Half a million downloads in a month. Today, our open source family takes another step forward. Thank you for the incredible support behind our first-generation models. We’re excited to introduce TwIL-LM3-Pro. At just 3.6 billion parameters, it brings powerful reasoning to everyday computers, with quantized builds that run locally. No cloud required. In our evaluation: Formal logic: Highest recorded headline score among the small models compared—beating China’s VibeThinker-3B by 35% and Qwen3.5-4B by 24%, and Liquid AI’s LFM2.5-8B-A1B by 47%. Broader reasoning: 95% on SVAMP and 64.1% on MuSR, the highest recorded scores among the small models compared. BIG-Bench Hard’s logic subset: 95.4%, compared with VibeThinker-3B’s 61.1%. We believe AI is entering a post-training era. The advantage will increasingly belong to companies with the best pipelines and those that can produce capable, personalized intelligence faster and more efficiently, then put it on devices people already own. That’s what we’re building at webAI. And we’re only beginning to share what’s coming out of our lab. Coming soon: Meridian, our family of frontier-class models built to run on device. Our most advanced models will be available through the @thewebAI application. Join the waitlist as we expand access. Proudly built in Austin, Texas. 🇺🇸
#推理
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Chubby♨️@kimmonismusAI 评分4545
引用David Stout@Davidstout
Chubby♨️@kimmonismusAI 评分4343
TechCrunch · AIAI 评分6363 Google 发布 Gemini 4 Argon,称其为迄今最强模型
Google(Alphabet)发布新模型 Gemini 4 Argon,主打防御性网络安全,称其可自主发现、验证并修复关键软件漏洞,目前仅通过 Fairwind 安全计划向部分网络安全合作伙伴开放。该模型也用于编码、调试和代码库迁移等日常工程工作,并称在多项基准上显著领先 GPT-6 Astra 与 Anthropic 的 Fable 和 Opus。
Chubby♨️@kimmonismusAI 评分4242引用Chetaslua@chetaslua🚨 Fable 5.5 is auto routing on web , this is the screenshot it edited for x without even prompted he knows tibo check https://claude.ai see if you are getting routed or not
elvis@omarsar0AI 评分4848
引用David Stout@DavidstoutHalf a million downloads in a month. Today, our open source family takes another step forward. Thank you for the incredible support behind our first-generation models. We’re excited to introduce TwIL-LM3-Pro. At just 3.6 billion parameters, it brings powerful reasoning to everyday computers, with quantized builds that run locally. No cloud required. In our evaluation: Formal logic: Highest recorded headline score among the small models compared—beating China’s VibeThinker-3B by 35% and Qwen3.5-4B by 24%, and Liquid AI’s LFM2.5-8B-A1B by 47%. Broader reasoning: 95% on SVAMP and 64.1% on MuSR, the highest recorded scores among the small models compared. BIG-Bench Hard’s logic subset: 95.4%, compared with VibeThinker-3B’s 61.1%. We believe AI is entering a post-training era. The advantage will increasingly belong to companies with the best pipelines and those that can produce capable, personalized intelligence faster and more efficiently, then put it on devices people already own. That’s what we’re building at webAI. And we’re only beginning to share what’s coming out of our lab. Coming soon: Meridian, our family of frontier-class models built to run on device. Our most advanced models will be available through the @thewebAI application. Join the waitlist as we expand access. Proudly built in Austin, Texas. 🇺🇸
Artificial Analysis@ArtificialAnlys精选AI 评分6767
推荐理由:第三方评测给出各档成本对比数字,读者可以据此判断 GPT-6.1 Sol 在成本效率上的位置。
Artificial Analysis@ArtificialAnlysAI 评分4646
Artificial Analysis@ArtificialAnlys精选AI 评分6666
推荐理由:原文拆解了 GPT-6.1 Sol 单任务成本下降的具体构成,读者可以了解降价来自更少的轮次和更低的缓存读取价格。
The Decoder精选AI 评分7979 Google 发布 Gemini 4 Argon,追赶 OpenAI 与 Anthropic 但未取得明确领先
Google 发布新旗舰模型 Gemini 4 Argon,是其七个多月来首款前沿模型,Artificial Analysis 测试中得 53 分,与 GPT-6 Astra (max)、Claude Fable 5.1 持平,但仍落后 Claude Opus 5.5 的 58 分。
推荐理由:原文汇总了第三方测试与定价细节,指出 Gemini 4 Argon 缩小差距但未领先,且单价优势来自低 token 价格而非效率。
Karina@karinanguyenAI 评分5252引用Google DeepMind@GoogleDeepMindIntroducing Gemini 4 Argon – our new frontier model. It’s built for complex workflows across coding, enterprise knowledge work, and cybersecurity defense – rolling out today to a set of trusted testers through our Fairwind Program.
