Google DeepMind 发布 Gemini 4 Argon，支持 1M 输出 token
Google DeepMind 发布 Gemini 4 Argon，面向编码、企业知识工作和网络防御，先在 Fairwind 计划的政府用户与可信网络防御者中开放，后续再向开发者、企业和消费者开放。
推荐理由：汇总 Gemini 4 Argon 的基准、定价与第三方评测分歧，可对照其与 Astra、Opus 5.5 的能力与成本差异。
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今日 0 条Latent Space精选AI 评分8282 Google DeepMind精选AI 评分8080 Google DeepMind 发布 Gemini 4 Argon 前沿模型
Google DeepMind 发布新前沿模型 Gemini 4 Argon，先通过 Fairwind Program 向受信任的网络安全防御方开放，随后逐步扩展至开发者、企业和消费者。
推荐理由：官方给出 Argon 在编码、企业知识与网络安全防御上的基准表现和分阶段开放路径，可据此判断前沿模型的能力边界与落地节奏。
Hugging Face BlogAI 评分4040 Liquid AI 发布 LFM2.5-VL-DSpark 草稿模型，为 LFM2.5-VL-3B 加速视觉语言推理
Liquid AI 发布实验性 DSpark 草稿模型 LFM2.5-VL-DSpark，为视觉语言模型 LFM2.5-VL-3B 加入投机解码路径，解码最高提速 3.13x（端侧）和 2.66x（H100），端到端最高提升 2.62x 和 2.27x。该草稿模型约 280M 参数，仅使部署模型参数量增加 8.9%，并首日支持 llama.cpp、MLX-VLM 和 SGLang。
Simon WillisonAI 评分6666 TypeSafe AI 发布 Jev，推出只输出概率决策的 System One 模型
TypeSafe AI 发布 Jev，这是其称为 System One 模型的新类别，输入文本后不返回文本，而是返回对应类别、是/否问题、评分的浮点数及置信度。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 IBM 发布 Granite 4.2 推理模型家族，含 3B、8B、30B 三个规模
IBM Granite 团队发布 Granite 4.2，这是其首个稠密、decoder-only 的推理模型家族，包含 3B、8B、30B 三个规模，基于 Granite-4.1 基座后训练而来，全部采用 Apache 2.0 许可。
推荐理由：Granite 4.2 公开了从预训练到多阶段 RL 的完整构建流程，可对照其数据配比与奖励设计理解推理模型的训练取舍。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 Liquid AI 发布 LFM2.5-DSpark 草稿模型，推理最高提速 3.2 倍
Liquid AI 为 LFM2.5-1.2B-Instruct、LFM2.5-2.6B 和 LFM2.5-8B-A1B 发布 DSpark 草稿模型检查点，通过投机解码在不改变输出质量的前提下提升吞吐，GPU 上最高 3.18 倍、端侧最高 2.87 倍。
推荐理由：Liquid AI 给出三个 LFM2.5 模型的 DSpark 草稿模型与 H100、MacBook 实测吞吐数据，可据此判断投机解码在端侧与 GPU 上的实际收益。
Hugging Face Blog精选AI 评分8888 Thinking Machines 在 Hugging Face 发布 Inkling 多模态大模型及 Inkling-Small
Thinking Machines 在 Hugging Face 发布 Inkling，一个约 1T 参数、支持 1M 上下文、原生接收图像文本音频输入的开源多模态 MoE 模型，同时发布 276B 总参数 12B 激活参数的 Inkling-Small。
推荐理由：原文给出 Inkling 的架构细节、部署配置与多模态评测数据，可据此判断开源大模型在长上下文与多模态推理上的进展。
Mistral AI精选AI 评分6666 Mistral 发布 Leanstral 1.5，形式化验证性能升级并开源
Mistral 发布 Leanstral 1.5，一个 Apache-2.0 许可、119B 总参数 6B 激活参数的模型，在形式化验证上大幅升级，miniF2F 达到 100%，PutnamBench 解出 587/672 题，FATE-H 达 87%、FATE-X 达 34%。
