NVIDIA 发布 Kumo Forecast 多变量时间序列预测模型
NVIDIA 发布多变量时间序列预测模型 Kumo Forecast,将 MOMENT-1-large 预训练 Transformer、直接预测与基于历史数据的近邻检索相结合。
NVIDIA 发布多变量时间序列预测模型 Kumo Forecast,将 MOMENT-1-large 预训练 Transformer、直接预测与基于历史数据的近邻检索相结合。
MiniMax 已在 API 上发布 M3.1 Flash,这是一款面向编码、智能体办公和视觉推理的多模态 MoE 模型,总参数量 428B、激活参数量约 23B,支持 1,000,000-token 上下文。
推荐理由:原文汇总了 MiniMax M3.1 Flash 的规格、API 定价、推理配置与多项基准表现,并指出自托管信息仍待公开。
Cloudflare 发布了预览版 Clairic,这是一款运行于 Workers AI 的 System One 抽取模型,可从文本或最多 4 张图片中返回结构化类型值,而非生成文本。
MiniMax 发布 M3.1 Flash 大语言模型,称其智能体任务运行成本较上一代模型降低 70%,推理速度接近 3 倍,常见峰值输出超过 200 tokens per second。
Scaled Cognition 推出 Voice 文本转语音模型,面向企业客服场景,支持超过 25 种语言、声音克隆,并可通过 API 或自托管方式部署。
Cloudflare 发布文档信息提取模型 Clairic,声称其速度和成本优于大语言模型,现已在 Workers AI 上开放预览,开放权重也将随后推出。用户可指定订单号、发票金额等字段,Clairic 会以单次处理返回对应值和置信度,缺失值则返回“null”;它还能执行简单计算、估算和预测,并可作为 Agent 链的一部分。
NVIDIA 扩展覆盖语言、机器人、生物与量子计算的开放模型阵容,推出 NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL、Nemotron 3.5 Bolt、Nemotron Retriever、Kumo、Cosmos 3.5、Alpamayo 2 Edge、BioNeMo RFD4-Proteina 和 Ising。
推荐理由:NVIDIA 同步扩展多领域开放模型阵容,并说明了各模型的用途、开放渠道与产业合作情况。
NVIDIA 与 UW Medicine Institute for Protein Design 发布 RFD4-Proteina,将可编程蛋白质设计与搜索能力结合在 NVIDIA BioNeMo 开放模型中。
MiniMax 上线 M3.1 Flash 模型,线上推理速度较此前提升近 3 倍,Agent 类任务综合使用成本降低 70%。模型已接入 MiniMax API、MPlan 和 MiniMax Code,权重计划稍后开放,并在 DeepSWE v1.1 中取得 73.7% 的成绩。
ElevenLabs 发布 Eleven Realtime v1 Max 和 v1 Mini 两款语音到语音模型,面向实时 AI 对话。v1 Max 在 Big Bench Audio 基准上得分 98.8%,响应时间为 0.57 秒,面向客服等复杂任务;v1 Mini 面向低成本自然对话,可识别说话结束及“嗯嗯”等回应。
NVIDIA 发布 Cosmos3-H-Dreams,将基于临床胆囊切除录像和机器人运动学训练的交互式生成仿真带入体内手术场景。模型基于 Cosmos 3,可通过 FlashDreams 在单张 NVIDIA RTX PRO 6000 GPU 上实时运行,并提供四步与两步两个检查点,后者推理更快但视觉质量较低。
Interconnects 第25期盘点开放权重 AI 产物,包括 DeepSeek V4.1 Flash 1017、DeepInfer 推理栈及多款新模型。文中关注中国商务部尚未成为法律的模型出境审批提案,以及美国 DHS 限制 DeepSeek 进入联邦民事采购的订单。
推荐理由:文章同时梳理模型发布、推理栈开源与中美监管提案,呈现开放权重生态的竞争与控制变化。
MiniMax 正式发布 M3.1 Flash,定位为面向复杂 Agent、编码和工具调用场景的高性价比文本模型。其在 Agents’ Last Exam(ALE)得分 29.6%,DeepSWE v1.1 得分 73.7%,CyberGym 得分 82.2%,BankerToolBench 得分 76.2%。
Latent Space 试播 High Taste Testers 第 1 集,汇总 10/15/2026-10/16/2026 的 AI 模型与产品动态。重点涵盖 Muse Spark Open、Reflection Beam 1.0 和 Gemini 4 Argon,也涉及 Haiku 5.5 降价与 GPT-6 Astra Pro 更新。
Mistral AI 发布 Timestral 时间序列基础模型家族,提供 5M、28M、123M 和 209M 参数四种规格,支持概率预测、多变量目标以及过去和已知未来的协变量。209M 模型在 GIFT-Eval、TIME 和 fev-bench 三项主要公开基准中排名第一,可在 CPU 上推理,并可通过 Mistral Forge 进行领域适配。
推荐理由:Timestral 以 5M 至 209M 的四种规格覆盖时序预测需求,并提供预训练、零样本预测、微调及本地部署路径。
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。
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。
DeepSeek 正式发布 DeepSeek-V4-Pro-0813,取代 Preview 版本,并加入 DSpark 推测解码模块以增强智能体能力。模型在 HLE、Terminal Bench 2.1 和 DeepSWE 等基准中取得 42.7/60.0、87.9 和 62.7 的成绩,reasoning_effort 现支持 low、high、max 三档。
推荐理由:DeepSeek-V4-Pro-0813的正式版本、评测数据与部署配置齐全,便于开发者比较其智能体和编码表现并评估落地方式。
深度求索正式发布 DeepSeek-V4-Flash-0731,取代此前预览版,并强化 Agent 能力,模型结构与 DeepSeek-V4-Flash-DSpark 相同,附带 DSpark 推测解码模块。
推荐理由:该发布提供模型结构、推理档位、编码方式及 vLLM、SGLang 部署配置,便于开发者评估并部署 Agent 工作流。
智谱发布 GLM-5.2 旗舰模型,主打长程任务,提供稳定的 1M-token 上下文,并增强编码能力和多档思考强度。模型采用 MIT 开源许可证,支持 SGLang、vLLM、Transformers、KTransformers 和 Unsloth 等框架部署,官方还公布了 HLE、AIME 2026、SWE-bench Pro、MCP-Atlas 等基准成绩。
推荐理由:GLM-5.2 将长程任务、1M-token 上下文和灵活思考强度结合,并提供多项基准与本地部署方案,便于评估其实际能力边界。
Moonshot AI 发布开源思考模型 Kimi-K2-Thinking,支持逐步推理、动态工具调用和 256K 上下文窗口。模型采用 MoE 架构,总参数量 1T、每 token 激活 32B 参数,可在连续 200–300 次工具调用中保持目标导向,并通过后训练量化感知训练实现原生 INT4 推理与约 2x 生成加速。
推荐理由:Kimi-K2-Thinking把长链推理、工具编排与原生INT4部署放在同一模型中,并提供完整评测与调用示例。