fofr@fofrAIAI 评分3333非常激动地分享,Gemini 4 Argon 即将到来。迫不及待想尽快跟大家分享更多内容。
引用Sundar Pichai@sundarpichaiLots of discussion out there about our next model(!), so I wanted to give an early look as soon as possible. Introducing Gemini 4 Argon! It shows frontier performance in complex workflows, cyber defense and software engineering. Teams are using it extensively at Google, from coding to quantum computing, great feedback. Here’s a look at the benchmarks:
The Verge · AIAI 评分7373 Google 发布 Gemini 4 Argon,初期仅限受信任的网络防御者使用
Google 发布新一代前沿模型 Gemini 4 Argon,称其在软件工程、法律金融等企业知识工作和网络安全防御方面具有前沿性能。初期仅向一组受信任的网络防御者开放,Google 正参与美国政府预发布模型访问的自愿流程并逐步扩大访问。模型已用于 Google 内部工作流,如大规模代码库迁移;Google 将在更广泛发布前加强防范滥用和提示词注入攻击、监测错位等安全措施。
Google AI@GoogleAIAI 评分5353
Google DeepMind精选AI 评分7474 Google DeepMind 发布 Gemini 4 Argon,输出上限扩至 1M tokens
Google DeepMind 发布前沿模型 Gemini 4 Argon,先向 Fairwind Program 的可信网络防御者开放,后续将面向开发者、企业和消费者推出。
推荐理由:官方博客给出定价、输出上限和多个基准成绩,可帮读者评估该模型在编码与安全防御场景的实际定位。
Hugging Face BlogAI 评分5959 NVIDIA 发布开源表格基础模型 Kumo Tabular
NVIDIA 发布开源表格基础模型 Kumo Tabular,给定带标签表格后单次前向传播即可完成分类和回归预测,无需训练、调参或特征工程。
Anthropic@AnthropicAI精选AI 评分6565推荐理由:九圈散射振幅计算由 Dixon 独立验证,计算成本仅几千美元,为学界评估 AI 科研能力提供了一个可核验的案例。
inclusionAI Hugging Face models精选AI 评分6060 inclusionAI 开源 Ling-mini-2.0:16B 总参数 MoE 模型,激活仅 1.4B
inclusionAI 开源 Ling 2.0 系列首个模型 Ling-mini-2.0,总参数 16.26B、每 token 激活 1.4B(非嵌入 789M),采用 1/32 激活比 MoE 架构,称可达到 7–8B dense 模型的等效性能,在 H20 上简单 QA 场景生成速度超过 300 token/s,支持 128K 上下文(YaRN)。
推荐理由:官方发布了完整的参数配置、推理速度、训练吞吐和预训练检查点,读者可以据此评估小激活 MoE 在端侧和继续训练中的可用性。
inclusionAI Hugging Face models精选AI 评分6262 inclusionAI 开源 Ling-flash-2.0:100B 总参数、6.1B 激活的 MoE 模型
inclusionAI 正式开源 Ling 2.0 架构下的第三个 MoE 大语言模型 Ling-flash-2.0,总参数 100B、激活参数 6.1B(非嵌入 4.8B),基于 20T+ tokens 数据训练并经 SFT 和多阶段强化学习。
推荐理由:官方给出参数结构、基准对比和推理速度数据,读者可据此评估小激活 MoE 替代 40B 稠密模型的可行性。
inclusionAI Hugging Face models精选AI 评分6464 inclusionAI 发布 Ling 2.0 系列旗舰非思考模型 Ling-1T
inclusionAI 发布 Ling 2.0 系列首款旗舰非思考模型 Ling-1T,总参数 1T、每 token 激活约 50B,支持 128K 上下文。
推荐理由:官方模型卡给出架构、训练规模和基准对比细节,读者可据此评估这款万亿参数非思考模型的推理效率与部署方式。
inclusionAI Hugging Face modelsAI 评分5555 inclusionAI 发布 Ring-mini-2.0:16B 总参数 MoE 推理模型,支持 128K 上下文
inclusionAI 基于 Ling 2.0 架构正式发布 Ring-mini-2.0,总参数 16.8B、激活参数仅 1.4B,经 Long-CoT SFT。
inclusionAI Hugging Face models精选AI 评分6666 inclusionAI 开源 Ring-flash-2.0 推理模型:100B 参数仅激活 6.1B
inclusionAI 正式开源思考模型 Ring-flash-2.0,总参数 100B、每次推理仅激活 6.1B,基于 Ling-flash-2.0-base 深度优化。
推荐理由:官方发布完整披露了 icepop 算法、多阶段 RL 训练流程和部署参数,读者可以评估其推理性价比与可复现性。
