NVIDIA 发布 Kumo Tabular 表格预测基础模型
NVIDIA 发布开源表格基础模型 Kumo Tabular,给定带标签的表格行即可单次前向传播预测新行标签,无需训练、调参和特征工程,覆盖分类与回归。模型提供 28M 到 215M 三种规模,仅用人工合成表格预训练,采用 OpenMDW-1.1 许可可商用,在 TabArena、BeyondArena、TALENT 和 ScoringBench 四个基准上排名第一。
NVIDIA 发布开源表格基础模型 Kumo Tabular,给定带标签的表格行即可单次前向传播预测新行标签,无需训练、调参和特征工程,覆盖分类与回归。模型提供 28M 到 215M 三种规模,仅用人工合成表格预训练,采用 OpenMDW-1.1 许可可商用,在 TabArena、BeyondArena、TALENT 和 ScoringBench 四个基准上排名第一。
OpenAI 发布 GPT-6.1 Sol,官方称其具备接近 Astra 的智能水平,面向编码、计算机操作和专业工作场景。该模型的 API 输入与输出 token 价格为 Astra 标准价格的五分之一。
AWS 宣布 Claude Sonnet 5.5 在 Amazon Bedrock 和 Claude Platform on AWS 上可用,定位为面向编码与知识工作的更高效 Sonnet 模型,多数任务单任务成本更低、速度更快。
H 公司发布 Holo4 系列智能体模型,包含 27B dense 和 35B-A3B MoE 两个尺寸,均已上线 H Models API,权重以 BF16、FP8、NVFP4 和 4-bit GGUF 格式开源在 Hugging Face。
Google DeepMind 发布 Gemini 3.8 Live with Live Avatar,在原生实时对话模型上加入近实时视频生成,形成能听、能看、能说的动态视觉形象,即日起在 Gemini Enterprise 上线。
Liquid AI 为视觉语言模型 LFM2.5-VL-3B 发布实验性 DSpark 草稿模型 LFM2.5-VL-DSpark,通过投机解码在不改变输出质量的前提下提速,端侧解码最高 3.13x、H100 上最高 2.66x,端到端最高 2.62x 和 2.27x。
Google DeepMind 发布 Gemini 3.8 Flash TTS 和 Gemini 3.8 Flash-Lite TTS 两款语音生成模型,前者面向角色设计与逐行表演指导,后者面向高并发配音与语音智能体。
OpenAI 发布 GPT-6 Sol 和 Luna 两款模型,将前沿智能带入日常工作,两者在能力与成本上有不同的平衡取向。
Google DeepMind 发布两款实时对话模型 Gemini 3.8 Live 和 Gemini 3.8 Live Extended Thinking,前者面向规模与成本效率,后者面向高复杂度任务与多步推理。
OpenAI 在 API 中推出 GPT-Live-1,支持自然的全双工语音对话,并带来更强的指令遵循、自定义音色和电话(telephony)支持。
OpenAI 发布 GPT-6 Astra,称其为面向企业场景能力最强的模型,具备高级推理、计算机操作能力,并在写作与设计判断上更强。
Google DeepMind 与 Google Research 发布 WeatherNext 3,称其为目前最先进、最准确的全球天气模型,直接学习实时对地静止卫星数据,每小时生成一次预报,关键地表变量分辨率达 5 公里,整体比 WeatherNext 2 清晰约五倍。
Hugging Face 推出 NeoMME 系列多模态多语言编码器,含 260M 和 800M 两个规模,用单个双向 Transformer 同时处理文本 token 与 32×32 图像 patch,从零以掩码离散扩散目标训练,不依赖预训练视觉塔或因果语言模型。
Google DeepMind 发布 Gemini 3.8 Flash 与 Gemini 3.8 Flash Cyber,前者面向长时程编码与自主智能体,定价与 3.7 Flash 相同,为每百万输入 token 0.75 美元、每百万输出 token 3.75 美元。
Google Research 发布 TimesFM-3,这是其首个原生预训练支持多变量预测的时间序列基础模型,参数量 3.3 亿,预训练语料超过 1 万亿个时间点。
微软研究院推出 GigaPath-Flash 和 GigaTIME-Flash,以蒸馏自十亿参数 GigaPath 编码器的 22M 参数 ViT-S 骨干大幅降低病理分析算力需求,并采用 Apache 2.0 开源。
Google DeepMind 发布 Gemini Omni 1.1 Flash,为开发者带来更可控的生成视频能力,通过 Gemini API 在 Google AI Studio 提供。
Google DeepMind 发布 Gemini 3.5 Transcribe,称其为目前最精确的语音转文本模型,可直接把原始音频转成准确、经过格式化的文本。
IBM Granite 团队发布 Granite 4.2,这是其首个稠密、仅解码器的推理模型家族,包含 3B、8B、30B 三个尺寸,均以 Apache 2.0 许可开源。
