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#模型发布

今日 22 条
9月24日周四
  2. inclusionAI Hugging Face models60

    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。

  3. inclusionAI Hugging Face models62

    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。

  8. inclusionAI Hugging Face models68

    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。

  9. inclusionAI Hugging Face models62

    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。

  10. inclusionAI Hugging Face models62

    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。

  12. inclusionAI Hugging Face models69

    inclusionAI 正式开源 Ling-2.6-flash：104B 总参数、7.4B 激活的混合线性 MoE 模型

    inclusionAI 正式开源 instruct 模型 Ling-2.6-flash，总参数 104B、激活 7.4B，采用 1:7 MLA + Lightning Linear 混合线性注意力与高稀疏 MoE 架构。

    推荐理由：官方给出架构细节、340 tokens/s 推理速度和 15M tokens 评测用量等数据，也坦承工具幻觉局限，读者可据此评估高频率 Agent 部署场景的适配度。

  13. inclusionAI Hugging Face models60

    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。

9月23日周三
  4. Google DeepMind68

    Google DeepMind 发布 Gemini 3.8 Flash TTS 与 Flash-Lite TTS 语音生成模型

    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。

  5. ViggleAI46

    我们为开源社区推出了首个 Qwen-Image-2.1 turbo。 试试 Viggle-Turbo，一个经 DMD 蒸馏的 Qwen-Image-2.1，仅需 4 个采样步即可生成和编辑，无需 classifier-free guidance。 权重：https://huggingface.co/Viggle/Qwen-Image-2.1-viggle-turbo

    引用Hugging Apps@HuggingApps

    Qwen-Image-2.1 in 4 steps is here ⚡ @ViggleAI distilled Qwen-Image-2.1 into a 4-step turbo model, 6× faster, and holds up side by side with the full model ▶️ on Spaces https://hf.co/spaces/Viggle/Qwen-Image-2.1-viggle-turbo

  6. Latent Space85

    Anthropic 发布 Claude Opus 5.5，OpenAI 同日跟进低价 GPT-6 Sol 与 Luna

    AINews 汇总 Claude Opus 5.5 发布：作为 Claude 5.5 家族首个模型，官方称多数任务达到 Fable 5.1 水平、比 Opus 5 快约 30% 且每任务便宜约 40%，token 单价从 $5/$25 降至 $4/$20，并成为 Claude Code 与 Claude 应用的新默认模型。

    推荐理由：汇总了 Opus 5.5 与 GPT-6 Sol/Luna 同日发布的基准、定价与第三方评测，含实际每任务成本与争议细节，便于对比两家宣传口径。

  8. Qwen66

    千问（Qwen）宣布 Qwen-Image-2.1 在 Arena 的 Image Edit 和 Text-to-Image 两个榜单均排名第一的开源模型。@arena 引用称其 Image Edit Arena 得分 1367，总排名第 16，距第 15 名 GPT-Image-1.5-high-fidelity 仅差 3 分。

    引用Arena.ai@arena

    Qwen-Image-2.1 by @Alibaba_Qwen just landed as the #1 open source model in the Image Edit Arena and Text-to-Image Arena! With 1367 pts in the Image Edit Arena, Qwen-Image-2.1 took the #1 spot among open. It landed #16 overall, just 3 pts from GPT-Image-1.5-high-fidelity at #15. See the leaderboard for the Text-to-Image arena below. Congrats to the @Alibaba_Qwen team on this contribution to the open source ecosystem!

    推荐理由：官方确认 Qwen-Image-2.1 登顶两个图像 Arena 的开源榜首，榜单分数可用于同类模型的横向比较。

  9. Ant Ling46

    感谢 @ValsAI 的高水准评测！"flash"这个词现在有点"误导"了。Ling-3.0-flash-fin 总参数 124B、激活 5.1B，是一款高智能密度的"flash lite"。趁免费 API 还在，赶紧用起来。我们还有 fp4 量化版本可用于本地 AI 😛

    引用Vals AI@ValsAI

    Ant Group’s Ling 3.0 Flash Fin is a finance-specialized open-weight model that delivers strong financial analysis at budget-model pricing. On Finance Agent v2, it scores 54.9% at just $0.045 per task.

