DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp 上线 DeepSeek API 平台
DeepSeek 在 API 平台上线实验性多模态模型 DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp,文本能力与 DeepSeek-V4-Flash 持平,涵盖智能体、推理和世界知识。
推荐理由:官方给出新模型与 V4-Flash 的文本能力对齐关系及多模态智能体基准上的提升幅度,可据此判断多模态 Agent 的可用水位。

DeepSeek 在 API 平台上线实验性多模态模型 DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp,文本能力与 DeepSeek-V4-Flash 持平,涵盖智能体、推理和世界知识。
推荐理由:官方给出新模型与 V4-Flash 的文本能力对齐关系及多模态智能体基准上的提升幅度,可据此判断多模态 Agent 的可用水位。
Liquid AI 为 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。
Google DeepMind 发布 Gemini 3.7 Flash,定位为面向编码与智能体的最强主力模型,距 Gemini 3.6 Flash 发布仅三周。
推荐理由:原文给出 3.7 Flash 相对 3.6 Flash 的多项基准提升与半价定价,读者可据此判断编码与智能体场景的成本收益变化。
DeepSeek 发布 DeepSeek-V4-Pro,主打智能体能力升级并带来明显的生产收益。V4-Pro 与 V4-Flash 支持灵活推理强度,简单任务用 low、日常 Agent 工作流用 high、复杂任务用 max。该模型原生支持 OpenAI Responses API,并针对 Codex 做了优化、可一键配置,现已上线 app 和网页端(Expert Mode)及 API,模型名称保持不变。
推荐理由:官方给出 V4-Pro 的智能体能力升级与三档推理强度,读者可据此判断它在生产工作流中的定位。
Hugging Face 的 OlmoEarth Studio 现已支持计算并导出嵌入向量,代码与模型权重公开。用户可通过 UI 或 API 选择区域、时间范围、编码器变体(Nano 128 维 1.4M 参数、Tiny 192 维 6.2M 参数、Base 768 维 89M 参数)、分辨率与影像源,导出 int8 格式的 Cloud-Optimized GeoTIFF。
Google DeepMind 发布多语种手语转文本模型 SL2T,首次将手语 AI 带入消费级产品,在 Pixel 11 的 Gboard 和 Live Transcribe 中支持美国手语(ASL)转英文听写,后续将扩展更多设备与语言。
推荐理由:原文给出多语种手语到文本模型的能力边界与落地入口,读者可据此判断手语翻译在真实产品中的可用程度。
NVIDIA 发布 Magpie TTS Multilingual,一个 364M 参数的开源权重语音合成模型,支持 12 种语言,本次新增现代标准阿拉伯语、韩语和巴西葡萄牙语,并通过更新训练数据提升了多个既有语言的质量。
推荐理由:原文给出 364M 开源 TTS 的多语言扩展与各 GPU 上的 TTFA 实测数据,可据此评估自建语音链路的延迟预算。
Meta 发布 Muse Glimmer,一个从 Muse 蒸馏到 30B 参数、采用 Apache 2.0 许可的多模态模型,主打本地智能体用例,如编码、文档分析和个人助手。
推荐理由:Meta 开源 30B 多模态模型,从架构、基准到本地部署与自优化演示都给出了可复现细节。
Google DeepMind 发布 WeatherNext AI 模型,在气旋路径、强度和风场结构预报上达到 SOTA,平均多出约一天的预报提前量,相当于气象领域约十年的进展。
推荐理由:原文给出气旋路径与强度预报多出约一天预警时间的实测结果,并开放模型权重与代码。
Mistral AI 发布 Shieldstral,一个 3B 开源权重多模态安全分类器,以 Apache 2.0 许可开放下载,可在单张 16GB NVIDIA GPU 上运行。它把内容审核建模为策略自适应的问答任务,推理时用自然语言写入策略、无需重新训练,统一处理文本与图像,并输出校准后的连续安全分数。官方称其在文本安全上可匹配最多 7 倍参数量的模型,并在多模态审核上取得新的 SOTA。
