Google DeepMind 发布 Gemini 4 Argon,支持 1M 输出 token
Google DeepMind 发布 Gemini 4 Argon,面向编码、企业知识工作与网络防御,先在 Fairwind Program 的政府用户和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。
Google DeepMind 发布 Gemini 4 Argon,面向编码、企业知识工作与网络防御,先在 Fairwind Program 的政府用户和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。
Google 发布新前沿模型 Gemini 4 Argon,在部分基准上超过 OpenAI 和 Anthropic 的竞品,但未取得明显领先。该模型先面向 Fairwind 计划的“可信网络防御者”和 Google 内部团队开放,之后才向开发者、企业和消费者推出,尚未公布日期;介绍性价格为每百万输入 token 2 美元、输出 token 10 美元,缓存输入便宜 95%。
Google 母公司 Alphabet 发布 Gemini 4 Argon,称其可处理编码、研究和写作等任务,并专门针对防御性网络安全训练,能自主发现、验证和修补关键软件漏洞。
Google DeepMind 发布新前沿模型 Gemini 4 Argon,先向 Fairwind Program 的可信网络防御方开放,后续将面向开发者、企业和消费者推出,起步价为每百万输入 token 2 美元、每百万输出 token 10 美元。
Google DeepMind 发布 SynthID Bio,把水印技术引入合成生物学,在生物代码中嵌入不可感知的签名,使水印在数字模型和合成出的实体蛋白质上都能被验证,同时保持其生物功能。
Simon Willison 发文点评 GPT 6.1 Sol,称其以五分之一的价格提供接近 Astra 的智能水平。该文于 2026 年 9 月 29 日发布,归入 OpenAI、生成式 AI、LLM 与 GPT 等标签。
OpenAI 发布 GPT-6.1 Sol,称其在智能体编码、计算机使用和办公任务上接近因安全问题推迟发布的旗舰 GPT-6.1 Astra,成本约为后者的五分之一。
Anthropic 发布中端模型 Sonnet 5.5,称其比前代 Sonnet 5 快 30%,token 消耗速度明显更慢,定位为日常任务助手,覆盖编码和办公文档生成。
OpenAI 在 DevDay 上发布 GPT-6.1 Sol,称其在智能体编码、计算机使用和专业工作上接近 GPT-6 Astra 的智能水平,标准输入输出 token 价格仅为后者的五分之一。
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。
ElevenLabs 发布 Eleven v4 语音模型,能更准确地遵循脚本中的情绪、停顿和音效标签,并在长篇制作中保持音色一致。新架构同时用于 Turbo 版本,官方测试中约 150 毫秒开始输出语音,对比 Cartesia Sonic 3.6 的 262 毫秒和 OpenAI GPT-4o mini TTS 的 814 毫秒。
微软研究院发布 Quine,一个面向生物学复杂性的 AI 研究系统,由跨序列、结构、功能、细胞状态和成像等多模态数据训练的生物世界模型,以及连接模型、科学工具、文献和实验人员的交互式 harness 组成。
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。
Latent Space 的 AINews 汇总 9/24-9/25 动态,指出 Opus 5.5 本周发布后社区反馈积极,尤其在用代码生成讲解视频上表现突出。
xAI 的 Grok 4.7 已在 Amazon Bedrock 上线,提供 500K token 上下文窗口和 low、medium、high、xhigh 四档可配置推理强度,支持 Responses、Chat Completions 和 Converse API。
Anthropic 发布新 Sonnet 模型 Claude Sonnet 5.5,官方称其运行速度快 30% 以上、多数工作成本最多降低 30%,定价与 Sonnet 5 相同但在各项基准上均优于 Sonnet 5。
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。
Anthropic 发布 Claude 5.5 家族第二款模型 Claude Sonnet 5.5,输出生成速度提升超过 30%,每任务成本最多降低 30%,在多项基准上接近 Opus 5.5。
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。
Runway 推出 GWM Worlds 2 研究预览,把高保真视频与音频生成变成实时交互式模拟,并引入 WorldPrompt 这一输入格式,可固定首帧等环境要素并生成带时间戳的事件。
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。
Anthropic 发布 Claude Opus 5.5,称其为新 Claude 5.5 家族首个模型,多数任务达到 Claude Fable 5.1 水平,运行成本比 Opus 5 低 40%,并成为 Claude Code 与 Claude 应用的默认模型。
Anthropic 发布 Claude Opus 5.5,约一小时后 OpenAI 发布 GPT-6 Sol 和 GPT-6 Luna,GPT-6 Sol 与 Luna 的价格均为对应 GPT-5.6 型号的一半。
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。
小米发布 MiMo-V2.6 系列,包含全模态模型 MiMo-V2.6-Pro 与 MiMo-V2.6-Flash,并推出输出速度最高提升 20 倍的 MiMo-V2.6-Pro-UltraSpeed。
TypeSafe AI 上周发布 Jev,称其为“System One 模型”这一新类别模型的首个实例,作者更认同“决策模型”这一叫法。Jev 接受文本输入,输出的是对应类别、是/否问题、评分的浮点数及置信度,只按输入计费,首个模型输入价格为每百万 token 0.042 美元。作者认为它适合分类任务,如垃圾邮件检测、打标签、排序,也尝试用于搜索重排,并指出它不擅长数字、日期和对抗性内容。
NVIDIA 在 MLPerf Inference v6.1 首次提交 Vera Rubin NVL72 预览结果,在 Qwen3-VL 上吞吐最高达 GB300 NVL72 的 3.7 倍,在 DeepSeek-R1 上最高达 2.5 倍。
TypeSafe 发布 Jev,一个用 RLCD 训练、只做决策/分类/路由/打分的非自回归模型,官方称比小型前沿 LLM 快 20–200 倍、便宜 40–400 倍,输出 token 不计费。
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 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。