#模型发布

我们刚刚又开源了一对最先进的决策模型：

Aravind Srinivas 宣布开源两个决策模型： pplx-decider-flash-v1.2：40 亿参数，每百万个 token 收费 1 美分，在 HF Decision Index 上排名第一的 40 亿参数模型。 pplx-decider-v1.2：270 亿参数，每百万个 token 收费 2 美分，在 HF Decision Index 上总排名第二。

Jeff Dean 分享 Elorian 发布 Glimpse 视觉思维模型的消息

Jeff Dean 写道：“来看看这个！干得好，@AndrewDai 和 Elorian 的各位！” https://twitter.com/AndrewDai/status/2111142161584628060 在被引用的公告中，Andrew Dai 介绍 Glimpse 是他们的首个视觉思维模型，并称其在关键的公开视觉推理基准测试中表现具有竞争力，可与 Astra 相媲美。

Google 发布 Gemini 4 Argon，API 访问暂时半价

Google 正在向全球开发者、企业和付费订阅用户推出 Gemini 4 Argon，重点突出其编程、专业知识工作、多模态理解和持续执行任务的能力。11 月 30 日前，API 定价为每百万输入令牌 2 美元、每百万输出令牌 10 美元；12 月 1 日起，价格将分别涨至 4 美元和 20 美元。Google 称，Argon 曾在无人值守的情况下用 11 小时优化 ADK，工程师合并了两项更改；Ethan Mollick 称其有所改进，但指出它在复杂的多智能体任务中仍有不足。

Elorian 发布 Glimpse，这是其首个围绕视觉推理构建的 AI 模型

Elorian 于周五发布了 Glimpse，作为一款研究预览版，提供 API 访问和仅限候补名单用户使用的聊天界面。其视觉暂存空间可在推理过程中裁剪图像区域、提取视频帧，并运行代码来测量或比较视觉内容。定价为每百万输入 token 0.60 美元、每百万输出 token 3 美元；Elorian 的评测报告称，Glimpse 在科学图表推理和短视频字幕生成方面的表现优于 GPT-6 Astra。

直播：全新开放权重模型 https://x.com/i/broadcasts/1DxleVaPLagKL

直播：全新开放权重模型 https://x.com/i/broadcasts/1DxleVaPLagKL

Reflection发布Beam：一款用于编程和智能体工作的501B开源模型

Reflection在Hugging Face上发布了Beam。这是一款501B的MoE模型，每个token激活23B参数，支持100万token的上下文窗口，并采用Apache 2.0许可证。这款纯文本模型面向编程和智能体工作，提供BF16、FP8和NVFP4检查点，并在发布首日支持transformers、vLLM和SGLang。Hugging Face还提供部署和后训练方案，以及自有的任务评测和演示。

Reflection 发布 Beam，一款拥有 501B 参数的开放权重 MoE 模型

Reflection 发布了 Beam，这是一款拥有 501B 参数的 MoE 模型，权重依据 Apache 2.0 许可证开放，并有 40 多家生态合作伙伴。 NVIDIA AI 表示，该模型使用 NVIDIA GB300 NVL72 训练，在 Blackwell Ultra 上开箱即用，第 0 天即可达到每 GPU 每秒超过 70K 个 token。 Reflection 引述的公告包含 BF16、FP8 和 NVFP4 权重、DFlash2 drafter 以及 Mirror CLI；Beam 1.0 NVFP4 检查点可在 https://huggingface.co/reflection/Beam-1.0-501B-A23B-NVFP4 获取。

Kling 4.0 发布，支持原生生成最长 30 秒视频和 10-bit HDR

Kling AI 于 10 月 15 日推出 Kling 4.0，新增最长 30 秒的原生视频生成、10-bit HDR 输出，并称其在快速运动和复杂镜头运动方面有所改进。该模型最多支持 15 个组合参考素材、最多 10 个关键帧输入，以及最长 8000 个 token 的提示词。对 4K、1080p 和 21:9 输出的支持、累计最长 2 分钟的多次视频扩展，以及 API 访问均被描述为即将推出。

NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL 现已在 Ollama 上线

NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL 现已在 Ollama 上线。 该模型将推理能力与视觉理解能力相结合，适用于多种智能体工作流。 Ollama 表示，在智能体任务中，与其他同等规模的开放模型相比，该模型在单 GPU 上的吞吐量最高可达 5 倍。

BFL 发布 FLUX 3 Image Klein，采用开放权重，拥有 56 亿参数

BFL 宣布推出 FLUX 3 Image Klein，采用开放权重，拥有 56 亿参数，支持原生 4K、边界框和像素级精准编辑，并表示它可在单张消费级 GPU 上运行。https://t.co/uIOfPdNhuL NVIDIA AI 表示，该模型使用 NVIDIA GB200 NVL72 训练，可在 RTX GPU 上运行，并且还有一个 NVFP4 变体：https://t.co/7rlalk7Otf https://t.co/zf1f7e4kJ7

同一新闻，精选展示《Black Forest Labs releases FLUX 3 Image Klein with 8 GB VRAM support》

NVIDIA 推出适用于本地智能体的 Nemotron 3.5 Bolt 24GB

NVIDIA AI 推出 Nemotron 3.5 Bolt 24GB，称其可装入 24GB 内存。 引用的 @NVIDIARTXSpark 帖子介绍了打包在 24GB 内存中的 74B-A9B 参数模型，该模型针对 RTX Spark 进行了优化，并设计为可与应用同时运行。 https://t.co/SOiBgeMMjD https://t.co/yPsBt9N58A