推荐理由：官方给出 Leanstral 1.5 在形式化验证基准上的成绩与开源入口，读者可据此判断其在 Lean 4 证明工程中的可用性。
Google Research精选AI 评分6262 Google 用冻结多 Token 预测加速 Pixel 上的 Gemini Nano 模型
Google Research 提出一种新架构，把多 Token 预测（MTP）头接到已冻结的 Gemini Nano v3 模型上，在 Pixel 9 和 10 系列上实现开箱即用的加速。
推荐理由：Google 把 MTP 头接到冻结的 Gemini Nano v3 上，读者可了解端侧推测解码如何在内存受限下提速。
Google DeepMind精选AI 评分7474 Google DeepMind 发布 DiffusionGemma 文本扩散模型，推理速度最高提升 4 倍
Google DeepMind 发布实验性开放模型 DiffusionGemma，采用文本扩散方式并行生成整块文本，在专用 GPU 上推理速度最高提升 4 倍。
推荐理由：官方给出 26B MoE 文本扩散模型的开放权重与硬件门槛，读者可据此判断本地低并发推理的适用边界。
Google DeepMind精选AI 评分7878 Google DeepMind 发布 Gemma 4 12B：统一无编码器多模态模型
Google DeepMind 发布 Gemma 4 12B，一款面向笔记本的智能体多模态模型，介于端侧 E4B 与 26B MoE 之间，是首个支持原生音频输入的中等规模 Gemma 模型。
推荐理由：Gemma 4 12B 用无编码器架构把视觉和音频直接接入 LLM，读者可据此判断本地多模态智能体的硬件门槛。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 Granite 4.1 LLM 是如何构建的：IBM 公开五阶段预训练与多阶段 RL 细节
IBM Granite 团队公开了 Granite 4.1 系列稠密 LLM（3B、8B、30B）的完整训练流程，模型在约 15T token 上从零训练，采用五阶段预训练管线，上下文窗口最终扩展至 512K token。
推荐理由：Granite 团队公开了从数据配比到多阶段 RL 的完整训练细节，可对照其 8B 稠密模型追平 32B MoE 的结论。
Hugging Face Blog精选AI 评分8787 DeepSeek-V4 发布：百万 token 上下文面向智能体任务
DeepSeek 发布 V4，两个 MoE 检查点上线 Hub：DeepSeek-V4-Pro 为 1.6T 总参数、49B 激活，DeepSeek-V4-Flash 为 284B 总参数、13B 激活，均支持 1M token 上下文窗口。
推荐理由：DeepSeek-V4 把长上下文成本压到 V3.2 的零头，读者可据此判断智能体长任务部署的可行性。
Mistral AI精选AI 评分7676 Mistral 发布 Mistral Small 4 开源模型，统一推理、多模态与编码能力
Mistral AI 发布 Mistral Small 4，这是 Mistral Small 系列的下一个重大版本，也是首个把 Magistral 的推理、Pixtral 的多模态和 Devstral 的智能体编码能力统一到单一模型中的 Mistral 模型，采用 Apache 2.0 许可。
推荐理由：Mistral Small 4 把推理、多模态与编码能力合并进单一开源模型，并给出与 GPT-OSS 120B 的输出长度对比，便于判断效率取舍。
Google DeepMind精选AI 评分7171 Google DeepMind 发布 Gemini 3.1 Flash-Lite
Google DeepMind 推出 Gemini 3.1 Flash-Lite，这是 Gemini 3 系列中速度最快、成本最低的模型，定价为每百万输入 token 0.25 美元、每百万输出 token 1.50 美元，即日起通过 Gemini API 在 Google AI Studio 和 Vertex AI 面向开发者预览。
推荐理由：原文给出价格、速度与基准数据，读者可据此判断高并发场景下的成本与延迟取舍。
OpenAI NewsAI 评分3838 OpenAI 公布 AI 模型在 First Proof 数学挑战中的证明尝试