inclusionAI Hugging Face models精选AI 评分6868 inclusionAI 开源发布万亿参数思考模型 Ring-1T
inclusionAI 正式发布开源思考模型 Ring-1T,总参数 1 万亿、激活 50B,基于 Ling 2.0 架构和 Ling-1T-base,上下文经 YaRN 扩展至 128K,权重可在 Hugging Face 与 ModelScope 下载,并支持 Ling Chat 和 ZenMux 体验与 API 调用。
推荐理由:官方发布开源万亿参数思考模型,给出 IMO 与 ICPC 实测结果和 Icepop、ASystem 训练细节,便于评估其推理与部署价值。
inclusionAI Hugging Face models精选AI 评分6262 inclusionAI 开源万亿参数思考模型 Ring-2.5-1T
inclusionAI 发布开源万亿参数思考模型 Ring-2.5-1T,采用 1:7 MLA + Lightning Linear Attention 混合线性注意力架构,激活参数从 51B 增至 63B。
推荐理由:原文给出了混合线性注意力的具体效率数字和多项基准成绩,读者可以据此评估它在长程智能体场景中的实际取舍。
inclusionAI Hugging Face models精选AI 评分6262 inclusionAI 开源 Ling-2.5-1T:1T 总参数、63B 激活的即时模型,支持 1M 上下文
inclusionAI 发布并开源 Ling-2.5-1T,总参数 1T、激活 63B,预训练语料扩至 29T tokens,经 YaRN 外推支持最长 1M tokens 上下文。
推荐理由:官方模型卡给出架构、token 效率和长上下文评测细节,可帮助读者评估这款万亿参数即时模型对现有部署工作流的适配。
inclusionAI Hugging Face models精选AI 评分6060 inclusionAI 开源万亿参数模型 Ling-2.6-1T
inclusionAI 开源 Ling 家族旗舰模型 Ling-2.6-1T,参数量达 1T,面向复杂推理、编码和 Agent 工作流。
推荐理由:官方发布万亿参数旗舰开源模型,给出架构设计、benchmark 结果和 SGLang/vLLM 部署细节,便于评估其实际可用性。
inclusionAI Hugging Face models精选AI 评分6060 inclusionAI 发布万亿参数推理模型 Ring-2.6-1T
inclusionAI 发布万亿参数旗舰推理模型 Ring-2.6-1T,主打真实生产环境中的 Agent 执行与复杂推理,上下文长度由 128K 扩展到 256K(YaRN),采用 MIT License 开源。
推荐理由:官方发布页给出 Agent 执行、推理档位和异步 RL 训练的具体做法与基准数字,读者可据此评估其在生产场景的适配价值。
inclusionAI Hugging Face modelsAI 评分5656 inclusionAI 发布 Ling-3.0-flash 混合推理模型,124B 总参数激活 5.1B
inclusionAI 在 Hugging Face 发布 Ling-3.0-flash,为原生混合线性注意力 MoE 模型,总参数 124B、每 token 激活 5.1B,约为此前 1T 级旗舰 Ring-2.6-1T 的 12.4% 和 8.1%,官方称在关键基准上持平或超越前代。
inclusionAI Hugging Face modelsAI 评分5959 inclusionAI 发布 Ling-3.0-tiny:7.9B 总参数、1.3B 激活的混合推理 MoE 模型
inclusionAI 发布轻量混合推理 MoE 模型 Ling-3.0-tiny,总参数 7.9B,每 token 仅激活 1.3B,采用 3:1 KDA-MLA 混合线性架构加 128 专家稀疏 MoE FFN。
inclusionAI Hugging Face modelsAI 评分4646 蚂蚁 Ling 系列发布 Ling-3.0-flash-Fin 金融增强模型,124B 参数、256K 上下文
蚂蚁集团联合多家金融机构与领域专家推出 Ling-3.0-flash-Fin,这是 Ling 系列首个金融增强模型,在 Ling-3.0-flash 基础上用高质量金融数据继续训练,总参数 124B、激活参数 5.1B、上下文窗口 256K。
Greg Brockman@gdb精选AI 评分7979引用OpenAI@OpenAIPlease welcome GPT-6 Sol and GPT-6 Luna to the GPT-6 universe. GPT-6 Sol and Luna build on the advances behind GPT-6 Astra, bringing much of its strengths into faster and more affordable models to support work at scale. We’ve also made caching and inference more efficient, and we’re passing the savings directly to you: 50% lower API prices for Sol and Luna compared with GPT‑5.6 promotional pricing.
