小米MiMo Desktop会员权益升级:额度加量不加价、新增DeepSeek等第三方模型
小米MiMo Desktop会员额度提升,加量不加价,新会员及现有会员均实时生效。新增DeepSeek V4 Pro、DeepSeek V4.1 Flash、GLM 5.3、GLM 5.3 Flash、Kimi K3、Qwen 3.8 Flash、Qwen 3.8 Max等第三方模型供会员选择,各模型标注消耗倍率。
小米MiMo Desktop会员额度提升,加量不加价,新会员及现有会员均实时生效。新增DeepSeek V4 Pro、DeepSeek V4.1 Flash、GLM 5.3、GLM 5.3 Flash、Kimi K3、Qwen 3.8 Flash、Qwen 3.8 Max等第三方模型供会员选择,各模型标注消耗倍率。
谷歌发布 Gemini 4 Carbon,在 Artificial Analysis 智能指数 5.0 上以 59 分登顶,Terminal-Bench 4.0 得分 65.2%,高于 Claude Opus 5.5 的 59.6% 和 GPT-6 Astra 的 59.1%。
扩散智能发布Clover-35B-A3B-Preview模型,350亿参数量在网页Agent评测WindTunnel中中位执行时间1.52秒,速度比Jev+Mercury 2.5组合快一倍,成功率98.6%。模型采用MoE架构,支持思考模式,在SWE-bench Verified上取得73.6分。
Google DeepMind 发布 Gemini 4 Carbon,距 Argon 仅两周,宣称在网络安全与长周期任务上达到 SOTA,在 Artificial Analysis Intelligence Index v5 上以 59 分位列第一。
推荐理由: 汇总了 Gemini 4 Carbon 在多个独立榜单上的位置与定价,并列出编码、幻觉率等与竞品的差距。
NVIDIA 发布 Nemotron 3.5 Transcribe,这是一个开放权重的语音大模型,单模型支持 40 种语言、最长 1 小时音频,并可输出逐字稿、书面体、说话人标注和翻译结果。
Falcon是一个因果音视频目标说话人提取模型,通过目标说话人嘴部视频从嘈杂重叠语音中提取其声音,结合单次多尺度时频分离器和编码器空间说话人对比损失,在不增加推理成本的情况下减少干扰说话人泄露。
ByteDance-Seed/GenFirst 训练一个潜在 VAE 并联合一个生成先验,避免通常使端到端训练不稳定的潜在崩溃。该方法的两个阶段计划用于先验和熵权重:第一阶段让先验塑造潜在几何形状,第二阶段将两者权重十倍降低,使解码器恢复细节。
腾讯宣布混元 Hy4 即将发布,相比 Hy4 preview 全面提升,首次引入视觉理解能力,强化长程和生产力任务;Hy4 flash AI 模型同期推出,提供极致性价比,继承 Hy4 视觉与 Agent 能力。
谷歌发布新一代前沿AI模型Gemini 4 Carbon,用于维护网络安全防御并处理复杂工程问题,能够处理长流程AI智能体任务、生成安全代码,并降低模型失准和编造信息的比例。
谷歌发布最新大模型Gemini 4 Carbon,在编码、智能体任务和网络安全方面取得“显著提升”。该模型在人工智能分析指数(v5.0)基准测试中排名第一,并在SEC-bench Pro和ExploitGym评测中表现优异。
谷歌正式发布新一代前沿大模型 Gemini 4 Carbon,主打顶尖网络安全能力与长程任务处理,在 Artificial Analysis Intelligence Index v5.0 中以 59 分排名第一。
Google DeepMind 在 Argon 发布两周后推出 Gemini 4 Carbon,该模型在 Artificial Analysis Intelligence Index v5.0 上以 59 分登顶,前代 Argon 为 50 分。
Google DeepMind 推出 Gemini 4 Carbon,称其为面向长周期智能体编码与网络安全防御的前沿模型,在 Artificial Analysis Intelligence Index v5.0 上以 59 分排名第一。
Google 发布了 Gemini 4 Carbon,在编码、智能体任务和科学分析方面达到了新的阈值,但尚未开放使用。该模型在网络安全应用中显著提升了漏洞检测、验证和修复能力,生成无漏洞代码的概率是 Argon 的两倍,生成高质量补丁的能力是非 Google 模型的 10 倍。
