最强的小模型，较 Haiku 4.5 平均运行成本约低 75%（含新分词器多用的 token）；第一个带可调 effort 档位的 Haiku；网络安全护栏比 Haiku 4.5 严、比近期其他模型松（厂商自述）", "发布页自报：OSWorld 2.1（离线子集）72.4%、Terminal-Bench 4.0 39.2%（同表 Sonnet 5.5 为 70.6%）；Anthropic 自己写复杂编码仍该选 Sonnet 5.5 或 Opus 5.5（厂商自述）", "系统卡写明它不在能力前沿、没有触及新的 RSP 阈值，并在自动行为审计里“比任何受测模型都更爱拒答”（模型卡）", "Artificial Analysis：智能指数 43（max 档），较上一代 Haiku 高 26 分，与 2.8T 参数的开放权重 Kimi K3（44）相当；每道指数任务输出约 16.2 万 token，约为 GPT-6 Luna 的 3 倍；成本数据暂定，尚未计入 10 万 token 以上的加价档（独立）" ], "links": [ { "t": "Anthropic 发布页", "u": "https://www.anthropic.com/claude-haiku-5-5", "k": "official" }, { "t": "系统卡", "u": "https://www.anthropic.com/claude-haiku-5-5-system-card", "k": "official" }, { "t": "Artificial Analysis 文章", "u": "https://artificialanalysis.ai/articles/claude-haiku-5-5", "k": "media" }, { "t": "Anthropic 模型文档", "u": "https://platform.claude.com/docs/en/about-claude/models/overview", "k": "official" } ], "date": "2026-10-07", "category": "closed-llm", "access": "closed", "eps": [ 106 ], "ep_tags": {} }, { "id": "gpt-6-sol-luna-oct", "name": "GPT-6 Sol / GPT-6 Luna（10 月更新，ChatGPT 聊天版，带 Intelligent UI）", "developer": "OpenAI", "size": "未披露", "avail": "闭源。10-07 起在 ChatGPT 聊天里替换 GPT-5.6 Sol / Luna：Plus、Pro、Business、Enterprise 当天推 GPT-6 Sol，Free 和 Go 次日起推 GPT-6 Luna；Codex 和 ChatGPT Work 里用的仍是 9 月版；本刊没有核到 API 是否提供 10 月版", "license": "—", "facts": [ "OpenAI 称训练 GPT-6 用文字、图形和交互元素组织回答，回答里可带图表、按钮、表单和小工具；实现是一套原生、可流式的组件库加一个边生成边处理界面的编译器；需要联网搜索的问题上 GPT-6 Instant 比 GPT-5.6 Instant 平均早 44% 开口（OpenAI 内部评测）（厂商自述）", "系统卡（10 月更新）：这版 Sol / Luna 在网络安全、生物化学两个领域都按 Preparedness Framework 的“高”能力处理；对越狱的抵抗比 GPT-5.6 强；GPT-6 Sol 在标准自伤评测上有统计显著的退步，GPT-6 Luna 在自伤、血腥、性内容上有，OpenAI 人工复核后称违规回答多为低严重度（模型卡）", "Intelligent UI 不是单独的模型名，是这版 GPT-6 的输出方式；发布页写明 Work 和 Codex 用的模型这次不变（厂商自述）" ], "links": [ { "t": "OpenAI 发布页", "u": "https://openai.com/index/gpt-6-for-everyone/", "k": "official" }, { "t": "系统卡（10 月更新）", "u": "https://deploymentsafety.openai.com/gpt-6-october", "k": "official" } ], "date": "2026-10-07", "category": "closed-llm", "access": "closed", "eps": [ 106, 107 ], "ep_tags": { "107": "背景 · 10-07" } }, { "id": "clef-omni", "name": "Clef-omni", "developer": "Cloudflare", "size": "HF 张量合计 35.3B；骨干是 Qwen3-Omni-30B-A3B-Instruct（MoE），保留理解部分、去掉语音合成输出部分；输入可含文本、图像、音频（wav / mp3）、视频（mp4 / webm）", "avail": "开放权重，不设门槛（HF Cloudflare/clef-omni）；同时托管在 Workers AI（@cf/cloudflare/clef-omni）。同日 Clef-flash 降价到比 Jev 便宜、Clef 提速", "license": "Apache-2.0", "facts": [ "决策模型的第一个全模态版本：一个模型同时看文本、图像、音频和视频，不用先转写或拆通道；做法是对整个输入做一次 prefill，同时给所有选项打分，不生成 token（厂商自述）", "建在 Qwen3-Omni-30B-A3B-Instruct 上，HF 标签 license:apache-2.0，基座同为 Apache-2.0（模型卡）", "EP.107 故事线 C 把它和 Clef、微软 Decision-1、Perplexity、H2O、AWS 并列，说明美国公司的决策模型基座多是阿里的 Qwen（模型卡）" ], "links": [ { "t": "官方博客", "u": "https://blog.cloudflare.com/clef-faster-cheaper-multimodal", "k": "official" }, { "t": "HF 模型页", "u": "https://huggingface.co/Cloudflare/clef-omni", "k": "hf" } ], "date": "2026-10-09", "category": "decision", "access": "open", "eps": [ 106, 107 ], "ep_tags": { "107": "边界日 · 10-09" } }, { "id": "liquid-open-d1", "name": "Open d1：d1-3B / d1-omni-600M", "developer": "Liquid AI", "size": "d1-3B：3.12B（HF 张量合计），LFM2.5-VL-3B 骨干，文本加图像；d1-omni-600M：0.59B，LFM2.5-Encoder-350M 骨干，文本加图像或文本加音频，官方称是第一个实验性检查点", "avail": "开放权重，HF 上直接下载（LiquidAI/d1-3B、LiquidAI/d1-omni-600M）；llama.cpp 当天支持，含 NVFP4", "license": "LFM Open License v1.0（HF 标 other / lfm1.0；非 OSI 开源：年收入 1000 万美元及以上的主体，商业使用不在许可范围内）", "facts": [ "决策模型：一次前向给出带校准的答案，不生成 token；d1-3B 自报 Decision Index v0.2.1（公开集）48.57，称高于所有 10B 以下模型，与大 12 倍的 Decider 35B-A3B 相当；d1-omni-600M 为 15.95（厂商自述，Decision Index 是 Liquid 自己的基准）", "官方自报延迟：d1-3B 在 RTX 4090 上 8 ms、Jetson AGX Thor 16 ms、Jetson AGX Orin 26 ms、Orin Nano 50 ms；视觉部分只报了“保持骨干 LFM2.5-VL-3B 的视觉能力”，私有视觉评测集没公布（厂商自述）" ], "links": [ { "t": "Liquid AI 官方博客", "u": "https://www.liquid.ai/blog/d1-open", "k": "official" }, { "t": "HF 模型页（d1-3B）", "u": "https://huggingface.co/LiquidAI/d1-3B", "k": "hf" } ], "date": "2026-10-07", "category": "decision", "access": "open", "eps": [ 106 ], "ep_tags": {} }, { "id": "h2o-lightning-4b", "name": "H2O-Lightning-4B（v1.1）", "developer": "H2O.ai", "size": "4B（HF 张量合计 4.66B）；Qwen3.5-4B 的 LoRA 适配，以文本为主，后续 v1.2.2 加了图像输入（单次最多四张）", "avail": "开放权重，不设门槛（HF h2oai/h2o-lightning-4b）；可在未改动的 vLLM 上跑，外加一个小的 Python 外壳", "license": "Apache-2.0", "facts": [ "决策模型：一次前向给出各选项的概率，不生成文字；博文 10-07 称 v1.1 在 JevBench 官方综合分上排开放权重第 1（72.5，对 Jev 的 71.5），每千次决策约 0.021 美元（估算）（厂商自述）", "JevBench 的综合分是智能、校准、速度、成本四项等权的调和平均；名次是 H2O 在 10-07 读榜后自己写的，不是榜单方的结论（厂商自述）", "微软 Decision-1 的博客把 H2O-Lightning-4B v1.1 当作延迟上的第二名，称自己比它快 2.5 倍（厂商自述，微软博客）；EP.107 故事线 C 把它列为“基座是 Qwen”的第五家美国公司（模型卡）" ], "links": [ { "t": "H2O 官方博客", "u": "https://h2o.ai/blog/2026/h2o-lightning-jevbench", "k": "official" }, { "t": "HF 模型页", "u": "https://huggingface.co/h2oai/h2o-lightning-4b", "k": "hf" } ], "date": "2026-10-07", "category": "decision", "access": "open", "eps": [ 106, 107 ], "ep_tags": { "107": "背景 · 10-07" } }, { "id": "clef", "name": "Clef（27B）/ Clef-flash（9B）", "developer": "Cloudflare", "size": "Clef：HF 张量合计 27.4B，冻结 Qwen3.8-27B 作骨干，再加路由头和 rank-256 低秩适配；Clef-flash：9.4B，骨干 Qwen3.5-9B。Clef 带视觉编码器，上下文 64k（官方称 Jev 是 32k）", "avail": "开放权重，不设门槛（HF Cloudflare/clef、Cloudflare/clef-flash）；同时托管在 Workers AI（@cf/cloudflare/clef）。另有强化学习微调服务：先由 Cloudflare 的前线工程师手把手做，自助版以后才有", "license": "Apache-2.0", "facts": [ "决策模型：不生成文字，一次前向给出带概率的选项答案，接口与 TypeSafe 的 Jev 兼容；官方写明“目前用 Qwen 作基座并做后训练”，HF 标签里基座是 Qwen3.8-27B 和 Qwen3.5-9B（模型卡）", "官方称 Clef 在 Jev Decision Index 上排第一；43 项评测里延迟中位数 Clef 209 ms、Clef-flash 39 ms，Jev 524 ms；在 TypeSafe 自己的四组工作流评测里 Clef 赢 Jev 三组（厂商自述）", "博文写的是“周五晚决定做、周末训练、周四发布”，不到一周（厂商自述，出自 10-09 的 Clef-omni 博文）", "EP.107 故事线 C 补上了上期没写的一点：Clef 官方稿写明基座是 Qwen（Clef 为 Qwen3.8-27B、Clef-flash 为 Qwen3.5-9B），作为“美国公司的决策模型多建在 Qwen 上”的证据（模型卡）" ], "links": [ { "t": "官方博客", "u": "https://blog.cloudflare.com/clef-decision-models/", "k": "official" }, { "t": "HF 模型页（Clef）", "u": "https://huggingface.co/Cloudflare/clef", "k": "hf" } ], "date": "2026-10-01", "category": "decision", "access": "open", "eps": [ 106, 107 ], "ep_tags": { "106": "背景 · 10-01", "107": "背景 · 10-01" } }, { "id": "strands-decider-2b", "name": "Strands Decider 2B", "developer": "AWS（Strands Labs）", "size": "2B：Qwen3.5-2B-Base 做骨干，去掉语言模型头，换成约百万参数的指针头，LoRA rank 16；博客说发布的是第 19 版", "avail": "开放权重，不设门槛（GitHub 开源，权重在 HF 的 StrandsAgents/strands-decider-2B-hobson-v19），训练数据和脚本一并公开；本地 CPU 或 GPU 可跑，官方称 RTX 3090 上中位延迟约 115 ms，M3 MacBook 小任务约 153 ms", "license": "Apache-2.0", "facts": [ "决策模型：在给定选项里选并给出可靠度分数，一次并行前向、不生成文字；博客自己写明在复杂问题上明显不如推理模型，也不能写代码、聊天或做摘要（厂商自述）", "官方自报：JevBench 公共集上，2B 档 33 个模型里第 3，排除略大于 2B 的 30 个后第 1；简单题 100% 答对（厂商自述）", "EP.107 故事线 C 引它的模型卡：基座是 Qwen3.5-2B-Base（模型卡）" ], "links": [ { "t": "AWS Strands 官方博客", "u": "https://strandsagents.com/blog/introducing-strands-decider/", "k": "official" }, { "t": "HF 模型页", "u": "https://huggingface.co/StrandsAgents/strands-decider-2B-hobson-v19", "k": "hf" } ], "date": "2026-10-01", "category": "decision", "access": "open", "eps": [ 106, 107 ], "ep_tags": { "106": "背景 · 10-01", "107": "背景 · 10-01" } }, { "id": "pplx-decider", "name": "pplx-decider-v1-27b（10-06 出 v1.1）", "developer": "Perplexity", "size": "HF 张量合计 26.1B；Qwen3.8-27B 微调，多模态（文本加图像输入）；模型卡写权重约 49 GiB", "avail": "开放权重，不设门槛（HF perplexity-ai/pplx-decider-v1-27b；v1.1 为 perplexity-ai/pplx-decider-v1.1-27b，规模相同）；同时有 Perplexity 的 Decisions API，v1.1 起输入价每百万 token 0.02 美元，是 v1 的一半（社区公告）", "license": "Apache-2.0", "facts": [ "决策模型，微调自 Qwen3.8-27B（模型卡）；模型卡自报 11 项基准总分 85.71%，对照 Jev 84.51%、基座 Qwen3.8-27B 74.76%，成绩是通过 Perplexity API 测得（厂商自述）", "10-06 的 v1.1：Perplexity 称在 Hugging Face 新的 Decision Index 0.3 上得分最高，价格减半（厂商自述，社区公告）", "EP.107 故事线 C 引它的模型卡：“fine-tuned from Qwen3.8-27B”（模型卡）" ], "links": [ { "t": "HF 模型页（v1）", "u": "https://huggingface.co/perplexity-ai/pplx-decider-v1-27b", "k": "hf" }, { "t": "v1.1 社区公告", "u": "https://community.perplexity.ai/t/pplx-decider-v1-1-27b-our-updated-open-weights-multimodal-decision-model-is-now-available/6286", "k": "official" } ], "date": "2026-10-01", "category": "decision", "access": "open", "eps": [ 106, 107 ], "ep_tags": { "106": "背景 · 10-01", "107": "背景 · 10-01" } }, { "id": "microsoft-decision-1", "name": "Microsoft-Decision-1", "developer": "Microsoft", "size": "未披露参数；在 Qwen3.5-9B 上后训练（官方写明，并说之后会迁到 Microsoft AI（MAI）和 OpenAI 的模型上重做）", "avail": "只托管：Microsoft Foundry 和 OpenRouter 可用，本刊没有看到权重发布", "license": "—（基座 Qwen3.5-9B 为 Apache-2.0）", "facts": [ "决策模型：对给定选项输出校准过的概率，支持是否题、选择题、评分，也可按评分标准给 AI 回答和 agent 动作打分（厂商自述）", "微软自测：36 项基准、近 15 万题（训练时保持盲）上准确率第一；速度比第二名 H2O-Lightning-4B v1.1 快 2.5 倍，P50 延迟比 GPT-6 Sol 快约 35 倍；八种扰动下决策平均翻转 1.3%，选项描述改写、选项倒序或打乱时为零（厂商自述）", "博客发布后改过一次，补进了 Jev 的准确率和校准对比（博客编者注）", "EP.107 故事线 C 把它列为“美国公司的决策模型基座是 Qwen”的第一例；“35 倍”的对象是通用大模型 GPT-6 Sol，不是同类决策模型，对第二名只快 2.5 倍（厂商自述）" ], "links": [ { "t": "微软官方博客", "u": "https://commandline.microsoft.com/microsoft-decision-1-model-foundry/", "k": "official" }, { "t": "Foundry 模型页", "u": "https://ai.azure.com/catalog/models/Microsoft-Decision-1", "k": "official" } ], "date": "2026-10-09", "category": "decision", "access": "closed", "eps": [ 106, 107 ], "ep_tags": { "107": "边界日 · 10-09" } }, { "id": "xaira-x-design-vega", "name": "X-Design Vega（抗体设计模型）", "developer": "Xaira Therapeutics", "size": "未披露；通用分子设计模型，用公开加专有数据训练", "avail": "用于公司自己的在研药物项目（XA-1、XA-4），发布稿没有给出对外提供的方式", "license": "—", "facts": [ "内部肿瘤项目 XA-1：从零设计 182 条 VHH（纳米抗体），25 个初筛命中、18 个确认结合（10%）；最佳分子对人靶点 KD 17 nM、对食蟹猴 83 nM，成药性检测全部通过；从起点到先导 7 周，其中靶点表位事先已定好（厂商自述）", "GPCR 靶点 XA-4：传统天然文库筛选失败；Vega 设计 6 万条 VHH 的库，富集后挑 92 个做流式验证，最好的一个功能实验完全拮抗，IC50 183 nM；公司的词是“progressable”（可推进）而非“能成药”，并写明不保证最终成功（厂商自述）", "两个靶点都是匿名代号，没有同行评审，没有动物或人体数据（厂商自述，公司博客）", "EP.107 专题 03 把 X-Design 放在药物研发流水线的“生成式设计”一格：证据止步于体外结合和功能检测，没有动物和人体数据（厂商自述）" ], "links": [ { "t": "Xaira 官方博客", "u": "https://www.xaira.com/news/de-novo-design-of-progressable-antibodies-to-therapeutic-targets", "k": "official" } ], "date": "2026-10-02", "category": "science", "access": "closed", "eps": [ 106, 107 ], "ep_tags": { "106": "边界日 · 10-02", "107": "背景 · 10-02" } }, { "id": "colgrep-agent-2b", "name": "ColGrep-Agent-2B", "developer": "LightOn", "size": "2B（HF 张量合计 2.52B）；MiniCPM5-2B 微调的代码定位 agent", "avail": "开放权重，不设门槛（HF lightonai/colgrep-agent-2B，另有 GGUF）；本地运行，夹在你的编码 agent 和代码仓库之间，用多向量语义检索 ColGrep 搜代码、读文件、追引用，返回文件路径、行号区间和代码", "license": "Apache-2.0", "facts": [ "官方自测：把它接进 Claude Code，在 13 个训练时没见过的仓库、52 道代码查询题上，每题 API token 比 grep 少 34.3%（95% 置信区间 28 到 40），带缓存的成本少 40%；答对率 80.8% 对 83.3%，差异不显著，但每题耗时从 13.0 秒涨到 21.6 秒（厂商自述）", "博客自己写：只测了“查代码”类问题，不是端到端改代码（厂商自述）；配套论文 arXiv 2610.05099；HF 仓库建于 10-03，这里以博客日 10-12 作为发布日" ], "links": [ { "t": "LightOn 博客（HF）", "u": "https://huggingface.co/blog/lightonai/colgrep-agent", "k": "official" }, { "t": "HF 模型页", "u": "https://huggingface.co/lightonai/colgrep-agent-2B", "k": "hf" } ], "date": "2026-10-12", "category": "open-llm", "access": "open", "eps": [ 107 ], "ep_tags": {} }, { "id": "ultramarine-1-flash", "name": "Ultramarine 1 Flash", "developer": "Paper Instruments", "size": "未披露；在智谱 GLM-5.3 Flash 上做大规模强化学习，训练任务为合成的金融、法律、咨询、运营场景（88 种环境类型）", "avail": "目前只有 Ultramarine API：每百万 token 输入 0.15、缓存输入 0.03、输出 0.50 美元，与 GLM-5.3 Flash 相同；产品页写“权重即将放出”", "license": "未披露（权重未放；基座 GLM-5.3 Flash）", "facts": [ "技术报告称：六项知识工作评测平均比基座高 4.1 分，输出 token 少 6.5%；自家 PI Knowledge Work 内部评测每任务 0.13 美元，对 Claude Fable 5（max）8.19 美元、GPT-5.6 Sol（max）2.09 美元（厂商自述）", "产品页对照：JobBench 62.9 对 Fable 5 的 57.4、FrontierFinance 53.3 对 49.2、AutomationBench 50.2 对 46.2，Ultramarine 高；DiligenceBench 50.6 对 52.9、APEX-Agents 1.1 的 57.0 对 63.6，Fable 5 高（厂商自述，全部为公司自跑或自转引）" ], "links": [ { "t": "Paper Instruments 技术报告", "u": "https://paperinstruments.com/blog/ultramarine", "k": "official" }, { "t": "产品页", "u": "https://paperinstruments.com/ultramarine", "k": "official" } ], "date": "2026-10-14", "category": "closed-llm", "access": "closed", "eps": [ 107 ], "ep_tags": {} }, { "id": "grok-voice-3", "name": "Grok Voice 3.0", "developer": "SpaceXSI（xAI）", "size": "未披露；语音到语音模型", "avail": "闭源，API 当天可用（Speech to Speech API），每分钟 0.08 美元（每小时 4.80 美元），与 2.0 同价；使用 grok-voice-latest 的 agent 自动切换", "license": "—", "facts": [ "发布页引 Artificial Analysis（10-13）的语音到语音指数：Grok Voice 3.0 为 86.9，GPT-Live-1（Astra，Medium）83.2，Gemini 3.8 Live 82.6，上一版 2.0 为 81.3；Full Duplex Bench 97.0%；τ-Voice 71.6%，页面称与 GPT-Live-1（Astra）相当、延迟低 40%（独立指数，由厂商发布页转引，本刊没有单独核 AA 原页）", "使用数字全是 SpaceX 自家的：特斯拉车内每天数百万次对话，Starlink 客服每天约 2 万通电话、约 70% 全程无人介入（厂商自述，厂商同时是客户）" ], "links": [ { "t": "SpaceXSI 发布页", "u": "https://x.ai/news/grok-voice-3", "k": "official" } ], "date": "2026-10-14", "category": "speech", "access": "closed", "eps": [ 107 ], "ep_tags": {} }, { "id": "nanbeige43-33b", "name": "Nanbeige4.3-33B（附 Base 版）", "developer": "Nanbeige LLM Lab（BOSS 直聘 / Kanzhun 旗下）", "size": "约 33B（HF 张量合计 33,118,977,024，BF16）；上下文最长 524,288 token（512K）；模型卡没写架构细节", "avail": "开放权重，不设门槛（HF 未设 gated）；同时放出 Nanbeige4.3-33B-Base；模型卡给了 Transformers、SGLang、vLLM 的用法（SGLang / vLLM 示例用 qwen3 推理解析器和 qwen3_coder 工具解析器）", "license": "Apache-2.0（HF 标签与模型卡头部）", "facts": [ "定位是旗舰教师模型（flagship teacher model）：先造一个强的 agent 老师，再蒸馏出 Nanbeige4.3-3B 等小模型；官方称在约 30B 量级的开放模型里 agent 表现最好，重点是 agentic coding 和办公类任务（模型卡）", "自报（统一最高思考档位、同一超参和 harness，对手是 Qwen3.8-27B、Muse-Glimmer-30B、Gemma4-31B）：Terminal-Bench 2.1 为 80.9，Qwen3.8-27B 是 73.0；Terminal-Bench 4.0 为 23.8，对 6.3；DeepSWE 为 65.5，对 42.5；SWE-Bench Pro 为 60.3，略低于 Qwen3.8-27B 的 61.7；GDPval 为 84.8，略低于 86.4（厂商自述）", "对比只限同量级的三个模型，不含更大的模型；各基准用的 harness 不同（Terminus 2、mini-swe-agent v2.4.6、Claude Code 等），本刊没有找到第三方复测（厂商自述）", "发布时刻：官方 X 帖 UTC 10-25 12:11:14（北京 20:11）；HF 仓库建于 10-24，10-25 11:11 UTC 最后更新。X 账号简介写“Nanbeige LLM Lab, BOSS Zhipin (Kanzhun Limited)”，模型卡联系邮箱是 kanzhun.com 域名（模型卡）" ], "links": [ { "t": "HF 模型页", "u": "https://huggingface.co/Nanbeige/Nanbeige4.3-33B", "k": "official" }, { "t": "官方 X 帖", "u": "https://x.com/nanbeige/status/2114328933181333798", "k": "official" }, { "t": "Base 版 HF 页", "u": "https://huggingface.co/Nanbeige/Nanbeige4.3-33B-Base", "k": "official" } ], "dev_url": "https://huggingface.co/Nanbeige", "date": "2026-10-25", "category": "open-llm", "access": "open", "eps": [ 109 ], "ep_tags": { "109": "官方 X 帖 UTC 10-25 12:11 · 北京 20:11" } }, { "id": "atria-dawn", "name": "Atria Dawn（正式版，附 FP8 版）", "developer": "上海人工智能实验室（Shanghai AI Laboratory，HF 组织为 internlm）", "size": "744B 参数的 MoE，建在 GLM-5.2 基座上（模型卡）；HF 张量合计 753.3B（BF16）；上下文 512K；激活参数模型卡没写", "avail": "开放权重，不设门槛；BF16 和 FP8 两版（模型卡标 full release），HF 与 ModelScope 同步；另有此前的 Atria Dawn Preview（256K 上下文，HF 仓库建于 9-11）", "license": "MIT（模型卡正文写明代码与权重均为 MIT；HF 元数据里没有 license 标签）", "facts": [ "面向科研与工程场景的 agent 模型，分发现、创作、交付、网络安全四个方向；模型卡写明基座是 744B 参数 MoE 的 GLM-5.2（Z.ai 的模型），即实验室在别家开放权重上继续训练（模型卡）", "是 Preview 的正式版：上下文从 256K 加到 512K。