OpenAI 公开了其 AI 模型针对 First Proof 数学挑战的证明尝试，用于测试模型在专家级问题上的研究级推理能力。该挑战聚焦研究级数学推理，OpenAI 未披露具体模型名称与成绩。
Google DeepMind精选AI 评分7878 Google DeepMind 发布 Gemini 3.1 Pro
Google DeepMind 发布 Gemini 3.1 Pro，定位为面向复杂任务的更强核心推理模型，在 ARC-AGI-2 上取得 77.1% 的验证得分，超过 3 Pro 推理性能的两倍。
推荐理由：官方给出 ARC-AGI-2 得分与多端上线范围，可据此判断新模型在复杂推理任务上的位置。
OpenAI News精选AI 评分6262 GPT-5.2 在理论物理中推导出新结果
OpenAI 发布新预印本，显示 GPT-5.2 为胶子振幅提出一个新公式，随后由 OpenAI 与学术合作者完成形式化证明与验证。
推荐理由：OpenAI 与学术合作者披露 GPT-5.2 提出胶子振幅新公式并被形式化证明，可观察大模型参与理论物理推导的路径。
Google DeepMind精选AI 评分7878 Google DeepMind 发布 Gemini 3 Deep Think 升级版
Google DeepMind 发布 Gemini 3 Deep Think 重大升级，这一专用推理模式面向科学、研究与工程难题，已在 Gemini 应用中向 Google AI Ultra 订阅用户开放，并首次通过 Gemini API 向部分研究者、工程师和企业提供早期访问。
推荐理由：官方给出 Deep Think 在 HLE、ARC-AGI-2、Codeforces 等基准上的具体成绩与开放入口，可据此判断其科研与工程定位。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 NVIDIA 发布 Cosmos Reason 2，面向物理 AI 的推理视觉语言模型
NVIDIA 发布开源推理视觉语言模型 Cosmos Reason 2，在 Physical AI Bench 和 Physical Reasoning 榜单上成为排名第一的开源视觉理解模型。
推荐理由：Cosmos Reason 2 把上下文从 16K 提到 256K 并新增轨迹与 OCR 能力，可据此判断物理 AI 视觉推理的可用边界。
Hugging Face Blog精选AI 评分6060 TII 发布 Falcon-H1-Arabic：3B、7B、34B 混合 Mamba-Transformer 阿拉伯语模型
TII 发布 Falcon-H1-Arabic 阿拉伯语模型家族，包含 3B、7B、34B 三个参数版本，采用在每个 block 内并行运行 Mamba 状态空间模型与 Transformer 注意力的 Falcon-H1 混合架构。
推荐理由：原文给出三个参数规模的架构、上下文窗口与基准对比，可据此判断阿拉伯语模型的部署选型。
Google DeepMind精选AI 评分8787 Google DeepMind 发布 Gemini 3 Flash，主打速度与低成本
Google DeepMind 发布 Gemini 3 Flash，将 Gemini 3 的推理能力与 Flash 级延迟和成本结合，定价为每 100 万输入 token 0.50 美元、每 100 万输出 token 3 美元。
推荐理由：官方给出 Gemini 3 Flash 的基准分数、定价与上线渠道，可据此判断它在速度与成本上的取舍。
Google DeepMind精选AI 评分8787 Google DeepMind 发布 Gemini 3，Pro 版预览上线并推出 Deep Think 模式
Google DeepMind 发布 Gemini 3，称其为自家最智能的模型，首发 Gemini 3 Pro 预览版，并同步上线 Gemini 应用、Search 的 AI Mode、AI Studio、Vertex AI、Gemini CLI 及新的智能体开发平台 Google Antigravity。
推荐理由：官方一次性给出 Gemini 3 Pro 与 Deep Think 的基准成绩、产品落地范围和开放入口，可据此判断能力代际变化。
Hugging Face BlogAI 评分3636 WRITER 发布 Palmyra-mini 系列开源小模型，含两款推理变体
WRITER 发布 Palmyra-mini 系列三款开源模型，参数规模 1.5B 至 1.7B，包括非思考基础版 palmyra-mini 及两款经 CoT 训练的推理变体 palmyra-mini-thinking-a 和 palmyra-mini-thinking-b。