推荐理由:3B 开源安全分类器把审核策略改成推理时的自然语言问题,读者可据此判断小模型在内容审核上的可行边界。
DeepSeek 宣布 DeepSeek-V4-Flash 官方 API 进入公测。官方称其 Agent 能力大幅升级,基准分数已远超 V4-Pro-Preview,并原生支持 Responses API 格式、完整适配 Codex,配置细节见官方 API 文档。
推荐理由:DeepSeek 官方公布 V4-Flash API 公测及其 Agent 能力提升,读者可据此判断接入 Codex 的可行性。
Mira Murati 表示,Inkling-Small 的表现可与 Inkling 相媲美,规模只有四分之一,并且现已开放权重,可在 Tinker 上进行微调。 她期待看到人们用它创作出什么。 在引用的公告中,@thinkymachines 报告称,该模型总参数量为 276B,激活参数量为 12B,并开放完整权重,同时在 Tinker Playground 上提供文本、图像和音频聊天。 https://thinkingmachines.ai/news/inkling-small/
推荐理由:与 Inkling 的比较为较小模型所宣称的性能提供了背景,而参数量则说明了规模缩减的程度。
Google DeepMind 发布 Gemini Robotics ER 2,定位为机器人的高层大脑,负责与人类对话、理解物理世界并规划多步任务,再把动作执行交给底层 VLA 模型,还可原生调用 Google Search 等工具。
推荐理由:官方给出 ER 2 在进度分类与时刻定位上的具体数字和开放入口,可据此判断机器人在长任务中的可用边界。
Google DeepMind 发布新一代音乐生成模型 Lyria 3.5,并在 Google Flow Music 中上线。该版本在音乐性、歌词、人声和创作控制四方面改进:可生成更丰富自然的旋律结构,歌词质量与提示词遵循度、结构感知提升,人声更具表现力和情感细节且发音改善,同时支持更便捷地控制输出节奏与时长。
Google DeepMind 发布 Gemini Robotics 2,包含三款模型:负责视觉语言到运动控制的 VLA 模型 Gemini Robotics 2、负责具身推理的 Gemini Robotics ER 2,以及可在设备本地运行的 Gemini Robotics On-Device 2。
推荐理由:原文给出三款模型的职责分工与开放入口,读者可据此判断机器人全身控制与多机协作的落地路径。
NVIDIA 发布 Cosmos-H-Dreams,一个面向手术机器人的实时、动作条件生成式仿真器,将 Cosmos-H-Surgical-Simulator 蒸馏为因果少步学生模型,并通过 FlashDreams 推理库在单张 NVIDIA RTX PRO 6000 GPU 上运行。
Google DeepMind 发布 Gemini 3.6 Flash、3.5 Flash-Lite 和面向安全的 3.5 Flash Cyber 三款新模型。
推荐理由:原文给出三款 Flash 模型的 token 效率、价格与基准对比,可据此判断智能体工作流的成本变化。
Google DeepMind 发布 Gemini 3.5 Flash Cyber,这是一款基于 3.5 Flash 微调的轻量网络安全模型,用于快速发现、验证和修补漏洞,在 CyberGym 等基准上以多次调用取得接近更大模型的成绩。
推荐理由:原文给出轻量安全模型在 CyberGym 等基准上的表现与限量试点部署方式,读者可据此判断其能力定位与开放范围。
Inkling 是 Lilian Weng 所在组织的开放权重模型。 它旨在成为一个基础模型,在广泛的能力类别中表现扎实,便于实际使用和定制。 Weng 邀请用户在 Tinker 上试用。
推荐理由:此次发布将 Inkling 定位为可供实际定制的基础模型;提供完整权重和微调能力,也为其预期用途提供了具体背景。