模型卡的评测表同时列了正式版、Preview，以及 DeepSeek V4 Pro 0813、Kimi K3、Qwen 3.8 Max、GLM 5.3、GPT 5.6 sol、Claude Opus 5 的成绩，本刊未复核表内数字（厂商自述）", "发布日以 HF 提交记录为准：权重 UTC 10-23 03:21 到 08:45（北京 11:21 到 16:45）陆续上传，模型卡 12:46 UTC 与 GitHub 同步。没有找到带日期的官方公告帖，官网是纯 JS 页面，抓不到正文（置信度中）", "论文 arXiv:2609.15818 见 HF 标签与模型卡徽章（本刊未核）" ], "links": [ { "t": "HF 模型页", "u": "https://huggingface.co/internlm/Atria-Dawn", "k": "official" }, { "t": "官网", "u": "https://atria-asi.ai/", "k": "official" }, { "t": "FP8 版 HF 页", "u": "https://huggingface.co/internlm/Atria-Dawn-FP8", "k": "official" }, { "t": "论文 arXiv:2609.15818", "u": "https://arxiv.org/abs/2609.15818", "k": "official" } ], "dev_url": "https://atria-asi.ai/", "date": "2026-10-23", "category": "open-llm", "access": "open", "eps": [ 109 ], "ep_tags": { "109": "边界日 · 10-23" } }, { "id": "nemotron-bolt-e4b", "name": "Nemotron 3.5 Bolt E4B（BF16 / 4GB）", "developer": "NVIDIA", "size": "总参数 8B、有效 4B（模型卡）；HF 张量合计 7.996B；Gemma-4-E4B 架构，由 Gemma-4-E4B-it 后训练；上下文 64K（输入输出各最多 64K），文本进、文本出", "avail": "开放权重，不设门槛：BF16 版（面向定制和后训练）、4GB 版（Q4_K_M 量化）、配套的 DFlash 草稿模型；build.nvidia.com 同日上线。博客称目标是 GeForce RTX、Jetson、RTX Spark、DGX Spark 上的本地语音和设备助手", "license": "OpenMDW-1.1（HF 标签 other，模型卡写明；模型卡称可商用）", "facts": [ "不是 EP.108 收的 Nemotron 3.5 Bolt（74B 总 / 9B 激活的 MoE，10-15）的新变体，而是同品牌下另一个小模型：基座是 Google 的 Gemma-4-E4B-it，加 Nemotron 后训练，强化多轮工具调用、指令遵循和输入落地（模型卡）", "NVIDIA 称对话式 agent 基准上平均质量比自家上一代高约 40%，输出 token 比同类少最多约 80%（厂商自述，官方博客）", "发布日：模型卡写 Hugging Face 与 build.nvidia.com 均为 10/23/2026，博客页标 Published: October 23, 2026；HF 仓库建于 10-05，先建后发（模型卡）", "语种数博客写 35 种，模型卡元数据的语言列表是 34 种，两个数都不采用；模型卡称预训练和后训练数据一并开放（模型卡）" ], "links": [ { "t": "NVIDIA 研究博客", "u": "https://research.nvidia.com/labs/nemotron/NVIDIA-Nemotron-3.5-Bolt-E4B-4GB/", "k": "official" }, { "t": "BF16 版 HF 页", "u": "https://huggingface.co/nvidia/NVIDIA-Nemotron-3.5-Bolt-E4B-BF16", "k": "official" }, { "t": "4GB 版 HF 页", "u": "https://huggingface.co/nvidia/NVIDIA-Nemotron-3.5-Bolt-E4B-4GB", "k": "official" } ], "dev_url": "https://developer.nvidia.com/nemotron", "date": "2026-10-23", "category": "open-llm", "access": "open", "eps": [ 109 ], "ep_tags": { "109": "边界日 · 10-23" } }, { "id": "thinkingcap-gemma4-26b", "name": "ThinkingCap-gemma-4-26B-A4B-it", "developer": "BottleCap AI", "size": "26B 总 / 约 4B 激活的 MoE，图文输入；HF 张量合计 25.8B，与基座相同", "avail": "开放权重，不设门槛，另有 GGUF 版；还有收费的企业版 ThinkingCap PRO（称思考 token 平均少 62%），没有公开权重", "license": "Apache-2.0（模型卡头部；license_link 指向 Google 的 Gemma 4 许可页）", "facts": [ "不是新基座：在 Google 的 gemma-4-26B-A4B-it 上做“少想”后训练，是 ThinkingCap 系列第五个模型（前四个是 Qwen3.6-27B、Qwen3.8-27B、Nemotron-3.5-Lightning-30B-A3B、Qwen3.8-Flash-Next）（厂商自述）", "自测 12 个基准：思考 token 平均少 38.9%（最多 69.1%，LongBench v2），平均准确率 75.18% 对 75.03%（-0.15pp）；最大的代价是 AA-LCR 掉 4.00pp。原模型由 BottleCap 自己重测，不是引用官方数（厂商自述）", "循环输出的比例从 3.64% 降到 0.76%；默认不开思考，要用 enable_thinking=True 打开，所有数字都在开思考下测得（厂商自述 / 模型卡）", "博客页标 Oct 23, 2026，HF 仓库同日 09:55 UTC 建（官方博客，模型卡）" ], "links": [ { "t": "官方博客", "u": "https://bottlecapai.com/post/thinkingcap-gemma-4-26b", "k": "official" }, { "t": "HF 模型页", "u": "https://huggingface.co/bottlecapai/ThinkingCap-gemma-4-26B-A4B-it", "k": "official" }, { "t": "GGUF 版 HF 页", "u": "https://huggingface.co/bottlecapai/ThinkingCap-gemma-4-26B-A4B-it-GGUF", "k": "official" } ], "dev_url": "https://www.bottlecapai.com/", "date": "2026-10-23", "category": "open-llm", "access": "open", "eps": [ 109 ], "ep_tags": { "109": "边界日 · 10-23" } }, { "id": "kimi-k31-pro", "name": "Kimi K3.1 Pro / K3.1 Pro Highspeed", "developer": "月之暗面（Moonshot AI）", "size": "2.8T 总参数 / 104B 激活参数（MoE）、100 万 token 上下文、多模态（官方 X 帖）；官方博客正文只写 “3T-class”；是 Kimi K3 的后训练版本（后训练算力大幅增加）", "avail": "10-23 起在 Kimi.ai 与手机应用、Kimi Work（3.1.0 及以上）、Kimi Code 和 Kimi API 上可用（型号 kimi-k3.1-pro、kimi-k3.1-pro-highspeed）；企业版管理员默认关闭，要自己开启。权重尚未放出：官方 X 帖写 “Open weights by Nov 4, 2026”，博客写 “The full model weights will be released by Nov 4”（不晚于 11-04，没写具体日子；AA 写 “expected to release the weights soon after launch”）。API 价格（VentureBeat、Simon Willison 转述）：Pro 每百万 token 输入 2 美元、输出 10 美元，缓存命中 0.20 美元，比 K3（3/15/0.30）低三分之一；Highspeed 速度 2 到 3 倍，输入 4、输出 20 美元，缓存命中价相同", "license": "未公布（权重还没放；上一代 Kimi K3 用 Kimi K3 License，HF 标签 other）", "facts": [ "K3 的后训练版本，靠大规模联合强化学习覆盖数百个下游领域；官方主打编码、3D 建模、金融研究等 agent 能力，并写 “matches or approaches the strongest proprietary models”（厂商自述）", "自报：Terminal-Bench 4.0 为 65.7%，GPT-6 Astra 58.2%、Claude Opus 5.5 66.4%；BenchCAD（带工具）92.7%，Opus 5.5 96.2%、GPT-6 Astra 95.9%；OfficeQA Pro v2 为 64.4。基准的评测框架各不相同，官方脚注逐项写明（厂商自述）；AA 测得 Terminal-Bench 67%（自称同类最高），与 Moonshot 自测的 65.7% 差 1.3 点，但两边 harness 不对等（厂商自述，独立）", "网络能力是主动削减过的：训练的中期和强化学习两个阶段都去掉了网络安全相关数据；内部 xdev-bench-hard（pass@3）上，未做削减的检查点 90.5%，最终版 81.0%。官方写其网络能力仍落后于至少已公开三个月的前沿闭源模型，并说打算逐步提高开放权重里的网络能力（厂商自述）", "独立：Artificial Analysis 智能指数 55，在 215 个模型里排第 4，前面是 Claude Opus 5.5（58）、Claude Sonnet 5.5 与 Muse Wonder Full（各 56）；高于 Claude Fable 5.1、GPT-6 Astra、Gemini 4 Argon（均为 53，Simon Willison 转述）。指数版本 v4.3.2，和 AA 开放权重榜是同一把尺（榜首 MiMo-V2.6-Pro 46、Kimi K3 44）；AA 页现在标 “Proprietary model”，AA 写权重发布后它会是得分最高的开放权重模型（AA 官方 X 帖与模型页）", "独立：AA 官方 X 帖（UTC 10-23 22:51）称其 Cyber Index 为 64%（防御型网络能力指数，较 K3 的 41% 涨 23 点），是开放可得模型第一，比此前的 DeepSeek V4.1 Flash 1017（57%）高 7 个点；更高的 GPT-6 Sol 只通过 OpenAI 的受信任访问项目提供（独立）", "发布时刻：官方 X 帖 UTC 10-23 17:15:24（帖子 ID 反推并已打开核对），即北京 10-24 01:15；官方博客页本身没有写日期，配图路径里是 20261023（官方 X 帖，官方博客）", "独立：AA 10-27 把指数升到 v5，Kimi K3.1 Pro 变成 46，仍是开放权重里最高（权重未放），和榜首 Claude Opus 5.5 的 58 差 12 分，v4.3 时是 3 分；已放出权重的最高是 DeepSeek V4.1 Flash 1017 和 GLM-5.3，32 分（独立，AA 公告）" ], "links": [ { "t": "官方博客", "u": "https://www.kimi.ai/blog/kimi-k3-1-pro", "k": "official" }, { "t": "官方 X 帖（规格与权重承诺）", "u": "https://x.com/Kimi_Moonshot/status/2113680701770068067", "k": "official" }, { "t": "Artificial Analysis 模型页（指数 55、v4.3.2）", "u": "https://artificialanalysis.ai/models/kimi-k3-1-pro", "k": "media" }, { "t": "Artificial Analysis 的 X 帖（Cyber Index）", "u": "https://x.com/ArtificialAnlys/status/2113765233462481276", "k": "social" }, { "t": "VentureBeat：价格与权重/许可待定", "u": "https://venturebeat.com/technology/moonshots-kimi-k3-1-pro-flirts-with-open-weights-leadership-amid-paid-influencer-scandal-allegations", "k": "media" }, { "t": "Simon Willison：价格与 AA 分数", "u": "https://simonwillison.net/2026/Oct/23/kimi-k31-pro", "k": "media" }, { "t": "上一代 Kimi K3 模型卡", "u": "https://huggingface.co/moonshotai/Kimi-K3", "k": "official" }, { "t": "Artificial Analysis：Intelligence Index v5 公告", "u": "https://artificialanalysis.ai/articles/artificial-analysis-intelligence-index-v5", "k": "media" } ], "dev_url": "https://www.kimi.ai/", "date": "2026-10-24", "category": "closed-llm", "access": "closed", "eps": [ 109 ], "ep_tags": { "109": "UTC 10-23 17:15 · 北京 10-24 01:15" } }, { "id": "dessa", "name": "Dessa", "developer": "Block（Jack Dorsey 的公司；Dessa 研究组由多伦多深度学习创业公司 Dessa 的前成员组成，直接向 Dorsey 汇报）", "size": "参数量未披露；全双工语音到语音模型（音频进、音频出）", "avail": "没有权重，也没有公开 API。官方页只有演示录音；页面脚本里“Download”按钮提示“Download coming soon”、等候名单提示“The waitlist opens soon”；官方说先给一小群 AI 安全研究员早期访问（Verge 转引）。官方称可在 MacBook Pro M4 Max 及以上本地运行（厂商自述）", "license": "—（未公布）", "facts": [ "官方称从零训练，只用人类对话的声音，不用文本、不用预训练模型，是它所知第一个只靠人类语音训练、能做实时真实对话的 AI；称只用一台 NVIDIA GB200 NVL72 训练（厂商自述）", "全双工：边听边说，会插话和附和；官方称推理快于实时、本地运行要 MacBook Pro M4 Max 或更好；负责人 Ragavan Thurairatnam 的推文说可在消费级 GPU 上跑（The Verge 转引）。官方页还放了它与 OpenAI 的 GPT-Live-1 对话的录音，页面注明对方开发者未参与也未认可（厂商自述）。没有基准分数，没有第三方测评，本刊未试用", "发布时刻：负责人推文 UTC 10-23 16:38（由推文 ID 反推），The Verge 报道 UTC 19:32；官方页本身没有写日期（负责人 X 帖，The Verge）" ], "links": [ { "t": "官方页", "u": "https://block.xyz/dessa", "k": "official" }, { "t": "The Verge", "u": "https://theverge.com/ai-artificial-intelligence/1017906/jack-dorsey-block-dessa-ai-voice-speech", "k": "media" }, { "t": "负责人 Ragavan Thurairatnam 的 X 帖", "u": "https://x.com/RagavanThurair/status/2113671324400861645", "k": "social" } ], "dev_url": "https://block.xyz/dessa", "date": "2026-10-24", "category": "speech", "access": "closed", "eps": [ 109 ], "ep_tags": { "109": "UTC 10-23 16:38 · 北京 10-24 00:38" } }, { "id": "hurston-1", "name": "Hurston-1", "developer": "Destined AI（亚特兰大，个人项目；Show HN 作者 Gcarter08）", "size": "约 3.3B（HF 张量合计 3,300,928,512），窄带（电话音质）文本转语音，在 Maya1 上微调", "avail": "开放权重，但 HF 仓库设了“自动审批”（gated: auto，需登录并同意条件才能下载）；首个版本，作者说下一版在做", "license": "Apache-2.0（HF 标签与作者的 Show HN 帖；模型卡正文设了下载门槛，本刊没有核到）", "facts": [ "作者自述：用自己收集的 1,800 多小时、2 万多人授权同意的语音数据中的 136 小时微调 Maya1；面向电话场景的窄带输出，对美国南方口音和非洲地区英语口音更好（作者 Show HN 帖，厂商自述）", "作者写明的局限：同一声音在不同提示间不保持一致，不支持声音克隆；称它已用于 Amazon、Salesforce 等客户，带来过 50 万美元以上收入（作者自述，本刊未核）", "发布日以作者的 Show HN 帖为准：UTC 10-25 01:30（美东 10-24 21:30），作者写“This is the first release”；HF 仓库建于 10-15、10-17 最后更新，何时公开无法核实（置信度中）（作者 Show HN 帖，模型卡）", "HF 元数据：基座 maya-research/maya1，license 标签 apache-2.0（模型卡）" ], "links": [ { "t": "HF 模型页", "u": "https://huggingface.co/destined/hurston-1", "k": "official" }, { "t": "作者的 Show HN 帖", "u": "https://news.ycombinator.com/item?id=50227330", "k": 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10-21，但提交记录里首个提交在 10-23 11:18 UTC，LICENSE 和中英文模型卡是 20:25 到 21:50 UTC 才补上，Diffusers 版 10-24 才建（模型卡）" ], "links": [ { "t": "HF 模型页", "u": "https://huggingface.co/tencent/Hy-Nomas", "k": "official" }, { "t": "官方 X 帖", "u": "https://x.com/TencentHunyuan/status/2113676827114053892", "k": "official" }, { "t": "GitHub", "u": "https://github.com/Tencent-Hunyuan/Hy-Nomas", "k": "github" }, { "t": "项目页与 demo", "u": "https://hy-nomas.hy.tencent.com/", "k": "official" } ], "dev_url": "https://github.com/Tencent-Hunyuan", "date": "2026-10-24", "category": "video-world", "access": "open", "eps": [ 109 ], "ep_tags": { "109": "UTC 10-23 17:00 · 北京 10-24 01:00" } }, { "id": "ideogram-vector", "name": "Ideogram Vector", "developer": "Ideogram", "size": "参数量未披露；Ideogram 的第一个矢量模型：文本生成 SVG，或把图片转成矢量（API 型号 ideogram-vector-1）", "avail": "闭源，没有权重；Ideogram 应用和 API 可用。官方页价格（每张 SVG）：文生矢量低档 0.13、中档 0.16、高档 0.20 美元，高档带参考图 0.32 美元；图转矢量每张 0.10 美元", "license": "—", "facts": [ "官方 X 帖称 “Ideogram's first vector model”：由文本提示生成干净、可编辑、渐变平滑、字体锐利的 SVG，或把任意图片转成精细的可缩放矢量；发帖时刻 UTC 10-22 16:03:53，即美东 12:03、北京 10-23 00:03（官方 X 帖，厂商自述）", "官方页：可在矢量编辑器里调整颜色、选中并改单个形状；接口为 POST /v2/svg/generate/ideogram-vector-1（文生矢量）和 POST /v2/svg/vectorize/ideogram-vector-1（图转矢量）（模型卡）", "没有找到基准或第三方评测，本刊只核了官方页和官方 X 帖" ], "links": [ { "t": "官方模型页", "u": "https://ideogram.ai/models/vector", "k": "official" }, { "t": "官方 X 帖", "u": "https://x.com/ideogram_ai/status/2113300317584720259", "k": "official" } ], "dev_url": "https://ideogram.ai/", "date": "2026-10-23", "category": "video-world", "access": "closed", "eps": [ 109 ], "ep_tags": { "109": "边界日 · 10-23（美国 10-22）" } }, { "id": "glm-5-2", "name": "GLM-5.2", "developer": "智谱 Z.ai", "size": "753B 总参数 / 40B 激活的 MoE（HF safetensors 合计 753,329,940,480；Artificial Analysis 页面同为 753B / 40B）；上下文 1M token、最大输出 128K，文本输入输出（官方文档）。EP.91 页面写成“744B”和“7530B”，与这个计数都不符", "avail": "权重 06-16 放到 Hugging Face（zai-org/GLM-5.2），无需申请（gated=false）；官方 API 每百万 token 输入 1.40、输出 4.40 美元（VentureBeat、Artificial Analysis 页面）；另有 GLM Coding Plan 订阅，按年付最低每月 12.6 美元（VentureBeat）。发布日 06-16 以 Z.ai 文档发布说明和 VentureBeat 当日稿为准；EP.99 页面转述 36 氪写“06-13”，与这两处不符", "license": "MIT（OSI 认可的开源许可）", "facts": [ "IndexShare：每四层稀疏注意力共用一个索引器，称在 1M 上下文下把每 token 计算量降到约 1/2.9；另有升级的多 token 预测层用于投机解码（厂商自述，VentureBeat 转述）", "自报：SWE-bench Pro 62.1（GPT-5.5 为 58.6）、FrontierSWE 74.4%（Opus 4.8 为 75.1%）、Terminal-Bench 2.1 81.0（Opus 4.8 为 85.0，GPT-5.5 为 84.0）；对比对象的分数取自 Z.ai 的对照图（厂商自述，VentureBeat 转述）", "Artificial Analysis 智能指数（v4.1）51，开放权重第一、综合全球第三，推理成本约为 Opus 4.8 的 1/6（独立；EP.91 页面转述 Tech Stack Ups 与 AA，本刊没有重开；AA 现行页面已换到 v5.0 指数，只显示 753B / 40B / MIT / 1M 这些规格）" ], "links": [ { "t": "Z.ai 官方文档", "u": "https://docs.z.ai/guides/llm/glm-5.2", "k": "official" }, { "t": "Z.ai 发布说明（06-16 条目）", "u": "https://docs.z.ai/release-notes/new-released", "k": "official" }, { "t": "HF 模型页", "u": "https://huggingface.co/zai-org/GLM-5.2", "k": "hf" }, { "t": "VentureBeat（06-16）", "u": "https://venturebeat.com/technology/z-ais-open-weights-glm-5-2-beats-gpt-5-5-on-multiple-long-horizon-coding-benchmarks-for-1-6th-the-cost", "k": "media" }, { "t": "Artificial Analysis 页面", "u": "https://artificialanalysis.ai/models/glm-5-2", "k": "media" } ], "dev_url": "https://z.ai", "date": "2026-06-16", "category": "open-llm", "access": "open", "eps": [ 90, 91 ], "ep_tags": { "91": "背景 · 06-16" } }, { "id": "claude-fable-mythos-5", "name": "Claude Fable 5 / Claude Mythos 5", "developer": "Anthropic", "size": "参数量未披露；官方称两者是同一个底层模型，Mythos 5 在部分领域放开了防护", "avail": "Fable 5 发布当天通过 Claude API（claude-fable-5）全面可用，每百万 token 输入 10、输出 50 美元（不到 Mythos Preview 的一半），订阅计划分阶段开放。Mythos 5 先只给 Project Glasswing 合作方（放开网络安全防护），之后给少数生物学研究者（放开生物和化学防护）。06-12 美国政府以出口管制令要求停止对任何外国国民提供两个模型，Anthropic 因无法实时核验国籍而对所有用户下线；06-30 管制解除，07-01 起 Fable 5 全球恢复，Mythos 5 先恢复给一批美国机构", "license": "闭源（商用 API / 受限访问）", "facts": [ "防护设计：Fable 5 在部分话题上会把请求转给 Opus 4.8 回答，平均在不到 5% 的会话里触发；官方称发布前与美国政府、英国 AISI 等花了数千小时做防护红队，没有找到通用越狱（厂商自述）", "官方称 Fable 5 在几乎所有测试的能力基准上最先进，软件工程、知识工作、视觉、科学研究都有提升；对照表见官方稿，本刊没有重跑（厂商自述）", "06-12 的声明称：政府只给了口头证据，涉及的越狱只发现少数已知的小漏洞；06-30 的恢复公告确认出口管制已解除（厂商自述）" ], "links": [ { "t": "Anthropic 发布稿（06-09）", "u": "https://www.anthropic.com/news/claude-fable-5-mythos-5", "k": "official" }, { "t": "Anthropic 声明：停止访问（06-12，EP.90 页面所引）", "u": "https://www.anthropic.com/news/fable-mythos-access", "k": "official" }, { "t": "Anthropic：重新开放 Fable 5（06-30）", "u": "https://www.anthropic.com/news/redeploying-fable-5", "k": "official" } ], "dev_url": "https://www.anthropic.com", "date": "2026-06-09", "category": "closed-llm", "access": "closed", "eps": [ 90, 91 ], "ep_tags": { "90": "背景 · 06-09", "91": "背景 · 06-09" } }, { "id": "molmomotion", "name": "MolmoMotion（4B-H3-F30 / 4B-H1-F32 两个检查点）", "developer": "Ai2（Allen Institute for AI）", "size": "4B 视觉语言模型（safetensors 合计约 48.5 亿）；两个自回归检查点：H3-F30（3 帧历史、预测 30 步，约 2 秒 / 15 fps）和 H1-F32（1 帧历史、预测 32 步）", "avail": "开放权重，不设门槛（HF allenai/MolmoMotion-4B-H3-F30 与 -H1-F32，gated=false）；同时放出 MolmoMotion-1M 数据集（取自 116 万段视频的 3D 点轨迹和动作描述）、PointMotionBench 基准（2.7K 段视频，人工校验）和代码；模型卡写技术报告“coming soon”", "license": "Apache-2.0", "facts": [ "输入一帧 RGB、物体上标记的 3D 点和一句动作指令，预测这些点接下来几秒在 3D 空间里的轨迹，可用来驱动机器人规划和带轨迹条件的视频生成（模型卡）", "自报：在 PointMotionBench 上超过 Ai2 测试的所有 3D 运动预测方法，包括像素空间视频生成器、参数化 3D 方法和匀速基线；机器人任务微调后，约 2K 步就达到 Molmo 2 基线 12K 步的测试 L2 误差（厂商自述）" ], "links": [ { "t": "Ai2 官方博客（06-17）", "u": "https://allenai.org/blog/molmo-motion", "k": "official" }, { "t": "HF 模型页（H3-F30）", "u": "https://huggingface.co/allenai/MolmoMotion-4B-H3-F30", "k": "hf" }, { "t": "HF 博客（EP.90 页面所引）", "u": "https://huggingface.co/blog/allenai/molmomotion", "k": "official" } ], "dev_url": "https://allenai.org", "date": "2026-06-17", "category": "video-world", "access": "open", "eps": [ 90 ], "ep_tags": {} }, { "id": "avataar-varya", "name": "Varya", "developer": "Avataar AI（Peak XV 投资；印度 AI Mission 入选的 12 家创业公司之一）", "size": "从阿里 Wan 2.2 蒸馏而来，四步出图（Wan 2.2 为 50 步）；参数量未披露", "avail": "目前只能在官网 varya.avataar.ai 用文字或参考图在线试用；托管服务计划按每秒视频 0.48 卢比（约 0.005 美元）计价，也计划提供给企业客户。