推荐理由:原文由当事方宣布两款新模型及降价幅度,读者可以据此了解 GPT-6 系列的能力分工与成本变化。
Noam Brown@polynoamial精选AI 评分8282引用OpenAI@OpenAIPlease welcome GPT-6 Sol and GPT-6 Luna to the GPT-6 universe. GPT-6 Sol and Luna build on the advances behind GPT-6 Astra, bringing much of its strengths into faster and more affordable models to support work at scale. We’ve also made caching and inference more efficient, and we’re passing the savings directly to you: 50% lower API prices for Sol and Luna compared with GPT‑5.6 promotional pricing.
推荐理由:作者以当事方身份给出模型、降价幅度和具体价格,可据此比较 GPT-6 系列的成本变化。
Simon WillisonAI 评分6666 TypeSafe AI 发布决策模型 Jev:文本输入返回置信分数
TypeSafe AI 上周发布 Jev,称其为 System One 或决策模型:接受文本输入,输出对应类别、是非判断和评分的浮点数及置信分数。其首个模型按输入 token 计费,每百万 token $0.042,输出免费,比 GPT-5 Nano($0.05/百万)更便宜;问题并行评估,但对数字、日期和对抗性内容表现不佳。
Michael Truell@mntruellAI 评分5454引用SpaceXAI@SpaceXAIGrok 4.7 is here. It's a notable improvement over Grok 4.6 at the same price and speed.
Andrew Milich@milichabAI 评分5555引用SpaceXAI@SpaceXAIGrok 4.7 is here. It's a notable improvement over Grok 4.6 at the same price and speed.
Anthropic Newsroom精选AI 评分9090 Anthropic 发布 Claude Opus 5.5,成本较 Opus 5 降低 40%
Anthropic 发布 Claude Opus 5.5,为 Claude 5.5 家族首款模型,官方称其表现与 Claude Fable 5.1 相当,运行成本较 Opus 5 降低 40%,输入和输出 token 价格为 $4 和 $20 每百万,缓存读取 $0.20 每百万(降低 60%),输出速度快 30% 以上。
推荐理由:官方给出完整基准、价格与安全评估细节,读者可据此比较 Opus 5.5 在成本与智能体编码上的实际变化。
Epoch AI@EpochAIResearchAI 评分4848
inclusionAI Hugging Face modelsAI 评分4747 inclusionAI 发布 Llama-3.2-1B-Instruct-singprobe 流式安全探针
inclusionAI 推出 SingProbe,一个基于 meta-llama/Llama-3.2-1B-Instruct 的流式安全探针,复用基座模型隐藏状态,在每个 token 上对查询意图、回复不安全和幻觉风险打分,仅增加不到 0.5% 解码开销。
inclusionAI Hugging Face modelsAI 评分4545 inclusionAI 发布 gemma-4-26B-A4B-it-singprobe:基于 Gemma 的流式安全探针
inclusionAI 发布 SingProbe,一个基于 google/gemma-4-26B-A4B-it 的流式安全探针,复用基座模型隐藏状态逐 token 打分,仅增加不到 0.5% 解码开销。
inclusionAI Hugging Face modelsAI 评分4545 inclusionAI 发布 Qwen3.5-0.8B-singprobe:基于隐藏状态的流式安全探针
inclusionAI 发布 Qwen3.5-0.8B-singprobe,一个基于 Qwen/Qwen3.5-0.8B 隐藏状态的流式安全探针,可在生成过程中逐 token 输出查询意图、回复不安全和幻觉风险评分,解码开销低于 0.5%。
inclusionAI Hugging Face modelsAI 评分4646 inclusionAI 发布 Qwen3.5-397B-A17B-singprobe 流式安全探针
inclusionAI 发布基于 Qwen/Qwen3.5-397B-A17B 的流式安全探针 SingProbe,复用基座模型隐藏状态,在每个 token 上对查询意图、回复不安全和幻觉风险打分,解码开销低于 0.5%。