PyTorch® 2.15 发布,默认采用重写的 NCCL 后端,支持故障记录和回滚;torch.distributed 新增 NIXL 后端的单边传输;FSDP2 和流水线并行优化内存通信控制。
Google DeepMind 发布 Gemini 4 Carbon,称其在网络安全与长周期任务上能力最强,在 Artificial Analysis Intelligence Index v5.0 上以 59 分排名第一
人工智能分析指数v5发布,60%评测权重首次基于私有测试集,DeepSeek V4.1 Flash 1017在FrontierCode 2.0上获得28%得分领跑开源模型,但综合排名仍落后Claude Opus 5.5 26分。
Meta Andromeda 下一代广告检索引擎通过模型-系统协同设计,在检索层实现近排名级模型性能,单卡单秒处理超过 10 亿广告,系统吞吐量达 1000 亿次/秒,较 2024 年版本提升 100 倍,并为广告主带来 2.4% 的转化率增长。
Artificial Analysis 更新其智能指数,Kimi K3.1 Pro 排名从第四降至第九,被八款封闭模型超越,公开模型与榜首差距扩大至 12 分。新指数 60% 依赖私有测试集以防止 "benchmaxxing" 行为,Grok 4.7 也下降 12 分,但封闭测试集的缺点是外界无法发现提示词错误。
Nvidia 发布开源语音识别模型 Nemotron 3.5 Transcribe,支持 40 种语言转写、31 种语言与英语互译、13 种语言的说话人识别,可处理最长 1 小时、最多 8 人的录音。
NVIDIA RTX Spark笔记本电脑新增型号,搭载Blackwell RTX GPU和Grace CPU超级芯片,支持高达128GB统一内存和1 petaflop FP4 AI性能。
NVIDIA 发布开源权重模型 Nemotron 3.5 Transcribe,把转写、说话人分离、翻译和音频问答合入同一 checkpoint,支持 40 种语言转写、31 种语言与英语互译、13 种语言说话人标注,可处理最长 1 小时录音并标注最多 8 位说话人。
推荐理由: 原文给出多语言转写、说话人分离与翻译的统一权重模型,并附开放数据管线和微调配方,可据此判断语音场景的适配路径。
摩尔线程开源 Megatron-MUSA-Titan 项目,支持万卡级集群的万亿参数 MoE 模型训练,覆盖预训练与强化学习场景,实现高 MFU 与长稳训练。项目支持 blockwise FP8 训练,结合 DeepEP 与 ACE 异步通信引擎加速 Token 分发与结果合并,提升端到端训练效率。
SPOT 通过预测 token 生成顺序并行验证候选,将扩散语言模型的遍历次数减少高达 6.8 倍,同时保持精确解码。该 0.62M 参数模型读取目标输出分布,预测顺序并提出候选树,目标模型通过状态等式在单次遍历中验证。SPOT 在 SDAR-8B 上将目标遍历次数减少至标准解码的 1/6.8,吞吐量提升 3.4 倍,并在所有任务和预算下超越校准无训练基线。
Liquid AI 发布 LFM3 模型家族,首批多款均基于 LFM3-1.7B-Base,其中 LFM-1.7B 拥有 256K 上下文窗口,在参数减少 35% 的同时性能优于上代 LFM2.5-2.6B。
无问芯穹在NVIDIA Research推出的GPU算子性能评测榜单SOL-ExecBench上以88项单题第一位居所有参赛团队之首,覆盖L1基础算子、L2融合算子、Quant量化算子与FlashInfer-Bench推理算子四大赛道。其通过容器化隔离架构、模块化Skills与共享记忆机制,结合针对不同计算场景的精细化优化策略,实现了AI自主完成复杂算子优化的能力。
开发者在 DeepSeek Harness GitHub 代码库中发现 deepseek-v5、deepseek-v5-open 和 deepseek-v5-next 三个模型标识符,目前仅作为框架占位符。
Google DeepMind 发布研究预览版 Genie 4,可从文本和图像提示实时生成可探索世界,并原生生成环境音、音乐和角色对话。该模型在仿真循环中引入 Gemini 作为规划器,由 Gemini 3.8 Flash 拆解目标、检查帧并重新规划,Gemini Omni 负责锚定世界的外观与行为。
各家口径不同:The Verge 表示模型支持长达两分钟的场景,而 Ars Technica 和 TechCrunch 提到物理和人物模拟的改进,但没有具体说明场景时长。