  10. Simon Willison83

    Anthropic 发布 Claude Opus 5.5，OpenAI 同日推出 GPT-6 Sol 与 GPT-6 Luna 并掀起价格战

    Anthropic 于 9 月 22 日发布 Claude Opus 5.5，约一小时后 OpenAI 发布 GPT-6 Sol 和 GPT-6 Luna。GPT-6 Luna 定价 $0.10/$0.50 每百万 token，比 GPT-5.6 Luna 再降一半；Opus 5.5 降价 20% 至 $4/$20，缓存读取价格下降 60%。

    推荐理由：作者用实测和价格对比表梳理了这轮降价的具体幅度，还发现 Opus 5.5 max 档过度思考撞上输出上限的问题。

  13. Greg Brockman79

    OpenAI 发布 GPT-6 Sol 和 GPT-6 Luna 两款更快、更实惠的模型，基于 GPT-6 Astra 的技术积累。两款模型在专业工作、事实性、编码、computer use 和对齐方面延续 Astra 的 SOTA 表现，同时缓存和推理效率提升使 API 价格比 GPT-5.6 促销价低 50%。

    引用OpenAI@OpenAI

    Please 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。

  14. Noam Brown82

    OpenAI 发布 GPT-6 Sol 和 GPT-6 Luna，性能优于 GPT-5.6 且 API 价格低 50%。Luna 现为 $0.10 输入 / $0.50 输出每 1M tokens，这是继 7 月底 Luna 降价 80% 之后的又一次下调，两个月内输出价格从 $6 降至 $0.50。

    引用OpenAI@OpenAI

    Please 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。

  15. Boris Cherny76

    Boris Cherny 称 Claude Opus 5.5 是他最近几周的日常主力模型。他让 Opus 5.5 和 Fable 5.1 各把 HAProxy 从 C 移植到 Rust，两者都几乎通过全部测试，但 Opus 5.5 用时 9.5 小时，Fable 5.1 用时 12 小时，且成本低 51%。

    引用Claude@claudeai

    Introducing Claude Opus 5.5, the first model in our new Claude 5.5 family. It performs at the level of Claude Fable 5.1 for most tasks, and costs 40% less to run than Opus 5.

    推荐理由：作者亲测对比两个模型移植 HAProxy 的耗时与成本，给出了具体数字供选型参考。

  16. Anthropic71

    Anthropic 宣布 Claude Opus 5.5 今日可用。引用的 @claudeai 介绍称其为 Claude 5.5 家族首个模型，多数任务上达到 Claude Fable 5.1 水平，运行成本比 Opus 5 低 40%。

    引用Claude@claudeai

    Introducing Claude Opus 5.5, the first model in our new Claude 5.5 family. It performs at the level of Claude Fable 5.1 for most tasks, and costs 40% less to run than Opus 5.

    推荐理由：官方宣布 Claude Opus 5.5 上线，可对照引用内容了解其性能对标与成本变化。

9月22日周二
  1. karminski-牙医39

    Qwen4 家族首次曝光，包含 Qwen4-Max、Qwen4-Flash & Qwen4-Plus 以及 Qwen4-27B，未来 Qwen 会训 5-10T 的模型。卧槽5-10T???

    引用Max For AI@MaxForAI

    🚨Qwen4家族首次曝光！！ 刚刚，在2026年云栖大会的开幕式上，新任@Alibaba_Qwen LLM负责人刘大一恒官宣了即将到来的Qwen4家族！ 包含Qwen4-Max Qwen4-Flash&Qwen4-Plus 还有Qwen4-27B！！！ 未来Qwen会训5-10T的模型