Google DeepMind 发布 EmbeddingGemma 2，一个基于 Gemma 4 架构的 740M 参数开源多模态嵌入模型，可将文本、代码、图像、视频和音频嵌入同一个 768 维空间，采用 Apache 2.0 许可，权重已上线 Hugging Face 和 Kaggle，并提供 Ollama、llama.cpp GGUF 和 LiteRT 版本。模型采用模块化设计，文本与代码主干 270M、视觉编码器 170M、音频编码器 300M 均可选，上下文窗口 8192 token，是上一版的 4 倍。Google 研究团队称其在 MTEB Code 和 MAEB 的 1B 以下多模态嵌入模型中领先，代码检索从 68.76 提升到 78.68；量化后在 Pixel 11 Pro 上纯文本约占 191MB 内存，全多模态约 567MB。
#模型发布#多模态#端侧
#模型发布#多模态#开源生态
#产品更新#图像生成#Google
Meet EmbeddingGemma 2, our first natively multimodal open model for on-device embeddings. It expands beyond text to unify code, images, audio, and video in a shared space. 🧵
#模型发布#多模态#端侧
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Mistral 发布 Mistral Large 4 公开预览版，模型拥有 1 万亿参数、其中 490 亿为激活参数，原生多模态，上下文窗口 100 万 token，API 已通过 Mistral Studio 开放，权重预计 10 月底发布。在 Artificial Analysis 的 Intelligence Index 上 ML4 得分 38，较前代 Mistral Large 3 的 9 分大幅提升，但落后榜首 Claude Opus 5.5 的 58 分。Mistral 强调其网络安全能力，在一项复现并修补开源软件漏洞的测试中得分 82%，并称 Claude Opus 5.5 与 GPT-6 Astra 因拒绝任务而接近零分；模型在 3800 块 Nvidia Grace Blackwell GPU 上于欧洲自有数据中心训练，预览期定价为每百万输入 token 0.68 美元、输出 2.09 美元。
#模型发布#多模态#开源生态
法国 AI 实验室 Mistral AI 于周二发布 Mistral Large 4（ML4），这是一个 1 万亿参数的大规模多模态模型，昵称 Le Chonk，目前仅通过公开的 guardrail 端点访问，计划在安全测试完成后于三周内开放权重。Mistral 科学副总裁 Pierre Stock 表示，ML4 完全使用 Mistral 自有算力训练，仅动用 4000 张 Nvidia GPU，比中国竞争对手少两到三倍，也显著少于闭源竞争对手；其优化场景包括网络安全、金融和芯片设计，基准测试结果尚未公布。
#模型发布#多模态#开源生态
Meet Mistral Large 4, aka Le Chonk. • 1T parameters, natively multimodal. 49B active. It is the best open weights model from US or Europe on aggregated benchmarks. • State-of-the-art on critical workloads, including cyber defense, manufacturing and finance and it surpasses closed frontier models on visual grounding. • Forged in Europe end-to-end and is deployable from Europe via our own Mistral Cloud infrastructure. • Available to all via API today. Working with cybersecurity partners privately. Open weights release end of October.
#模型发布#Agent#编码
#模型发布#评测/基准#多模态
Mistral 发布 Mistral Large 4 公开预览，这是一个 1 万亿参数、490 亿激活参数的原生多模态模型，权重将于本月底开放。模型在 Mistral 欧洲自有数据中心的 3800 块 NVIDIA Grace Blackwell GPU 上从零训练，训练数据覆盖 160 多种语言，官方称其在网络安全、金融、法律等企业负载上达到开源模型领先水平。在 Artificial Analysis Cyber Index 上它进入全球前五，在一项复现并修补真实漏洞的测试中得分 82%，Cybench 解题率 93%。
#模型发布#多模态#Agent
AI 公司 Reflection 发布首款免费开放模型 Beam，面向编码、逻辑推理和智能体任务，采用 MoE 架构，每 token 激活 5010 亿总参数中的 230 亿。Reflection 称 Beam 在推理任务上可匹配 GLM 5.2，算力消耗仅为后者的三分之一到四分之一，并已用 10500 块 Nvidia GB300 GPU 进行超过四周的强化学习训练。模型权重将以 Apache 2.0 许可在本月晚些时候发布，目前早期版本仅向部分用户开放。
#模型发布#开源生态#推理
