Anthropic 发布 Claude Fable 5.2，用代码逐笔作画而非扩散生成
Anthropic 发布新语言模型 Claude Fable 5.2，它不依赖外部图像模型，而是用 1000 到 2000 行 Python 代码驱动模拟绘画引擎，逐笔在虚拟画布上作画。
#模型发布
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今日 1 条11月16日
11月15日
美团开源 1.6 万亿参数智能体模型 LongCat-2.5，全程未使用 Nvidia GPU
美团 LongCat 团队在模型亮相一周后开源了 1.6 万亿参数的 LongCat-2.5 权重，该模型面向长链路自主任务尤其是编码场景。它是 MoE 架构，每个 token 约激活 480 亿参数，API 支持 100 万 token 上下文和最长 128000 token 输出，可理解文本、图像和视频，并支持开关推理。
11月14日
Runway 开源机器人模型 Praxis-1，权重与代码采用 Apache 2.0 许可
Runway 以开放权重和源码形式发布机器人控制模型 Praxis-1，采用 Apache 2.0 许可，允许商用，可从 Hugging Face 下载、代码在 GitHub。
11月13日
Google 发布 Gemini 4 Hydrogen，定位低成本日常执行模型
Google 发布 Gemini 4 家族中成本最低的 Gemini 4 Hydrogen，输入 $1.50/M、缓存输入 $0.075/M、输出 $7.50/M。
Google 发布 Gemini 4 Hydrogen，发布四周后在基准上超过更大的 Argon
Google 发布面向开发者和日常用户的通用模型 Gemini 4 Hydrogen，在 Artificial Analysis 智能指数默认 high 档得 51 分、xhigh 档 54 分，高于 Gemini 4 Argon 的 50 分。
Google 发布 Gemini 4 Hydrogen，成为 AI Mode 默认模型
Google 发布 Gemini 4 Hydrogen 模型，称其能更好地回答包含多个部分、拼写错误或高度具体要求的复杂问题，并会拆解问题逐项回应。
Google 推出 Gemini 4 Hydrogen，正式替换 3.8 Flash
Google 发布 Gemini 4 Hydrogen，并已在自家产品中替换 Gemini 3.8 Flash，访问限制比此前 Argon、Carbon 的发布更宽松，发布即开放。
IBM 在 Granite 4.1 3B 和 8B 上发布 LLMON 标记语言预览模型
IBM 在 Hugging Face 发布 granite-4.1-3b-LLMON-preview 和 granite-4.1-8b-LLMON-preview 两个实验性预览模型，基于 Granite 4.1 base 训练，可读写 LLMON（LLM Object Notation）标记文本。
Google DeepMind 发布 Gemini 4 Hydrogen 模型
Google DeepMind 发布 Gemini 4 Hydrogen，面向日常编码与智能体工作流，在默认 high 思考级别下以 51 分超过 Argon 的 50 分，xhigh 级别可达 54 分。
Google 发布 Gemini 4 Hydrogen，用于升级搜索复杂问题理解
Google 发布 Gemini 4 Hydrogen 模型并接入搜索，称这是搜索迄今最大的一次模型改进，可处理多部分问题、高度具体的请求和难以理解的拼写错误。
11月12日
Google DeepMind 发布 AlphaGenome 2，基因组预测细化到单细胞类型
Google DeepMind 发布基因组研究模型 AlphaGenome 2，可预测遗传变异对特定人类细胞类型的影响，找到的相关基因变化数量接近上一代的两倍。
ElevenLabs 发布 Scribe v3 与 Scribe v3 Live 语音识别模型
ElevenLabs 发布两款语音转文字模型 Scribe v3 和 Scribe v3 Live，前者面向预录音频，后者面向低延迟实时应用，均已通过 ElevenAPI 和 ElevenAgents 平台开放。
11月11日
Google DeepMind 发布 AlphaGenome 2，按细胞类型预测 DNA 变异影响
Google DeepMind 发布 AlphaGenome 2，这是一个条件式 DNA 序列模型，可针对特定细胞类型或状态预测变异对基因表达的影响。模型基于 68 种组织、超过 1.07 亿个单细胞图谱训练，在 TenK10K 数据集上识别出的因果变异比例从 16% 提升到 30%，方向性基因效应从 23% 提升到 43%。
Google DeepMind 发布 AlphaGenome 2，按细胞类型预测基因变异影响
