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  1. Hugging Face:deepseek-ai 新模型65

    DeepSeek-V4.1-Flash-1017 更新模型并提升推理与编程能力

    DeepSeek 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017,这是 DeepSeek-V4.1-Flash 的小版本更新,重点改进推理、编码、智能体任务和视觉基准表现。

    推荐理由:材料提供了模型更新、代表性基准成绩、推理部署参数及开源许可信息,便于比较版本变化与实际使用成本。

  1. Google AI Blog87

    Google 发布 Gemini 4 Argon 前沿模型

    Google 发布 Gemini 4 Argon,向全球开发者和企业开放,首发价格为 $2 per million input tokens 和 $10 per million output tokens,并提供 1M 统一输入输出 token 上限。

    推荐理由:Gemini 4 Argon同时给出模型能力、真实工程案例、开放渠道与定价,便于开发者评估复杂任务的可用性和成本。

  1. Google AI Blog66

    Google 发布实验性游戏创作平台 Playground

    Google 今天推出实验性游戏创作平台 Playground,用户无需编程即可通过文本提示创建、试玩和分享自定义游戏。平台支持手机和笔记本电脑跨设备游玩,部分类型提供多人游戏与排行榜,发布内容会接受安全筛查和用户举报。Playground 面向美国 18 岁以上用户开放,创作权限按 Google AI 订阅层级逐步推出;Unity Spark 集成仍在测试中,封闭测试将陆续开放。

    推荐理由:Playground 展示了从文本描述到游戏发布、试玩和分享的完整流程,也交代了多人生效、排行榜及 Unity Spark 集成计划。

  1. Mistral AI News79

    Mistral 发布 Mistral Large 4 公开预览版

    Mistral 发布 Mistral Large 4 公开预览版,并开放 Mistral Studio 预览 API。该模型总参数量为 1 trillion,激活参数量为 52 billion,原生支持多模态,模型权重计划于本月底发布。

    推荐理由:公开预览已开放,模型规模、权重发布时间及编码、智能体和多模态评测结果均已明确,便于评估其开放权重路线。

  1. Hugging Face:deepseek-ai 新模型87

    DeepSeek 发布 DeepSeek-V4.1-Flash 多模态 MoE 模型

    DeepSeek 发布 DeepSeek-V4.1-Flash,这是一款拥有552B主干参数、支持1M token上下文的多模态MoE模型,可原生处理图像和文本。

    推荐理由:模型将1M token上下文与每token仅8B或16B激活参数结合,并量化了KV cache压缩效果,为高输入量智能体工作流提供成本对照。

  1. Hugging Face:deepseek-ai 新模型73

    DeepSeek 发布 DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp 实验性多模态模型

    DeepSeek 发布 DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp,这是 DeepSeek-V4 系列首个实验性多模态模型。该模型在 ApexBench 的 Pass@1 得分由 26.2 提升至 36.5,Agents' Last Exam 得分由 25.2 提升至 27.3,文本 Agent 任务表现与 DeepSeek-V4-Flash-0731 相当。

    推荐理由:仓库提供提示词编码、最小推理实现和基准结果,并给出 vLLM、SGLang 部署方式,便于评估与复现。

  1. Hugging Face:Qwen 新模型71

    Qwen-Drive-1.0-4B 发布

    Qwen 发布 Qwen-Drive-1.0-4B,以 Qwen3.5-4B 视觉语言模型为基础,在统一框架中实现 3D 感知、驾驶场景问答和运动规划。模型外接 BEV 感知头与 Planning Expert,分别完成 3D 目标检测、语义占用预测、BEV 地图分割及未来车辆轨迹生成。

    推荐理由:Qwen-Drive-1.0 将 3D 感知、驾驶问答与运动规划整合到同一多模态框架,并公开权重和推理代码。

  1. Hugging Face:zai-org 新模型77

    GLM-5.3-Flash 发布,采用原生多模态与混合注意力架构

    GLM-5.3-Flash 发布,定位为 GLM-5 系列的原生多模态模型,采用稀疏与线性注意力混合架构。模型总参数 320B、激活参数 18B,官方称其以 GLM-5.2 一十分之一的价格在多项基准和实际工作负载上表现更优,并在编码和智能体基准中接近 Claude Opus 4.8。

    推荐理由:模型公开了原生多模态架构、部署框架和推理参数配置,便于开发者评估能力表现与本地落地成本。

  2. Hugging Face:zai-org 新模型77

    GLM-5.3-Flash 发布,主打原生多模态与高效推理

    智谱(GLM)发布 GLM-5.3-Flash,这是 GLM-5 系列首个原生多模态模型。模型总参数量为 320B、激活参数量为 18B,采用稀疏与线性注意力混合架构并引入 mHC,在多项基准和实际工作负载上超过 GLM-5.2,价格为其十分之一。

    推荐理由:GLM-5.3-Flash 同时给出架构、部署方式与评测复现参数,便于比较其多模态、编码和智能体能力及部署成本。

  1. Hugging Face:moonshotai 新模型89

    月之暗面发布 Kimi K3 开放权重原生多模态智能体模型

    月之暗面发布开放权重原生多模态智能体模型 Kimi K3,总参数 2.8T、激活参数 104B,支持 1-million-token 上下文窗口。模型采用 KDA、AttnRes 与 Stable LatentMoE,每个 token 从 896 个专家中选择 16 个,原生处理文本、图像和视频,面向长程编程与智能体知识工作。

    推荐理由:Kimi K3披露2.8T参数架构、1M上下文与多类基准成绩,为评估开放权重多模态智能体的能力边界提供集中参考。

  1. Hugging Face:moonshotai 新模型77

    Moonshot AI 发布 Kimi K2.7 Code 编码模型

    Moonshot AI 发布基于 Kimi K2.6 构建的 Kimi K2.7 Code 编码智能体模型,真实软件开发长程任务能力提升,思考 token 使用量较 Kimi K2.6 减少约30%。模型采用 MoE 架构,总参数量1T、激活参数量32B,支持256K上下文和图像、视频输入,提供 API 及 vLLM、SGLang 等部署方式。

    推荐理由:提供模型架构、基准成绩、API调用与部署方式,读者可据此比较编码智能体能力及其落地条件。

  1. Hugging Face:moonshotai 新模型86

    Kimi K2.6 发布原生多模态智能体模型

    Moonshot AI 发布开源原生多模态智能体模型 Kimi K2.6,强化长程编码、编码驱动设计、主动自主执行与多智能体编排能力。模型采用 MoE 架构,总参数 1T、激活参数 32B、上下文长度 256K,可横向调度 300 个子智能体执行 4,000 个协调步骤。

    推荐理由:同时提供架构参数、基准结果、部署引擎和调用示例,便于开发者评估能力并规划接入。

  1. Hugging Face:moonshotai 新模型83

    月之暗面发布原生多模态智能体模型 Kimi K2.5

    月之暗面发布开源原生多模态智能体模型 Kimi K2.5,基于 Kimi-K2-Base 持续预训练约 15T 个视觉与文本 token。模型采用 1T 总参数、32B 激活参数的 MoE 架构,支持 256K 上下文、图像和视频输入、即时与思考模式以及多智能体协作。

    推荐理由:模型页披露了架构、评测、部署与调用方式,便于比较其多模态和智能体能力及实际接入成本。

已经到底了