Cloudflare 推出基于 Qwen 的开源多模态决策模型 Clef
Cloudflare 推出基于 Qwen 的开源多模态决策模型 Clef,含 Clef 与 Clef-flash 两款,分别基于 Qwen3.8-27B 和 Qwen3.5-9B。
Cloudflare 推出基于 Qwen 的开源多模态决策模型 Clef,含 Clef 与 Clef-flash 两款,分别基于 Qwen3.8-27B 和 Qwen3.5-9B。
Introducing Griffin, the first model to pass the video Turing test. 48% of people who talked to it live thought it was a real human. Previous systems have had a pass rate <3%. It is #1 on NVIDIA's benchmark for full-duplex AI video. It’s the first Human Interaction Model (HIM).
Microsoft AI 发布实时流式转写模型 MAI-Transcribe-2-Streaming,在 Artificial Analysis 的最终与部分转写准确率均排名第一,支持 60 种语言,接收到音频后约 100ms 内产出首个 partials,内部评测显示实时听写场景出词速度比最接近的竞品快 2x,年底前 introductory 价 $0.54 每小时音频。
推荐理由:官方公布三款语音模型的具体定价、延迟数字和 Artificial Analysis 排名,可据此评估搭建语音智能体的成本与速度。
Microsoft Research 推出 Quine,一个面向生物学的多模态世界模型与交互式 harness,连接科学工具、文献和研究人员。在与 Broad Institute 合作中,Quine 用于预测可驱动胰腺癌肿瘤细胞状态转变的化合物,排名第一的候选化合物在湿实验中产生了最大的预期细胞状态转变,从缩小化合物范围到确定候选名单仅用了一个周末。
推荐理由:官方披露了系统构成和胰腺癌湿实验验证结果,读者可以据此评估AI世界模型在生物研究中的实际作用。
inclusionAI 在 Hugging Face 发布开源全模态模型 Ming-flash-omni 2.0,基于 Ling-2.0 MoE 架构,总参数 100B、激活 6B,称在开源全模态 MLLM 中达到 SOTA。
一组 Claude Sonnet 5.5 的早期实验。 @_re_pete 用 Sonnet 5 与 Sonnet 5.5 制作的秋叶模拟器对比。
LongCat-2.5-Preview is now live. 1.6T parameters. ~48B active. A 1M-token context window. Natively multimodal. Built to take on long-horizon tasks. From terminals and browsers to GUIs, spreadsheets, and design tools. Try it now: 🚀 API: https://longcat.ai/platform/ 💬 Chat: https://longcat.ai/chat/
Liquid AI 为视觉语言模型 LFM2.5-VL-3B 发布实验性 DSpark 草稿模型,通过投机解码在不改变输出质量的前提下加速推理。解码最高提速 3.13x(M5 Max 设备端)和 2.66x(H100),端到端最高提升 2.62x 和 2.27x。
inclusionAI 在 Hugging Face 开源 Ming-UniVision-16B-A3B,基于 MingTok 连续视觉 token,在单一自回归 NTP 框架内统一图像理解与生成,官方称联合训练收敛速度提升 3.5 倍。
inclusionAI 发布 Ling-3.0-flash-VL,基于 Ling-3.0-flash 扩展原生图像与视频理解,总参数 124B,每 token 激活 5.5B,上下文窗口最高 256K tokens。
inclusionAI 在 Hugging Face 发布 Ming-flash-omni Preview,基于 Ling-Flash-2.0 稀疏 MoE 架构,总参数 100B、每 token 激活 6B。
推荐理由:原文给出稀疏 MoE 架构、生成式分割和方言语音识别等具体改进与评测数字,读者可对比其多模态能力变化。
Google DeepMind 发布 Gemini 3.8 Flash TTS 和 Gemini 3.8 Flash-Lite TTS 两款文本转语音模型,支持用自然语言提示词设计角色声音、30 秒音频样本复刻声音,并逐行指挥表演。
推荐理由:原文给出两个 TTS 模型的定位差异、基准成绩和开放渠道,读者可据此评估语音生成工作流的选型。
inclusionAI(Venus Team,蚂蚁集团与清华大学)在 Hugging Face 开源 Realtime-Venus,包含基于 MiniCPM-o 4.5 的 9B 视听交互模型 Realtime-Venus-Omni 和纯音频模型 Realtime-Venus-Audio。
Google AI 发布 Gemini 3.8 Live 和 3.8 Live Extended Thinking 两款语音模型。
推荐理由:原文分述两款语音模型的能力差异与使用场景,读者可据此判断选型方向。
inclusionAI 在 Hugging Face 开源 LLaDA-UI,一个基于 MoE 的块扩散视觉语言 GUI Agent,总参数约 16.7B,语言骨干为 LLaDA2.0-mini-base。
Ling-3.0-flash-VL 两项更新: - 现已在 OpenRouter 上线,提供两周免费访问 - FP4 和 INT4 量化版本现已开源 可通过 API 试用或自行部署——由你选择。


推荐理由:原文给出 DeepSeek-V4.1-Flash 的参数结构、上下文长度和开源协议,读者可据此评估其部署与成本价值。
🤗 Novita now supports Ling-3.0-flash-VL on @huggingface. 🎁 Free for 14 days. • 124B total parameters · 5.5B active parameters per token • Native image and video understanding • Built for multimodal reasoning and agentic workflows
DeepSeek 正式发布 DeepSeek-V4.1-Flash,是全新模型结构系列中最小尺寸模型,具备原生多模态视觉理解能力,设计目标是能力上限更高、推理更快、吞吐更大。
推荐理由:官方公布了新结构系列最小模型的多项基准成绩和 API 迁移方式,开发者可据此评估切换成本与价格变化。
Google DeepMind 与 Google Research 发布 WeatherNext 3,称其为最先进准确的全球 AI 天气模型。模型直接学习实时卫星数据和气象站观测,逐小时产出最高 5 公里分辨率预报,精度约为 WeatherNext 2 的五倍;中期降水预报 CRPS 相对 IMERG 提升最高 60%。
推荐理由:官方介绍了新模型的分辨率、逐小时更新和降水精度提升,并说明其在 Google 各产品中的落地方式,读者可评估对天气相关业务的应用价值。
H Company 发布 NeoMME 系列多语言多模态编码器,有 260M 和 800M 两种规格,用单个双向 Transformer 从头训练处理文本 token 和 32×32 图像 patch,不依赖预训练视觉塔或因果语言模型。
Introducing Atlas: The world's first multimodal world model that generates image and video frames with pixel-perfect camera control and reconstructs them in 3D. Model the world, move the camera, and simulate space & time.