Thinking Machines Lab 在 Hugging Face 发布 Inkling 系列开源多模态模型,其中 Inkling 为约 1T 参数、41B 激活参数的 MoE 模型,原生支持图像、音频、文本输入和 1M 上下文,并推出 276B 总参数、12B 激活参数的 Inkling-Small。
推荐理由:原文给出 Inkling 的架构细节、部署配置与基准对比,读者可据此判断约 1T 参数开源多模态模型的落地门槛。
Mistral AI 发布首个具身导航模型 Robostral Navigate,这是一个 8B 模型,仅用单个普通 RGB 相机、无需 LiDAR 或深度传感器,在 R2R-CE validation unseen 上达到 76.6% 成功率,比最佳单相机方案高 9.7 个百分点,比使用深度或多相机的最佳系统高 4.5 个百分点。
推荐理由:原文给出单目 RGB 相机下的导航成功率与训练方法,读者可据此判断具身导航对传感器依赖的变化。
Mistral 发布 Leanstral 1.5,一个 Apache-2.0 许可、119B 总参数 6B 激活参数的形式化验证模型,在 miniF2F 上达到 100%,PutnamBench 解出 587/672 题,FATE-H 和 FATE-X 分别取得 87% 和 34% 的 SOTA。
推荐理由:原文给出 Leanstral 1.5 在形式化验证基准上的成绩与开源入口,读者可据此判断其在证明工程中的可用性。
Google DeepMind 发布 Nano Banana 2 Lite 和 Gemini Omni Flash 两款模型,前者是 Nano Banana 系列中速度最快。
推荐理由:两款模型同时开放开发者入口,并给出延迟、单价与能力边界,便于判断图像到视频链路的成本与可用性。
Google 发布 TabFM,一个面向表格数据分类与回归的零样本基础模型,把表格预测重构为上下文学习问题,无需手动训练、调参和特征工程即可在单次前向传播中完成预测。
推荐理由:原文给出了 TabFM 的架构设计与 TabArena 基准表现,读者可据此判断零样本表格预测能否替代传统树模型流程。
Mistral 发布 OCR 4,在提取文本之外返回边界框、块类型分类和逐页逐词置信度分数,支持 170 种语言、10 个语系,可打包进单个容器完全自托管。
推荐理由:OCR 4 把边界框、块分类和置信度分数一并输出,读者可据此判断文档解析如何接入 RAG 与智能体流程。
Google DeepMind 发布实验性开源模型 DiffusionGemma,采用文本扩散方式一次性并行生成整块文本,在专用 GPU 上文本生成最高提速 4 倍,单张 NVIDIA H100 上超过 1000 tokens/秒,RTX 5090 上超过 700 tokens/秒。
推荐理由:Google DeepMind 开源文本扩散模型,给出速度与硬件门槛的具体数字,可据此判断本地交互式推理的可行性。
Andrej Karpathy 评价 Claude Fable 5 发布,指出它与 Mythos 是同一底层模型,只是增加了安全防护,在几乎所有基准上以一定幅度达到 SOTA。
推荐理由:Karpathy 以第一手使用体验判断 Fable 5 是值得大版本号跃升的一步,并给出长任务场景下的具体变化。
Google DeepMind 发布 Gemini 3.5 Live Translate,这是一款支持 70 多种语言的近实时语音到语音翻译音频模型,能自动检测语言并保留说话人的语调、节奏和音高。
推荐理由:Gemini 3.5 Live Translate 把同传从逐句等待改为连续生成,并给出开发者、企业、消费端三条落地路径。
Google DeepMind 发布 Gemma 4 12B,一款面向笔记本电脑的智能体多模态模型,介于边缘端 E4B 与 26B MoE 之间,也是其首个支持原生音频输入的中等规模模型。
推荐理由:Gemma 4 12B 去掉多模态编码器并把视觉音频直接接入 LLM,读者可据此判断本地多模态智能体的硬件门槛。
Google Research 在 GitHub 上以 Apache 2.0 许可开源其水文建模框架,让各国气象与水文机构能用与 Google Flood Hub 相同的架构和相近训练数据训练 AI 洪水预报模型。
