NVIDIA 扩展开源模型家族,覆盖语言、机器人、生物与量子计算
NVIDIA 扩展其开源模型家族,覆盖语言、机器人、生物和量子计算,包括新的 Nemotron 3.5 Super VL、Nemotron 3.5 Bolt、Nemotron Retriever、Kumo、Cosmos 3.5、Alpamayo 2 Edge、BioNeMo 与 Ising。
推荐理由:NVIDIA 一次性铺开语言、机器人、生物、量子四条开源模型线,并给出各模型的开放渠道与首批企业用例。
NVIDIA 扩展其开源模型家族,覆盖语言、机器人、生物和量子计算,包括新的 Nemotron 3.5 Super VL、Nemotron 3.5 Bolt、Nemotron Retriever、Kumo、Cosmos 3.5、Alpamayo 2 Edge、BioNeMo 与 Ising。
推荐理由:NVIDIA 一次性铺开语言、机器人、生物、量子四条开源模型线,并给出各模型的开放渠道与首批企业用例。
可灵 AI 发布 4.0 版本,单次可生成最长 30 秒视频,支持最多 10 张关键帧图像输入,提示词理解扩展到 8,000 tokens。新版本加入双声道立体声和覆盖德语、英语、日语、韩语、西班牙语等十余种语言的改进口型同步,Omni Reference 单次最多接受 15 个参考素材。
推荐理由:可灵 4.0 的升级集中在参考素材、音频与多语言口型,同时给出与 Wan 3.0、Seedance 2.5 的对比观察。
VAST 开源 Project Eden 系列中的实时生成式渲染器 EdenLive,并同步开放 5B、14B 模型权重、实时流式推理代码、EdenGolem v0.1 与前端工作台。
推荐理由:VAST 开源实时世界模型 EdenLive,读者可了解其状态与渲染分工架构及 5B 模型在单卡上的实时表现。
Today we are releasing JST-2, the world's first full-stack physics-native world foundation model. Many world models learn in pixel/video space. We went back to first principles and built the entire model stack in 3D. Generate a 3D scene in seconds and expand it in real time. Create characters with motion built in, all through one general architecture.
Drex Max is here: our multimodal decision model text, images, and video 34 ms/decision, under 1s at 262K tokens $0.06 / 1M input tokens available today at https://nace.ai/drex
推荐理由:Meta 公布开源权重模型的具体参数与多模态规格,可据此判断其长程编码与智能体任务的定位。
Meet NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL Our new open model combines reasoning and tool use with text, image, document, and video understanding for long-running AI agents. 120B total parameters with 12B active 🧵
推荐理由:官方给出新开源多模态模型的总参数与激活参数,读者可据此判断其本地部署与定制空间。
NVIDIA 发布 Nemotron 3.5 Super VL,这是 120B 参数的开源多模态模型,主打智能体任务的速度与准确率,官方称吞吐量最高可达同类模型的 5 倍。
推荐理由:NVIDIA 一次放出 120B 多模态与两款端侧模型,读者可据此判断本地智能体部署的选型空间。
Google DeepMind 发布 Gemini 4 Argon,通过 Gemini API、AI Studio、Antigravity 及 Gemini 应用向开发者、企业和订阅用户开放,定价为每百万输入 token 2 美元、输出 token 10 美元。
推荐理由:官方披露了 Argon 在编码、科研与安全对齐上的具体案例和基准表现,可据此判断前沿模型在长程任务中的实际边界。
Google DeepMind 发布 EmbeddingGemma 2,这是基于 Gemma 4 架构、采用 Apache 2.0 许可的 740M 参数嵌入模型,可将文本、代码、图像、音频和视频映射到统一嵌入空间。
推荐理由:原文给出参数量、内存占用和基准提升,可据此判断端侧多模态检索的落地条件。
Google DeepMind 发布 EmbeddingGemma 2,这是其首个原生多模态开放模型,面向端侧嵌入场景。该模型从文本扩展到代码、图像、音频和视频,并将这些模态统一到同一嵌入空间。
推荐理由:官方给出延迟从 2.8s 降到 2.3s 和三项新能力,可据此判断实时同传的可用边界。
阿里 Qwen 团队发布 Qwen3.8-Omni-Flash,称其为 Qwen 首个围绕智能体能力构建的全模态模型,将原生音视频理解、推理与工具调用整合在一个模型中。
推荐理由:官方给出音视频智能体能力、基准提升与视频输入成本降幅,可据此判断长音视频场景的落地成本。
推荐理由:两款音频模型分别面向低延迟对话与复杂任务推理,读者可据此判断语音交互的适用边界。
DeepSeek 发布 DeepSeek-V4.1-Flash,称其为新架构家族中参数规模最小的模型,并原生支持视觉理解。官方表示该模型面向更强能力、更快推理和更高吞吐设计,并可扩展至更大模型。
推荐理由:DeepSeek 新架构家族的最小模型,原生支持视觉理解,并强调推理速度与吞吐。
DeepSeek 在 API 平台上线实验性多模态模型 DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp,调用时使用 model='deepseek-v4-flash-vision-exp'。
推荐理由:官方给出新模型与 V4-Flash 的文本能力对照,以及多模态智能体基准上的提升幅度,便于判断是否值得接入。
Today, we are releasing Inkling-Small. Inkling-Small achieves comparable performance to Inkling at a quarter of its size. It features 276B total parameters, 12B active. We are making the full weights available. https://thinkingmachines.ai/news/inkling-small/ Fine-tune it on Tinker today, or chat with it in text, image, and audio on Tinker Playground.
推荐理由:Inkling-Small 以四分之一体量达到与 Inkling 相当的性能,并开放完整权重,读者可据此判断小模型的部署与微调空间。
Today, we are introducing Inkling. Inkling reasons efficiently across text, image, and audio modalities. We are making the full weights available. https://thinkingmachines.ai/news/introducing-inkling/ Available today for fine-tuning on Tinker. Play with it in the Inkling Playground. 🧵
推荐理由:Thinking Machines 首款模型从零训练并开放权重,读者可据此了解其多模态推理定位与微调入口。
Mira Murati 表示团队正在分享其在交互模型上的工作,这是一类从零训练、原生处理实时交互的新模型,而非在回合制模型上外挂交互能力。推文附有一段视频链接。