跳到正文

模型发布

新模型的发布、开源与迭代:大模型厂商的旗舰更新、开源权重放出、性能与价格变化的第一时间记录。

198条精选相关主题产品更新论文研究开源生态

最新精选

第 21–40 条 · 共 198 条
9月3日周四
  1. OpenAI News82

    OpenAI 发布 GPT-6 Astra 新一代模型

    OpenAI 发布 GPT-6 Astra,称其为目前最智能、对齐程度最高的模型,在计算机操作、编码、网络安全和科学方面具备 SOTA 能力。

    推荐理由:OpenAI 官方发布 GPT-6 Astra,可据此了解新模型在计算机操作、编码、网络安全与科学上的能力定位。

  2. OpenAI News60

    OpenAI 发布 GPT-6 Astra 安全概览

    OpenAI 发布 GPT-6 Astra 安全概览,称其是已广泛部署的最强模型,也是首个在 Preparedness Framework 下达到网络安全能力 Critical 级别的模型。

    推荐理由:OpenAI 官方披露 GPT-6 Astra 在 Preparedness Framework 下首次达到网络安全能力 Critical 级别,可了解其安全分级依据。

  3. Google DeepMind82

    Google DeepMind 发布 Gemini 3.8 Flash 与 3.8 Flash Cyber

    Google DeepMind 发布 Gemini 3.8 Flash 和面向网络安全的 Gemini 3.8 Flash Cyber,前者在软件工程、智能体任务和多步推理上较 3.7 Flash 明显提升,价格维持每百万输入 token 0.75 美元、输出 3.75 美元。

    推荐理由:Gemini 3.8 Flash 在编码与智能体任务上接近更贵的前沿模型,同时保持 3.7 Flash 的价格,可据此判断性价比取舍。

8月28日周五
  1. Google DeepMind74

    Google DeepMind 发布 Gemini Omni 1.1 Flash

    Google DeepMind 发布 Gemini Omni 1.1 Flash,通过 Gemini API 在 Google AI Studio 提供面向开发者的生成视频能力。

    推荐理由:官方给出场景延长、首尾帧插值与 4K 放大等具体能力与 API 入口,可据此判断生成视频工作流的可控性变化。

8月27日周四
  1. Google DeepMind71

    Google DeepMind 发布 Gemini 3.5 Transcribe 语音转文字模型

    Google DeepMind 发布 Gemini 3.5 Transcribe,称其为目前最精确的语音转文字模型,可将原始音频直接转为准确、格式化文本。据 Artificial Analysis 测量,流式场景平均 WER 为 4.0%,非流式 2.6%;相比此前的 Chirp 3,最终转写时间改善 70%。

    推荐理由:官方给出流式与非流式两套 API 的 WER 数据和相对 Chirp 3 的延迟提升,便于判断语音转写能否接入现有工作流。

8月25日周二
  1. Hugging Face Blog62

    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。

8月14日周五
8月12日周三
  1. Google DeepMind72

    Google DeepMind 发布 SL2T 手语转文本模型,率先落地 Pixel 11 的 Gboard 与 Live Transcribe

    Google DeepMind 发布大规模多语言手语转文本模型 SL2T,可将手语直接翻译为流式文本,首个支持场景为美国手语(ASL)转英文。该模型基于超过 50 种手语、逾 10 万小时数据训练,其中约四分之一为 ASL 数据,在 FLEURS-ASL(sd-test)上取得 70 BLEURT 的零样本成绩。

    推荐理由:官方披露了 SL2T 的训练规模、手语翻译难点与端侧隐私方案,可了解手语 AI 从实验室走向消费产品的路径。

8月11日周二
  1. Hugging Face Blog62

    NVIDIA 发布 Magpie TTS 多语言开源权重模型,新增阿拉伯语、韩语和巴西葡萄牙语

    NVIDIA 发布 Magpie TTS Multilingual,一个 364M 参数的开源权重语音合成模型,支持 12 种语言,新增现代标准阿拉伯语、韩语和巴西葡萄牙语,并通过更新训练数据提升了多种既有语言的质量。

    推荐理由:原文给出 364M 开源权重模型的多语言覆盖与 TTFA 实测数据,可据此判断自建语音链路的延迟与部署方式。

8月10日周一
8月6日周四
  1. Google DeepMind74

    Google DeepMind 开源 WeatherNext 气旋预报模型

    Google DeepMind 在 Nature 发表论文,称 WeatherNext AI 模型在预测气旋路径、强度和风场结构上达到 SOTA,平均多出一天预警时间,三天预报精度相当于此前模型的两天水平。

    推荐理由:原文给出气旋预报精度提升与开源权重,读者可据此判断气象预报工作流的可用入口。

8月4日周二
  1. Mistral AI66

    Mistral AI 发布 Shieldstral 多模态安全分类模型

    Mistral AI 发布 Shieldstral,一个 3B 开源权重多模态安全分类模型,把内容审核建模为策略自适应的问答任务,在推理时接受自然语言策略,无需重新训练即可统一文本与图像安全评估。

    推荐理由:3B 开源权重模型以推理时自然语言策略替代固定分类体系,可对照其与 7 倍体量模型的基准表现。

7月30日周四
  1. Google DeepMind72

    Google DeepMind 发布 Gemini Robotics ER 2 具身推理模型

    Google DeepMind 发布 Gemini Robotics ER 2,作为机器人的高层大脑,负责与人类对话、理解物理世界并规划多步任务,再把动作执行交给底层 VLA 模型,还可原生调用 Google Search 等工具。

    推荐理由:官方给出视频理解、任务编排与多机器人协作的能力变化和开放入口,可据此判断机器人在真实环境中的任务完成方式。

7月28日周二
7月21日周二
7月17日周五
  1. Google DeepMind71

    Google DeepMind 发布 Gemini 3.5 Flash Cyber 网络安全模型

    Google DeepMind 发布 Gemini 3.5 Flash Cyber,这是基于 3.5 Flash 微调的轻量网络安全模型,用于快速发现、验证和修补漏洞,在 CyberGym 等基准上以多次调用取得接近更大模型的成绩。

    推荐理由:官方给出轻量安全模型在 CyberGym、Chrome 提交扫描等基准上的表现与限量开放方式,可据此判断其定位与可用范围。

7月15日周三
  1. Hugging Face Blog88

    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。

7月9日周四
  1. OpenAI News65

    OpenAI 发布 GPT-5.6

    OpenAI 发布 GPT-5.6,官方称其在每个 token 上提供更多智能、更高的每美元性能,并可按需为最困难的工作提供更强能力。

    推荐理由:OpenAI 官方发布 GPT-5.6,仅给出每 token 智能与性价比提升的方向性描述,缺少具体能力与基准数据。

7月8日周三
  1. Mistral AI66

    Mistral AI 发布具身导航模型 Robostral Navigate

    Mistral AI 发布首个具身导航模型 Robostral Navigate,这是一个 8B 模型,仅用单个普通 RGB 相机、无需 LiDAR 或深度传感器,在 R2R-CE validation unseen 上达到 76.6% 成功率,比最佳单相机方案高 9.7 个百分点、比使用深度或多相机的最佳系统高 4.5 个百分点。

    推荐理由:官方给出单目 RGB 相机在 R2R-CE 上的成绩与训练方法,可据此判断具身导航对传感器配置的要求。