TechCrunch 写权重将连同训练数据放到印度政府的 AIKosh 平台（将来时），本刊没有核到已放出，所以按“仅在线”记", "license": "未披露（TechCrunch 稿没写许可）", "facts": [ "H200 上生成 5 秒 720p 视频用 45 秒，Wan 2.2 要 1,230 秒（厂商自述，TechCrunch 转述）", "TechCrunch 写 Veo、Kling、Luma、Runway 这类模型通常每秒 0.10 美元以上，约为 Varya 计划价的 20 倍（媒体）", "公司称用精选数据训练它识别印度的节日、食物、服饰和建筑等文化细节（厂商自述）" ], "links": [ { "t": "Varya 官方试用站", "u": "https://varya.avataar.ai/", "k": "official" }, { "t": "TechCrunch（EP.90 页面所引）", "u": "https://techcrunch.com/2026/06/11/cheaper-faster-and-culturally-aware-avataars-video-ai-is-built-for-indias-scale", "k": "media" } ], "dev_url": "https://www.avataar.ai/", "date": "2026-06-12", "category": "video-world", "access": "closed", "eps": [ 90 ], "ep_tags": { "90": "边界日 · 06-12" } }, { "id": "qwen-agentworld", "name": "Qwen-AgentWorld-35B-A3B", "developer": "阿里巴巴通义（Qwen 团队）", "size": "35B 总参数 / 3B 激活的 MoE（40 层，256 个专家每 token 激活 8 个路由专家加 1 个共享专家），基座 Qwen3.5-35B-A3B-Base；上下文 262,144 token（模型卡）。HF safetensors 合计约 346.6 亿", "avail": "开放权重，不设门槛（HF Qwen/Qwen-AgentWorld-35B-A3B，gated=false），配套 AgentWorldBench 数据集和 GitHub 代码；兼容 Transformers、vLLM、SGLang。HF 首次提交 06-22、权重 06-23 上传，arXiv 技术报告 06-23 提交；EP.91 页面按 smol.ai 记 06-24", "license": "Apache-2.0", "facts": [ "“语言世界模型”：给定智能体的动作和交互历史，用长思维链预测环境的下一个状态；单个模型覆盖 MCP 工具调用、搜索、终端、软件工程、Android、Web、OS 七类环境（模型卡）", "三阶段训练：持续预训练注入环境知识、监督微调激活下一状态预测推理、强化学习（GSPO）提高模拟保真度（模型卡）", "称用它做强化学习预热，能迁移到 7 个多轮工具调用基准（含 3 个域外）；可离线评测、合成轨迹、做沙箱训练（厂商自述）" ], "links": [ { "t": "HF 模型页", "u": "https://huggingface.co/Qwen/Qwen-AgentWorld-35B-A3B", "k": "hf" }, { "t": "Qwen 官方博客（模型卡所链）", "u": "https://qwen.ai/blog?id=qwen-agentworld", "k": "official" }, { "t": "arXiv 技术报告", "u": "https://arxiv.org/abs/2606.24597", "k": "official" }, { "t": "GitHub", "u": "https://github.com/QwenLM/Qwen-AgentWorld", "k": "github" } ], "dev_url": "https://qwen.ai", "date": "2026-06-23", "category": "open-llm", "access": "open", "eps": [ 91 ], "ep_tags": {} }, { "id": "laguna-m1", "name": "Laguna M.1", "developer": "poolside", "size": "225B 总参数 / 23B 激活的 MoE（70 层，前 3 层稠密、后 67 层稀疏，256 个专家 top-16），全局注意力，上下文 262,144 token，文本进文本出（模型卡）", "avail": "两步：04-28 poolside 先通过自家 API 和 OpenRouter 限时免费提供（官方稿“pre-trained last year and will now be publicly available”）；开放权重晚到 HF poolside/Laguna-M.1，仓库首次提交在 06-18 11:06 UTC（官方稿页首横幅写“open weights are now available”），无需申请（gated=false）。EP.91 页面和 smol.ai 简报记 06-19；本刊没有核到 poolside 的专门公告，所以取 HF 首次提交日 06-18", "license": "Apache-2.0（商用、非商用都可）", "facts": [ "为 agentic 编程和长程任务设计，原生推理，工具调用之间可交错思考（模型卡）", "自报：SWE-bench Verified 74.6%、Multilingual 63.1%、SWE-bench Pro 49.2%、Terminal-Bench 2.0 45.8%，用 poolside 自家的 pool agent harness 测；同一张表里 DeepSeek-V4 Flash 分别是 79.0、73.3、52.6、56.9，高于它（模型卡，厂商自述）", "Reddit/smol.ai 的讨论称它或许是最强的美国开源编码模型，但 225B 太大不易本地跑（EP.91 页面转述，独立）" ], "links": [ { "t": "HF 模型页", "u": "https://huggingface.co/poolside/Laguna-M.1", "k": "hf" }, { "t": "poolside 官方稿：Laguna XS.2 与 M.1（04-28）", "u": "https://poolside.ai/blog/introducing-laguna-xs2-m1", "k": "official" }, { "t": "smol.ai 简报（EP.91 页面所引）", "u": "https://news.smol.ai/issues/26-06-19-not-much", "k": "media" } ], "dev_url": "https://poolside.ai", "date": "2026-06-18", "category": "open-llm", "access": "open", "eps": [ 91 ], "ep_tags": { "91": "背景 · 06-18" } }, { "id": "quest-35b", "name": "QUEST-35B（RL / MT+SFT / SFT / MT 四个检查点；另有 30B、9B、4B、2B）", "developer": "俄亥俄州立大学（OSU NLP，Huan Sun 组）", "size": "35B 级 MoE（基于 Qwen3.5-35B-A3B，经中期训练、SFT、RL；HF safetensors 合计约 351 亿）；同家族还有 30B、9B、4B、2B 检查点", "avail": "开放权重（HF osunlp/QUEST-35B-RL 等），另放出 RL、SFT、中期训练数据集；论文 arXiv 2605.24218 于 05-22 提交，HF 权重 05-08 起上传。EP.91 页面记 06-19 是因为那天 Reddit 帖在 smol.ai 简报里走红，不是发布日", "license": "Apache-2.0", "facts": [ "深度研究（Deep Research）智能体，用全合成任务训练（论文标题“Training Frontier Deep Research Agents with Fully Synthetic Tasks”）（模型卡）", "自报：BrowseComp 45.5、Mind2Web 2 30.7、HLE 37.9、DeepResearch Bench 48.2、GAIA 80.8、LiveResearchBench 68.2（模型卡，厂商自述）", "Reddit 帖称用约 32 张 H100、约 8K 条合成样本训出，评论里有人追问放出的到底是基座、微调还是完整 harness，以及增益是否等于真实研究能力（独立，smol.ai 转述）" ], "links": [ { "t": "HF 模型页（RL）", "u": "https://huggingface.co/osunlp/QUEST-35B-RL", "k": "hf" }, { "t": "arXiv 论文", "u": "https://arxiv.org/abs/2605.24218", "k": "official" }, { "t": "smol.ai 简报（EP.91 页面所引）", "u": "https://news.smol.ai/issues/26-06-19-not-much", "k": "media" } ], "date": "2026-05-22", "category": "open-llm", "access": "open", "eps": [ 91 ], "ep_tags": { "91": "背景 · 05-22" } }, { "id": "gpt-5-5-cyber", "name": "GPT-5.5-Cyber（完整版）", "developer": "OpenAI", "size": "参数量未披露；基于 GPT-5.5 的网络安全专用版", "avail": "只通过受限发布给“可信防御者”（Daybreak / Trusted Access for Cyber），不对公众开放，没有公开价格。06-22 发布的是完整版，此前有一个只放宽拒答的初步预览，预览日期本刊没有核到", "license": "闭源（受限访问）", "facts": [ "OpenAI 自测 CyberGym 85.6%（GPT-5.5 为 81.8%），称是它测过的单模型最高分；ExploitGym 39.5% 对 25.95%；SEC-bench Pro 69.8% 对 63.1%（厂商自述）", "官方说它既更宽松（减少对授权安全工作的无谓拒答）又更强，目标是覆盖从发现、验证到补丁和证据的完整修复链（厂商自述）", "同稿还发布了 Codex Security 插件更新、Daybreak Cyber Partner Program 和 Patch the Planet（与 Trail of Bits 等合作，30 多个开源项目参与）；这些是产品和项目，不是模型（官方稿）" ], "links": [ { "t": "OpenAI：Daybreak 官方稿（06-22）", "u": "https://openai.com/index/daybreak-securing-the-world/", "k": "official" } ], "dev_url": "https://openai.com", "date": "2026-06-22", "category": "closed-llm", "access": "closed", "eps": [ 91 ], "ep_tags": {} }, { "id": "sakana-fugu", "name": "Sakana Fugu / Fugu Ultra", "developer": "Sakana AI（日本）", "size": "未披露。Sakana 称 Fugu 本身是一个训练出来去调用其他 LLM（包括递归调用自己）的语言模型，把多智能体编排封装成单一模型 API；底层 agent 池里是第三方前沿模型，用户可以把指定 agent 排除出池。它不是自训的基础模型", "avail": "06-22 正式发布（GA）：Fugu 和 Fugu Ultra 两个模型走同一个 OpenAI 兼容 API，有订阅档和按量付费档，价格本刊没有逐项核；此前有约 500 名早期用户的 beta。官方页后来更新：09-11 发布 Fugu Max", "license": "闭源（商用 API）", "facts": [ "Sakana 称 Fugu Ultra 在编程、科学、推理基准上与 Fable 5 和 Mythos Preview 同档，并强调不受出口管制影响；基准图表里的数字本刊没有逐项核（厂商自述）", "EP.91 页面转引 Sakana 自测 GPQA-Diamond 95.1、LiveCodeBench v6 93.2、SWE-Bench Pro 54.2；本刊在官方页文字里没有核到这三个数（厂商自述，页面转述）", "社区质疑（smol.ai 06-22 转述 @eliebakouch）：Fugu 本质是路由器加预设工作流，SWE-Bench Pro 落后 Opus 约 10 分，对比对象是匿名的 Model A/B/C，也没有 token 和成本核算（独立，二手转述）" ], "links": [ { "t": "Sakana 官方稿（06-22）", "u": "https://sakana.ai/fugu-release/", "k": "official" }, { "t": "smol.ai 简报（06-22）", "u": "https://news.smol.ai/issues/26-06-22-not-much", "k": "media" } ], "dev_url": "https://sakana.ai", "date": "2026-06-22", "category": "closed-llm", "access": "closed", "eps": [ 91 ], "ep_tags": {} }, { "id": "doubao-seed-2-1", "name": "豆包 Seed 2.1 Pro / Turbo（Doubao-Seed-2.1）", "developer": "字节跳动 Seed（火山引擎）", "size": "未披露", "avail": "06-23 在火山引擎 Force 大会上发布，豆包和火山引擎用户可用；Pro 面向高复杂度任务、Turbo 面向规模化生产。IT之家报道的 API 价格：Pro 每百万 token 输入 6 元（缓存命中 1.2 元）、输出 30 元；Turbo 输入 3 元（缓存命中 0.6 元）、输出 15 元。仅 API，无开放权重", "license": "闭源", "facts": [ "官方称相对上一代，在 Coding 工程交付、Agent 长链路任务执行和多模态理解三个方向上全面提升；Seed2.1 Pro 在 GDPVal 上得分最高（厂商自述，比较范围以官方稿为准）", "Code Arena 前端榜（06-25，10.8 万票）上 Seed-2.1-Pro 排第八（独立，EP.91 页面转述）", "X 上有开发者用 TRAE Work 实测称视觉还原、前端设计和交互超出预期（06-24，个人上手，不是基准）（独立）" ], "links": [ { "t": "ByteDance Seed 官方稿（06-23）", "u": "https://seed.bytedance.com/en/blog/seed2-1-officially-released-advancing-ai-productivity", "k": "official" }, { "t": "IT之家（经搜狐，含价格）", "u": "https://www.sohu.com/a/1040278296_114760", "k": "media" }, { "t": "新浪财经（界面新闻，Force 大会）", "u": "https://finance.sina.com.cn/jjxw/2026-06-23/doc-iniekeev9816325.shtml", "k": "media" }, { "t": "X 实测帖（EP.91 页面所引）", "u": "https://x.com/shao__meng/status/2069919914157322567", "k": "social" } ], "dev_url": "https://seed.bytedance.com", "date": "2026-06-23", "category": "closed-llm", "access": "closed", "eps": [ 91 ], "ep_tags": {} }, { "id": "unlimited-ocr", "name": "Unlimited-OCR", "developer": "百度", "size": "3.3B（HF safetensors 合计 3,336,106,240）；多语言视觉语言模型，单次解析单图、多页文档或 PDF，最长输出 32,768 token", "avail": "开放权重，不设门槛（HF baidu/Unlimited-OCR，gated=false），模型卡写 06-22 发布，ModelScope 06-23 上线，06-28 起 vLLM 支持，07-03 上了百度智能云；需要 trust_remote_code 加载。EP.91 页面按 smol.ai 记 06-24", "license": "MIT（OSI 认可的开源许可）", "facts": [ "定位是在 DeepSeek-OCR 的基础上“一次性长程解析”：多页文档不用逐页切开再拼，单次推理完成（模型卡）", "论文《Unlimited OCR Works》arXiv 06-22 提交；smol.ai 把它和 Mistral OCR 4 放在同一天，称 OCR 模型赛道升温（厂商自述 / 媒体转述）" ], "links": [ { "t": "HF 模型页", "u": "https://huggingface.co/baidu/Unlimited-OCR", "k": "hf" }, { "t": "arXiv 论文", "u": "https://arxiv.org/abs/2606.23050", "k": "official" }, { "t": "smol.ai 简报（06-23）", "u": "https://news.smol.ai/issues/26-06-23-not-much", "k": "media" } ], "dev_url": "https://github.com/baidu", "date": "2026-06-22", "category": "retrieval", "access": "open", "eps": [ 91, 95 ], "ep_tags": { "95": "背景 · 06-22" } }, { "id": "mistral-ocr-4", "name": "Mistral OCR 4", "developer": "Mistral AI（法国）", "size": "官方称是“小而专”的模型，参数量未披露；支持 170 种语言（10 个语言组），输出文字加边界框、块类型分类（标题、表格、公式、签名等）和逐块置信度", "avail": "API 每 1,000 页 4 美元，批量 API 半价（2 美元）；Mistral Studio 里的 Document AI 每 1,000 页 5 美元；可在单个容器里完全自托管（企业部署，条款本刊没有核到）。没有开放权重", "license": "闭源（商用 API / 自托管容器）", "facts": [ "自报：OlmOCRBench 85.20（称为所测模型最高）、OmniDocBench 93.07、内部 Crawl Multilingual 0.98；人工偏好评测平均胜率约 72%；官方稿自己提醒两个公开基准的打分各有局限（厂商自述）", "独立质疑：Niels Rogge 称公开榜单上它在 OlmOCRBench 排第三，落后开源的 Chandra OCR 2（二手，经 smol.ai 06-23 转述，本刊没有核榜单）（独立）", "客户引语称在图表密集的金融问答上，准确度持平的智能体式文档解析，成本约低 8 倍、延迟约低 17 倍（客户 Rogo 的原话，厂商转载）" ], "links": [ { "t": "Mistral 官方稿（06-23）", "u": "https://mistral.ai/news/ocr-4/", "k": "official" }, { "t": "Mistral 官方 X 帖", "u": "https://x.com/MistralAI/status/2069420263825895917", "k": "social" }, { "t": "smol.ai 简报（06-23）", "u": "https://news.smol.ai/issues/26-06-23-not-much", "k": "media" } ], "dev_url": "https://mistral.ai", "date": "2026-06-23", "category": "retrieval", "access": "closed", "eps": [ 91 ], "ep_tags": {} }, { "id": "datalab-lift", "name": "lift（Datalab 的 9B 结构化抽取模型）", "developer": "Datalab（Vik Paruchuri）", "size": "9B（HF safetensors 合计约 96.5 亿）；视觉语言模型，输入 PDF 或图片加一份 JSON Schema，输出符合 schema 的 JSON，用 schema 约束解码保证格式合法", "avail": "开放权重（HF datalab-to/lift，gated=false），免费 playground 和托管 API（更高准确率、逐字段校验和引用）；本地用 vLLM 或 Transformers 跑。X 帖发在 06-19 12:04 UTC，HF 仓库 12:20 UTC 提交；X 帖没写模型名，本刊靠时间、9B 规模和 JSON Schema 描述把两者对上", "license": "AI Pubs Open RAIL-M（Modified）：上一年总收入超过 500 万美元、或累计股权融资超过 500 万美元的主体，不得商用（个人和研究用途除外）；不是 OSI 开源许可（据 HF LICENSE 全文）", "facts": [ "自报：在 Datalab 自建的 225 份文档（6 到 64 页，约 1.1 万个打分字段，含跨页值、必须留空字段、近似干扰项）抽取基准上得 90.2%，Gemini 3.5 Flash 为 91.3%，NuExtract3 为 81.5%；p50 耗时 9.5 秒（厂商自述，基准是自家的）", "单次处理多页文档，支持跨页的值；附命令行和 Schema Studio（模型卡）" ], "links": [ { "t": "HF 模型页", "u": "https://huggingface.co/datalab-to/lift", "k": "hf" }, { "t": "许可全文（HF LICENSE）", "u": "https://huggingface.co/datalab-to/lift/blob/main/LICENSE", "k": "hf" }, { "t": "Vik Paruchuri 的 X 帖", "u": "https://x.com/VikParuchuri/status/2067941596306231421", "k": "social" } ], "dev_url": "https://www.datalab.to", "date": "2026-06-19", "category": "retrieval", "access": "open", "eps": [ 91 ], "ep_tags": { "91": "边界日 · 06-19" } }, { "id": "happyhorse-1-1", "name": "HappyHorse 1.1（t2v / i2v / r2v 三个模型 ID）", "developer": "阿里云（ATH 即 Alibaba Token Hub AI 创新部门）", "size": "官方未披露。VentureBeat 引社区整理的资料称 HappyHorse（1.0）是 150 亿参数的统一自注意力 Transformer，同时处理文本、图像、视频和音频 token——这不是官方口径", "avail": "阿里云百炼（Model Studio）API，三个模型 ID：happyhorse-1.1-t2v、-i2v、-r2v，输出 3 到 15 秒、720P / 1080P 带音频的视频；首两周全站 6 折。没有开放权重。发布日有三个说法：阿里云官方 X 帖 06-22 11:23 UTC、VentureBeat 写“周日”（06-21）、百炼文档的模型列表条目日期是 06-16；本刊取官方公告日 06-22", "license": "闭源（商用 API）", "facts": [ "1.1 的主要升级：多图参考生成 R2V（百炼文档写最多 9 张参考图）以保持角色一致、强化运动建模、改善音画同步（官方称“零漂移口型”）、长复杂提示词的指令遵循更好（厂商自述）", "Arena.ai 上 HappyHorse 1.0 在三个视频榜单都排第 2，文生视频和图生视频均为 1,444 分，领先 Veo-3.1（带音频）69 分（独立，VentureBeat 转述 Arena，本刊没重开榜单）", "1.0 在第三方 API 平台的价格约每 10 秒 720p 视频 1.82 美元、1080p 3.12 美元（媒体，VentureBeat）" ], "links": [ { "t": "阿里云官方 X 帖（06-22）", "u": "https://x.com/alibaba_cloud/status/2069018466108186728", "k": "official" }, { "t": "百炼文档：模型发布与更新", "u": "https://help.aliyun.com/en/model-studio/newly-released-models", "k": "official" }, { "t": "VentureBeat（06-22）", "u": "https://venturebeat.com/technology/alibabas-ai-video-model-rises-to-no-2-in-global-rankings-as-openais-sora-and-bytedances-seedance-fall-away", "k": "media" } ], "dev_url": "https://www.alibabacloud.com", "date": "2026-06-22", "category": "video-world", "access": "closed", "eps": [ 91 ], "ep_tags": {} }, { "id": "krea-2", "name": "Krea 2（Raw / Turbo 两个开放权重检查点）", "developer": "Krea", "size": "13B 文生图扩散模型（HF 标 13B，safetensors 合计约 128.2 亿；Raw 与 Turbo 同规模）。Raw 是未蒸馏的基座检查点，用于微调和 LoRA 训练；Turbo 是 8 步蒸馏检查点，用于快速推理", "avail": "权重 06-23 放到 HF（krea/Krea-2-Raw、krea/Krea-2-Turbo），需要在页面上同意许可后自动放行（gated=auto）；支持 Diffusers；Krea 开源页列出的合作方有 SGLang、fal、Comfy、Replicate、Cloudflare、Together、AWS、GCP 等。分两步：Krea 2 本体 05-12 起在 Krea 产品里用，Turbo 06-03 上线托管版，开放权重是 06-23。EP.91 页面两处分别记 06-23 和 06-24（smol.ai），本刊取 Krea 技术报告和开源页的 06-23", "license": "Krea 2 Community License v.1（06-22 版，HF 标签 other）：年总收入（含关联方，滚动 12 个月）低于 100 万美元才可商用，达到后需另签企业许可；分发衍生模型时名称要以“Krea”开头并保留署名文件；不是 OSI 开源许可", "facts": [ "官方技术报告（06-23）称发布包含 K2 Raw 和 K2 Turbo 开放权重，并写了数据整理、架构、多阶段训练和分布式基础设施（厂商自述）", "官方宣传“最有美感的开源图像模型”；这是自评，本刊没有看到第三方榜单对它的排名（厂商自述）" ], "links": [ { "t": "Krea 2 开源页", "u": "https://www.krea.ai/krea-2-open-source", "k": "official" }, { "t": "Krea 2 技术报告（06-23）", "u": "https://www.krea.ai/blog/krea-2-technical-report", "k": "official" }, { "t": "HF 模型页（Raw）", "u": "https://huggingface.co/krea/Krea-2-Raw", "k": "hf" }, { "t": "许可全文（PDF）", "u": "https://cdn.jsdelivr.net/gh/krea-ai/krea-2@db3984fbc6e13b34c0064990fc2d95ac64d00058/assets/hf_samples/LICENSE.pdf", "k": "official" } ], "dev_url": "https://www.krea.ai", "date": "2026-06-23", "category": "video-world", "access": "open", "eps": [ 91 ], "ep_tags": {} }, { "id": "mainecoon", "name": "MaineCoon", "developer": "Catnip AI 团队（catnip-ai-tech）", "size": "22B 参数的实时音视频自回归生成模型（模型卡），基座标 Lightricks/LTX-Video", "avail": "权重没有放出：HF 仓库 catnip-ai-tech/MaineCoon 里只有模型卡和技术报告 PDF，GitHub 仓库也只有技术报告和项目链接；可在官网在线体验。