阶跃星辰发布 StepAudio 3 系列 5 款音频模型，覆盖实时语音、语音识别、语音生成、音频生成和音乐。其中 Realtime 在 Artificial Analysis 的 Conversational Dynamics（98.9%）和 Speech Reasoning（99.7%）两项排名第一，ASR 的 WER 为 1.7%，与榜单最佳结果持平。官方称可用于构建能处理打断、边说话边推理并调用工具的语音智能体，现已开放 Voice AI Lab 和 API。
匹配字段摘要
Google 发布两款 Gemini 音频模型 Gemini 3.8 Live 和 Gemini 3.8 Live Extended Thinking，主打更自然的语音对话与任务执行。Gemini 3.8 Live 面向规模、速度和成本效率，支持句中打断、在 97 种语言间即时切换并理解视觉上下文，可在 Search Live 中对着摄像头拍摄故障处获取分步语音指导。Gemini 3.8 Live Extended Thinking 面向更复杂任务，边推理边说话，并能叙述自己的执行进度，用于活动策划等多步骤项目。
匹配字段摘要
Fireworks 发布 DeepSeek-V4.1-Flash，在 DeepSWE 上 pass@1 为 74.34%，与 GPT-6-Astra 的 74.12% 处于同一水平，单任务成本 0.43 美元，约为 Astra 的 1/15。该模型为 552B 参数 MoE，采用输入 8B、输出 16B 的分离激活预算，KV Cache 的 HBM 占用降至上一代 V4 的 1/4。在 HLE 上它得分 34.52%，低于 Astra 的 50.40%，作者认为它更适合智能体编码而非高难推理。
匹配字段摘要
Cognition 发布编码模型 SWE-2，在 FrontierCode 1.1 Main 上得分 50.0%，比 Fable 5.1 低不到 1 分而成本便宜 64%。SWE-2 基于 2.8T 参数的 Kimi K33 后训练，首次把 RL 扩展到数万亿参数规模，并用单次 RL 训练覆盖全部推理档位。该模型即日起在 Devin Desktop 和 CLI 上线，随后在 Devin Web 和 Fusion 推出。
匹配字段摘要
DeepSeek 推出 DeepSeek-V4.1-Flash，这是其新架构模型族中最小的模型，具备原生视觉理解能力。该模型旨在增强能力、加快推理、提高吞吐量，并支持扩展至更大模型。
DeepSeek 推出 DeepSeek-V4.1-Flash，这是其新架构模型族中最小的模型，具备原生视觉理解能力。该模型旨在增强能力、加快推理、提高吞吐量，并支持扩展至更大模型。 · DeepSeek introduced DeepSeek-V4.1-Flash, the smallest model in its new architecture family, with native visual understanding. It is designed for greater capability, faster inference, higher throughput, and scaling to larger models.