Hugging Face BlogAI 评分4444 Kimina-Prover-72B 发布：基于 Qwen2.5-72B 的形式化推理模型，miniF2F 通过率达 92.2%
Numina 与 Kimi 团队发布定理证明模型 Kimina-Prover-72B，基于 Qwen2.5-72B 和 Kimi k1.5 的 RL 流程训练，在 miniF2F 基准上取得 92.2% 的 SOTA 通过率。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 Hugging Face 发布 SmolLM3：3B 多语言长上下文推理模型
Hugging Face 发布完全开源的 3B 模型 SmolLM3，在 11T tokens 上训练，支持 think / no_think 双模式推理、6 种语言和最高 128k 上下文。
推荐理由：官方完整公开了 3B 模型的预训练、中训练与后训练配方，读者可据此复现或迁移到自研小模型。
Mistral AI精选AI 评分7272 Mistral AI 发布首个推理模型 Magistral，含 24B 开源版与企业版
Mistral AI 发布首个推理模型 Magistral，分为 24B 参数的开源版 Magistral Small 和企业版 Magistral Medium。
推荐理由：Mistral 首个推理模型同时给出开源权重与企业版，并公开 AIME2024 成绩与多语言推理定位，可据此判断其与现有推理模型的差异。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 Falcon-H1 系列开源模型发布，0.5B 到 34B 共六款
Falcon-LLM 团队发布 Falcon-H1 系列开源模型，共六款，参数规模从 0.5B 到 34B，每款均含 base 与 instruct 版本，采用 Apache 2.0 许可。
推荐理由：Falcon-H1 用混合注意力与 SSM 架构在长上下文吞吐上取得明显优势，读者可据此判断小参数模型的部署取舍。
Hugging Face BlogAI 评分5858 IBM 联合普林斯顿等发布 Bamba-9B 混合 Mamba2 模型
IBM 联合普林斯顿、CMU 和 UIUC 发布 Bamba-9B，一个基于完全开放数据训练的混合 Mamba2 模型，训练数据量 2.2T tokens。在 vLLM 中，该模型相比标准 Transformer 实现 2.5 倍吞吐提升和 2 倍延迟加速，并已支持 transformers、vLLM、TRL 和 llama.cpp。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 TII 发布 Falcon3 开源模型家族，含 1B 至 10B 五款基础模型
阿布扎比技术创新研究院（TII）发布 Falcon3 开源模型家族，包含 Falcon3-1B-Base、3B-Base、Mamba-7B-Base、7B-Base 和 10B-Base 五款基础模型，全部在 100 亿参数以下。
推荐理由：Falcon3 家族覆盖 1B 到 10B 五款模型，给出了训练数据规模与基准对比，可据此判断小尺寸开源模型的选型空间。
Mistral AI精选AI 评分6767 Mistral AI 发布 Ministral 3B 和 8B 端侧模型
Mistral AI 在 Mistral 7B 发布一周年之际推出两款面向端侧与本地推理的模型 Ministral 3B 和 Ministral 8B，官方称其在 10B 以下级别刷新了知识、常识、推理、函数调用和效率的表现。
推荐理由：官方给出两款端侧小模型的能力定位、上下文长度与 API 定价，可据此判断本地推理的选型与成本。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 TII 发布 Falcon Mamba：首个强性能无注意力 7B 模型
阿布扎比技术创新研究院（TII）发布 Falcon Mamba 7B，这是首个通用大规模纯 Mamba 模型，采用 TII Falcon Mamba 7B License 1.0 开放获取，已在 Hugging Face 生态上线。
推荐理由：TII 发布首个纯 Mamba 架构的 7B 开源模型，并给出与同规模 Transformer 的基准对比和长序列内存数据。
Mistral AI精选AI 评分7878 Mistral AI 发布 Mistral Large 2，123B 参数支持 128k 上下文
