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  1. The Decoder72

    可灵 AI 发布 4.0 版本,新增立体声与多语言口型同步并推出 Flash 轻量版

    可灵 AI 发布 4.0 版本,单次可生成最长 30 秒视频,支持最多 10 张关键帧图像输入,提示词理解扩展到 8,000 tokens。新版本加入双声道立体声和覆盖德语、英语、日语、韩语、西班牙语等十余种语言的改进口型同步,Omni Reference 单次最多接受 15 个参考素材。

    推荐理由:可灵 4.0 的升级集中在参考素材、音频与多语言口型,同时给出与 Wan 3.0、Seedance 2.5 的对比观察。

  1. 量子位80

    MiniMax 发布 M3.1 Flash,Agent 基准 ALE 得分 29.6% 居国产模型第一

    MiniMax 正式发布 M3.1 Flash,即此前在 OpenRouter 匿名测试的 Space Bunny(玉兔),Agents' Last Exam 得分 29.6%,位列国产模型第一。

    推荐理由:文章列出 M3.1 Flash 在 Agent、编码、网络安全等基准上的分数与定价,可对照国产 Flash 模型的性价比路线。

  1. MiniMax (X)78

    MiniMax 发布 M3.1 Flash 模型,成本为 M3 的三分之一、速度提升 3 倍

    MiniMax 发布 M3.1 Flash,官方称其在 Cowork(Automation-Bench 62%、ALE 30%)、编码(DeepSWE 74%)和视觉推理(BabyVision 91%)等任务上达到前沿水平,成本为 M3 的 1/3、速度为 3 倍。

    推荐理由:官方给出 M3.1 Flash 在 Agent、编码与视觉推理基准上的分数和 API 定价,便于与 M3 直接比较成本与速度。

  1. DeepSeek (X)78

    DeepSeek 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 模型

    DeepSeek 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017,称其基准表现更强、任务完成更快、输出更短,在性能与成本上实现帕累托改进。该模型已在 DeepSeek 网站、App 和 API 上线,并针对 DeepSeek Harness、腾讯 CodeBuddy、WorkBuddy 等做了优化,使用 DeepSeek Harness 需升级到 v0.2.1-rc.1 或更高版本。

    推荐理由:官方给出新版本在基准表现、任务完成速度和输出长度上的变化,并说明已上线网站、App 与 API。

  1. AI at Meta (X)80

    Meta 发布开源权重模型 Muse Spark Open,816B 总参数、1M token 上下文

    Meta 发布开源权重模型 Muse Spark Open,称其为目前美国最强的开源权重模型。该模型面向编码与智能体任务,主打长程任务、复杂软件工程和多步推理,规格为 816B 总参数、42B 激活参数、1M token 上下文窗口,原生支持文本、图像、视频和音频多模态。

    推荐理由:Meta 公布开源权重模型的具体参数与多模态规格,可据此判断其长程编码与智能体任务的定位。

  1. NVIDIA (X)73

    NVIDIA 发布 Nemotron 3.5 Super VL 开源多模态模型

    NVIDIA 发布 Nemotron 3.5 Super VL,扩充其 Nemotron 开源模型系列,将视觉理解、推理与工具调用结合,用于帮助 AI 智能体在更短时间内完成更多工作。该模型支持文本、图像、文档和视频理解,总参数 120B、激活参数 12B。NVIDIA 表示开源模型让用户能按自己的方式定制、部署和构建。

    推荐理由:官方给出新开源多模态模型的总参数与激活参数,读者可据此判断其本地部署与定制空间。

  2. AI at Meta (X)72

    Meta 发布 Muse Wonder 与 Muse Wonder Full 模型

    Meta 发布 Muse Wonder 和 Muse Wonder Full 两款模型,官方称其在个人与专业智能体任务上取得 SOTA 表现。更多模型细节见 Meta 研究者博客。

    推荐理由:Meta 官方公布 Muse Wonder 两个版本在个人与专业智能体任务上的 SOTA 表现,并给出研究者博客入口。

  1. Google DeepMind80

    Google DeepMind 发布 Gemini 4 Argon 并公布安全防护方案

    Google DeepMind 开始广泛推送 Gemini 4 Argon,并同步发布安全与安全报告,说明其在高风险领域的防护设计。该模型在 12 个端到端模拟网络攻击场景中全部完成,上一代为 5 个;在 Gray Swan 的间接提示注入基准上,15 次自适应攻击的成功率降至 0.7%。

    推荐理由:原文披露了 Gemini 4 Argon 在网络安全与生物风险上的防护分层,以及智能体越界行为的监控数据。

  2. Google DeepMind90

    Google DeepMind 发布 Gemini 4 Argon 前沿模型

    Google DeepMind 发布 Gemini 4 Argon,通过 Gemini API、AI Studio、Antigravity 及 Gemini 应用向开发者、企业和订阅用户开放,定价为每百万输入 token 2 美元、输出 token 10 美元。