匹配字段摘要
蚂蚁百灵发布并开源百灵系列首个原生多模态大模型 Ling-3.0-flash-VL，基于 Ling-3.0-flash 的 MoE 架构拓展，总参数 124B、单次推理激活 5.5B，原生支持图像、文本与视频输入，上下文窗口 256K Token。官方称原生多模态联合训练使模型在 Artificial Analysis Intelligence Index v4.1.1 上较纯文本版本提升 4 分，并引入观察、行动、验证、修正的视觉反馈闭环用于前端复刻、GUI Agent 和医疗报告解读。模型已在 Ling Studio 上线免费体验，BF16 和 FP8 版本已在 Hugging Face 与 ModelScope 开源。
匹配字段摘要、正文
Meta 发布 Muse Spark 1.3（Max），Google 推出 Gemini 3.8 Flash，两款模型在 Artificial Analysis Intelligence Index 上分别获得 62 分和 59 分。Gemini 3.8 Flash 维持 $0.75 / $3.75 定价，并提升编码、推理和智能体任务表现；Meta 表示下一步将推出代号“Watermelon”的更大模型，并发布 Muse Spark 权重。
Meta 发布 Muse Spark 1.3（Max），Google 推出 Gemini 3.8 Flash，两款模型在 Artificial Analysis Intelligence Index 上分别获得 62 分和 59 分。Gemini 3.8 Flash 维持 $0.75 / $3.75 定价，并提升编码、推理和智能体任务表现；Meta 表示下一步将推出代号“Watermelon”的更大模型，并发布 Muse Spark 权重。 · Meta released Muse Spark 1.3 (Max), while Google launched Gemini 3.8 Flash, scoring 62 and 59 respectively on the Artificial Analysis Intelligence Index. Gemini 3.8 Flash retains its $0.75 / $3.75 pricing while improving coding, reasoning, and agentic performance; Meta says
匹配字段摘要
Sundar Pichai 介绍了 3.8 Flash，这是六周内发布的第三个 Flash 版本，在软件工程、智能体任务和多步推理方面较 3.7 Flash 显著提升。在 DeepSWE v1.1 中，该模型以较低成本自主端到端解决复杂工程问题，表现超过多数更大的前沿模型。
Sundar Pichai 介绍了 3.8 Flash，这是六周内发布的第三个 Flash 版本，在软件工程、智能体任务和多步推理方面较 3.7 Flash 显著提升。在 DeepSWE v1.1 中，该模型以较低成本自主端到端解决复杂工程问题，表现超过多数更大的前沿模型。 · Sundar Pichai introduced 3.8 Flash, the third Flash release in six weeks, with significant gains over 3.7 Flash in software engineering, agentic tasks, and multi-step reasoning. On DeepSWE v1.1, it outperforms most larger frontier models at autonomously solving complex engineering problems end to end, at a fraction of the cost.
匹配字段摘要
Google DeepMind 发布 Gemini 3.8 Flash 和面向可信防御者的 Gemini 3.8 Flash Cyber，称其为目前推理与编码能力最强的模型，速度与成本与 3.7 Flash 相当。3.8 Flash 在 DeepSWE v1.1 上超过多数更大的前沿模型，HLE-Verified 得分 54.9%，复杂任务会执行更多推理步骤并迭代调用工具。3.8 Flash Cyber 在 CyberGym 上达到前沿水平，内部跨 20 种编程语言的漏洞发现基准成功率超过 70%，CWE-Bench 补丁 pass@1 为 47.2%。
匹配字段摘要、正文
IBM 发布 Granite 4.2 系列语言模型，包含 3B、8B、30B 三个尺寸，均可输出思维链并支持 thinking 与非 thinking 模式，另设低推理预算的 low-effort 模式。8B 和 30B 额外经过智能体 RL 阶段，学习调用工具、编辑运行代码、操作终端和联网搜索，全部模型支持原生工具调用，可通过 OpenAI 兼容接口接入智能体框架。模型基于 Granite-4.1 base 后训练，SFT 数据约 720 万条、约 100B token，RL 采用异步 GRPO 分阶段课程，并已发布 FP8、NVFP4、MXFP4 和 GGUF 量化版本。
匹配字段摘要