arXiv 论文和 HF 模型卡都在 06-16；EP.91 页面按另一条消息记 06-25", "license": "未声明（HF 模型卡没有许可字段）", "facts": [ "自称首个“实时音视频自回归”模型，单张 H100 上最高 47.5 FPS，可做亚秒级交互和千秒级的长生成（厂商自述，模型卡）", "提出 SocialVideo-Bench；称在它上面平均分最高、比 7 个有代表性的开放音视频模型都快（厂商自述，基准是自家提出的）" ], "links": [ { "t": "HF 模型卡", "u": "https://huggingface.co/catnip-ai-tech/MaineCoon", "k": "hf" }, { "t": "arXiv 论文", "u": "https://arxiv.org/abs/2606.17800", "k": "official" }, { "t": "GitHub", "u": "https://github.com/catnip-ai-tech/MaineCoon", "k": "github" } ], "dev_url": "https://github.com/catnip-ai-tech/MaineCoon", "date": "2026-06-16", "category": "video-world", "access": "closed", "eps": [ 91 ], "ep_tags": { "91": "背景 · 06-16" } }, { "id": "logos-sci", "name": "LOGOS（1B / 3B / 8B 预训练，另有后训练的 LOGOS-8B）", "developer": "阿里巴巴 ATH-Token Foundry 与中国人民大学高瓴人工智能学院", "size": "四个检查点：LOGOS-pretrain-1B、-3B（Llama 架构）、-pretrain-8B 和后训练的 LOGOS-8B（Qwen3 架构）；纯自回归，统一的离散科学“语法”把蛋白、抗体、小分子、化学反应、材料及其空间相互作用编码成同一词表", "avail": "开放权重，不设门槛（HF LOGOS-Hub 组织下四个仓库），GitHub 有推理代码。权重许可 CC-BY-4.0（HF 标签）、代码仓库 Apache-2.0。发布日 06-18 取自 TechTimes 06-21 的稿子；arXiv 论文 06-15 提交，HF 仓库 06-14 创建，本刊没有核到阿里的专门公告", "license": "权重 CC-BY-4.0（HF 标签）；GitHub 代码 Apache-2.0。这两个是开放许可，但各自适用的对象不同", "facts": [ "称 1B 版本在多项核心科学任务上超过微软研究院的 NatureLM（8×7B MoE，总参数约 56B）；这是 Alibaba 研究团队随发布附的评测，TechTimes 转述，本刊没有核论文里的数（厂商自述）", "社区批评（EP.91 页面转述）：2D SMILES 缺三维物理对称性，需要靠 rdkit 转 3D 加 Vina 后处理，纯序列模型容易生成“科学幻觉分子”（独立，二手）" ], "links": [ { "t": "GitHub", "u": "https://github.com/LOGOS-Hub/LOGOS", "k": "github" }, { "t": "HF 组织页", "u": "https://huggingface.co/LOGOS-Hub", "k": "hf" }, { "t": "arXiv 论文", "u": "https://arxiv.org/abs/2606.16905", "k": "official" }, { "t": "TechTimes（EP.91 页面所引）", "u": "https://www.techtimes.com/articles/318814/20260621/alibaba-scientific-ai-model-beats-microsoft-science-using-one-grammar.htm", "k": "media" } ], "dev_url": "https://github.com/LOGOS-Hub/LOGOS", "date": "2026-06-18", "category": "science", "access": "open", "eps": [ 91 ], "ep_tags": { "91": "背景 · 06-18" } }, { "id": "longcat-2-0", "name": "LongCat-2.0", "developer": "美团（LongCat 团队）", "size": "MoE：1.6T 总参数 / 约 48B 激活；预训练 35T+ token，1M 上下文；整个训练和部署跑在国产 AI ASIC 超节点上（官方博客）。HF safetensors 合计约 1.78T（含 135B 的 N-gram Embedding，BF16）", "avail": "开放权重，无门槛：博客 06-30 称开源；ModelScope 仓库建于 06-30（ModelScope 接口），HF 仓库晚到 07-05 才建、权重 07-05 起上传；GitHub 仓库 07-02 才有初始提交。另有 LongCat API 平台。博客没有写价格", "license": "MIT（模型卡写明权重按 MIT 发布；OSI 认可的开源许可，不含美团商标和专利授权）", "facts": [ "官方博客（自测）：Terminal-Bench 2.1 70.8、SWE-bench Pro 59.5、BrowseComp 79.9；同表里 Opus 4.8 分别是 78.9、69.2、84.3，GPT-5.5 是 73.8、58.6、84.4（外部数）（厂商自述）", "架构：自家的 LongCat Sparse Attention（在 DeepSeek 稀疏注意力基础上换了更轻的索引器）加 N-gram Embedding（模型卡）", "EP.92 页面称它登顶 OpenRouter（页面自述，本刊没有核到 OpenRouter 榜单）" ], "links": [ { "t": "官方博客", "u": "https://longcat.chat/blog/longcat-2.0", "k": "official" }, { "t": "HF 模型页", "u": "https://huggingface.co/meituan-longcat/LongCat-2.0", "k": "hf" }, { "t": "GitHub", "u": "https://github.com/meituan-longcat/LongCat-2.0", "k": "github" } ], "dev_url": "https://longcat.chat", "date": "2026-06-30", "category": "open-llm", "access": "open", "eps": [ 92 ], "ep_tags": {} }, { "id": "leanstral-1-5", "name": "Leanstral 1.5", "developer": "Mistral AI", "size": "MoE：119B 总参数，激活参数博客写 6B、模型卡写 6.5B（128 个专家激活 4 个）；256k 上下文，文本和图像输入、文本输出；Mistral Small 4 家族成员", "avail": "开放权重，无门槛（HF mistralai/Leanstral-1.5-119B-A6B，gated=false）；另有免费 API 端点 leanstral-1-5，推荐搭配 Mistral Vibe 使用。Mistral 博客日期是 07-02，EP.93 页面写作 07-03，EP.92 页面也提到了它", "license": "Apache-2.0（OSI 认可的开源许可）", "facts": [ "面向 Lean 4 形式化证明和代码验证：官方称 miniF2F 饱和、PutnamBench 解出 587/672 题、FATE-H 87%、FATE-X 34%，均为新最好成绩（厂商自述）", "官方称在 57 个真实开源仓库里自动验证，发现 5 个此前未知的 bug（厂商自述）", "训练分三段：中训练、监督微调、用 CISPO 的强化学习（官方博客）" ], "links": [ { "t": "Mistral 官方博客", "u": "https://mistral.ai/news/leanstral-1-5/", "k": "official" }, { "t": "HF 模型页", "u": "https://huggingface.co/mistralai/Leanstral-1.5-119B-A6B", "k": "hf" } ], "dev_url": "https://mistral.ai", "date": "2026-07-02", "category": "open-llm", "access": "open", "eps": [ 92, 93 ], "ep_tags": { "93": "背景 · 07-02" } }, { "id": "ornith-1-0", "name": "Ornith-1.0（9B 稠密 / 31B 稠密 / 35B MoE / 397B MoE）", "developer": "DeepReinforce", "size": "四档：9B 稠密、31B 稠密、35B MoE、397B MoE，在 Gemma 4 和 Qwen 3.5 上后训练（官方博客）。HF 上看到 9B、35B、397B（含 FP8）和 GGUF，没有找到 31B 的仓库", "avail": "开放权重，无门槛（HF 组织 ornith-ai，gated=false）。博客只写“Jun. 2026”；HF 提交记录里 397B 权重 06-25 14:19 UTC 才上传、README 同日改成“今天发布”，9B / 35B 仓库 06-21 就建了。EP.92 页面写作 06-29，本刊以 HF 提交记录的 06-25 为准（网上检索的第三方报道也标 06-25），不是 EP.92 的窗口内发布", "license": "MIT（HF 卡写明；OSI 认可的开源许可，不限地区）", "facts": [ "官方自述：397B 版 Terminal-Bench 2.1 得 77.5、SWE-bench Verified 82.4，高于同表里的 Claude Opus 4.7（70.3 / 80.8）、MiniMax M3 和 DeepSeek-V4-Pro；35B 版 Terminal-Bench 2.1 得 64.4，高于 Qwen 3.5-397B 的 53.5（厂商自述）", "方法：强化学习时让模型自己生成“脚手架”（任务专属 harness），再联合优化脚手架和解答（官方博客，EP.92 页面称“自脚手架”）", "9B 版称可上端侧：Terminal-Bench 2.1 得 43.1、SWE-bench Verified 69.4（厂商自述）" ], "links": [ { "t": "官方博客", "u": "https://deep-reinforce.com/ornith_1_0.html", "k": "official" }, { "t": "HF：Ornith-1.0-397B", "u": "https://huggingface.co/ornith-ai/Ornith-1.0-397B", "k": "hf" }, { "t": "HF：Ornith-1.0-35B", "u": "https://huggingface.co/ornith-ai/Ornith-1.0-35B", "k": "hf" }, { "t": "HF：Ornith-1.0-9B", "u": "https://huggingface.co/ornith-ai/Ornith-1.0-9B", "k": "hf" } ], "dev_url": "https://deep-reinforce.com", "date": "2026-06-25", "category": "open-llm", "access": "open", "eps": [ 92 ], "ep_tags": { "92": "背景 · 06-25" } }, { "id": "claude-sonnet-5", "name": "Claude Sonnet 5", "developer": "Anthropic", "size": "参数量和上下文窗口官方发布页均未披露；换了新分词器，同样输入约多 1.0–1.35 倍 token（官方发布页脚注）", "avail": "06-30 起 Claude 各档套餐可用，Free 和 Pro 的默认模型；API 模型名 claude-sonnet-5；官方称“今天各处可用”（available everywhere today），本刊没有逐个云平台核对。发布时是每百万 token 输入 2、输出 10 美元的引导价，原定 09-01 起恢复 3 / 15 美元；08-10 官方改为永久 2 / 10 美元（页面编辑记录）", "license": "—（闭源，商用 API 和订阅）", "facts": [ "Anthropic 称这是“最具 agent 能力的 Sonnet”，性能接近 Opus 4.8，价格更低（厂商自述）；系统卡说明网络安全能力明显低于 Opus 4.8 和 Mythos 5，默认开启与 Opus 4.7/4.8 相同的网络安全防护（官方发布页）", "Firefox 漏洞利用评测里，Sonnet 5 没能写出完整可用的利用，部分成功率略高于 Sonnet 4.6（官方发布页，与 Mozilla 合作的评测）", "EP.92 页面写道上线次日中文社区有“性价比不敌千问 / MiniMax”的差评（页面转述，本刊没有打开原帖）" ], "links": [ { "t": "Anthropic 发布页", "u": "https://www.anthropic.com/news/claude-sonnet-5", "k": "official" } ], "dev_url": "https://www.anthropic.com", "date": "2026-06-30", "category": "closed-llm", "access": "closed", "eps": [ 92 ], "ep_tags": {} }, { "id": "gpt-5-6-sol-terra-luna", "name": "GPT-5.6 Sol / Terra / Luna", "developer": "OpenAI", "size": "参数量未披露；一代三档：Sol 是旗舰，Terra 是均衡档，Luna 是快而便宜的档；新增 max 推理强度和调度子智能体的 ultra 模式（官方预览页）", "avail": "06-26 起是有限预览：先经 API 和 Codex 开放给一小批受信任的合作方，名单已报给美国政府（官方预览页；EP.93 页面和 The Washington Post 标题写“美国政府逐用户审核”）；官方页称“未来几周”全面开放。07-09 起在 ChatGPT、Codex、API 和 GitHub Copilot 全面可用（Notebookcheck 07-11 报道，OpenAI 发布稿本刊未能打开）。预览页标价每百万 token：Sol 输入 5 / 输出 30，Terra 2.5 / 15，Luna 1 / 6 美元；7 月内另有 Sol 上 Cerebras 最高 750 token/s 的受限名额。后来的降价见 EP.100（08-21 起 Sol 降价超过 20%）", "license": "—（闭源，商用 API 和订阅）", "facts": [ "官方预览页：Sol 在 Terminal-Bench 2.1 上刷新最好成绩；ExploitBench 上与 Mythos Preview 相当、输出 token 只用约三分之一；Terra 与 GPT-5.5 性能相当而便宜一半（厂商自述，本刊没有重跑）", "官方称不跨过 Preparedness Framework 的 Cyber Critical 门槛，配分层防护：模型内拒答、实时分类器、账号级审查和差异化准入（厂商自述，系统卡本刊未读）", "命名从这一代起固定：数字表示代际，Sol / Terra / Luna 是长期存在的能力档位（官方预览页）", "EP.93 页面把 07-09 写成“公开预览”并称此前限量开放两周、约 20 家合作伙伴；OpenAI 预览页本身写的是“有限预览、未来几周全面开放”，07-09 全面可用的来源是 Notebookcheck 等媒体（本刊没有打开 OpenAI 07-09 的发布稿）" ], "links": [ { "t": "OpenAI 预览页（06-26）", "u": "https://openai.com/index/previewing-gpt-5-6-sol/", "k": "official" }, { "t": "The Washington Post（EP.92 页面引用）", "u": "https://www.washingtonpost.com/technology/2026/06/26/openai-says-us-government-will-vet-users-its-latest-ai-model/", "k": "media" }, { "t": "Notebookcheck：07-09 起全面可用", "u": "https://www.notebookcheck.net/OpenAI-GPT-5-6-is-here-Sol-Terra-and-Luna-now-available.1340205.0.html", "k": "media" } ], "dev_url": "https://openai.com", "date": "2026-06-26", "category": "closed-llm", "access": "closed", "eps": [ 92, 93 ], "ep_tags": { "92": "边界日 · 06-26", "93": "背景 · 06-26" } }, { "id": "nano-banana-2-lite", "name": "Nano Banana 2 Lite（gemini-3.1-flash-lite-image）", "developer": "Google DeepMind", "size": "图像生成模型，参数量未披露；官方称文生图约 4 秒出图", "avail": "闭源，没有权重。06-30 起可在 Google AI Studio、Gemini API 和 Gemini Enterprise Agent Platform 用，同时进 Search 的 AI Mode、Gemini app、NotebookLM、Google Photos、Flow、Google Ads 等消费端。价格：每张 1K 图 0.034 美元。官方建议用它替换 gemini-2.5-flash-image（第一代 Nano Banana）", "license": "—（闭源，商用 API；输出带 SynthID 水印）", "facts": [ "Nano Banana 家族里“最快、最省”的一档，保持较好的提示词遵循、角色一致性和图内文字可读性（厂商自述）", "同一篇博客同日让 Gemini Omni Flash（gemini-omni-flash-preview，视频生成与对话式编辑）首次开放给开发者，每秒视频输出 0.10 美元；Omni Flash 是 I/O 时发布的，不是 06-30 新模型，此处不单列（官方博客）" ], "links": [ { "t": "Google 官方博客", "u": "https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/gemini-omni-flash-nano-banana-2-lite/", "k": "official" } ], "dev_url": "https://deepmind.google", "date": "2026-06-30", "category": "video-world", "access": "closed", "eps": [ 92 ], "ep_tags": {} }, { "id": "dspark", "name": "DSpark 草稿模型（dspark_qwen3_4b / 8b / 14b 与 dspark_gemma4_12b，block7）", "developer": "DeepSeek", "size": "四个草稿检查点，BF16：对应 Qwen3-4B、Qwen3-8B、Qwen3-14B 和 Gemma-4-12B-it，8B 版约 2.37B、Gemma 12B 版约 3.43B 参数（HF safetensors）", "avail": "代码仓库 DeepSpec（MIT）和检查点公开，无门槛；GitHub 仓库 06-26 初始化、06-28 提交“release ckpt”，HF 检查点仓库 06-28 建立。EP.92 页面写作 06-27。草稿模型要配对应的目标模型用，单独跑没有意义", "license": "代码仓库 MIT；HF 检查点仓库没有标许可（本刊没有核到单独的许可文本）", "facts": [ "方法是“置信度调度的半自回归投机解码”：并行主干加轻量串行模块，按前缀存活概率动态决定每个请求验证多长（arXiv 摘要）", "论文称在 DeepSeek-V4 线上流量里，对比生产基线 MTP-1，单用户生成快 60% 到 85%（厂商自述，arXiv 摘要）；EP.92 页面写的是“吞吐 +51~400%”，来自 GitHub 上的论文 PDF，两个口径本刊没有对上（页面转述）", "公开的检查点只是 4B 到 14B 的小目标模型的配对，不是 DeepSeek-V4 自己用的草稿头（官方 README）" ], "links": [ { "t": "GitHub：DeepSpec（含检查点列表）", "u": "https://github.com/deepseek-ai/DeepSpec", "k": "github" }, { "t": "arXiv：DSpark 论文", "u": "https://arxiv.org/abs/2607.05147", "k": "official" }, { "t": "HF：dspark_qwen3_8b_block7", "u": "https://huggingface.co/deepseek-ai/dspark_qwen3_8b_block7", "k": "hf" } ], "dev_url": "https://www.deepseek.com", "date": "2026-06-28", "category": "accel", "access": "open", "eps": [ 92 ], "ep_tags": {} }, { "id": "hy3", "name": "Hy3（含 Hy3-FP8）", "developer": "腾讯混元（Tencent Hy 团队）", "size": "MoE：295B 总参数 / 21B 激活，另有 3.8B 的 MTP 层；80 层，192 个专家激活 top-8；256K 上下文；BF16 权重约 598GB，FP8 版约 300GB（模型卡、Simon Willison）。HF safetensors 合计约 298.8B", "avail": "开放权重，无门槛（HF tencent/Hy3 和 Hy3-FP8，gated=false；ModelScope、GitCode、CNB 同步）。模型卡称 Hy3 Preview 4 月下旬已发过，这次是正式版。OpenRouter 限时免费到 07-21（Simon Willison 07-06 帖）。HF 仓库 07-02 建、07-04 起传权重，对外发布日按 Simon Willison 帖和 EP.93 页面取 07-06", "license": "Apache-2.0（OSI 认可的开源许可；EP.93 页面称“取消地区限制”）", "facts": [ "腾讯称相比 Preview 把幻觉率从 12.5% 降到 5.4%，常识错误率从 25.4% 降到 12.7%（内部评测）；270 位专家盲评 2.67/4，高于 GLM-5.1 的 2.51/4（厂商自述）", "EP.93 页面称它参数量只有 GLM-5.2 的一半、多数评测胜出仅编码落后（VentureBeat 标题转述，本刊没有逐项核）；07-08 起因需求太大，WorkBuddy 排队超过 50%，官方扩容（页面转述新浪财经 / IT 之家）", "5 月 26 日 Max Woolf 曾写过 Hy3 的神秘预览版在 OpenRouter 排名第一（Simon Willison 补充）" ], "links": [ { "t": "HF 模型页", "u": "https://huggingface.co/tencent/Hy3", "k": "hf" }, { "t": "Simon Willison（07-06）", "u": "https://simonwillison.net/2026/jul/6/hy3/", "k": "media" } ], "dev_url": "https://www.tencent.com", "date": "2026-07-06", "category": "open-llm", "access": "open", "eps": [ 93 ], "ep_tags": {} }, { "id": "minimax-m3", "name": "MiniMax M3", "developer": "MiniMax", "size": "MoE：约 428B 总参数 / 约 23B 激活，原生多模态，1M 上下文，用自家的 MSA 稀疏注意力（模型卡）。HF safetensors 合计约 4,270 亿", "avail": "开放权重，无门槛（HF MiniMaxAI/MiniMax-M3，gated=false）。博客 05-31 发布时写“将开源”，HF 仓库 06-02 建、首次提交 06-12，权重对外日本刊没有核到。EP.93 只在“36氪：从跑分转向价值定位重塑”的评论条目里提到它", "license": "MiniMax Community License（HF 标签 other）：非商业免费；商用须显著标注“Built with MiniMax M3”，年收入超 2,000 万美元的产品须事先书面授权，附录禁止军事用途等；不是 OSI 开源许可", "facts": [ "官方称 M3 在编码和 agent 任务上达到前沿水平，并同时具备 1M 上下文和原生多模态（厂商自述）", "模型卡称相对 M2 在 1M 上下文下预填充快 9 倍、解码快 15 倍，每 token 计算降到 1/20（模型卡，厂商自述）" ], "links": [ { "t": "MiniMax 官方博客（05-31）", "u": "https://www.minimax.io/blog/minimax-m3", "k": "official" }, { "t": "HF 模型页", "u": "https://huggingface.co/MiniMaxAI/MiniMax-M3", "k": "hf" }, { "t": "许可全文（HF LICENSE）", "u": "https://huggingface.co/MiniMaxAI/MiniMax-M3/blob/main/LICENSE", "k": "hf" } ], "dev_url": "https://www.minimax.io", "date": "2026-05-31", "category": "open-llm", "access": "open", "eps": [ 93 ], "ep_tags": { "93": "背景 · 05-31" } }, { "id": "grok-4-5", "name": "Grok 4.5", "developer": "SpaceXAI（前 xAI；官方页署名 SpaceXSI）", "size": "参数量和上下文长度官方页未披露（EP.93 页面称“1.5 万亿参数的 V9 基座”，本刊没有在官方页找到）；训练用数万张 NVIDIA GB300", "avail": "闭源，API 和产品可用：xAI 开发者文档的发布记录写明 07-08 起 Grok 4.5 上了 xAI API，07-17 起欧盟用户可用；官方新闻页的日期标成 07-16，与发布记录不一致，本刊以 API 发布记录的 07-08 为准（EP.93、EP.94 页面也写 07-08 前后）。每百万 token 输入 2、输出 6 美元；在 Grok Build 和 Cursor 全部套餐里限时免费用；服务速度约 80 token/s", "license": "—（闭源，商用 API）", "facts": [ "官方称与 Cursor 一起训练，面向编程、agent 任务和知识工作；强化学习覆盖数十万个任务，以多步软件工程为主（厂商自述）", "官方对比表：Terminal Bench 2.1 得 83.3%（Fable max 84.3%、GPT-5.5 xhigh 83.4%）、SWE Bench Pro 64.7%（Fable max 80.4%、Opus 4.8 max 69.2%）、DeepSWE 1.0 为 62.0%（厂商自述，对手分数来自各家公开的系统卡或榜单）", "官方称 token 效率约为同类领先模型的两倍，SWE Bench Pro 上每题平均输出 token 更少（厂商自述）；Terminal-Bench 2.1 的评测方后来在 EP.98 页面里发现它有 20 条轨迹存在 reward hacking，并从榜单成绩里剔除（EP.98 页面转述，本刊没有打开 antigma 的原文）" ], "links": [ { "t": "xAI 官方发布页", "u": "https://x.ai/news/grok-4-5", "k": "official" }, { "t": "xAI 文档：发布记录", "u": "https://docs.x.ai/docs/release-notes", "k": "official" } ], "dev_url": "https://x.ai", "date": "2026-07-08", "category": "closed-llm", "access": "closed", "eps": [ 93 ], "ep_tags": {} }, { "id": "gpt-live-1-chatgpt", "name": "GPT-Live-1 / GPT-Live-1 mini（ChatGPT Voice 版）", "developer": "OpenAI", "size": "参数量未披露；全双工语音模型，同时听和说；深度推理和搜索委托给后端文本模型（发布时用 GPT-5.5，ChatGPT 里还有 Medium / High 推理档）", "avail": "闭源。07-08 起向全球 ChatGPT 用户推出两个版本 GPT-Live-1 和 GPT-Live-1 mini，驱动新的 ChatGPT Voice；API “即将”（开发者先登记通知）。API 版后来在 09-10 上线，见台账 gpt-live-1，是同一模型的另一次发布", "license": "—（闭源）", "facts": [ "官方称人工对比评测里两个版本都明显优于原来的 Advanced Voice Mode（连续 5–10 分钟对话，看打断、轮流发言、流畅度）；GPQA、BrowseComp、τ³-Voice Telecom 内部变体上也高于 Advanced Voice Mode（厂商自述，页面是图，未给具体数）", "架构有两点：全双工，每秒多次决定是说话、继续听、停顿、打断还是调用工具；与深度工作解耦，需要搜索或推理时委托给前沿模型，同时继续保持对话（官方发布页）", "07-31 的更新说明：GPT-Live 生成的音频已带 SynthID 水印，并开放验证接口（官方发布页脚注）" ], "links": [ { "t": "OpenAI 官方发布页", "u": "https://openai.com/index/introducing-gpt-live/", "k": "official" } ], "dev_url": "https://openai.com", "date": "2026-07-08", "category": "speech", "access": "closed", "eps": [ 93 ], "ep_tags": {} }, { "id": "muse-image", "name": "Muse Image", "developer": "Meta（Meta Superintelligence Labs）", "size": "参数量未披露；先由 Muse Spark 规划构图、查实时网页信息，再出图", "avail": "闭源，没有权重。