Google DeepMind 发布 AlphaGenome 2，用于预测基因变异对单个细胞类型和状态的影响，比上一代 AlphaGenome 提供更细粒度的视角。
Tether AI 推出 BotPsy：0.8B 参数端侧个人助理模型
Tether AI Research 发布 BotPsy，一个基于 Qwen3.5-0.8B 构建的 0.8B 参数端侧个人助理模型，专注函数调用与智能体工作流。
Moonshot AI 的 Kimi K3.1 Pro Highspeed 上线 Amazon Bedrock
Moonshot AI 的 Kimi K3.1 Pro Highspeed 已在 Amazon Bedrock 上线，它是 Kimi K3 的后训练版本，保持 3T 级开放权重架构和 100 万 token 上下文窗口，官方称输出速度是 Kimi K3.1 Pro 的 2 至 3 倍。
Gemini 4 Carbon 向所有用户开放，llm-gemini 0.36 同步支持
Gemini 4 Carbon 两周前仅向部分网络安全防御者开放，今天已向所有用户开放。该模型定价为输入 $2/百万 token、输出 $10/百万 token，并将于 12 月 1 日翻倍至 $4/$20。
Google DeepMind 发布 Gemini Robotics 2.5，在奔驰产线试点分拣金属件成功率达 96%
Google DeepMind 发布视觉-语言-动作模型 Gemini Robotics 2.5，在奔驰匈牙利 Kecskemét 和德国 Sindelfingen 的在产线上，Apptronik 的 Apollo 2 人形机器人用它分拣金属件并放入托盘，试点成功率达 96%。
Google 发布 Gemini 4 Carbon，主打复杂推理与安全能力
Google 正式发布 Gemini 4 Carbon，结束两周的安全专家测试期，与 Gemini 4 Argon 并存而非替代，Argon 仍更适合多数软件工程和知识工作任务。
DeepMind 发布 Gemini Robotics 2.5 与开源安全基准 ASIMOV-jailbreak
Google DeepMind 发布 Gemini Robotics 平台 2.5 版本，称其在需要高灵巧度的任务上明显提升，并在 200 多项活动中完成评测，包括用夹子分餐和使用移液管。
Google DeepMind 发布 Gemini 4 Carbon 前沿模型
Google DeepMind 向开发者、企业、科研人员和消费者开放 Gemini 4 Carbon，称其在网络安全能力和长周期智能体工作流上达到前沿水平。
Google 向公众发布 Gemini 4 Carbon，并预览智能体 swarm 功能
Google 在面向少数网络安全防御者开放两周后，将 Gemini 4 Carbon 推向公众，称其为迄今最强模型，可对标 Anthropic 和 OpenAI 的顶级系统。
11月10日
Google DeepMind 发布 Gemini Robotics 2.5 视觉-语言-动作模型
Google DeepMind 发布 Gemini Robotics 2.5，称其为目前能力最强的视觉-语言-动作（VLA）模型，在 200 项任务上相比此前基线成功率提升 30% 至 100%，完成任务速度快 20% 至 30%。
Anthropic 发布 Claude Fable 5.2 与 Mythos 5.2，重夺 LLM 榜首
Anthropic 发布 Claude Fable 5.2 和 Claude Mythos 5.2，在 Artificial Analysis Intelligence Index v5 上以 65 分重回第一，超过 Gemini 4 Carbon 的 60 分和 Opus 5.5 的 59 分。
Meta 发布最小最高效模型 Muse Ember
Meta AI 发布 Muse Ember，称其为自家最小、最高效的模型，面向复杂推理执行以及智能体反复执行的任务，包括工具调用、编码子任务、路由、信息抽取和长文档解析。
NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL 上线 Amazon SageMaker JumpStart
NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL 已在 Amazon SageMaker JumpStart 上线，可通过 SageMaker Studio 或 Python SDK 部署。
Meta 发布 Muse Ember，面向智能体日常重复任务的小模型
Meta 发布其最小、最高效的模型 Muse Ember，面向 AI 智能体日常处理的调用工具、小型编码、请求路由、数据抽取和长文档处理等常规任务。
Claude Fable 5.2 与 Mythos 5.2 上线 Amazon Bedrock