Google DeepMind 发布 Gemini 3.7 Flash,定位为面向编码和智能体的最强主力模型,距 Gemini 3.6 Flash 发布仅三周。
Google DeepMind 发布多语言手语转文本模型 SL2T,首次把该能力带入消费产品,在 Pixel 11 的 Gboard 和 Live Transcribe 中支持美国手语(ASL)转英文听写,后续将扩展更多设备与语言。
Meta 发布 Muse Glimmer,一个从 Muse 蒸馏到 30B 参数、采用 Apache 2.0 许可的多模态模型,主打本地智能体用例,如编码、文档分析和个人助手。
Google DeepMind 发布 WeatherNext AI 模型,在气旋路径、强度和风场结构预报上达到 SOTA,平均多出一天预警时间,相当于气象领域约十年的进展。
Mistral AI 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策略自适应的问答任务,推理时用自然语言写出策略即可返回校准后的安全分数,无需重新训练,统一处理文本与图像。官方称其在文本安全上可匹配最高 7 倍参数量的模型,并在多模态审核基准上取得新的最优结果。
Google DeepMind 发布 Gemini Robotics ER 2,作为机器人的高层大脑,支持视频理解、多步任务编排与多机器人协作,并可将动作执行交给底层 VLA 模型。
Google DeepMind 发布新一代音乐生成模型 Lyria 3.5,并已在 Google Flow Music 中上线。官方称其在音乐性、歌词、人声和创作控制四方面均有提升,包括更复杂自然的旋律结构、提示词遵循与结构感知更好的歌词、更具情感表现力和发音更准确的人声,以及对输出节奏和时长的更易控制。
Google DeepMind 发布 Gemini Robotics 2,作为新一代机器人智能层,首次实现对完整人形机器人的全身控制,并支持双手与夹爪的精细操作。
NVIDIA 推出 Cosmos-H-Dreams,一个面向手术机器人的实时、动作条件生成式仿真器,通过 FlashDreams 推理库在单张 NVIDIA RTX PRO 6000 GPU 上运行,支持人与策略闭环交互控制。
Google DeepMind 发布 Gemini 3.6 Flash、3.5 Flash-Lite 和面向网络安全的 3.5 Flash Cyber 三款新模型。
Google DeepMind 发布 Gemini 3.5 Flash Cyber,一款基于 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。
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多模态 MoE 模型,并同步推出 276B 总参数 12B 激活的 Inkling-Small。
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 验证集未见环境上取得 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。
Mistral 发布 Leanstral 1.5,一个 Apache-2.0 许可的模型,总参数 119B、激活参数 6B,在形式化验证上大幅升级。它在 miniF2F 上达到 100%,解出 PutnamBench 672 题中的 587 题,并在 FATE-H 取得 87%、FATE-X 取得 34% 的当前最佳成绩。
Google DeepMind 发布 Nano Banana 2 Lite(gemini-3.1-flash-lite-image)和 Gemini Omni Flash(gemini-omni-flash-preview)两款模型。
Google Research 发布 TabFM,一个面向表格数据分类与回归的零样本基础模型,将表格预测重构为上下文学习问题,无需手动训练、超参数调优和特征工程即可在单次前向传播中完成预测。
Mistral 发布 OCR 4,在提取文本之外返回边界框、块类型分类和逐页逐词置信度,支持 170 种语言并可单容器自托管部署。官方称独立标注者在 600 多份文档的盲评中平均 72% 更偏好 OCR 4,其在 OlmOCRBench 得 85.20、OmniDocBench 得 93.07,但官方提示这两个基准的评分方式存在已知局限。
Google DeepMind 发布实验性开源模型 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。
Google DeepMind 发布 Gemini 3.5 Live Translate,这是一款支持 70+ 语言的近实时语音到语音翻译音频模型,可自动检测语言并保留说话者的语调、节奏和音高。
Google DeepMind 发布 Gemma 4 12B,一款面向笔记本本地运行的多模态模型,介于边缘端 E4B 与 26B MoE 之间,采用无编码器统一架构,视觉和音频输入直接进入 LLM 主干。
Mistral 发布 Mistral Medium 3.5,这是其首个将指令遵循、推理与编码合并的 128B 稠密模型,采用修改版 MIT 许可开放权重,支持 256k 上下文窗口,最少四块 GPU 即可自托管。