    推荐理由:官方披露了 Argon 在编码、科研与安全对齐上的具体案例和基准表现,可据此判断前沿模型在长程任务中的实际边界。

  1. AI at Meta (X)72

    Meta 发布 Muse Wonder 系列模型,主打智能体任务

    Meta 发布 Muse Wonder 系列,包含 Muse Wonder 和 Muse Wonder Full 两款模型,称其为目前能力最强的模型,面向个人与专业智能体任务提供前沿性能。Muse Wonder 即日起通过 Meta Model API 和 Muse Code 提供,Muse Wonder Full 即日起面向 Muse Code 订阅用户开放。Muse Wonder 后续还将用于 Meta 的个人智能体产品 Muse,先向订阅用户推出。

    推荐理由:Meta 公布 Muse Wonder 系列两款前沿模型,并给出 API 与 Muse Code 的可用入口,读者可据此了解其智能体任务定位。

  1. Google AI (X)69

    Google 发布 Gemini 4 Argon 前沿模型

    Google 发布新前沿模型 Gemini 4 Argon,面向复杂长程工作流持续进行深度推理,在真实软件工程、法律与金融等企业知识工作以及网络安全防御场景中提供前沿性能。该模型输出 token 上限提升至 1M tokens,目前正通过 Fairwind Program 向一批受信任的网络安全防御方逐步开放,后续将尽快扩大可用范围。

    推荐理由:官方给出 Gemini 4 Argon 的定位与 1M 输出 token 上限,可据此判断长程复杂工作流的可用边界。

  1. Qwen (X)80

    阿里发布 Qwen3.8-Omni-Flash 全模态模型,主打智能体能力

    阿里 Qwen 团队发布 Qwen3.8-Omni-Flash,称其为 Qwen 首个围绕智能体能力构建的全模态模型,将原生音视频理解、推理与工具调用整合在一个模型中。

    推荐理由:官方给出音视频智能体能力、基准提升与视频输入成本降幅,可据此判断长音视频场景的落地成本。

  1. AI at Meta (X)68

    Meta 的 AIRA₃ 在 NVIDIA Kaggle 竞赛中获金牌,约 4000 支队伍中排第 8

    Meta 称其在 6 月让自主 AI 研究系统 AIRA₃ 参加 NVIDIA 在 Kaggle 举办的竞赛,任务是微调一个 30B 的 Nemotron 模型,使其推理能力更强。AIRA₃ 在约 4000 支队伍中排名第 8,获得金牌,成绩超过使用同等前沿工具的人类参赛者。Meta 认为这表明 AIRA₃ 能在特定能力上把模型提升到接近人类专家的水平。

    推荐理由:Meta 公开 AIRA₃ 在 Kaggle 微调竞赛中的名次与参赛条件,可据此判断自主研究系统在模型能力改进上的位置。

  1. DeepSeek (X)75

    DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp 上线 DeepSeek API 平台

    DeepSeek 在 API 平台上线实验性多模态模型 DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp,调用时使用 model='deepseek-v4-flash-vision-exp'。

    推荐理由:官方给出新模型与 V4-Flash 的文本能力对照,以及多模态智能体基准上的提升幅度,便于判断是否值得接入。

  1. DeepSeek (X)80

    DeepSeek 发布 DeepSeek-V4-Pro

    DeepSeek 发布 DeepSeek-V4-Pro,重点升级 Agent 能力并带来明显的生产环境收益。V4-Pro 与 V4-Flash 支持灵活推理强度,简单任务用 low、日常 Agent 工作流用 high、复杂任务用 max;同时原生支持 OpenAI Responses API,并针对 Codex 提供一键配置。V4 Pro 已在 app 和网页端以 Expert Mode 上线,也可通过 API 调用,模型名称保持不变。

    推荐理由:官方给出 V4-Pro 的 Agent 能力升级、三档推理强度和 Codex 接入方式,可据此判断实际使用成本与场景。

  1. DeepSeek (X)80

    DeepSeek 发布 DeepSeek-V3.2 与 DeepSeek-V3.2-Speciale 推理模型

    DeepSeek 发布 DeepSeek-V3.2 和 DeepSeek-V3.2-Speciale 两款以推理为先、面向智能体的模型。DeepSeek-V3.2 是 V3.2-Exp 的正式后继版本,已在 App、Web 和 API 上线;DeepSeek-V3.2-Speciale 侧重进一步拓展推理能力,目前仅通过 API 提供。官方同时放出了技术报告链接。

    推荐理由:官方给出两个版本的定位差异与开放渠道,可据此判断面向智能体的推理模型如何分层落地。

已经到底了