Anthropic 的 Claude Fable 5.2 和 Claude Mythos 5.2 已在 Amazon Bedrock 与 Claude Platform on AWS 上线。
Anthropic 发布 Claude Fable 5.2 与 Mythos 5.2，IPO 前重回性能榜首
Anthropic 发布 Claude Fable 5.2 与 Mythos 5.2，两者共享同一模型底座，区别在访问权限：Fable 面向所有用户并拦截网络安全与生物领域的风险任务，Mythos 移除部分限制、仅向通过 Anthropic 网络安全或生命科学验证计划的组织开放。
字节跳动 Seedream 5.5 发布，称支持 100 轮编辑不偏色
字节跳动 Seed 推出面向专业生产工作流的图像生成模型 Seedream 5.5，称可支持最多 100 轮多轮编辑，未改动区域在像素级保持不变且不出现偏色。该模型可原生生成带透明背景的 RGBA 图像，生成元素可直接作为设计素材使用，并称在光照、材质和皮肤纹理上更真实、密集小字还原更准确。
Anthropic 发布 Claude Fable 5.2 与 Claude Mythos 5.2 模型
Anthropic 发布 Claude Fable 5.2 和 Claude Mythos 5.2 两款新模型，称其在编码、推理和视觉方面有所提升，生成速度也快于 5.1 版本。
Meta 发布轻量模型 Muse Ember，面向智能体执行
Meta Superintelligence Lab 发布轻量模型 Muse Ember，输入价格为每百万 token 10 美分，主打工具调用、编码子任务、路由、抽取和长文档解析等智能体高频工作。
Anthropic 发布 Mythos 5.2 与 Fable 5.2 模型，回应 RSI 担忧
Anthropic 发布 Mythos 5.2 和 Fable 5.2，称新模型在编码、推理和视觉方面有所提升，与用户沟通也更清晰。Fable 的输入价格从每百万 token 10 美元降至 8 美元，低于主要竞品 GPT-6 Astra，响应速度提升 30%，并可通过 Enterprise Frontier Safeguards 支持零数据保留（ZDR）。
11月7日
Nous Research 微调 Qwen3.8-27B 推出 Arete-27B，宣传性回答比例从 22% 降至 0.9%
Nous Research 用约 5300 万 token 对阿里 Qwen3.8-27B 做监督微调，得到开源权重模型 Arete-27B，其宣传性回答比例从 22% 降到 0.9%，事实准确率从 2.32 升到 2.98。
Ricursive 发布 Apache 2.0 开源的 Ripple-65B Preview，主打智能体编码
AI 芯片设计公司 Ricursive Intelligence 训练并发布了开源语言模型 Ripple-65B Preview，预训练使用 12 万亿 token，采用 650 亿参数的稠密 Transformer 架构而非 MoE，并针对 Nvidia 硬件优化。
11月6日
Thinking Machines 发布 Inkling 2 Small，称其为最强西方开源权重模型
Thinking Machines 发布第二代模型 Inkling 2 Small，这是一个 MoE 模型，总参数 594B、激活参数 17B，支持文本与图像输入，并可调节思考深度。
Thinking Machines 发布 Inkling 2 Small：594B 总参数 17B 激活，68 小时预训练
Thinking Machines 发布 Inkling 2 Small，这是一个 594B 总参数、17B 激活的多模态 MoE 模型，支持文本与图像输入、1M 上下文窗口，已在 Tinker 上线，Apache 2.0 权重承诺在下周外部安全测试完成后放出。
OpenAI 发布 GPT-6 Cyber 安全模型，可挖漏洞并给出修复方案
OpenAI 推出专为挖掘软件安全漏洞训练的 GPT-6 Cyber，能发现缺陷、构建可用利用代码并建议补丁。OpenAI 称其在无额外安全指令时 99.93% 的测试未越界，前代为 94.49%；ExploitGym 得分 48.5%，前代 GPT-5.6 Cyber 为 32.1%。
NVIDIA 发布 Cosmos 3 四个开放权重模型，用于交互式世界仿真
NVIDIA 在 Cosmos 世界模型平台下新增四个开放权重 checkpoint，均基于 Cosmos 3 Nano 后训练、含 16B 可训练参数，采用允许商用与非商用的 OpenMDW1.1 许可。
百度开源 2800 亿参数 ERNIE 5.5 Flash Base 基础模型
百度发布开源基础模型 ERNIE-5.5-Flash-Base，采用 MoE 架构，总参数 2800 亿、每次输入激活 140 亿，刻意不做微调或后训练，由开发者自行决定后续方向，后训练版本计划随后推出。