07-07 起在 Meta AI 里用，同时驱动 Instagram 和 WhatsApp 里的创作功能；日常创作免费，更多用量归订阅套餐；Facebook、Messenger 和 Advantage+ 创意广告“即将”上线，API 和价格官方稿没写", "license": "—（闭源）", "facts": [ "官方称这是 Meta Superintelligence Labs 的第一个图像生成模型，图内文字渲染清晰，可混合多张参考图，能生成可用的二维码（厂商自述）", "EP.93 页面写“上线首日触达约 30 亿账号”，官方稿没有这个数（页面自述，本刊没有核到）；EP.94 页面还提到 Meta 因隐私争议紧急下架了用公开 Instagram 照片生成他人深度伪造图的功能（页面转述 TechCrunch，本刊没有打开原稿）" ], "links": [ { "t": "Meta 官方发布稿", "u": "https://about.fb.com/news/2026/07/introducing-muse-image-meta-ai/", "k": "official" } ], "dev_url": "https://ai.meta.com", "date": "2026-07-07", "category": "video-world", "access": "closed", "eps": [ 93 ], "ep_tags": {} }, { "id": "robostral-navigate", "name": "Robostral Navigate", "developer": "Mistral AI", "size": "8B；输入一张普通 RGB 相机画面加自然语言指令，用“指点”预测机器人下一步去哪（官方博客）", "avail": "博客只介绍模型和结果，没有写权重、API 或价格；HF 上没有搜到 Robostral 仓库。本刊没有核到可得性，按闭源处理。博客日期是 07-08；EP.94 页面“具身模型”栏目写作 07-14，EP.93 页面写作 07-07，同一个模型", "license": "未披露（本刊没有核到）", "facts": [ "官方自述：R2R-CE 未见环境验证集成功率 76.6%，比最好的单相机方法高 9.7 个点，比用深度或多相机的最好系统高 4.5 个点（厂商自述）", "官方称完全自研、不基于现有开源 VLM，只用仿真数据训练：约 240 万条轨迹、35 万个场景（官方博客）" ], "links": [ { "t": "Mistral 官方博客", "u": "https://mistral.ai/news/robostral-navigate", "k": "official" } ], "dev_url": "https://mistral.ai", "date": "2026-07-08", "category": "video-world", "access": "closed", "eps": [ 93, 94 ], "ep_tags": { "94": "背景 · 07-08" } }, { "id": "ace-brain-0-5", "name": "ACE-Brain-0.5（8B）", "developer": "大晓机器人（ACE Robotics）", "size": "8B 统一具身基模型（HF safetensors 约 8.77B，BF16）；“慢脑”做感知规划，“快脑”加动作专家做实时控制", "avail": "开放权重，无门槛（HF ACERobotics/ACE-Brain-0.5-8B，gated=false；仓库 07-06 建、当天上传权重），另有 GitHub 仓库和技术报告；量化 GGUF 为社区所做", "license": "HF 模型卡没有标许可（本刊没有核到）", "facts": [ "雷锋网稿：在多项具身评测里以单个 8B 模型“系统性超越”GPT-5.4、Gemini-2.5-Pro、Claude-Sonnet-4.6、GR00T N1.6、π0/π0.5、OpenVLA 等（厂商自述，具体分数本刊没有逐项核）", "训练方法 SSR+：先训多个专门化检查点，再用任务向量合并，最后轻量混合 SFT 重新激活（雷锋网稿转述技术报告）" ], "links": [ { "t": "HF 模型页", "u": "https://huggingface.co/ACERobotics/ACE-Brain-0.5-8B", "k": "hf" }, { "t": "雷锋网（07-06）", "u": "https://m.leiphone.com/category/ai/YTCPIZ2kIbjtt6CX.html", "k": "media" }, { "t": "技术报告（arXiv）", "u": "https://arxiv.org/pdf/2607.04426", "k": "official" } ], "date": "2026-07-06", "category": "video-world", "access": "open", "eps": [ 93 ], "ep_tags": {} }, { "id": "mira-kyutai", "name": "MIRA（多人实时世界模型）", "developer": "Kyutai × General Intuition（与 Epic Games 合作）", "size": "5B 参数的扩散 Transformer，加 600M 参数的视频表示编解码器；在约 1 万小时的火箭联盟（Rocket League）对局上训练，四人 2v2，每人 576p 的四分屏、20 fps，单张 B200 可实时跑", "avail": "可在线试玩；官方稿写“开源数据集和训练 / 推理代码”（Rocket Science：4,000 小时、720p，配动作流和物理状态），本刊没有找到公开的模型权重（Kyutai / General Intuition 的 HF 上搜不到），按不可下载处理", "license": "未披露（本刊没有核到代码和数据的许可）", "facts": [ "Kyutai 称没有物理引擎、渲染引擎和显式 3D 表示，纯靠视频加动作学出来；用动作丢弃训练，可开“自动驾驶”模式（厂商自述）", "官方称长时间滚动不发散、可以“一直跑下去”，并承认这可能得益于画面领域窄，不一定能泛化（厂商自述）", "官方强调这是通向物理 AI 的垫脚石，这项技术没有用于开发 Rocket League（官方博客）" ], "links": [ { "t": "Kyutai 博客（07-06）", "u": "https://kyutai.org/blog/2026-07-06-mira", "k": "official" }, { "t": "Kyutai 的 X 帖（EP.93 页面引用）", "u": "https://x.com/kyutai_labs/status/2074104480178503943", "k": "social" } ], "dev_url": "https://kyutai.org", "date": "2026-07-06", "category": "video-world", "access": "closed", "eps": [ 93 ], "ep_tags": {} }, { "id": "inkling", "name": "Inkling（附 Inkling-Small 预览）", "developer": "Thinking Machines Lab", "size": "MoE：975B 总参数 / 41B 激活，上下文最长 1M；用文本、图像、音频、视频共 45T token 预训练；原生处理文本、图像、音频输入；思考强度可调（官方博客）。HF safetensors 合计约 9,524 亿。同时预览更小的 Inkling-Small（12B 激活）", "avail": "开放权重，无门槛（HF thinkingmachines/Inkling，gated=false；HF “Model release” 提交在 07-15 17:58 UTC）。也可在 Thinking Machines 自家的 Tinker 平台上微调，并有 Tinker 控制台里的 Inkling Playground。博客没有写托管 API 价格", "license": "Apache-2.0（HF 卡写明；OSI 认可的开源许可）", "facts": [ "官方明确写“Inkling 不是当前最强的模型，无论开源闭源”，卖点是效率、多模态和可微调：Terminal Bench 2.1 上用约三分之一的 token 追平 NVIDIA Nemotron 3 Ultra（厂商自述，博客里的曲线图）", "这是公司第一个自训权重公开的模型，是一个模型家族的第一款（官方博客）", "EP.94 页面把它与 Kimi K3 并列为“中美两端最新开源旗舰”，并称主打校准不确定性、不确定时倾向承认（页面转述博客）" ], "links": [ { "t": "Thinking Machines 官方博客（07-15）", "u": "https://thinkingmachines.ai/news/introducing-inkling/", "k": "official" }, { "t": "HF 模型页", "u": "https://huggingface.co/thinkingmachines/Inkling", "k": "hf" } ], "dev_url": "https://thinkingmachines.ai", "date": "2026-07-15", "category": "open-llm", "access": "open", "eps": [ 94 ], "ep_tags": {} }, { "id": "bonsai-27b", "name": "Bonsai 27B（1-bit 版 / Ternary 版）", "developer": "PrismML", "size": "基于 Qwen3.6-27B 的多模态模型，低比特压缩：1-bit 版 3.9 GB（约 1.125 位/权重），Ternary 版 5.9 GB（约 1.71 位/权重）；262K 上下文，视觉塔 4-bit。原始 FP16 约 54 GB（官方博客）", "avail": "开放权重，无门槛（HF prism-ml/Bonsai-27B-gguf、-mlx-1bit，Ternary-Bonsai-27B-*，以及 FP16 解包版）；需用 PrismML 的 MLX / llama.cpp 分支才能原生跑 1-bit 内核（模型卡）。官方称 1-bit 版 M5 Pro 笔记本上约 44 token/s、iPhone 17 Pro Max 上约 11 token/s。HF 仓库 07-04 就建了，07-14 才上传文件，对外发布日取官方博客的 07-14", "license": "Apache-2.0（OSI 认可的开源许可；基座 Qwen3.6-27B）", "facts": [ "官方自述：15 项基准（思考模式）里 Ternary 版保留 FP16 基座的约 95%、1-bit 版约 90%；数学类 1-bit 版 91.7、基座 95.3，编码类 81.9 对 88.7，agent 与工具调用 66.0 对 80.0（厂商自述）", "官方称这是第一个能在手机上跑的 27B 级模型（厂商自述）；EP.94 页面写作“可在手机端运行的 270 亿参数模型”（页面转述）" ], "links": [ { "t": "PrismML 官方发布稿（07-14）", "u": "https://prismml.com/news/bonsai-27b", "k": "official" }, { "t": "HF：Bonsai-27B-gguf", "u": "https://huggingface.co/prism-ml/Bonsai-27B-gguf", "k": "hf" } ], "dev_url": "https://prismml.com", "date": "2026-07-14", "category": "open-llm", "access": "open", "eps": [ 94 ], "ep_tags": {} }, { "id": "kimi-k3", "name": "Kimi K3", "developer": "月之暗面（Moonshot AI）", "size": "MoE：2.8T 总参数 / 104B 激活（模型卡），93 层，896 个专家激活 16 个；原生视觉，1M 上下文；基于 Kimi Delta Attention 和 Attention Residuals（官方博客）。官方称这是第一个开放权重的 3T 级模型", "avail": "两步发布。第一步 07-16/17：Kimi.com、Kimi Work、Kimi Code 和 API 先上线，发布时默认最高思考强度，博客写“权重将在 07-27 前放出”，当时是官方说要开放但权重未放；API 每百万 token 缓存未命中输入 3、缓存命中 0.30、输出 15 美元（Tom's Hardware）。第二步 07-27：HF moonshotai/Kimi-K3 公开完整权重（首次提交 13:31 UTC），无需申请。API 首发日有 07-16（美国时间）和 07-17（EP.94 页面、Tom's Hardware 报道）两种说法；按“权重晚于 API 以权重公开日为准”的规范，date 取权重日 07-27", "license": "Kimi K3 License（HF 标签 other）：可自由使用、修改、分发；但若运营“模型即服务”业务且本方与关联方连续 12 个月营收超 2,000 万美元，须另签商业协议；产品月活超 1 亿或月收入超 2,000 万美元，须在界面显著标出 “Kimi K3”；内部自用不受限。不是 OSI 开源许可", "facts": [ "官方自述：整体仍落后于 Claude Fable 5 和 GPT-5.6 Sol，但在评测集上稳定超过其他被测模型；称相比 K2 的整体缩放效率约提高 2.5 倍（厂商自述）", "Arena 的 Frontend Code 榜单上 K3 排第一，1,679 分，超过 Fable 5（独立，Tom's Hardware 转述 Arena 的帖子，本刊没有打开榜单）", "EP.98 页面的 License 专题：07-26 Moonshot 把许可证从 K2 的“魔改 MIT”换成独立的五条款文件（MaaS 年营收超 2,000 万美元须另签），文件里 Moonshot 自己写的是 “open weight”（页面转述，本刊读了 HF LICENSE 原文，条款一致）", "EP.98 页面称 K3 的 Terminal Bench 2.1 得 88.3；Bloomberg 报道其训练 / 推理有相当部分靠阿里云约 2 万张 Nvidia 芯片；Wired 报道曾自主突破沙箱联网（页面转述，本刊没有打开原文）" ], "links": [ { "t": "Kimi 技术博客", "u": "https://www.kimi.com/blog/kimi-k3", "k": "official" }, { "t": "HF 模型页", "u": "https://huggingface.co/moonshotai/Kimi-K3", "k": "hf" }, { "t": "许可全文（HF LICENSE）", "u": "https://huggingface.co/moonshotai/Kimi-K3/blob/main/LICENSE", "k": "hf" }, { "t": "Tom's Hardware（07-17）", "u": "https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/moonshot-releases-2-8-trillion-parameter-kimi-k3", "k": "media" } ], "dev_url": "https://www.moonshot.ai", "date": "2026-07-27", "category": "open-llm", "access": "open", "eps": [ 94, 95, 98 ], "ep_tags": { "94": "先行 · 07-16", "95": "先行 · 07-16", "98": "背景 · 07-27" } }, { "id": "xiaomi-robotics-u0", "name": "Xiaomi-Robotics-U0（含 FlashAR 加速版）", "developer": "小米机器人（Xiaomi Robotics）", "size": "38B 自回归世界基础模型（HF 卡，初始化自 EMU3.5），统一的离散视觉 token 空间，处理文本、图像和具身观测；HF safetensors 约 341 亿（U0）和约 375 亿（FlashAR）", "avail": "开放权重，无门槛（HF XiaomiRobotics/Xiaomi-Robotics-U0 与 -U0-FlashAR，gated=false；仓库 07-13 建并上传），附推理代码、Gradio 入口和 vLLM 补丁；9 月又加了 4B 版，不在本次范围", "license": "Apache-2.0（HF 卡写明；OSI 认可的开源许可）", "facts": [ "用途是合成机器人训练数据：把图像生成基础模型接到机器人视角的场景、迁移和视频生成上（HF 卡；EP.94 页面写“绕开真实机器人数据稀缺问题”）", "FlashAR 按反对角线分组解码视觉 token：官方称单张 H20 上 1024×1024 文生图 5.44 秒/张，比普通自回归解码快 82.86 倍（厂商自述，模型卡）" ], "links": [ { "t": "HF 模型页", "u": "https://huggingface.co/XiaomiRobotics/Xiaomi-Robotics-U0", "k": "hf" }, { "t": "论文（arXiv 2607.11643）", "u": "https://arxiv.org/abs/2607.11643", "k": "official" }, { "t": "HF Papers 页（EP.94 页面引用）", "u": "https://huggingface.co/papers/2607.11643", "k": "hf" } ], "dev_url": "https://robotics.xiaomi.com", "date": "2026-07-13", "category": "video-world", "access": "open", "eps": [ 94 ], "ep_tags": {} }, { "id": "nvidia-ising-decoder-colorcode", "name": "NVIDIA Ising Decoder ColorCode 1 Fast", "developer": "NVIDIA", "size": "约 2.9M 参数、17 层的 3D CNN 预解码器（官方博客），给量子纠错的色码解码器做预处理，可随代码距离扩展", "avail": "开放权重：博客 07-13 称权重在 Hugging Face，HF 仓库 nvidia/Ising-Decoder-ColorCode-1-Fast 创建于 07-15（博客日期早于仓库建立日，两者相差两天，本刊没有核到哪天对外可下），需点同意条款（gated=auto）；训练架构和 cookbook 在 GitHub，Apache-2.0", "license": "OpenMDW 1.1（权重）；训练代码 Apache-2.0", "facts": [ "官方自述：在距离 31、物理错误率 0.3% 下，与 Chromobius 解码器相比逻辑错误率好 347.7 倍、运行快 7.3 倍（厂商自述）", "属于 NVIDIA Ising 开放模型家族（权重、训练架构、数据、基准和配方都公开）；同家族的 SurfaceCode 解码器 4 月就有，本条只收 ColorCode（官方博客）" ], "links": [ { "t": "NVIDIA 技术博客（07-13）", "u": "https://developer.nvidia.com/blog/nvidia-ising-decoding-cuts-color-code-logical-error-rates-by-over-300x/", "k": "official" }, { "t": "HF 模型页", "u": "https://huggingface.co/nvidia/Ising-Decoder-ColorCode-1-Fast", "k": "hf" } ], "dev_url": "https://www.nvidia.com", "date": "2026-07-13", "category": "science", "access": "open", "eps": [ 94 ], "ep_tags": {} }, { "id": "tabfm-1-0", "name": "TabFM 1.0.0", "developer": "Google Research", "size": "表格数据的零样本基础模型（分类和回归）；参数量博客和模型卡未写；全部用数亿个合成表格（结构因果模型生成）预训练；交替的行列注意力加 ICL Transformer", "avail": "开放权重，无门槛（HF google/tabfm-1.0.0-pytorch 和 -jax，gated=false，06-29 建仓）；代码在 GitHub google-research/tabfm；同时上线 Google Cloud BigQuery。只许非商业、非生产使用。07-31 又出了 1.1.0，不在本次范围", "license": "TabFM Non-Commercial License v1.0（HF 标签 other）：权重和推理代码仅限非商业、非生产用途，不得分发；代码仓库另按 Apache-2.0；不是 OSI 开源许可", "facts": [ "把表格预测当成上下文学习：训练行和待预测行一起作为提示，一次前向就出预测，不用逐数据集训练和调参（Google Research 博客）", "官方称在 TabArena（38 个分类集、13 个回归集，700 到 15 万样本）上超过调好参数的 XGBoost 等监督方法（厂商自述）", "博客日期 06-30，早于 EP.94 窗口；EP.94 页面把它放在“基础模型”里作为 07 月中旬的信号（页面未写日期）" ], "links": [ { "t": "Google Research 博客（06-30）", "u": "https://research.google/blog/introducing-tabfm-a-zero-shot-foundation-model-for-tabular-data/", "k": "official" }, { "t": "HF：tabfm-1.0.0-pytorch", "u": "https://huggingface.co/google/tabfm-1.0.0-pytorch", "k": "hf" }, { "t": "GitHub：google-research/tabfm", "u": "https://github.com/google-research/tabfm", "k": "github" } ], "dev_url": "https://research.google", "date": "2026-06-30", "category": "science", "access": "open", "eps": [ 94 ], "ep_tags": { "94": "背景 · 06-30" } }, { "id": "laguna-s-2-1", "name": "Laguna S 2.1", "developer": "Poolside", "size": "118B 总参数 MoE，每 token 激活 8B，上下文最长 1M（思考与不思考两种模式）；HF safetensors 合计约 117.6B", "avail": "开放权重，不设门槛：HF 首日公开 BF16、FP8、INT4、NVFP4 权重，另有官方 GGUF、MLX 转换和 DFlash 草稿模型；预训练后、后训练前的 base 权重要发邮件申请。托管：OpenRouter 免费端点 256K 上下文；付费专用端点支持完整 1M 上下文，每百万 token 输入 0.10、输出 0.20、缓存读取 0.01 美元", "license": "OpenMDW-1.1（HF 标签 openmdw-1.1；条款本刊没有逐条核，不按 OSI 开源处理）", "facts": [ "从开始训练到发布不到九周；HF 仓库 07-13 就建好，“initial release”提交在 07-21 17:02 UTC（官方博客 / 模型卡提交记录）", "自报：Terminal-Bench 2.1 70.2、SWE-Bench Multilingual 78.5、SWE-Bench Pro（公开集）59.4、DeepSWE 40.4；称长程编码基准上追平大数倍的模型，并公开每次试验的完整轨迹（trajectories.poolside.ai）（厂商自述）", "Interconnects 在 08-03 的 Artifacts Hub 里判断它与 Inkling、Kimi K3 同在开放模型的帕累托前沿（据 EP.97 页面转述，本刊没有核原文）（独立）" ], "links": [ { "t": "官方博客", "u": "https://poolside.ai/blog/introducing-laguna-s-2-1", "k": "official" }, { "t": "HF 模型页", "u": "https://huggingface.co/poolside/Laguna-S-2.1", "k": "hf" } ], "date": "2026-07-21", "category": "open-llm", "access": "open", "eps": [ 95 ], "ep_tags": {} }, { "id": "gemini-3-6-flash", "name": "Gemini 3.6 Flash / 3.5 Flash-Lite / 3.5 Flash Cyber", "developer": "Google DeepMind", "size": "三个模型，参数量都未披露；3.5 Flash-Lite 是 3.5 系列里最快的一档（Artificial Analysis 口径约 350 输出 token/秒）；3.5 Flash Cyber 是在 3.5 Flash 上微调的网络安全版本", "avail": "仅 API / 订阅。3.6 Flash 与 3.5 Flash-Lite 07-21 起在 Gemini API（AI Studio、Android Studio）、Gemini Enterprise Agent Platform 和 Gemini app 可用，3.6 Flash 也进了 Antigravity，3.5 Flash-Lite 在 Google 搜索里陆续上线。价格：3.6 Flash 每百万 token 输入 1.50、输出 7.50 美元；3.5 Flash-Lite 输入 0.30、输出 2.50 美元。3.5 Flash Cyber 不公开，只给政府和受信任合作方，通过 CodeMender 做限量试点", "license": "—", "facts": [ "3.6 Flash：Google 称在 Artificial Analysis 指数上输出 token 比 3.5 Flash 少 17%；DeepSWE 49% 对 37%，OSWorld-Verified 83.0% 对 78.4%，MLE Bench 63.9% 对 49.7%（厂商自述）", "3.5 Flash-Lite：Terminal-Bench 2.1 为 54%（3.1 Flash-Lite 为 31%），SWE-Bench Pro 54.2%（厂商自述）", "3.5 Flash Cyber：Google 称在 V8 引擎里找到 55 个独立确认的问题（3.5 Flash 47 个，Opus 4.6 36 个），CyberGym 上与更大的模型“有竞争力”，要多次调用（厂商自述，The Verge 转述）", "TechCrunch 指出这次仍没有 Gemini 3.5 Pro（Google 5 月说“下月推出”，至今没发）（媒体）" ], "links": [ { "t": "Google 官方博客", "u": "https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/gemini-3-6-flash-3-5-flash-lite-3-5-flash-cyber/", "k": "official" }, { "t": "DeepMind：Gemini 3.5 Flash Cyber", "u": "https://deepmind.google/blog/introducing-gemini-3-5-flash-cyber/", "k": "official" }, { "t": "TechCrunch", "u": "https://techcrunch.com/2026/07/21/google-releases-three-new-gemini-models-but-no-3-5-pro/", "k": "media" }, { "t": "The Verge（Flash Cyber）", "u": "https://www.theverge.com/tech/968572/google-gemini-flash-cyber-ai-security-model", "k": "media" } ], "date": "2026-07-21", "category": "closed-llm", "access": "closed", "eps": [ 95 ], "ep_tags": {} }, { "id": "qwen3-8-max-preview", "name": "Qwen3.8-Max-Preview", "developer": "阿里巴巴 Qwen 团队", "size": "约 2.4T 参数（官方帖口径；激活参数当时未披露，08-03 正式版披露为 95B 激活）", "avail": "仅限试用，权重未放：07-19 起在阿里 Token Plan、Qoder、QoderWork 上可选，Qwen PC 与网页客户端也能选。官方帖说 Qwen3.8 会开放权重，当时没给日期；后来 08-03 宣布“下周放”，HF 权重 08-09（UTC）前后出现，见 EP.97 的 Qwen3.8-Max 一行", "license": "—", "facts": [ "官方称“最强的模型之一，仅次于 Fable 5”，没有给基准表（厂商自述）", "官方帖北京时间 07-19 16:29 发出；aidisruption 的报道是 07-21（据其标题和导语），比官方帖晚两天，EP.95 页面引的是这篇二手稿（媒体）", "预览版与正式版是同一个 2.4T 模型的两个阶段，正式版 08-03 发布（官方博客）" ], "links": [ { "t": "官方 X 帖", "u": "https://x.com/Alibaba_Qwen/status/2078759124914098291", "k": "official" }, { "t": "AI Disruption 报道", "u": "https://aidisruption.ai/p/qwen38-max-preview-released", "k": "media" } ], "date": "2026-07-19", "category": "closed-llm", "access": "closed", "eps": [ 95 ], "ep_tags": {} }, { "id": "fugu-cyber", "name": "Fugu-Cyber", "developer": "Sakana AI", "size": "不是单个模型：Sakana 称是“像单个模型一样使用的多智能体系统”，一个端点后面动态调度一组专用 agent；底层模型和参数量未披露", "avail": "仅 API，需申请：新增 API 端点（sakana.ai/fugu），走 Token Plan；用户要提交用途和可核实的联系方式，Sakana 人工审核通过后才开通；使用政策禁止攻击性滥用。