Runway 发布 Solaris,定位为 Interface World Model 系列的首个模型,基于 Gen-4.5 改造,逐帧实时生成应用和网站界面,无需代码等中间表示。用户研究显示 250 名参与者约 7500 次成对评判中,61% 偏好其遵循指令(对比编码界面的 24%),71% 认为交互更自然;文本渲染、长会话一致性和无障碍集成仍是待解难题,现已开放早期访问申请。
推荐理由:官方详细说明了实时生成的原理、与 Claude Opus 5 的对比数据和遗留短板,读者可以据此判断这类界面生成模型的实际边界。
推荐理由:官方公告同时给出价格定位、开源权重和芯片适配信息,读者可以据此评估它在现有工作流中的替换可能。
DeepSeek 在 API 平台上线实验性多模态视觉理解模型 DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp,通过设置 model='deepseek-v4-flash-vision-exp' 即可调用。
推荐理由:官方公布了多模态 Agent 基准成绩和调用方式,读者可据此判断其视觉 Agent 能力在现有模型中的位置。
Google DeepMind 发布多语言手语转文本(SL2T)模型,首次将手语 AI 用于消费产品,在 Pixel 11 的 Gboard 和 Live Transcribe 中支持 ASL 转英文,后续将扩展更多语言和设备。
推荐理由:官方介绍 SL2T 的技术路径、训练数据和实测限制,读者可以了解手语翻译从实验到消费产品的落地方式。
Google Research 发布 AMIE (Video),基于 Gemini 和 Project Astra 构建实时视频临床问诊系统,采用 Talker、Planner、Perception 三个并行智能体的异步架构。
推荐理由:原文给出异步多智能体架构与随机对照实验设计,读者可以据此了解视频问诊 AI 的能力边界和评估方法。
Meta 发布从 Muse 蒸馏而来的 30B 多模态模型 Muse Glimmer,采用 Apache 2.0 许可,面向本地隐私场景的智能体用途。模型由 2B ViT 视觉编码器和 28B 文本解码器组成,支持图像、视频、多模态工具调用和目标检测,并附带基于 DFlash 的可选投机解码。
推荐理由:原文给出架构组成、基准对比和各推理框架的 day-0 用法,读者可以据此评估本地部署的可行路径。
Google DeepMind 发表 Nature 论文并开源 WeatherNext 2 与 WeatherNext Cyclones 模型,单模型以 SOTA 精度预测气旋路径、强度和风结构,平均多出 24 小时提前量,相当于约十年气象学进步。
推荐理由:官方Nature论文和模型开源同时落地,读者可据此了解AI气象预报达到的精度水平并直接获取代码权重。
Mistral AI 发布开源多模态安全分类器 Shieldstral,权重 3B,采用 Apache 2.0 协议。模型将内容审核改写为推理时的问答任务,用户用自然语言给出政策,无需重训即可适配文本、图像和 prompt–response 对的审核。
推荐理由:原文解释了用问答式策略接口替代固定分类体系的设计思路,并给出训练数据构建方法,读者可以借鉴其小模型超越大模型的数据策略。
Google DeepMind 发布 Gemini Robotics ER 2 具身推理模型,可通过连续视频流追踪任务进度、编排多步任务,并支持多机器人协作,将运动执行交给下层 VLA 模型。
推荐理由:官方公布具身推理模型的能力指标与 API 入口,开发者可以据此评估它在实体机器人任务编排中的可用性。
Microsoft AI 发布 MAI-Image-2.5-Pro 和 MAI-Voice-2-Flash,两款模型均进入公开预览。
推荐理由:原文给出两款新模型的定价、性能数字和产品落地情况,可据此比较其质量速度成本取舍。
Google DeepMind 发布三款 Gemini 模型:3.6 Flash 在 Artificial Analysis Index 上输出 token 用量比 3.5 Flash 减少 17%。
推荐理由:官方博客给出三款 Flash 模型的 token 效率、价格和多项基准数据,可帮助开发者评估选型与 agent 成本。
Thinking Machines 的开源多模态模型 Inkling 上线 Hugging Face,总参数 975B(激活 41B),原生接收图像、文本和音频输入,支持 1M 上下文和 1M token 训练语料中的 45 万亿 token 多模态训练,同日推出 276B 总参数、12B 激活参数的 Inkling-Small。
推荐理由:官方详细拆解了 Inkling 的 MoE、相对注意力等架构设计,并给出从 2TB BF16 到 1-bit GGUF 的多档部署路径,方便按硬件选型。