DeepSeek 在 API Platform 上线实验性多模态模型 DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp，其文本能力与 DeepSeek-V4-Flash 相当，涵盖智能体、推理和世界知识。该模型在多模态智能体评测中较 V4-Flash 显著提升，表现接近 Opus-4.8；DeepSeek Harness 0.1.1 已提供开箱即用的支持。
DeepSeek 在 API Platform 上线实验性多模态模型 DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp，其文本能力与 DeepSeek-V4-Flash 相当，涵盖智能体、推理和世界知识。该模型在多模态智能体评测中较 V4-Flash 显著提升，表现接近 Opus-4.8；DeepSeek Harness 0.1.1 已提供开箱即用的支持。 · DeepSeek has made the experimental multimodal model DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp available on its API Platform, with text capabilities matching DeepSeek-V4-Flash across agents, reasoning, and world knowledge. It significantly improves on V4-Flash in multimodal agent benchmarks, approaching Opus-4.8, and DeepSeek
匹配字段摘要
GLM-5.3 在与 GLM-5.2 保持相同基座、架构、总参数和激活参数的条件下，通过一个月扩展长程环境与强化学习取得显著提升。文章认为参数量必须结合数据、训练与推理计算考量；对 MoE 和推理任务而言，有效深度、激活专家数量及后训练可能比继续增加总参数更关键。
GLM-5.3 在与 GLM-5.2 保持相同基座、架构、总参数和激活参数的条件下，通过一个月扩展长程环境与强化学习取得显著提升。文章认为参数量必须结合数据、训练与推理计算考量；对 MoE 和推理任务而言，有效深度、激活专家数量及后训练可能比继续增加总参数更关键。 · GLM-5.3 achieved substantial gains over GLM-5.2 after one month of scaling long-horizon environments and reinforcement learning, while keeping the same base, architecture, total parameters, and activated parameters. The article argues that parameter count must be considered alongside data and training and inference compute; for MoE models and reasoning tasks, eff
匹配字段摘要
DeepSeek 发布 DeepSeek-V4-Pro，重点升级 Agent 能力，并为 V4-Pro 与 V4-Flash 提供 low、high 和 max 三档推理强度。该模型原生支持 OpenAI Responses API，并针对 Codex 优化；现已通过 app/web 的“Expert Mode”和 API 提供，模型名称保持不变。
DeepSeek 发布 DeepSeek-V4-Pro，重点升级 Agent 能力，并为 V4-Pro 与 V4-Flash 提供 low、high 和 max 三档推理强度。该模型原生支持 OpenAI Responses API，并针对 Codex 优化；现已通过 app/web 的“Expert Mode”和 API 提供，模型名称保持不变。 · DeepSeek launched DeepSeek-V4-Pro with major Agent upgrades and low, high, and max reasoning-effort settings for V4-Pro and V4-Flash. The model natively supports the OpenAI Responses API and is optimized for Codex; it is now available through “Expert Mode” on the app and web, as well as via API, with model names unchange
匹配字段摘要
Liquid AI 发布 LFM2.5-VL-3B，一款面向端侧的视觉语言模型，已在 Hugging Face 和官方 Playground 上线。相比上一代 LFM2-VL-3B，它在屏幕与 UI 理解、函数调用、grounding 和多图输入四方面提升，ScreenSpot-v2 平均 80.7，ToolSandbox 从 26.4 升至 59.5，RefCOCO precision@1 从 57.1 升至 87.9。模型为非推理模型，直接作答以降低延迟，在 Apple M5 Max 上解码 228 tokens/s、Galaxy S26 Ultra 上 20 tokens/s，占用约 3 GB 内存，并支持 llama.cpp、MLX、vLLM、SGLang 和 ONNX。
