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。
推理能力
全部主题模型推理能力的进展：思维链、推理模型、数学与逻辑基准的突破与争议。
最新精选
第 1–19 条 · 共 19 条10月1日
Google 发布 Gemini 4 Argon，缩小与 OpenAI、Anthropic 的差距但未取得明显领先
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 DeepMind 发布 Gemini 4 Argon 前沿模型
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。
9月22日
InstructGPT 作者 Diogo Almeida 谈 Jev：为软件而非聊天打造的 System One 模型
TypeSafe AI 创始人兼 CEO Diogo Almeida 在 Latent Space 播客中介绍新模型 Jev，称其为面向软件消费的 System One 大模型。
9月16日
NVIDIA Vera Rubin NVL72 首次亮相 MLPerf Inference v6.1 并取得领先性能
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。
NVIDIA 在 AI Infra Summit 发布 Vera Rubin 与 DSX 平台能效进展
NVIDIA 在 AI Infra Summit 上公布 Vera Rubin 与 DSX 平台的多项进展，重点展示每兆瓦 token 吞吐的能效优化。
8月25日
Multiverse Computing 提出 Quantization-Aware Healing，4-bit 压缩模型在 7/9 基准上超过其 bfloat16 原版
Multiverse Computing 发布论文提出 Quantization-Aware Healing（QAH），在 GPT-OSS 120B 压缩到 60B 参数并量化为 MXFP4 后，直接从压缩前的原始模型蒸馏，而非从恢复出的 bfloat16 checkpoint 蒸馏。
8月21日
Liquid AI 发布 LFM2.5-DSpark 草稿模型，推理最高提速 3.2 倍
Liquid AI 为 LFM2.5 家族的三款模型 LFM2.5-1.2B-Instruct、LFM2.5-2.6B 和 LFM2.5-8B-A1B 发布 DSpark 草稿模型检查点，通过投机解码在不改变输出质量的前提下提升解码速度，GPU 上吞吐最高提升 3.18 倍，端侧最高 2.87 倍。
7月31日
Google Research 提出 Science One Framework：用证据链实现可验证的自主科研
Google Research 发布 Chain-of-Evidence（CoE）可验证性框架，并用 Science One Framework 原型实现，配套 CoE Audit 自动审计指标。
7月29日
从 CUDA 到 MLX：K-Search 如何把数十年内核经验带到 Apple Silicon
Berkeley AI Research 与 IBM Research 将 K-Search 进化式内核搜索框架扩展到 MLX，通过结构化 CUDA-to-MLX 翻译层把已有 CUDA 内核知识迁移到 Apple Silicon。
7月15日
Thinking Machines 发布 Inkling 多模态开源模型及 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多模态 MoE 模型，并同步推出 276B 总参数 12B 激活的 Inkling-Small。
7月2日
Mistral 发布 Leanstral 1.5 形式化验证模型
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。
6月27日
Google 用冻结多 Token 预测加速 Pixel 上的 Gemini Nano 模型
Google Research 发布一种新架构，将多 Token 预测（MTP）头接到已冻结的 Gemini Nano v3 模型上，在不改动主干权重的前提下加速端侧推理，已随 Pixel 9 和 10 系列推出。
6月11日
Google DeepMind 发布 DiffusionGemma 文本扩散模型，推理速度最高提升 4 倍
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。
3月25日
Google 发布 TurboQuant 向量压缩算法，KV cache 可压至 3 bit
Google Research 发布 TurboQuant 压缩算法，可在不损失模型精度的情况下把 KV cache 量化到 3 bit，无需训练或微调，并配套提出 QJL 与 PolarQuant 两种方法。
3月17日
Mistral 发布 Mistral Small 4，统一推理、多模态与编码智能体能力
Mistral AI 发布 Mistral Small 4，这是 Mistral Small 系列的下一个主要版本，也是 Mistral 首个把 Magistral 的推理、Pixtral 的多模态和 Devstral 的智能体编码能力统一到单一模型中的版本，采用 Apache 2.0 许可。
Mistral 发布开源 Lean 4 代码智能体 Leanstral
Mistral AI 发布 Leanstral，这是首个面向 Lean 4 的开源代码智能体，采用 6B 激活参数的稀疏架构，权重以 Apache 2.0 许可开放，并接入 Mistral vibe 与免费 API 端点 labs-leanstral-2603。
7月17日
Mistral 为 Le Chat 上线 Deep Research、语音模式等多项新功能
Mistral 为 Le Chat 推出一批新功能，包括预览版 Deep Research 模式、由 Voxtral 驱动的语音模式、由推理模型 Magistral 支持的多语言推理、用于整理对话的 Projects，以及与 Black Forest Labs 合作的图像编辑。
6月10日
Mistral AI 发布首款推理模型 Magistral
Mistral AI 发布首款推理模型 Magistral，分为 24B 参数的开源版 Magistral Small 和面向企业的 Magistral Medium。