估值 250 亿美元的 Reflection AI 发布首款开源权重模型 Beam，面向编码与智能体任务，公司称其以远低于中国实验室 Z.ai GLM-5.2 的算力达到相近的推理和编码成绩。Reflection 计划本月以 Apache 2.0 许可证放出 Beam 权重，允许企业自行定制和部署，并已在韩国测试由对冲基金或政府用自有芯片和私有数据运行 Beam 的 AI 工厂模式。在自家测试中 Beam 仍落后于 Moonshot 的 Kimi K3，但优于 Thinking Machines 的 Inkling 等美国开源系统。
#行业动态#开源生态#Agent
Mistral 发布一万亿参数的开源权重模型 Mistral Large 4，昵称 Le Chonk，目前处于预览阶段，最终版本将在本月底推出。该模型针对编码、网络防御以及制造、金融、电气工程等细分领域做了优化，Mistral 称其是能力最强的非中国开源权重模型，并称与部分闭源模型非常接近，且是从零训练而非蒸馏。Mistral 联合创始人兼首席科学家 Guillaume Lample 表示，关键不在于美国、欧洲还是中国，而在于企业是否自己拥有模型，使用闭源模型无法保证它明天还在。
#模型发布#开源生态#编码
上海人工智能企业 StartLux（原点星辉）发布专用决策模型 StartLux-Decision，并开放代码与模型权重。在 DecisionIndex 0.2.1 评测中，StartLux-Decision-27B 得分 63.88，高于 Jev 1.13 的 57.91，38 项基准中有 31 项得分更高；在单张 H200、BF16 精度下，4B 版本一次回答三个问题平均耗时 26 毫秒。该模型面向智能体执行中的按钮选择、工具调用和任务完成判断，接收状态与候选项后一次前向计算返回多个问题的判断及选项概率，研发与验证全程用时 3 天，由公司内部 RSI 体系的 Auto Research 环节完成。
#模型发布#Agent#推理
#模型发布#推理#Agent
Reka 发布 19B 全模态推理模型 Rho-1 的研究预览版，单一网络可理解并生成文本、图像和视频，同时输出机器人动作，官方称其可直接替代在多个模态专用模型间传递任务的智能体流水线。模型每个 Transformer 块包含理解与生成两套专家权重流，共享注意力和同一 KV cache，离散 token 承载文本与高层指令，连续 token 承载图像潜变量、视频帧、机器人动作和本体感知。蒸馏版本把去噪步数从 99 步降到 8 步，约 1 秒返回 5.3 秒片段；训练使用 320 张 H100 历时 3 个月，视频分辨率上限 672×384，目前仅研究预览，未公开权重、API 或定价。
#模型发布#多模态#推理
Reflection 发布 Beam，一个面向编码、智能体与科研的纯文本 MoE 模型，总参数 501B、激活 23B，从零训练，Apache 2.0 全量权重预计本月发布。团队称预训练用了 23.8T token，并在约 10,500 块 GB300 上各跑四周预训练与 RL，自报 SWE-bench Verified 得分 80.9。观察者认为 Beam 大致处于 GLM-5.2 水平，部分基准低于 DeepSeek V4 Flash。
#模型发布#开源生态#数据/训练
Google 发布基于 Gemma 4 的 EmbeddingGemma 2，采用 Apache 2.0 许可，可将文本、代码、图像、视频和音频映射到统一的 768 维向量空间。模型支持模块化加载，参数量从纯文本与代码的 270M 到全模态的 740M，并借助 MRL 将维度截断至 128 维，在 bfloat16 精度下百万条 768 维向量约占 1.5 GB，截断到 128 维后仅需 250 MB。在 MTEB (Code) 上得分比 EmbeddingGemma 1 高 14%，同时新增图像、视频和音频检索能力。
#产品更新#多模态#RAG
Google DeepMind 发布开放权重多模态嵌入模型 EmbeddingGemma 2，可将文本、图像、视频帧和音频映射到统一的向量空间，参数量 740M，文本权重在 Google Pixel 11 Pro 上仅需约 191MB 活跃内存，完整多模态模型约 567MB。该模型无需训练数据或微调即可作为端侧决策引擎，将用户输入直接与分类标签和描述匹配，实现毫秒级零样本意图路由。Google AI Edge Gallery 新增 Instant Media Search 和 Video Moments Finder 两个演示，Google AI Edge Foresight for Mac 也由 EmbeddingGemma 2 与 Gemma 4 驱动；未来数周内该模型将通过 ML Kit 以服务形式登陆 Android，并支持 NPU 加速。
#产品更新#多模态#端侧
Mistral 发布 Mistral Large 4 研究公开预览版，在 Artificial Analysis 智能指数上得分 38，与 GPT-6 Luna（max，38）相当，低于 DeepSeek V4.1 Flash（max，39），成为美国和中国之外最智能的模型。该模型为 1T 参数、49B 激活，计划 10 月底开放权重；网络防御指数得分 50，与 GLM-5.3-Flash 持平，CyberGym-E2E-AA 得分 82%。标准定价为每 1M 输入/输出 token 1.36/4.18 美元，每任务成本 1.13 美元，前两周五折后降至 0.57 美元，仍高于 GLM-5.3-Flash 的 0.25 美元和 DeepSeek V4.1 Flash 的 0.27 美元。模型支持 512k token 上下文窗口，接受文本和图像输入、输出文本，API 单次请求可接受 100 张图片。
#模型发布#评测/基准#开源生态