Looped Transformers 在相同计算量下通过完整回溯时训练优于截断回溯,扩展规律表明当模型大小可调时两个循环为最佳。Looped Transformers 通过复用共享层块增加计算深度而不增加可训练参数量,通常使用回溯时训练(BPTT),但为节省训练计算量常截断至最后几循环,这可能导致梯度偏差削弱循环优势。
蚂蚁集团旗下百灵大模型开源 Ling-3.1-flash-1019,在智能指数 AA-Briefcase 中得分 1524 Elo,较上一版本提升 3 分;基础模型 Ling-3.1-flash-base 采用混合线性 MoE 架构。
Test-Time Memory Evolution (TTME) 方法通过更新外部存储而不改变模型权重,比Test-Time Training (TTT)更高效地指导科学发现。在五个数学任务上,TTME优于TTT,同时将FLOPs计算成本降低82.8-84.6%,运行时间减少47.7-58.4%。
人工分析智能指数 v5 发布,首次超 60% 基于私有数据集评估,新增 FrontierCode 2.0 和 Terminal-Bench-Science 基准,Claude Opus 5.5 在综合指数中领先,但 Kimi K3.1 Pro (权重未发布) 在开放权重模型中表现最佳。
微软推出 MAI-Image-2.7-Preview 模型,在 Artificial Analysis 评测中排名全球第二,仅次于 OpenAI 的 GPT Image 2.5 Sunburst (max)。
谷歌更新的 Android Bench 榜单显示,Gemini 4 Argon 通过率 21.3%、完成率 81.8%,排名第五,远落后于 Claude Sonnet 5.5(通过率 40%、完成率 80.9% 榜首)和 GPT-6.1 Sol(通过率 29.3%、完成率 82.8% 榜二),其平均调用成本 267.70 美元。
OpenAI发布GPT-6.1 Terra模型,可解读图纸、编辑视频,标准API价格比GPT-5.6 Terra和GPT-6.1 Sol低50%。
谷歌 DeepMind 推出研究预览版世界模型 Genie 4,可生成高拟真可交互虚拟世界,支持实时编辑场景、同步生成音频,还计划向 AI Ultra 订阅用户开放。
各家口径不同:The Verge 表示模型支持长达两分钟的场景,而 Ars Technica 和 TechCrunch 提到物理和人物模拟的改进,但没有具体说明场景时长。
谷歌DeepMind于10月27日发布Genie 4世界模型,定位为重大研究里程碑,用户可用自然语言指令实时改变天气、镜头、角色和物体,而非重新生成一段视频。
各家口径不同:The Verge 表示模型支持长达两分钟的场景,而 Ars Technica 和 TechCrunch 提到物理和人物模拟的改进,但没有具体说明场景时长。
谷歌 DeepMind 推出世界模型 Genie 4,目前处于研究预览阶段,可生成可交互虚拟世界并在运行中输入提示词修改场景,还能生成与画面同步的实时音频。相比前代 Genie 3,Genie 4 画面拟真度提升,支持实时调整天气、镜头角度和增删人物物体,最长维持两分钟连贯场景,为前代的两倍。
各家口径不同:The Verge 表示模型支持长达两分钟的场景,而 Ars Technica 和 TechCrunch 提到物理和人物模拟的改进,但没有具体说明场景时长。
据 Hugging Face 博客和 MarkTechPost,每个模型均可在单张 GPU 上微调;文本模型 LFM3-1.7B 为 1.73B 参数、256K 上下文窗口,4-bit 量化下约 1 GB 内存即可运行,可部署在手机、笔记本、私有服务器或云端。MarkTechPost 称免费商用上限为年营收 1000 万美元,完整 128K 上下文需 1.6 GB KV 缓存。IT之家称 LFM-1.7B 参数比上代 LFM2.5-2.6B 减少 35%,性能却更优。
推荐理由: 6 个 2B 级开源模型共享同一骨干,并给出与 Qwen3.5-9B 等竞品的逐项对比,可据此判断小模型在端侧与智能体任务上的位置。
Liquid AI 发布 LFM3 小模型家族,包含 1.7B 参数的 lfm3 文本模型(256K token 上下文)、支持图像理解的 lfm3-vl、18 语言语音处理能力的 lfm3-audio 及通用模型 lfm3-omni,用于本地智能体和结构化输出;d1 决策模型升级至 2B 参数,支持文本、图像及音频决策,部分模型支持苹果硬件。