Mistral 发布 Mistral Medium 3.5,一个 128B 稠密模型,以修改版 MIT 许可开放权重,成为 Mistral Vibe 和 Le Chat 的默认模型,API 定价为每百万输入 token 1.5 美元、每百万输出 token 7.5 美元。
推荐理由:Mistral 把编码智能体搬到云端并同步开源 128B 权重,读者可据此判断自托管编码智能体的可行边界。
在 Google I/O 大会上,Oriol Vinyals 宣布推出 Gemini 3.5 Flash,并称其目标是在前所未有的速度下实现前沿级智能。他表示,3.5 Flash 在几乎所有基准测试中都胜过 3.1 Pro,同时保持 Flash 级速度。
推荐理由:这篇文章说明了新模型的定位,以及它相较于 3.1 Pro 的基准测试表现,可让人快速了解谷歌 Flash 系列在速度与能力之间的取舍。
Google DeepMind 发布 Omni 系列首个模型 Gemini Omni Flash,可组合图像、音频、视频和文本作为输入生成高质量视频,并支持用自然语言多轮对话编辑视频。
推荐理由:原文给出 Omni 系列首个模型的输入输出能力与上线渠道,读者可据此判断多模态视频生成的实际可用范围。
Google DeepMind 发布 Gemini 3.5 系列首个模型 Gemini 3.5 Flash,定位为面向智能体与编码的前沿模型,即日起在 Gemini app、Google Search 的 AI Mode、Google Antigravity、Gemini API 以及 Gemini Enterprise 等渠道开放。
推荐理由:Gemini 3.5 Flash 在编码与智能体基准上超过 3.1 Pro,并给出速度与成本对比,可据此判断长程任务的落地空间。
Nick Turley 对 Instant 更新表示欢迎,并称数亿人默认使用这一版本的 ChatGPT,同时强调其在智能水平、简洁度、准确性和对话质量方面的改进。 在引用的帖子中,@michpokrass 表示 gpt-5.5 instant 于今日发布,并将在接下来几天内向所有人推出;他提到其事实准确性、“破解技巧”方面的表现和基础智能水平均有所提升,幻觉也大幅减少。
推荐理由:Instant 是数亿人的默认 ChatGPT 版本,因此,据称准确性和对话质量方面的改进将惠及广泛的日常用户。
Google DeepMind 发布 Gemini 3.1 Flash TTS,一款主打可控性、表现力和音质的文本转语音模型,已在 Gemini API 和 Google AI Studio 面向开发者预览、在 Vertex AI 面向企业预览,并通过 Google Vids 向 Workspace 用户开放。
推荐理由:官方给出音频标签的用法与多语言覆盖范围,读者可据此判断语音生成的可控程度。
Google DeepMind 发布 Gemini Robotics-ER 1.6,这是其推理优先机器人模型的重大升级,强化了空间推理与多视角理解,并新增仪表读数能力,可读取压力表、液位计等复杂仪表。
推荐理由:原文给出新模型在空间推理、多视角与仪表读数上的能力变化和开放入口,读者可据此判断机器人高层推理的进展。
Google DeepMind 发布 Gemma 4 开源模型家族,包含 E2B、E4B、26B MoE 和 31B Dense 四个尺寸,采用 Apache 2.0 许可。
推荐理由:Gemma 4 以四个尺寸覆盖端侧到工作站,并给出 Arena 排名与 Apache 2.0 许可,便于判断开源模型的可用边界。
Mistral AI 发布首个文本转语音模型 Voxtral TTS,4B 参数,支持英语、法语、德语、西班牙语、荷兰语、葡萄牙语、意大利语、印地语和阿拉伯语 9 种语言,具备情感表达与低延迟特性。
推荐理由:原文给出 4B 参数、9 种语言与 70ms 延迟等具体指标,并附与 ElevenLabs 的对比评测,便于判断语音智能体的成本与可用性。
Mistral AI 发布 Mistral Small 4,这是 Mistral Small 系列的下一个主要版本,也是首个把 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 Mistral 模型,采用 Apache 2.0 许可。
推荐理由:Mistral 把推理、多模态与编码能力合并进一个开源小模型,并给出可调推理强度与部署门槛,便于判断其落地成本。