匹配字段摘要
蚂蚁百灵正式开源 Ling-3.0-tiny，这是一款总参数 7.9B、推理时仅激活 1.3B 参数的原生混合推理模型，同步提供 BF16、FP8 和 INT4 三个版本。官方称其在 Artificial Analysis Intelligence Index 获 25 分，Agentic Index 达 16 分，输出速度超过 160 tokens/s。模型可在单台 NVIDIA DGX Spark 上完成 FP8 推理，权重约 7.85GB，并已完成 Apple Silicon 的 MacBook 与 Mac mini 本地运行适配。
匹配字段摘要、正文
Meta 发布 Muse Glimmer，一个 30B 开源权重稠密模型，上下文窗口 120K+，面向本地 AI 智能体工作负载。该模型采用稠密架构，每个 token 激活全部参数，在 NVIDIA Blackwell Ultra 上以 BF16/NVF4 精度实现单 GPU 超过 20K tokens/s，可完整放入单卡显存，无需模型分片、CPU offload 或外部端点，覆盖 GeForce RTX 5090、DGX Spark、DGX Station 和 Jetson 平台。开发者可用 NeMo AutoModel 做全量 SFT 和 LoRA 微调，权重已上线 Hugging Face，并提供 SGLang、vLLM 推理方案和可下载的 NIM 容器。
匹配字段摘要
Fireworks 上线 Meta 的 Muse Glimmer 30B 稠密模型，采用 Apache 2.0 许可，支持 128K+ token 上下文和原生图像理解，面向需要多轮工具调用的常驻智能体。该模型在 MCP Atlas 得 75.5、DeepSearch QA 得 74.6、SWE-Bench Pro 得 51.2，均高于 Gemma 4 31B 和 Qwen 3.6 27B 的对应成绩，这些基准数据由 Meta 报告。Fireworks 同时给出 temperature 1.0、top_p 0.95、top_k 64 的推荐设置，并支持在系统提示词中调节推理强度。
Fireworks 上线 Meta 的 Muse Glimmer 30B 稠密模型，采用 Apache 2.0 许可，支持 128K+ token 上下文和原生图像理解，面向需要多轮工具调用的常驻智能体。该模型在 MCP Atlas 得 75.5、DeepSearch QA 得 74.6、SWE-Bench Pro 得 51.2，均高于 Gemma 4 31B 和 Qwen 3.6 27B 的对应成绩，这些基准数据由 Meta 报告。Fireworks 同时给出 temperature 1.0、top p 0.95、top k 64 的推荐设置，并支持在系统提示词中调节推理强度。
匹配字段摘要、正文
Meta Superintelligence Labs 的首个开源模型 Muse Glimmer 已在 Ollama 上线，这是一个 30B 多模态模型，面向本地运行的智能体工作负载，上下文长度 128K+，采用 Apache 2.0 许可。它可用于 Claude Code、Codex、Pi 等编码智能体，以及 OpenClaw、Hermes 等长期运行的个人助手，并支持 low、medium、high、xhigh 四档可控推理强度。在 Apple Silicon 上，Ollama 的 MLX 引擎新增 DFlash 与图像输入支持，使 Muse Glimmer 运行速度提升 1.5×–1.8×，其 1.8B 参数感知编码器带来原生图像理解能力。
匹配字段摘要
Fireworks AI 上线 Meta 的 Muse Glimmer 30B 稠密模型，支持 128K+ token 上下文窗口和原生图像理解，面向多轮工具调用的常驻智能体场景。该模型采用滑动窗口注意力，多数层窗口为 2,048 token、每四层设一个全局注意力层，配合 2 个 KV head 控制 KV cache 占用，权重以 Apache 2.0 发布。Fireworks AI 同时给出推荐参数 temperature=1.0、top_p=0.95、top_k=64，并支持在系统提示词中设置 low 到 xhigh 的推理强度。
Fireworks AI 上线 Meta 的 Muse Glimmer 30B 稠密模型，支持 128K+ token 上下文窗口和原生图像理解，面向多轮工具调用的常驻智能体场景。该模型采用滑动窗口注意力，多数层窗口为 2,048 token、每四层设一个全局注意力层，配合 2 个 KV head 控制 KV cache 占用，权重以 Apache 2.0 发布。Fireworks AI 同时给出推荐参数 temperature=1.0、top p=0.95、top k=64，并支持在系统提示词中设置 low 到 xhigh 的推理强度。
匹配字段摘要
Mistral 发布 Shieldstral，一个 3B 开源权重多模态安全分类器，以 Apache 2.0 许可开放下载，可在单张 16GB NVIDIA GPU 上运行。它把内容审核建模为二分类问答任务，推理时接受自然语言策略并输出校准后的安全分数，无需重新训练即可适配新策略，统一处理文本、图像及文本加图像内容。官方称其在文本安全、拒答检测、策略适应性和多模态基准上匹配或超过最多 7 倍参数量的开源 guard 模型。
匹配字段摘要