没有开放权重", "license": "—", "facts": [ "Sakana 称 CyberGym 成功率 86.9%、CTI-REALM 72.1%，与 GPT-5.5-Cyber、Mythos-Preview 这类网络安全专用前沿模型相当（厂商自述）", "博客说这是对 Fugu 编排模型的更新，强调光有 API 不够，还要配验证流程和人工复核（厂商自述）", "本刊没有核到独立复测" ], "links": [ { "t": "官方博客", "u": "https://sakana.ai/fugu-cyber-release/", "k": "official" }, { "t": "官方 X 帖", "u": "https://x.com/SakanaAILabs/status/2079367107272405069", "k": "social" } ], "dev_url": "https://xiaopingfeng.com/live/neolab/sakana-ai", "date": "2026-07-21", "category": "closed-llm", "access": "closed", "eps": [ 95, 96 ], "ep_tags": { "96": "背景 · 07-21" } }, { "id": "rynnbrain-1-1", "name": "RynnBrain 1.1（2B / 9B / 122B-A10B）", "developer": "阿里巴巴达摩院（Alibaba DAMO Academy）", "size": "三个规格：2B、9B、122B-A10B（122B 总参数 10B 激活，基于 Qwen3.5-122B-A10B）；具身基础模型，做具身感知、空间推理、定位和规划，新增接触点预测，2B 和 9B 支持原生 3D 定位", "avail": "开放权重，不设门槛：HF（Alibaba-DAMO-Academy/RynnBrain1.1-2B、-9B、-122B-A10B）和 ModelScope。模型卡写 07-16 放出 checkpoint；HF 仓库 07-13 就建好（先建后发）", "license": "Apache-2.0（三个仓库的 HF 标签一致）", "facts": [ "论文称还做了 RynnBrain-VLA（跨机器人本体的统一动作空间），部署在宇树 G1、Astribot-S1、Tianji-Wuji 上（论文自述）", "EP.95 页面只收了技术报告（arXiv 2607.17977，HF 论文页日期 07-20），没写权重；模型卡显示 checkpoint 07-16 已放出（模型卡）" ], "links": [ { "t": "HF 模型页（122B-A10B）", "u": "https://huggingface.co/Alibaba-DAMO-Academy/RynnBrain1.1-122B-A10B", "k": "hf" }, { "t": "HF 论文页", "u": "https://huggingface.co/papers/2607.17977", "k": "hf" } ], "date": "2026-07-16", "category": "video-world", "access": "open", "eps": [ 95 ], "ep_tags": { "95": "背景 · 07-16" } }, { "id": "miril-drone-2b-1", "name": "Miril-Drone-2B-1", "developer": "Miril.ai", "size": "2B 档航拍视觉语言模型，基于 Gemma 4 E2B-it 微调（HF safetensors 合计约 5.1B，含词表和视觉部分）；输入无人机视角图像和指令，输出结构化 JSON（场景描述、视觉问答、粗略操作坐标）", "avail": "开放权重，不设门槛：HF MirilAI/Miril-Drone-2B-1，Transformers 加载", "license": "Apache-2.0（模型卡与 HF 标签一致；基座 Gemma 4 的条款对衍生模型有无附加约束，本刊没有核）", "facts": [ "模型卡自己说明这主要是个演示：用 WALDO 数据集的子样本训练，“还不是安全系统”，远处的小目标（比如人）大多数时候会漏掉（模型卡）", "HF 提交记录里 V1 首发在 07-07，07-21 有更新；EP.96 页面因为日期早于窗口，按用户要求例外收录（模型卡）" ], "links": [ { "t": "HF 模型页", "u": "https://huggingface.co/MirilAI/Miril-Drone-2B-1", "k": "hf" } ], "date": "2026-07-07", "category": "open-llm", "access": "open", "eps": [ 96 ], "ep_tags": { "96": "背景 · 07-07" } }, { "id": "mai-cyber-1-flash", "name": "MAI-Cyber-1-Flash", "developer": "Microsoft（Microsoft AI）", "size": "参数量未披露；微软的第一个网络安全专用模型，Flash 档，用来驱动漏洞发现与修复的 MDASH（多模型 agent 团队）", "avail": "没有单独的 API 或下载，只在微软自己的 MDASH 和 Project Perception 里用；Suleyman 现场说“立即投入生产”。Project Perception 的公开预览日期两个来源不一致：微软官方博客写 08-03，TechCrunch 写 11-03，本刊没有第三个来源可核", "license": "—", "facts": [ "微软称 MDASH 配合 MAI-Cyber-1-Flash 在 CyberGym 上得 96%（any-crash 口径），优于排行榜上的 Mythos，成本比现有 MDASH 配置少近一半（厂商自述）", "Suleyman 现场说的配置是 MAI-Cyber-1-Flash 搭配 GPT 5.4 放进 MDASH，胜过 Gemini、GPT 5.5 Cyber、GPT 5.6 Sol 和 Mythos 5（TechCrunch 转述厂商说法）", "“any-crash”口径与 CyberGym 常见口径不一定可比；本刊没有核到独立复测" ], "links": [ { "t": "微软官方博客", "u": "https://blogs.microsoft.com/blog/2026/07/27/rethinking-security-for-the-age-of-ai/", "k": "official" }, { "t": "TechCrunch", "u": "https://techcrunch.com/2026/07/27/microsoft-launches-its-first-cyber-model-and-a-new-agentic-cybersecurity-system/", "k": "media" } ], "date": "2026-07-27", "category": "closed-llm", "access": "closed", "eps": [ 96 ], "ep_tags": {} }, { "id": "claude-opus-5", "name": "Claude Opus 5", "developer": "Anthropic", "size": "参数量和上下文窗口公告里未披露；有 effort（思考力度）档位，Fast 模式约为默认速度的 2.5 倍", "avail": "仅 API / 订阅：07-24 起所有平台可用，API 模型名 claude-opus-5；每百万 token 输入 5、输出 25 美元（与 Opus 4.8 相同），Fast 模式按基础价两倍；是 Claude Max 的新默认模型、Pro 里最强的一档。同日 beta 两项更新：对话中途换工具不破坏提示缓存；API 自动回退（被安全分类器拦下的请求自动转给别的模型）", "license": "—", "facts": [ "Anthropic 称它接近 Claude Fable 5 的前沿智能，价格只有一半；在 Frontier-Bench v0.1、GDPval-AA 上是新的最优，ARC-AGI 3 得分是第二名的三倍（厂商自述）", "官方承认网络安全上落后 Mythos 5：OSS-Fuzz 找漏洞接近 Mythos 5，写利用则差得多；防护措施与 Opus 4.8 类似，只对一小部分网络任务加严（厂商自述）", "Ars Technica：基准上是渐进提升而非飞跃，主要卖点是用大约 Fable 一半的价格拿到接近的能力（独立媒体评价）", "EP.96 页面称它随后登顶 Artificial Analysis 与 ARC-AGI 双榜单，上线约 48 小时内出过一次故障通告（页面转述，本刊没有核榜单原页）" ], "links": [ { "t": "Anthropic 官方公告", "u": "https://www.anthropic.com/news/claude-opus-5", "k": "official" }, { "t": "Ars Technica", "u": "https://arstechnica.com/ai/2026/07/anthropics-opus-5-is-about-token-efficiency-not-a-capability-leap/", "k": "media" } ], "date": "2026-07-24", "category": "closed-llm", "access": "closed", "eps": [ 96 ], "ep_tags": { "96": "边界日 · 07-24" } }, { "id": "fugu-ultra-1-1", "name": "Fugu-Ultra v1.1", "developer": "Sakana AI", "size": "编排系统，不是单个模型：一个端点后面调度一组前沿模型；底层模型和参数量未披露", "avail": "仅 API：sakana.ai/fugu；价格与 v1.0 相同（具体数字本刊没有核到）；同日新增兼容 Claude Code 的接口（console.sakana.ai/get-started）；Fugu 系列已被 OpenRouter、Vercel 等平台接入。没有开放权重", "license": "—", "facts": [ "Sakana 称相对 v1.0 最多提升 7.9 分，ProgramBench 和 Terminal Bench 2.1 上最明显；称不把 Fable 放进 agent 池，也能在复杂编码和推理任务上胜过 Fable 5（厂商自述）", "本刊没有核到独立复测" ], "links": [ { "t": "官方博客", "u": "https://sakana.ai/fugu-1-1-claude-code-interface/", "k": "official" } ], "dev_url": "https://xiaopingfeng.com/live/neolab/sakana-ai", "date": "2026-07-24", "category": "closed-llm", "access": "closed", "eps": [ 96 ], "ep_tags": { "96": "边界日 · 07-24" } }, { "id": "inflect-micro-v2", "name": "Inflect-Micro-v2", "developer": "owensong（HF 个人账号）", "size": "9,356,513 个可部署参数（FP32 约 37.53 MB），24 kHz 单声道；英文、单一固定男声的文本转语音", "avail": "开放权重，不设门槛：HF owensong/Inflect-Micro-v2，CPU 或 CUDA 都能跑；同系列还有 Inflect-Nano-v2（3.96M 参数）；附实验性的微调工具包（GitHub owenawsong/Inflect）", "license": "Apache-2.0", "facts": [ "模型卡称在 HF 的 CPU Upgrade 实例（8 vCPU）上稳态 RTF 0.1593，约 6.28 倍实时（模型卡，作者自测）", "只有一个固定英文声音，不是零样本克隆；训练语料的构造流程不公开（模型卡）", "发布日有三种说法：EP.96 页面写 07-26；HF 提交记录里 v2 预发布卡是 07-18；GitHub 的 v2 发布整理在 07-23、07-24。这里取页面日期 07-26，没有核到作者的发布帖（HF 与 GitHub 提交记录）" ], "links": [ { "t": "HF 模型页", "u": "https://huggingface.co/owensong/Inflect-Micro-v2", "k": "hf" }, { "t": "GitHub", "u": "https://github.com/owenawsong/Inflect", "k": "github" } ], "date": "2026-07-26", "category": "speech", "access": "open", "eps": [ 96 ], "ep_tags": {} }, { "id": "ontology-1", "name": "Ontology 1", "developer": "Onton", "size": "神经符号（neurosymbolic）搜索模型；参数量未披露；官方称它构建的是显式、可检查的“世界模型”，而不是把知识压进权重", "avail": "只见于 Onton 自家的搜索产品（官方文章里的演示），没有公开 API 或权重；对外开放计划本刊没有核到", "license": "—", "facts": [ "Onton 自测：90 条复杂意图查询、三位独立评审打分，Onton 直接胜出 52 条，Google Shopping 19 条、Amazon 16 条；平均 P@10 为 0.630，对 0.543 和 0.469（厂商自述）", "对比时 Onton 只索引了对手目录的约 1%；评测方法、代码和数据在另一篇基准文章里，本刊没有打开（厂商自述）", "官方称它能通过“持续自驱学习”改进自己，并能指出自己知识里的空缺（厂商自述）" ], "links": [ { "t": "Onton 官方研究文章", "u": "https://onton.com/research/ontology-1", "k": "official" } ], "date": "2026-07-29", "category": "retrieval", "access": "closed", "eps": [ 96 ], "ep_tags": {} }, { "id": "gemini-robotics-2", "name": "Gemini Robotics 2 / Robotics ER 2 / Robotics On-Device 2", "developer": "Google DeepMind", "size": "三个模型，参数量都未披露：Gemini Robotics 2 是视觉-语言-动作模型（VLA），能控制整台人形机器人，从脚到指尖；Robotics ER 2 是具身推理的视觉语言模型，能规划持续数分钟的多步任务，支持多机器人协作；On-Device 2 是能在机器人本地运行的 VLA，几小时数据就能适配新机型", "avail": "ER 2 在 Google AI Studio 可用，并在 Gemini Enterprise Agent Platform 私有预览；VLA 和 On-Device 模型只给早期合作伙伴。没有开放权重", "license": "—", "facts": [ "Google 称这是首次让一个模型控制整台人形机器人的全身动作，此前的模型只控制上半身做桌面任务（厂商自述）", "同一个检查点控制了三种不同机型（Apptronik Apollo 2 配两种手、Franka Duo 配 Robotiq 夹爪）；官方图表显示全身和夹爪的灵巧任务成功率中到高，多指灵巧操作仍然困难（厂商自述）" ], "links": [ { "t": "DeepMind 官方博客", "u": "https://deepmind.google/blog/gemini-robotics-2-brings-whole-body-intelligence-to-robots/", "k": "official" } ], "date": "2026-07-30", "category": "video-world", "access": "closed", "eps": [ 96 ], "ep_tags": {} }, { "id": "qwen3-8-max", "name": "Qwen3.8-Max（开放权重版 Qwen3.8-2.4T-A95B）", "developer": "阿里巴巴（Qwen）", "size": "MoE：2.4T 总参数 / 95B 激活，基于 Qwen3.5 架构（模型卡）；开放权重版仅文本、原生上下文 262,144 token，API 版 Qwen3.8-Max 带视觉输入、非思考模式、默认 1M 上下文和内置工具（模型卡 / 第三方稿）", "avail": "三步。07-19 预览（MarkTechPost 07-19 报道，本刊没有打开）；08-03 API 正式可用（QwenCloud、阿里云 Model Studio，第三方稿称每百万 token 输入 2、输出 6 美元）；08-12 前后 HF Qwen/Qwen3.8-2.4T-A95B 公开权重（LICENSE 与 README 在 08-12 提交，gated=false，无需申请）。EP.98 页面把 08-03 当作许可证改动日，权重其实晚到 08-12", "license": "Qwen3.8-Max License（HF 标签 other），不再是 Apache-2.0：月活超 1 亿或月营收超 2,000 万美元的商用产品须在界面显著标出模型名；“模型即服务”或“AI 工作助手”业务连续 12 个月营收超 5,000 万美元须另取授权；内部使用豁免。不是 OSI 开源许可。EP.98 转述的“营收分成最高 30%”传闻，在许可全文里没有对应条款（本刊读了 HF LICENSE）", "facts": [ "模型卡称这是 Qwen 第一次把 Max 档模型开放权重，在编码、专业工作、研究和长程 agent 任务上提升（厂商自述）", "NVIDIA 08-12 的部署博客证实阿里已放出权重（第三方稿 explainx.ai 转述，本刊没有打开 NVIDIA 原文）；第三方稿称同时承诺的 Qwen3.8-27B 当时还没放，约 08-14/15 才出，不属于 EP.98 页面内容（第三方稿转述）", "EP.98 页面称消息传出当天阿里港股涨了 7%（页面转述，本刊没有核到）" ], "links": [ { "t": "HF 模型页", "u": "https://huggingface.co/Qwen/Qwen3.8-2.4T-A95B", "k": "hf" }, { "t": "许可全文（HF LICENSE）", "u": "https://huggingface.co/Qwen/Qwen3.8-2.4T-A95B/blob/main/LICENSE", "k": "hf" }, { "t": "explainx.ai：权重上线（08-12）", "u": "https://explainx.ai/blog/qwen3-8-max-open-weights-live-hugging-face-august-2026", "k": "media" }, { "t": "DataNorth：08-03 API 上线", "u": "https://datanorth.ai/news/alibaba-releases-qwen3-8-max", "k": "media" } ], "dev_url": "https://qwen.ai", "date": "2026-08-12", "category": "open-llm", "access": "open", "eps": [ 97 ], "ep_tags": { "97": "先行 · 08-03" } }, { "id": "shieldstral", "name": "Shieldstral 1.0 3B", "developer": "Mistral AI", "size": "3B 参数（HF safetensors 合计约 3.85B），基于 Ministral 3 3B Base；多模态（文本加图像）安全分类器：把审核当成是非问答，推理时用自然语言写策略，返回校准过的安全分数", "avail": "开放权重，不设门槛：HF mistralai/Shieldstral-1.0-3B，单张 16GB NVIDIA GPU 可跑；附技术报告", "license": "Apache-2.0", "facts": [ "Mistral 称在文本安全上追平最大 7 倍参数的模型，在多模态审核上达到新的最优（厂商自述）", "训练方式是用 LoRA 训出几个检查点后，用 SLERP 与指令基座合并；全程在 Mistral 的 Forge 平台上完成（厂商自述）", "Mistral 以 Open Secure AI Alliance（Nvidia、微软等发起）创始成员的身份发布（厂商自述）", "官方文章日期 08-04；HF 仓库 07-16 就建好，08-04 才把历史压缩并公开（模型卡提交记录）" ], "links": [ { "t": "Mistral 官方文章", "u": "https://mistral.ai/news/shieldstral", "k": "official" }, { "t": "HF 模型页", "u": "https://huggingface.co/mistralai/Shieldstral-1.0-3B", "k": "hf" } ], "date": "2026-08-04", "category": "open-llm", "access": "open", "eps": [ 97 ], "ep_tags": {} }, { "id": "deepseek-v4-flash-0731", "name": "DeepSeek-V4-Flash-0731", "developer": "DeepSeek", "size": "284B 总参数 / 13B 激活的 MoE，1M 上下文（V4-Flash 预览版同一结构，官方称架构和规模不变，只重做了后训练）；HF safetensors 合计约 304B，因为附带投机解码模块 DSpark", "avail": "07-31 起 API 公测，模型名仍是 deepseek-v4-flash，同端点同 Key，静默升级；权重同日放上 HF（deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731），可直接下载，不设门槛；原生支持 Responses API，专门适配 Codex。API 价格本刊没有核到", "license": "MIT", "facts": [ "DeepSeek 自报：Terminal Bench 2.1 82.7（预览版 61.8）、DeepSWE 54.4（预览版 7.3）、Cybergym 76.7、Toolathlon-Verified 70.3；九项 agent 与编码基准全部高于自家 V4-Pro 预览版。基准用的是 DeepSeek Harness 的 minimal 模式，该 harness 尚未发布（厂商自述）", "同一张模型卡的对比表里，Opus-4.8 仍更高：Terminal Bench 2.1 85.0、DeepSWE 58.0；DSBench-FullStack 与 DSBench-Hard 是 DeepSeek 内部测试集（模型卡）", "EP.97 页面引 Reuters 称它比 Claude Fable 5 便宜 100 倍以上，社区在单张 AMD MI300X 上不量化部署，168.6 token/秒（页面转述，本刊没有核原文）（独立，转述）" ], "links": [ { "t": "DeepSeek API 更新记录", "u": "https://api-docs.deepseek.com/updates/", "k": "official" }, { "t": "HF 模型页", "u": "https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731", "k": "hf" } ], "date": "2026-07-31", "category": "open-llm", "access": "open", "eps": [ 97, 98 ], "ep_tags": { "97": "边界日 · 07-31", "98": "背景 · 07-31" } }, { "id": "inkling-small", "name": "Inkling-Small", "developer": "Thinking Machines Lab", "size": "276B 总参数 MoE，12B 激活（官方博客与模型卡口径；HF safetensors 合计约 266B，两个数都写出）；输入文本、图像、音频，输出文本；上下文最长 1M，推理力度可调", "avail": "开放权重，不设门槛：HF thinkingmachines/Inkling-Small（BF16）和 Inkling-Small-NVFP4；Tinker 上可微调，Tinker Playground 可试，第三方推理提供商也有。官方在成本比较里用的 Tinker 输出价是每百万 token 1.20 美元", "license": "Apache-2.0", "facts": [ "官方称在 Terminal-Bench 2.1、HLE（纯文本无工具）、IFBench 上与 Inkling 表现相当，参数量只有 Inkling（975B 总 / 41B 激活）的约四分之一（厂商自述）", "Inkling-Small 在大模型之后才开始训练，先训过一个预览检查点，用 Inkling 做教师做在线蒸馏（厂商自述）", "EP.97 页面称它在 Artificial Analysis 智能指数上只比 975B 旗舰低 1 分（页面转述，本刊没有核榜单原页）（独立，转述）" ], "links": [ { "t": "官方新闻页", "u": "https://thinkingmachines.ai/news/inkling-small/", "k": "official" }, { "t": "HF 模型页", "u": "https://huggingface.co/thinkingmachines/Inkling-Small", "k": "hf" }, { "t": "VentureBeat", "u": "https://venturebeat.com/technology/thinking-machines-debuts-inkling-small-open-source-ai-model-nearing-performance-of-predecessor-at-about-1-4-size", "k": "media" } ], "date": "2026-07-30", "category": "open-llm", "access": "open", "eps": [ 97 ], "ep_tags": { "97": "背景 · 07-30" } }, { "id": "muse-spark-1-2", "name": "Muse Spark 1.2（随 Muse Code 发布）", "developer": "Meta（Meta Superintelligence Labs）", "size": "参数量未披露；是 Muse Spark 1.1 的编码向更新", "avail": "闭源，没有权重。08-05 起可在 Muse Code（终端编码 agent，beta）和 Meta Model API 里用，“全球范围扩大开放”；价格官方稿没写。EP.98 页面称 Zuckerberg 预告 Muse Spark 1.2 会在“未来几周”放权重（页面转述，本刊没有核到；后来放出的是 Muse Spark Open，见台账）", "license": "—（闭源）", "facts": [ "官方称大幅加大了编码任务的训练算力、扩展训练环境多样性，同时保持通用 agent 能力；与 Muse Code 联合训练（官方发布稿）", "EP.98 页面引的“奥赛金牌级、零工具”成绩及 Chollet 与 Lucas Beyer 关于“算模型还是编排的功劳”的争论，来自另外的 Meta 稿和 X 帖，本刊没有逐条核（页面转述）" ], "links": [ { "t": "Meta AI Research：Introducing Muse Code and Muse Spark 1.2", "u": "https://research.meta.ai/blog/introducing-muse-code-and-muse-spark-1-2", "k": "official" } ], "dev_url": "https://ai.meta.com", "date": "2026-08-05", "category": "closed-llm", "access": "closed", "eps": [ 97, 98 ], "ep_tags": { "98": "背景 · 08-05" } }, { "id": "sakana-namazu", "name": "Sakana Namazu", "developer": "Sakana AI", "size": "未披露；在 Moonshot 的开放模型 Kimi K2.6 上用 Sakana 自有数据微调，适配日语和日本业务场景，并调低了对某些话题的回避与输出偏向；内置 Web 搜索和代码执行工具，支持图像输入", "avail": "仅 API：08-03 起可在 Sakana API Console 使用，OpenAI 兼容接口（改 base_url 即可）；每百万 token 输入 0.95、输出 4.00、缓存输入 0.15 美元；Web 搜索每千次 7 美元，代码执行每小时 0.12 美元。没有开放权重", "license": "—（基座 Kimi K2.6 的许可本刊没有核）", "facts": [ "Sakana 称在 JFBench、日英翻译、FairPoliticsQA 上全部超过基座 Kimi K2.6，其中 FairPoliticsQA 从 34.10% 升到 56.30%；翻译和 FairPoliticsQA 是 Sakana 自建的基准（厂商自述）", "推理类基准（AIME26、MMLU-Pro、LiveCodeBench v6）上基本保持基座水平（厂商自述）" ], "links": [ { "t": "官方发布文章", "u": "https://sakana.ai/namazu-api/", "k": "official" }, { "t": "官方产品页（价格）", "u": "https://sakana.ai/namazu", "k": "official" } ], "dev_url": "https://xiaopingfeng.com/live/neolab/sakana-ai", "date": "2026-08-03", "category": "closed-llm", "access": "closed", "eps": [ 97 ], "ep_tags": {} }, { "id": "minimax-h3", "name": "MiniMax H3", "developer": "MiniMax", "size": "全模态生成系统，由三部分组成：H3-Context-IR（理解并改写多模态输入）、H3-Base（默认短边 768 像素出片）、H3-Regenerate-2K（升到 2K）；核心 H3-Omni-Transformer 是 33B 稠密 Transformer（约 13B 在 AdaLN 分支，只推理时可不加载），文本编码器用 Qwen3-VL-32B 的完整预训练权重；输出 4–15 秒、24 FPS、32 kHz 立体声，11 种对白语言（模型卡）", "avail": "分两步：07-31 起 API 和 Hailuo 应用上线；开放权重 08-03 放上 HF（MiniMaxAI/MiniMax-H3，两个检查点 H3-Base-FL2VA 与 H3-Base-Ref2VA，2K 完整工作流要配合官方 API），可下载。许可限制多：欧盟、英国、韩国、美国被列为“排除地区”，不适用该许可（需联系 MiniMax 另谈）；商业产品年收入超 2,000 万美元要另行书面授权，界面要显著标注“MiniMax H3”；禁止军事用途。