Mistral AI 发布 Mistral Large 2，模型规模 123B 参数，支持 128k 上下文窗口和数十种语言，可在单节点上实现大吞吐推理。官方称其在 MMLU 上预训练版本准确率达 84.0%，代码与推理表现大幅超过上一代 Mistral Large，并与 GPT-4o、Claude 3 Opus、Llama 3 405B 相当。
推荐理由：Mistral Large 2 以 123B 参数实现单节点推理，并给出与 GPT-4o、Claude 3 Opus、Llama 3 405B 的同管线对比数据。
Mistral AIAI 评分5050 Mistral AI 发布数学推理模型 Mathstral 7B
Mistral AI 发布基于 Mistral 7B 的数学推理模型 Mathstral 7B，在 MATH 上得分 56.6%、MMLU 上得分 63.47%，在同规模模型中达到 SOTA。
Hugging Face Blog精选AI 评分8585 Meta 发布 Llama 3 开源大模型，Hugging Face 同步集成
Meta 发布 Llama 3 系列开源大模型，包含 8B 和 70B 两个尺寸，各有 base 与 instruct 版本，并推出基于 Llama 3 8B 微调的安全模型 Llama Guard 2。
推荐理由：Meta 发布 Llama 3 并同步落地 Hugging Face 生态，读者可据此了解新分词器与 8K 上下文带来的变化。
Mistral AI精选AI 评分8282 Mistral 发布开源模型 Mixtral 8x22B
Mistral 发布最新开源模型 Mixtral 8x22B，采用稀疏 MoE 架构，141B 总参数中仅激活 39B，以 Apache 2.0 许可开放。该模型支持英语、法语、意大利语、德语和西班牙语，具备数学与编码能力，原生支持函数调用，上下文窗口为 64K tokens。
推荐理由：官方给出 Mixtral 8x22B 的激活参数、上下文窗口与多语言、数学编码基准表现，可据此判断其成本与能力定位。
Mistral AI精选AI 评分8080 Mistral AI 发布旗舰模型 Mistral Large 与 Mistral Small
Mistral AI 发布最新旗舰文本生成模型 Mistral Large，可通过 la Plateforme 和 Azure 使用，Azure 是其首个分发合作伙伴。
推荐理由：Mistral 官方给出旗舰模型 Mistral Large 的基准对比与 Azure 分发路径，可据此判断其能力定位与接入方式。
Mistral AI精选AI 评分8585 Mistral AI 发布开源稀疏 MoE 模型 Mixtral 8x7B
Mistral AI 发布 Mixtral 8x7B，一个采用 Apache 2.0 许可、开放权重的稀疏混合专家模型（SMoE）。该模型总参数 46.7B，每个 token 仅激活 12.9B 参数，推理速度比 Llama 2 70B 快 6 倍，在多数基准上匹配或超过 Llama 2 70B 与 GPT3.5，支持 32k token 上下文和英法意德西五种语言。
推荐理由：官方给出 Mixtral 8x7B 的稀疏 MoE 架构与推理成本数据，可据此判断开源模型的性价比边界。
Hugging Face Blog精选AI 评分8080 Mistral 发布 Mixtral 8x7B，Hugging Face 全面集成
Mistral 发布 Mixtral 8x7B，采用 Mixture of Experts 架构，8 个专家模型每个时间步激活 2 个，总参数量约 45B，支持 32k token 上下文，在多数基准上超过 Llama 2 70B 并追平 GPT-3.5，以 Apache 2.0 许可开放。
推荐理由：文章给出 Mixtral 8x7B 的架构说明、基准对比与 Hugging Face 全套集成方式，便于判断开源 MoE 模型的可用性。
Mistral AI精选AI 评分8080 Mistral AI 发布 7.3B 参数模型 Mistral 7B
Mistral AI 发布 7.3B 参数语言模型 Mistral 7B，采用 Apache 2.0 许可，可无限制使用，并提供了参考实现、vLLM 推理服务器、Skypilot 及 HuggingFace 等使用方式。
推荐理由：Mistral 7B 以 7.3B 参数在多项基准上超过 Llama 2 13B，并给出 Apache 2.0 许可与本地、云端部署路径。