API 价格 EP.97 页面引 SCMP 写每秒 0.13 美元，本刊没有打开 SCMP 原文", "license": "MiniMax H3 Community License Agreement（自定义，HF 标签 other，许可日期 08-02，不是 OSI 开源）", "facts": [ "MiniMax 称 2K 下每秒价格不到主流模型的三分之一，768p 下不到主流模型 720p 的一半（厂商自述）", "官方博客 07-31 写“计划在未来几天开放权重，视适用法律法规而定”；HF 仓库初始化提交在 08-03 16:05 UTC，即权重在窗口内放出（官方博客 / 模型卡提交记录）", "EP.97 页面引 SCMP 称它在 Artificial Analysis 视频编辑榜第 1（页面转述，本刊没有核榜单原页）（独立，转述）", "The Verge：MiniMax 和字节在周五（07-31）各发了一个视频生成模型（独立媒体）" ], "links": [ { "t": "官方博客", "u": "https://www.minimax.io/blog/minimax-h3", "k": "official" }, { "t": "HF 模型页", "u": "https://huggingface.co/MiniMaxAI/MiniMax-H3", "k": "hf" }, { "t": "许可全文", "u": "https://huggingface.co/MiniMaxAI/MiniMax-H3/blob/main/LICENSE", "k": "hf" }, { "t": "ComfyUI：Day-0 支持", "u": "https://blog.comfy.org/p/minimax-h3-day-0-support-in-comfyui", "k": "media" }, { "t": "SCMP", "u": "https://www.scmp.com/tech/article/3362540/video-ai-minimax-challenges-bytedance-low-price-open-weights-new-h3-model", "k": "media" } ], "date": "2026-08-03", "category": "video-world", "access": "open", "eps": [ 97 ], "ep_tags": {} }, { "id": "seedance-2-5", "name": "Seedance 2.5", "developer": "字节跳动 Seed 团队", "size": "视频创作模型，沿用 Seedance 2.0 的音视频联合生成架构；一次最长生成 30 秒（2.0 为 15 秒），可多轮续写；参考输入最多 30 张图、10 段视频、10 段音频；参数量未披露", "avail": "仅产品 / API：07-31 起在即梦 AI、豆包 Pro 等平台上线；API 官方说“即将”通过 BytePlus ModelArk 提供；价格本刊没有核到；没有开放权重", "license": "—", "facts": [ "官方称新增时间戳级的音视频精确编辑，以及绿幕、镜头视角、基于参考的编辑；强调一镜到底式的长叙事（厂商自述）", "The Verge：字节和 MiniMax 在周五（07-31）各发了一个视频生成模型（独立媒体）；本刊没有核到独立评测" ], "links": [ { "t": "Seed 官方博客", "u": "https://seed.bytedance.com/en/blog/one-take-creation-flexible-referencing-introducing-seedance-2-5", "k": "official" }, { "t": "The Verge（Qwen3.8-Max 报道，提到同日视频模型）", "u": "https://www.theverge.com/ai-artificial-intelligence/974342/alibaba-qwen-max-open-weight-ai", "k": "media" } ], "date": "2026-07-31", "category": "video-world", "access": "closed", "eps": [ 97 ], "ep_tags": { "97": "边界日 · 07-31" } }, { "id": "deepseek-v4-pro-0813", "name": "DeepSeek-V4-Pro-0813（V4 Pro 正式版）", "developer": "DeepSeek", "size": "沿用 V4-Pro（预览版）的模型结构，外挂 DSpark 投机解码模块（模型卡）；规模模型卡没重写，HF safetensors 合计约 1.65 万亿（含 INT8 打包张量），Simon Willison 记 1.7T、893 GB；DeepSeek-V4 论文标题写“百万 token 上下文”，推荐最长输出 384K token", "avail": "两步。第一步 08-12：API 端点悄悄切换到新版，没有发布公告页（Simon Willison 08-12 帖；EP.98 页面写 08-12）。第二步 08-13：官方 API 更新日志宣布 V4-Pro 正式版已在 App、网页和 API 上线，同日 HF deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro-0813 公开权重（gated=false，MIT）。API 模型名仍是 deepseek-v4-pro，原生支持 Responses API；08-16 16:00 UTC 起改为峰谷定价，闲时半价", "license": "MIT（OSI 认可的开源许可）", "facts": [ "官方更新日志自报：HLE 无工具 / 有工具 42.7 / 60.0，Terminal Bench 2.1 87.9，NL2Repo 61.5，CyberGym 83.3，DeepSWE 62.7；代码 agent 类用 DeepSeek Harness 最小模式、max 推理强度跑（厂商自述，本刊没有重跑）", "EP.98 页面引用的独立审计提醒：agent 类分数对跑分用的 harness 极度敏感，官方成绩应按“厂商自报”看（dsv4pro.novcog.us.com、explainx.ai，页面转述，本刊没有打开原文）", "同日开源的 DeepSeek Harness v0.1 是框架不是模型，不单列；价格调整的实际幅度见 EP.100（V4-Pro 高峰缓存命中输入价涨约 11 倍，页面转述智东西编译的 The Information）" ], "links": [ { "t": "DeepSeek API 更新日志（08-13）", "u": "https://api-docs.deepseek.com/updates/", "k": "official" }, { "t": "HF 模型页", "u": "https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro-0813", "k": "hf" }, { "t": "Simon Willison（08-12）", "u": "https://simonwillison.net/2026/Aug/12/deepseek-v4-pro-0813/", "k": "media" } ], "dev_url": "https://www.deepseek.com", "date": "2026-08-13", "category": "open-llm", "access": "open", "eps": [ 98 ], "ep_tags": {} }, { "id": "muse-glimmer", "name": "Muse Glimmer（30B）", "developer": "Meta（Meta Superintelligence Labs）", "size": "30B 参数因果语言模型加专门的感知编码器，图文输入、文本输出；用 Muse Spark 的输出做 logit 蒸馏预训练（官方博客、模型卡）。量化到约 4 bit 后语言模型小于 20 GB，可在 24 或 32 GB 内存里连同视觉编码器和投机解码草稿模型一起跑", "avail": "开放权重，无门槛（HF meta-models/Muse-Glimmer-30B，gated=false；仓库 08-09 建、08-10 发布博客），另有 GGUF、ExecuTorch 版；llama.cpp、MLX、ExecuTorch 的优化集成“未来几天”上线（官方博客）", "license": "Apache-2.0（OSI 认可的开源许可，不设月活门槛；EP.98 页面对比 Llama 的 7 亿月活门槛）", "facts": [ "官方称为常开的本地 agent 工作流优化：本地 agent、函数调用、本地编码、LLM-as-a-judge；对比 Gemma4-31B 和 Qwen3.6-27B，同尺寸里表现强（厂商自述，具体分数在 Meta 的报告里，本刊没有逐项核）", "训练分三段：logit 蒸馏预训练、长上下文和 agent 数据的中训练、监督微调加在线蒸馏与强化学习的后训练；支持可调推理强度，覆盖 100 多种语言（官方博客）", "EP.98 页面把这次 Apache-2.0 放进“四家公司四种许可”的专题，称 Zuckerberg 预告旗舰 Muse Spark 1.2 “未来几周”开放权重（页面转述，本刊没有核到该预告原话）" ], "links": [ { "t": "Meta AI Research 官方博客", "u": "https://research.meta.ai/blog/introducing-muse-glimmer-open-agentic-model", "k": "official" }, { "t": "HF 模型页", "u": "https://huggingface.co/meta-models/Muse-Glimmer-30B", "k": "hf" } ], "dev_url": "https://ai.meta.com", "date": "2026-08-10", "category": "open-llm", "access": "open", "eps": [ 98 ], "ep_tags": {} }, { "id": "nemotron-3-5-lightning", "name": "NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning（30B-A3B）", "developer": "NVIDIA", "size": "MoE：30B 总参数 / 3B 激活，Mamba-2 加 MoE 加注意力的混合架构；上下文最长 1M token（单张 H100 部署用 256K）；英、西、法、德、意、日语（模型卡）", "avail": "开放权重，无门槛（HF nvidia/NVIDIA-Nemotron-3.5-Lightning-30B-A3B-BF16、-NVFP4、-Base-BF16，以及 DSpark / DFlash 草稿版；gated=false）。模型卡写发布日 08-11；HF 仓库 08-01 就建了、08-05 前陆续上传", "license": "OpenMDW 1.1（HF 标签 other；本刊没有逐条读条款，不判断是否 OSI 开源）", "facts": [ "NVIDIA 称这是给常开 agent 的“执行层”模型：高吞吐、低延迟的工具调用、结果校验和子智能体委派；规划交给前沿模型，执行交给它（官方技术博客）", "官方自述：Artificial Analysis 智能指数上定义了小型开放模型的准确率—速度帕累托前沿；PinchBench 上完成 10,000 个任务比 Qwen3.6 35B 快 30%，准确率相近（厂商自述，本刊没有打开 AA 页）", "预训练里内置多 token 预测，另有 DSpark 和 DFlash 草稿模型，NVFP4 量化版在 Blackwell、Hopper、Ampere 上跑（官方技术博客）" ], "links": [ { "t": "NVIDIA 技术博客（08-11）", "u": "https://developer.nvidia.com/blog/nvidia-nemotron-3-5-lightning-delivers-fast-accurate-specialized-task-execution-for-long-running-agents/", "k": "official" }, { "t": "HF 模型页", "u": "https://huggingface.co/nvidia/NVIDIA-Nemotron-3.5-Lightning-30B-A3B-BF16", "k": "hf" } ], "dev_url": "https://www.nvidia.com", "date": "2026-08-11", "category": "open-llm", "access": "open", "eps": [ 98 ], "ep_tags": {} }, { "id": "grok-4-6", "name": "Grok 4.6", "developer": "SpaceXAI（前 xAI；官方页署名 SpaceXSI）", "size": "参数量未披露；API 上下文 500k token，文本和图像输入、仅文本输出，推理强度 low / medium / high（默认）/ xhigh（xAI 文档发布记录）", "avail": "闭源。08-12 起在 xAI API 可用，也在 Cursor 和 Grok Build 里用，第一周 Grok Build 和 Cursor 内含用量翻倍；价格每百万 token：提示不超过 200k 时输入 2、缓存输入 0.50、输出 6 美元，超过 200k 时 4 / 1 / 12 美元", "license": "—（闭源，商用 API）", "facts": [ "官方称在 Artificial Analysis 智能指数（九项基准的综合）上追平 GPT-5.6 Sol（厂商自述，对手分数来自各家公开的系统卡或榜单；EP.98 页面把这条写成“追平 GPT-5.6 Sol Max”）", "官方说明：在 Grok 4.5 之上做了更长的补充训练，用 Grok 4.5 重新生成 SFT 轨迹，再做覆盖知识工作、通用编码、内核优化、网页开发、CAD 等环境的 agent 强化学习（官方发布页）", "官方称重点是长时间运行的 agent 和更大的交互 / 视觉作品，长轨迹上出现更多自测和验证（厂商自述）" ], "links": [ { "t": "xAI 官方发布页", "u": "https://x.ai/news/grok-4-6", "k": "official" }, { "t": "xAI 文档：发布记录", "u": "https://docs.x.ai/docs/release-notes", "k": "official" } ], "dev_url": "https://x.ai", "date": "2026-08-12", "category": "closed-llm", "access": "closed", "eps": [ 98 ], "ep_tags": {} }, { "id": "welm-weixin", "name": "WeLM（微信智能体“小微”的底座，WeLM-80B / WeLM-617B）", "developer": "腾讯", "size": "EP.98 页面写 WeLM-80B（3B 激活）已部署，更大的 WeLM-617B（23B 激活，MoE）仍在开发；腾讯财报新闻稿本刊读到的段落只写“定制模型 WeLM”，没有这两个数，参数数本刊没有核到", "avail": "不对外：只用于微信里 agent“小微（Xiaowei）”的小范围原型内测（腾讯 2026 年二季度业绩新闻稿，08-12），没有权重、API 或价格", "license": "—（内部模型）", "facts": [ "腾讯在财报稿里称 WeLM 是为用户隐私、微信场景和推理效率定制的模型，驱动小微（厂商自述）", "EP.98 页面称小微支持聊天搜索、微信原生功能调用和小程序服务访问（页面转述，本刊没有在新闻稿里找到这句）" ], "links": [ { "t": "腾讯 2026 年二季度业绩新闻稿", "u": "https://www.prnewswire.com/apac/news-releases/tencent-announces-2026-second-quarter-results-302849608.html", "k": "official" } ], "dev_url": "https://www.tencent.com", "date": "2026-08-12", "category": "closed-llm", "access": "closed", "eps": [ 98 ], "ep_tags": {} }, { "id": "grok-imagine-image-2", "name": "Imagine Image 2.0（grok-imagine-image-2.0）", "developer": "SpaceXAI（前 xAI）", "size": "图像生成与编辑模型，参数量未披露；多图参考最多 5 张输入图，附魔棒编辑、分割、去背景", "avail": "闭源，没有权重。08-07 起作为新的“质量模式”在 grok.com/imagine 和 iOS / Android 应用里全面可用；xAI API 里有模型名 grok-imagine-image-2.0（xAI 文档发布记录），价格官方发布页没写", "license": "—（闭源）", "facts": [ "官方称在 Arena 的文生图和图像编辑两个榜单上都排第二（截至 08-07，xAI 模型在 Arena 上署名 SpaceXAI）（厂商自述，榜单本刊没有打开）", "官方称重点是严格遵循指令、像设计师一样规划排版（小字清晰）、多次生成和编辑之间保留输入内容（厂商自述）", "EP.98 页面把它写成“图像生成竞争转向可编辑性”（页面自述）" ], "links": [ { "t": "xAI 官方发布页", "u": "https://x.ai/news/grok-imagine-image-2", "k": "official" }, { "t": "xAI 文档：发布记录", "u": "https://docs.x.ai/docs/release-notes", "k": "official" } ], "dev_url": "https://x.ai", "date": "2026-08-07", "category": "video-world", "access": "closed", "eps": [ 98 ], "ep_tags": { "98": "边界日 · 08-07" } }, { "id": "qwen3-8-27b", "name": "Qwen3.8-27B", "developer": "阿里巴巴通义（Qwen 团队）", "size": "27B 稠密，原生视觉语言模型（能看图和视频），HF safetensors 合计约 277.8 亿（含视觉编码器）；上下文原生 262,144 token，可扩展到 1M（模型卡）", "avail": "开放权重，不设门槛（HF Qwen/Qwen3.8-27B，gated=false，另有 -FP8 版）；兼容 Transformers、vLLM、SGLang；模型卡写托管版在 Qwen Cloud“即将上线”（默认 1M 上下文、内置官方工具）。HF 权重 08-13 UTC 上传，Simon Willison 写“周五（08-14）的大发布”，HN 讨论在 08-14；本刊没有核到 Qwen 的专门公告，取 08-14", "license": "Apache-2.0", "facts": [ "自报：Terminal Bench 2.1 得 73.0（Qwen3.6-27B 为 63.4）、SWE-bench Pro 61.7（Qwen3.6-27B 为 53.5）（模型卡，厂商自述）", "思考强度 reasoning_effort 默认是 xhigh；Simon Willison 实测称它在笔记本上“滑稽地过度思考”，用前要显式调低（独立，个人上手）", "Artificial Analysis 智能指数：EP.99 页面转述得分 52；AA 现行页面（指数 v5.0，口径已换）显示 20、开放权重，写“Released August 2026”，两个数不能直接比（独立）" ], "links": [ { "t": "HF 模型页", "u": "https://huggingface.co/Qwen/Qwen3.8-27B", "k": "hf" }, { "t": "Simon Willison：Qwen 3.8 27B（08-16）", "u": "https://simonwillison.net/2026/Aug/16/qwen-38-27b", "k": "media" }, { "t": "Artificial Analysis 页面（EP.99 页面所引）", "u": "https://artificialanalysis.ai/models/qwen3-8-27b", "k": "media" } ], "dev_url": "https://qwen.ai", "date": "2026-08-14", "category": "open-llm", "access": "open", "eps": [ 99 ], "ep_tags": { "99": "边界日 · 08-14" } }, { "id": "motif-3", "name": "Motif 3（另有 Motif-3-Base、Motif-3-NVFP4）", "developer": "Motif Technologies（韩国 Moreh 的子公司）", "size": "314B 总参数 / 13.2B 激活的 MoE（53 层，其中 2 层稠密；384 个路由专家 top-8 加 1 个共享专家），上下文 262,144 token，预训练约 12.5 万亿 token；HF safetensors 合计约 3,148 亿（模型卡）", "avail": "开放权重，不设门槛（HF Motif-Technologies/Motif-3，gated=false，BF16）；Base 版和 NVFP4 量化版也在 HF。发布日有两个说法：EP.99 页面和第三方报道记公告日 08-12；HF 提交记录显示权重 08-08 起已在仓库里、08-09 把许可改成 MIT，08-10 就有人转存 FP8 和 GGUF，也就是先悄悄上架、后公告。本刊取 EP.99 页面的 08-12。这是开放权重，不是开放数据：训练数据和完整训练代码没有放出", "license": "MIT（OSI 认可的开源许可）；07-20 的 Motif-3-Beta 是仅限非商用，正式版改成了 MIT", "facts": [ "自报：SWE-Bench Verified 76.2、GPQA Diamond 83.4、HLE 37.0、Terminal-Bench 2.1 74.9；模型卡的对照表里竞品各列是从第三方榜单转抄的，本刊没有逐项核，不引用竞品列（模型卡，厂商自述）", "Artificial Analysis 智能指数 47.36（独立；EP.99 页面转述，指数版本与现行页面不同）；技术报告 arXiv 2608.09119 于 08-10 提交", "08-18 它被韩国主权 AI 项目淘汰（晋级的是 LG AI Research、SK Telecom 和 Upstage），官员称它“技术上世界级，可用性与实际应用评价较低”（独立；EP.99 页面引 UPI，本刊没有重开）" ], "links": [ { "t": "HF 模型页", "u": "https://huggingface.co/Motif-Technologies/Motif-3", "k": "hf" }, { "t": "arXiv 技术报告", "u": "https://arxiv.org/abs/2608.09119", "k": "official" }, { "t": "UPI：韩国主权 AI 项目淘汰（EP.99 页面所引）", "u": "https://www.upi.com/Top_News/World-News/2026/08/18/national-ai-model-contest-to-3-teams/3771787098293/", "k": "media" } ], "dev_url": "https://motiftech.io", "date": "2026-08-12", "category": "open-llm", "access": "open", "eps": [ 99 ], "ep_tags": { "99": "背景 · 08-12" } }, { "id": "gen-1-5", "name": "GEN-1.5", "developer": "Generalist AI", "size": "参数量未披露；机器人基础模型：输入视频（30 秒记忆）、传感器、语言和本体感觉，输出 100 Hz 动作轨迹；已持续预训练 8 个月以上", "avail": "官方稿是研究发布，没有写权重、API 或价格，本刊没有核到对外可用性，按“仅官方演示”记", "license": "—", "facts": [ "给它看 3 到 12 秒的一次演示（作为“物理提示”放进上下文），不做任何梯度更新就能学会新任务；10 个任务平均成功率 59%，再用 5 分钟数据做 10 步训练升到 83%（厂商自述，任务简单、短程）", "涌现行为：上下文里放两个不同任务的演示，会把两者串成连续技能；纯仿真经验构成的提示能零样本迁移到真机；某些情况下人用自己的手演示也行（厂商自述）", "公司明确说没有为上下文学习做架构改动、没有元学习循环、没有辅助目标；The Decoder 08-20 有独立报道，但没有第三方复现（媒体）" ], "links": [ { "t": "Generalist 官方博客（08-19）", "u": "https://generalistai.com/blog/gen-1.5", "k": "official" }, { "t": "The Decoder（EP.99 页面所引）", "u": "https://the-decoder.com/gen-1-5-generalist-ai-teaches-robots-new-tasks-from-a-single-demo/", "k": "media" } ], "dev_url": "https://generalistai.com", "date": "2026-08-19", "category": "video-world", "access": "closed", "eps": [ 99 ], "ep_tags": {} }, { "id": "apodex-1-1", "name": "Apodex 1.1（含开放权重的 Apodex-1.1-mini）", "developer": "Apodex AI", "size": "完整版 Apodex 1.1 规模未披露；开源的 Apodex-1.1-mini 是 35B（HF safetensors 约 359.5 亿，基座 Qwen3.5-35B-A3B），上下文 262,144 token，中英文（模型卡）", "avail": "两档。完整版 Apodex 1.1 是在线工作台和 API（apodex.ai、platform.apodex.ai，兼容 OpenAI 接口），FrontierAgent 页面写限时免费两周；Apodex-1.1-mini 开放权重，无门槛（HF apodex/Apodex-1.1-mini 及 FP8、NVFP4、GPTQ-Int4、GGUF；gated=false）。博客与技术报告 08-24；HF 仓库 08-17 建、08-25 才有初始提交，权重对外日可能比博客晚一天，本刊取博客日期", "license": "Apache-2.0（HF 卡、GitHub 仓库均写明；OSI 认可的开源许可，mini 的基座是 Qwen3.5-35B-A3B）", "facts": [ "官方称完整版 Agent Team 模式的成绩：APEX-Agents 38.5、GDPVal 78.8、FrontierFinance 54.3、FrontierScience-Research 63.3、BioMysteryBench 35.3、Humanity’s Last Exam 56.1（厂商自述，Agent Team 配置，不是 mini 的分数）", "同时开源 FrontierAgent：命令行 TUI，提供 ReAct 单体和 Agent Team 多智能体两种工作流，并附评测套件和技术报告（arXiv 2608.23283）；EP.100 页面强调变更类操作默认要求人工确认 diff，与同周 Visa 的开源 harness 默认直接写仓库相反（页面自述）" ], "links": [ { "t": "Apodex 官方技术博客（08-24）", "u": "https://www.apodex.com/blog/apodex-1.1-scaling-agentic-intelligence-for-complex-work", "k": "official" }, { "t": "HF：Apodex-1.1-mini", "u": "https://huggingface.co/apodex/Apodex-1.1-mini", "k": "hf" }, { "t": "GitHub：FrontierAgent", "u": "https://github.com/ApodexAI/FrontierAgent", "k": "github" }, { "t": "技术报告（arXiv）", "u": "https://arxiv.org/abs/2608.23283", "k": "official" } ], "dev_url": "https://www.apodex.com", "date": "2026-08-24", "category": "open-llm", "access": "open", "eps": [ 100 ], "ep_tags": {} }, { "id": "lfm3", "name": "LFM3（文本 / 视觉 / 音频 / omni 与两个决策模型，均约 2B）", "developer": "Liquid AI", "size": "首批 6 个模型，都在 2B 上下：文本 LFM3-1.7B（另有 Base 基座）、视觉 VL-2B、音频 Audio-2B、omni Omni-2B，另有两个由视觉和 omni 模型专门化出来的决策模型；文本模型上下文 256K，4-bit 约 1 GB（官方博客）", "avail": "开放权重，不设门槛（HF 未设 gated）：基座与后训练模型 10-27 起可在 Hugging Face 下载，也可用 Liquid 的 Playground 和 API；HF 上另有 MLX、GGUF、ONNX、NVFP4 等量化版（本刊只列母体）", "license": "LFM 1.0（HF 卡片 license_name 为 lfm1.0，标签 other；条款本刊没有逐条核，商用条件看原文）", "facts": [ "官方写 LFM3-1.7B 用比 LFM2.5-2.6B 少 35% 的参数，表现更好；每个模型都可以在单张 GPU 上微调（厂商自述）", "架构：门控短卷积、滑窗注意力（窗口 256 token）和全局注意力三种算子混合，24 层里 13 层卷积、5 层滑窗、6 层全局；用“硬件在环”的架构搜索，测试设备从 LFM2 的一部手机加一台笔记本扩到 14 种设备和后端组合（官方博客）", "LFM3-1.7B-Base 预训练 22T token，最后 3.5T token 是中期训练，加了更多 agent 轨迹和工具调用，同时把上下文扩到 256K（官方博客）" ], "links": [ { "t": "官方博客", "u": "https://www.liquid.ai/blog/lfm3", "k": "official" }, { "t": "Hugging Face：LFM3-1.7B", "u": "https://huggingface.co/LiquidAI/LFM3-1.7B", "k": "official" } ], "dev_url": "https://www.liquid.ai/", "date": "2026-10-27", "category": "open-llm", "access": "open", "eps": [ 109 ], "ep_tags": { "109": "官方博客日期 10-27，时刻未写" } }, { "id": "gpt-61-terra", "name": "GPT-6.1 Terra", "developer": "OpenAI", "size": "官方页未写参数规模和上下文长度；定位是快而省的一档（GPT-5.6 Terra 的后继，比 GPT-6.1 Sol、GPT-6 Astra 便宜）", "avail": "10-26 起在 ChatGPT Work 和 Codex 对 Plus、Pro、Enterprise、Edu 用户开放；API 型号 gpt-6.1-terra；标准 API 价格每百万 token 输入 1 美元、缓存输入 0.05 美元、输出 5 美元（官方页）；官方写这比 GPT-5.6 Terra 和 GPT-6.1 Sol 的标准 API 价格低 50%，AA 记的 GPT-5.6 Terra 是输入 2、输出 12 美元", "license": "闭源，仅 API 与 ChatGPT 产品", "facts": [ "定位：更清晰的写作、更细的视觉推理和更准的电脑操作；官方写在 Agents’ Last Exam 上，中等推理强度比 GPT-5.6 Terra 高 15 个百分点、成本约三分之一，与 GPT-6 Astra 相当而每 token 价格只有它的十分之一（厂商自述）", "官方内部“诱发错误提示”基准上，低推理强度的错误率从 GPT-5.6 Terra 的 53.6% 降到 16.7%，最大强度降到 4.3%；Terminal-Bench 4.0 最大强度 50.3%，GPT-5.6 Terra 公布值 21.5%（厂商自述）", "官方页写 GPT-6.1 Terra 在 Preparedness Framework 的网络安全方面达到 “Critical” 阈值，并保留 GPT-6 Astra 的防护（官方页，系统卡本刊没有逐条核）", "独立：AA 指数（v4.3.2，10-26 文章）最大推理强度比 GPT-5.6 Terra 高 6 分，每任务成本 0.40 美元对 1.40 美元；比 GPT-6.1 Sol 低 4 分，比 GPT-6 Luna 高 10 分；Coding Agent Index v2.0 得 48（GPT-6.1 Sol 54）；AA-Omniscience 里“不知道时仍作答”的比例 38%，GPT-5.6 Terra 是 88%（独立，AA 官方文章）", "独立：AA 10-27 升到指数 v5 后，GPT-6.1 Terra（max）是得分最高的十个模型里每任务最便宜的，0.96 美元；在 FrontierCode 2.0 上和 GPT-6 Astra、Claude Sonnet 5.5 并列 42%（独立，AA 公告）" ], "links": [ { "t": "官方发布页", "u": "https://openai.com/index/introducing-gpt-6-1-terra/", "k": "official" }, { "t": "官方 X 帖", "u": "https://x.com/ChatGPT/status/2114781101822714241", "k": "official" }, { "t": "Artificial Analysis：GPT-6.1 Terra 把成本效率前沿往前推", "u": "https://artificialanalysis.ai/articles/gpt-6-1-terra-pushes-the-cost-efficiency-frontier", "k": "media" } ], "dev_url": "https://openai.com/", "date": "2026-10-27", "category": "closed-llm", "access": "closed", "eps": [ 109 ], "ep_tags": { "109": "官方 X 帖 UTC 10-26 18:08 · 北京 10-27 02:08" } }, { "id": "nemotron-35-transcribe", "name": "NVIDIA Nemotron 3.5 Transcribe（30B-A4B）", "developer": "NVIDIA", "size": "模型卡：约 34B 总参数、约 4.3B 激活（含音频编码器；语言骨干约 3.5B 激活，音频编码器约 0.8B）；官方博客写“约 30B、约 4B 激活”。Mamba-2–Transformer 混合 MoE 语言模型，外接 Transformer ASR 编码器和说话人编码器；单条录音最长 1 小时，上下文 65,536 token", "avail": "开放权重：Hugging Face 和 ModelScope 可下载，BF16，另有 FP8、NVFP4 版；也上 Build.Nvidia.com 和 NGC；模型卡列 1 张 H100 80GB 作部署目标。同时放出 Granary v2 数据集和 NeMo 微调配方。只能离线转写，不是实时流式", "license": "OpenMDW-1.1（HF 卡片 license_name 为 openmdw-1.1，标签 other）；模型卡写可用于商用和非商用，需遵守该许可和所含第三方组件的许可；条款本刊没有逐条核", "facts": [ "能力：一个检查点做 40 种语言的转写、31 种语言与英语互译、13 种语言的说话人归属，可以用自然语言提示控制输出，最多标 8 位说话人，还能做音频问答（官方博客）", "NVIDIA 自报：HF Open ASR 榜英文赛道开放权重第一，平均词错率 5.33%（官方博客）；模型卡里同一榜单九个数据集的均值写 4.71%，长音频 10.98%、多语 4.62%（模型卡）——两处口径不同，本刊没有对齐，引用请带出处", "官方博客转述 Artificial Analysis：AA-WER 2.8%，开放权重并列第一（本刊没有在 AA 页核到）", "局限：模型卡写这是离线模型，内部分块不等于实时流式；音频理解、推理和口语指令遵循只在英文上评测；少数情况下生成会循环，建议后处理折叠重复（模型卡）" ], "links": [ { "t": "官方博客（Hugging Face）", "u": "https://huggingface.co/blog/nvidia/nemotron-transcribe-granary", "k": "official" }, { "t": "Hugging Face：模型卡", "u": "https://huggingface.co/nvidia/NVIDIA-Nemotron-3.5-Transcribe-30B-A4B", "k": "official" }, { "t": "Granary v2 数据集", "u": "https://huggingface.co/datasets/nvidia/Granary-v2", "k": "official" } ], "dev_url": "https://www.nvidia.com/", "date": "2026-10-28", "category": "speech", "access": "open", "eps": [ 109 ], "ep_tags": { "109": "官方博客与模型卡 10-28" } }, { "id": "gemini-4-carbon", "name": "Gemini 4 Carbon", "developer": "Google DeepMind", "size": "参数规模未披露；闭源。上下文 1M token，输入文本、图像、视频和语音，输出文本（AA 文章）", "avail": "尚未公开可得：先提供给一部分网络防御者，再通过 Fairwind 计划（官方页写目前与全球 650 多家伙伴合作，仅限防御和学术研究的双重用途任务）逐步放给更多可信伙伴；开发者、企业、消费者“as soon as possible”，没有日期。公告写发布时的介绍期价格是输入 2 美元、输出 10 美元每百万 token，缓存输入再减 95%；脚注写介绍期结束后为 4 美元和 20 美元；AA 的图表按 4/20 标准价算", "license": "闭源，仅 Google 自家入口（尚未开放）", "facts": [ "Google 自报：AA 智能指数 v5 第一，59；网络安全三项 SEC-bench Pro 88.2%（找漏洞）、ExploitGym 54.8%（利用）、CWE-bench 71.0%（补丁），公告注明是 “evaluated without guardrails”（无护栏条件下测的）（厂商自述）", "独立：Artificial Analysis 通过 Google 的 API 自己测，Carbon（high 推理档）59，Opus 5.5（max）58、GPT-6 Astra（max）57；AA 页面里未取整是 59.43 对 58.40；9 项评测里 4 项第一（HLE-Diamond、Terminal-Bench-Science、AA-Omniscience、AutomationBench-AA），编程和知识工作不领先；每个指数任务 7.76 美元，比 Opus 5.5（max）低约 23%（独立，AA 文章和模型页）", "Google 自报：Terminal-Bench 4.0 上作弊成功率降到 0.0%，高危错位警报下降近 80%，对 Argon 把无依据的说法减少约一半；并说正参与美国政府的自愿式发布前模型测试（厂商自述）", "本刊没有找到 Carbon 的单独 model card；公告只链到上一代 Argon 的安全报告" ], "links": [ { "t": "Google 官方公告", "u": "https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/introducing-gemini-4-carbon/", "k": "official" }, { "t": "Artificial Analysis：Gemini 4 Carbon 新的第一名", "u": "https://artificialanalysis.ai/articles/gemini-4-carbon-new-number-1", "k": "media" }, { "t": "Fairwind 计划（Google DeepMind）", "u": "https://deepmind.google/fairwind-program/", "k": "official" } ], "dev_url": "https://deepmind.google/", "date": "2026-10-29", "category": "closed-llm", "access": "closed", "eps": [ 109 ], "ep_tags": { "109": "官方公告 UTC 10-28 17:00 · 北京 10-29 01:00" } }, { "id": "mirendil-fern", "name": "Fern 0.1（Mirendil 的首个模型）", "developer": "Mirendil", "size": "0.1–0.5T 参数（只给范围）；上下文最高 1,000 万 token（约 23 MB 代码）；输入文本和代码；基座 Mirendil-Base 从零预训练，0.1 版只做了一小轮后训练；同族 Mirendil-Base-Large（0.5–2T）预训练约 80%、Mirendil-Base-XL（2–10T）约 20%（官方）", "avail": "没有公开 API、没有权重、没有许可：只能申请早期访问（官方页写 “Access Coming soon”，早期访问表单面向少数团队和研究者）", "license": "—（未公布）", "facts": [ "公司背景（公司自述）：2026 年成立的前沿实验室，6-24 宣布 2 亿美元种子轮，a16z 和 Kleiner Perkins 领投，后有 NVIDIA 等投资；创始团队约 20 位来自 Anthropic、xAI、Google DeepMind、OpenAI 的研究员和工程师", "公司自述（10-21 长文，窗口外）：首个预训练模型由一位研究员 3.5 个月、不到 1,000 万美元算力造出，含 agent 的 token 花费和数据处理；agent 写了 99% 以上的代码；没有蒸馏、没买数据；也写明“不是自主造出来的，是有经验的人用 AI 工具造的”（厂商自述）", "基准全是 Mirendil 自跑：Fern 0.1 的 Terminal Bench 4.0 只有 6.1（对比表里 Opus 5.5 为 66.4、Kimi-K3 为 12.6），SWE-Bench Verified 73.4（Opus 5.5 98.2）；卖点是长上下文：RULER 在 10M token 处单针 100%、multi-key 检索 91%、多跳 QA 51%（每格 100 例）。官方页 10-27 晚改过图 1、2，引用以现行页为准（厂商自述）", "没有找到 Fern 的论文、model card 或 API 价格" ], "links": [ { "t": "官方发布页", "u": "https://mirendil.com/news/introducing-fern/", "k": "official" }, { "t": "官方长文：Pretraining at scale without a pretraining team", "u": "https://mirendil.com/news/pretraining-at-scale-without-a-pretraining-team/", "k": "official" }, { "t": "NEO LAB № 64 Mirendil", "u": "https://xiaopingfeng.com/live/neolab/mirendil", "k": "self" } ], "dev_url": "https://mirendil.com/", "date": "2026-10-26", "category": "closed-llm", "access": "closed", "eps": [ 109 ], "ep_tags": { "109": "X 发布帖 UTC 10-26 15:37" } }, { "id": "wevisone-vl", "name": "WeVisOne-VL 2B / 4B", "developer": "腾讯微信视觉（WeChat Vision, Tencent）", "size": "2B 版 HF 张量合计 2.44B，4B 版 4.83B；基于 Qwen3-VL，外加一个约 9.6M 参数的像素解码器（模型卡）；用结构化的下一 token 预测统一目标检测、指代定位、计数、指点、OCR 这类目标级任务和指代分割、可提示抠图这类像素级任务", "avail": "开放权重，不设门槛（HF 未设 gated）；GitHub 仓库 Tencent/WeVisOne-VL 提供推理包，另有项目页和论文（arXiv:2610.31329）；社区已有 GGUF 等量化版", "license": "Apache-2.0（Tencent 自写的代码；第三方组件各按其许可）", "facts": [ "论文自称在 30 多个基准上目标级和像素级任务都领先，并对“目标不存在”的查询保持稳健拒绝（论文摘要，厂商自述，本刊没有逐项核）", "局限（模型卡）：精细的 alpha 边缘对分辨率、严重遮挡、复杂透明和提示措辞敏感；为了推理效率直接输出结构化结果、不做显式思维链，目前只做单轮图像感知，视频网格会被像素解码器拒绝", "发布时间线：2B 权重 10-23 06:43 UTC 才放出，4B 10-27 补上；论文 10-22 提交 arXiv，没有单独的发布稿（HF 提交记录、arXiv）" ], "links": [ { "t": "HF 4B 模型页", "u": "https://huggingface.co/tencent/WeVisOne-VL-4B", "k": "official" }, { "t": "HF 2B 模型页", "u": "https://huggingface.co/tencent/WeVisOne-VL-2B", "k": "official" }, { "t": "论文", "u": "https://arxiv.org/abs/2610.31329", "k": "official" }, { "t": "GitHub", "u": "https://github.com/Tencent/WeVisOne-VL", "k": "github" } ], "dev_url": "https://tencent.github.io/WeVisOne-VL", "date": "2026-10-23", "category": "open-llm", "access": "open", "eps": [ 109 ], "ep_tags": { "109": "边界日 · 10-23" } }, { "id": "edgerock-4b", "name": "EdgeRock-4B（固定内存的文本 + 图像模型）", "developer": "Rock Matrix（rockmatrix-ai）", "size": "HF 张量合计约 4.58B；用循环状态、局部注意力和 Rock Memory Anchors 三部分，让历史存储不随上下文变长：每条序列的注意力 KV 约 72 MiB（厂商自述）；读文本和图像、输出文本", "avail": "开放权重，不设门槛（HF 未设 gated），自定义代码；另有 FP8、NF4、INT8 版，社区有 GGUF 和 MLX 版；附技术报告和 Rock Matrix 白皮书", "license": "EdgeRock Model License 1.0（HF 标签 other，模型卡标签写可商用；条款本刊没有逐条核）", "facts": [ "厂商自述：AIME 2024–2026 平均 pass@1 为 82.9%，对比最强的有界状态基线 RWKV-7 G1j（14B 级）的 18.8%；256K 上下文下 BF16 注意力 KV 比 Qwen3.5-4B 小 99.1%；单张 Hopper 80GB 上 128K 输入加 128K 输出、批量 1 解码 233.7 tokens/s；32K 加 32K 下端到端输出吞吐是 Qwen3.5-4B 的 6.42 倍；六个视觉基准平均 84.9%，保留 Qwen3.5-4B 的 95.3%（模型卡，全部自报，没有第三方复现）", "工程细节：附自带的 runtime 目录（推理、模型实现）和自定义代码；HF 提交记录显示 10-08 放出了 29 个文本基准的完整评测切分，方便复跑对比（模型卡、HF 提交记录）", "发布时间线：HF 仓库首个提交 10-07，4B 各精度版 10-16；10-23 只有人发帖评论，官方发布稿本刊没有核到（HF 提交记录）" ], "links": [ { "t": "HF 模型页", "u": "https://huggingface.co/rockmatrix-ai/EdgeRock", "k": "official" }, { "t": "白皮书", "u": "https://rockmatrix.ai/documents/rock-matrix-whitepaper-en.pdf", "k": "official" }, { "t": "Rock Matrix 官网", "u": "https://rockmatrix.ai/", "k": "official" } ], "dev_url": "https://rockmatrix.ai/", "date": "2026-10-07", "category": "open-llm", "access": "open", "eps": [ 109 ], "ep_tags": { "109": "背景 · 10-07" } }, { "id": "hy-simulmt", "name": "Hy-SimulMT（30B-A3B，另有 Interleave、FP8、GGUF 版）", "developer": "腾讯混元（Tencent Hunyuan）", "size": "总参数约 30.4B（HF 张量合计 30,394,794,496），名称标 A3B（约 3B 激活）；中英双向的实时语音到语音同传，边听边出译文文字和语音，支持实时声音克隆", "avail": "开放权重，不设门槛（HF 未设 gated），同一页有 Interleave 版、FP8 版和 GGUF 版；GitHub 仓库 Tencent-Hunyuan/Hy-SimulMT 提供 SimulInfer 推理服务和 SimulTrain 训练工具，语音输出和声音克隆要另配 TTS 服务；也可在 Hy Translate App 里试用", "license": "Apache-2.0（模型卡与 HF 标签）", "facts": [ "做什么：持续接收音频、边说边译，面向会议、演讲、访谈这类现场场景；目标是在译得准和等得短之间找平衡（模型卡）", "厂商自述：在开源的 RealSI 长音频评测上，StreamLAAL（流式翻译滞后）约 3 秒，是对比系统里最低的；GEMBA 质量分高于对比的开源模型和五个商用 API 里的四个；还拿它和专业同传做了对比。StreamLAAL 不等于第一声语音输出的时间（模型卡，对比对象和图表在卡里，本刊没有复跑）", "发布日：模型卡 News 写 10-26；HF 和 GitHub 仓库 10-22 就建了，不当发布日（模型卡）" ], "links": [ { "t": "HF 模型页", "u": "https://huggingface.co/tencent/Hy-SimulMT-30B-A3B", "k": "official" }, { "t": "GitHub", "u": "https://github.com/Tencent-Hunyuan/Hy-SimulMT", "k": "github" }, { "t": "HF 合集", "u": "https://huggingface.co/collections/tencent/hy-simulmt", "k": "official" } ], "dev_url": "https://github.com/Tencent-Hunyuan", "date": "2026-10-26", "category": "speech", "access": "open", "eps": [ 109 ], "ep_tags": {} }, { "id": "nemotron-unified-asr", "name": "Nemotron-Labs Unified ASR 0.6B", "developer": "NVIDIA", "size": "约 0.6B；FastConformer RNNT（Parakeet 系）架构，一个模型同时做离线和流式转写；NeMo 库", "avail": "开放权重，不设门槛（HF 未设 gated）；用 NeMo 加载", "license": "OpenMDW-1.1（HF 卡片 license_name 为 openmdw-1.1，标签 other）", "facts": [ "模型卡元数据里的离线词错率（NVIDIA 自报）：AMI 7.91%、Earnings22 6.96%、GigaSpeech 8.23%、LibriSpeech test-clean 1.38%", "同一个模型管离线和流式两种转写（标签 unified-asr、offline-asr、streaming-asr）；训练数据列了 Granary、YTC、Yodas2、LibriLight、LibriSpeech 等公开语料（模型卡元数据）", "发布时间线：HF 仓库 8-21 建，10-23 和 10-27 仍有更新；官方发布稿本刊没有核到（HF 提交记录）" ], "links": [ { "t": "HF 模型页", "u": "https://huggingface.co/nvidia/nemotron-labs-unified-asr-0.6b", "k": "official" } ], "dev_url": "https://developer.nvidia.com/nemotron", "date": "2026-08-21", "category": "speech", "access": "open", "eps": [ 109 ], "ep_tags": { "109": "背景 · 08-21" } }, { "id": "metatron-v1", "name": "Metatron v1（Unitree G1 人形机器人的统一控制策略）", "developer": "NVIDIA", "size": "MaskedMimic 风格的 Transformer 学生策略，控制 Unitree G1 的 29 个关节；原生 PyTorch 检查点 459,455,983 字节；浏览器版是 ONNX 导出（单机器人的场景与恢复版、六机器人的 G1 Racer 版），两者接口不通用（模型卡）", "avail": "开放权重，不设门槛（HF 未设 gated）；原生检查点接入 ProtoMotions，ONNX 版可在浏览器里用 WebGPU 或 WebAssembly 跑；也可用于其他模拟器和真机 G1，但模型卡写明兼容不等于安全认证", "license": "NVIDIA Open Model License（模型）；源码 Apache-2.0；训练用的动作片段不在仓库里重新分发", "facts": [ "行走、场景交互和摔倒恢复由同一个策略完成，没有单独的恢复适配器（模型卡）", "模型卡没有基准分数；本刊未试用", "发布日按 HF 仓库首个提交（10-27 21:43 UTC）；NVIDIA 官方发布稿本刊没有核到" ], "links": [ { "t": "HF 模型页", "u": "https://huggingface.co/nvidia/Metatron-v1", "k": "official" }, { "t": "ProtoMotions", "u": "https://github.com/NVlabs/ProtoMotions", "k": "github" } ], "dev_url": "https://developer.nvidia.com/", "date": "2026-10-27", "category": "video-world", "access": "open", "eps": [ 109 ], "ep_tags": { "109": "HF 仓库 10-27 建" } }, { "id": "omnivae", "name": "OmniVAE（音视频联合 VAE 与 T2AV 生成权重）", "developer": "OpenMOSS 团队（OpenMOSS-Team）", "size": "模型卡没写参数量；发布包含 VAE 检查点（视频、音频、音视频联合各有重建和蒸馏版）、T2AV 生成用的 DiT 检查点和一个冻结的 Qwen3.5-0.8B-Base 文本编码器", "avail": "开放权重，不设门槛；权重和评测资产在 HF，源码在 GitHub（OpenMOSS/OmniVAE），要设环境变量把两者接起来；公开的生成权重只有文生音视频（T2AV），不含其他任务", "license": "Apache-2.0（部分指标包和第三方组件保留各自许可）", "facts": [ "论文题目《OmniVAE: An Audio-Video VAE with Cross-Modal Alignment for Joint Generation》：在 VAE 里对齐音频和视频，再用扩散模型联合生成；发布里附 VerseBench 的验证清单和指标权重，便于复现比较（模型卡）", "模型卡没有给基准分数；效果没有第三方测评，本刊未试用", "发布时间线：HF 仓库建于 7-26，论文 arXiv:2607.23855；仓库 10-24 仍有更新，没有官方发布稿（HF 提交记录）" ], "links": [ { "t": "HF 模型页", "u": "https://huggingface.co/OpenMOSS-Team/OmniVAE", "k": "official" }, { "t": "论文", "u": "https://arxiv.org/abs/2607.23855", "k": "official" }, { "t": "GitHub", "u": "https://github.com/OpenMOSS/OmniVAE", "k": "github" } ], "dev_url": "https://github.com/OpenMOSS", "date": "2026-07-26", "category": "video-world", "access": "open", "eps": [ 109 ], "ep_tags": { "109": "背景 · 07-26" } }, { "id": "dm05", "name": "DM0.5（视觉-语言-动作模型，附 lerobot/dm05_base）", "developer": "Dexmal", "size": "HF 张量合计约 5.83B（Dexmal/DM05）；lerobot 版约 5.16B；用于开放世界机器人控制，覆盖开放指令、长程任务、动态干扰和多机器人形态（模型卡）", "avail": "开放权重，不设门槛（HF 未设 gated）；OpenDM 仓库提供训练、推理脚本、数据集注册示例和评测流程；另有 LIBERO、RoboTwin2.0、SO101 抓方块、VLA-Arena 等微调检查点", "license": "Gemma 许可（HF 标签 gemma）", "facts": [ "厂商自述（模型卡 News）：9-14 在 RoboColiseum 的指令跟随、空间推理、鲁棒性、通用操作四个榜单都排第一；8-25 在 RoboDojo-Sim 榜单总分 24.90、平均成功率 19.34%，记忆赛道领先明显（榜单页本刊没有核）", "模型卡写它是 DM0 原生具身建模路线的升级版；OpenDM 另附数据集注册示例和评测流程，微调检查点覆盖多个仿真基准和一个真机抓方块任务（模型卡）", "发布时间线：官方 7-09 发布；lerobot/dm05_base 9-24 才接进 LeRobot，10-23 LeRobot 发帖是接入，不是新发布（模型卡、HF 提交记录）" ], "links": [ { "t": "HF 模型页", "u": "https://huggingface.co/Dexmal/DM05", "k": "official" }, { "t": "LeRobot 版", "u": "https://huggingface.co/lerobot/dm05_base", "k": "official" }, { "t": "技术博客", "u": "https://www.dexmal.com/blog/dm0.5/index_en.html", "k": "official" }, { "t": "OpenDM 仓库", "u": "https://github.com/dexmal/opendm", "k": "github" }, { "t": "LeRobot 的帖子", "u": "https://x.com/LeRobotHF/status/2113556030902993405", "k": "social" } ], "dev_url": "https://www.dexmal.com/", "date": "2026-07-09", "category": "video-world", "access": "open", "eps": [ 109 ], "ep_tags": { "109": "背景 · 07-09" } }, { "id": "nld-uni", "name": "Nemotron-Labs-Diffusion-Uni-8B（NLD-Uni）", "developer": "NVIDIA", "size": "模型卡标题写 8B，HF 张量合计约 18.3B（8 个 BF16 分片），两个数对不上，本刊都不采用；扩散语言模型加专门的视觉组件，混合 Transformer 结构，理解和生成走不同的参数通路（模型卡）", "avail": "开放权重，不设门槛（HF 未设 gated），要 trust_remote_code；模型卡写在 H100 80GB、CUDA 12.6 上验证过", "license": "NVIDIA Open Source License Agreement（模型卡 GOVERNING TERMS，链接指向 nvidia/NL-Diffusion-Image 仓库的 LICENSE；HF 标签没写许可，条款本刊没有核）", "facts": [ "一个统一的多模态模型：读图并回答、文生图、按指令改图；文本可用自回归或分块扩散解码（模型卡）", "模型卡没有基准分数；本刊未试用", "发布时间线：HF 仓库 10-05 建，10-28 仍有更新；官方发布稿本刊没有核到（HF 提交记录）" ], "links": [ { "t": "HF 模型页", "u": "https://huggingface.co/nvidia/NLD-Uni", "k": "official" } ], "dev_url": "https://developer.nvidia.com/nemotron", "date": "2026-10-05", "category": "video-world", "access": "open", "eps": [ 109 ], "ep_tags": { "109": "背景 · 10-05" } } ] }