Granite Switch 4.1 在一个端点中整合聊天、决策与语音

IBM 发布了 Granite-Switch-4.1-8B 和 -30B，通过一个托管端点整合了聊天、通用决策 aLoRA、专用 Guardian aLoRA，以及 Granite-Speech-5.0-Turbo-CTC 转录功能。IBM 表示，组合模型使用的 GPU VRAM 与基础模型大致相同，因为适配器会复用基础模型的 KV 缓存。用户还可以使用 Granite Libraries 适配器组合自定义 Switch 模型；IBM 计划推出用于在 Mellea 中训练适配器的 Adapter SDK。

Meta推出Muse Spark Open，这是一款专为Mac设计的开放权重AI模型

Meta推出了Muse Spark Open，这是一款原生多模态开放权重模型，拥有8160亿个参数和100万个token的上下文窗口，面向复杂编程任务和智能体工作流。该模型旨在Mac上本地运行，不过Engadget报道称，它至少需要1太字节的RAM。Meta称，在其评测中，该模型的表现优于其他热门开放权重模型，目前已通过多个API平台提供。

同一新闻，精选展示《Meta releases Muse Spark Open, an open-weight multimodal mixture-of-experts model》

蚂蚁开源 Ling-3.1-flash，支持跨工具和文档的持续工作

蚂蚁已开源 Ling-3.1-flash。这款模型总参数量约为 560B，每个 token 激活约 25B 参数，上下文窗口最长可达 1M。QbitAI 在一项电商促销方案任务和一项模拟就医准备任务中对其进行了测试，并报告称模型的计算过程可追溯，且会明确处理缺失信息。评测还发现，面对较长输入时模型偶尔会出现注意力偏移，并指出当前版本不具备原生视觉理解能力。

Meta 发布 Muse Spark Open，面向编程和智能体任务

Meta 已发布 Muse Spark Open。这是一款开放权重模型，拥有 8160 亿个参数（其中 420 亿个处于激活状态），上下文长度最高可达 100 万个 token，并支持文本、图像、视频和音频。Meta 报告称，该模型在多个基准测试类别中领先 Qwen 3.8、GLM 5.3 和 Kimi K3，但在编程方面落后于部分竞争对手。模型权重已发布在 Hugging Face 上；使用时必须标注“Built with Muse Spark Open”，年收入超过 2000 万美元的 API 提供商还需与 Meta 单独签订协议。

同一新闻，精选展示《Meta releases Muse Spark Open, an open-weight multimodal mixture-of-experts model》

Meta 发布 Muse Spark Open，面向编码和智能体工作

Meta 宣布推出 Muse Spark Open，称其为迄今能力最强的美国开放权重模型，专为编码、智能体工作和多步推理打造。 NVIDIA AI 表示，这款 816B 模型基于 NVIDIA GB300 NVL72 训练，上下文窗口为 1M token，可用于处理大型代码库。Meta 还推出了针对 Blackwell Ultra 优化的 NVFP4 检查点。 https://t.co/yAtoxNeYJm https://t.co/HJUKdC1n3D

同一新闻，精选展示《Meta releases Muse Spark Open, an open-weight multimodal mixture-of-experts model》

Meta 与苹果携手在 Mac 上运行 Muse Spark Open

Meta 今天宣布推出 Muse Spark Open，并开放其权重；Meta 表示，该模型可在两台搭载 Apple M5 Ultra 的 Mac Studio 上使用最新的 MLX 框架运行。Meta 称，这款原生多模态模型总参数量为 8160 亿，擅长长周期任务、复杂软件工程和多步推理。Meta 与苹果历经数月合作，苹果发布了一篇技术文章，介绍 MLX、Muse Spark Open 以及另外两个开放模型。

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Meta 发布 Muse Spark Open，提供可下载权重并允许有条件的商业使用

Baoyu 报道称，Meta 于 10 月 15 日发布了 Muse Spark Open。这是一款开放权重模型，总参数量为 816B，激活参数量为 42B，上下文窗口为 1M token。它接受文本、图像、视频和音频输入，并输出文本；Muse 模型许可允许免费商业使用，但须遵守署名要求、使用限制，并且符合条件的 API 业务需另行签署协议。模型卡列出的最低内存要求为：NVFP4 需 700GB，BF16 需 2TB；Meta 则称，该模型针对两台各配备 512GB 统一内存的 Mac Studio 进行了优化。

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Alexandr Wang 表示，Muse Spark 开放权重版今日发布

Muse Spark 开放版——权重今日发布！美国最佳开源模型，可在新款 Mac Studio 上运行 🍎 https://t.co/C8PU0RvlUA

Alexandr Wang 称，Muse Spark 是迄今能力最强的美国开放权重模型

1/ Muse Spark 开放发布，是迄今能力最强的美国开放权重模型。 总参数量 816B，激活参数量 42B。上下文长度为 100 万 token。原生支持多模态。专为编程和智能体工作打造，例如长时程任务、高难度软件工程和多步推理。 美国！🇺🇲 https://t.co/NjtOB7aY9D

@AIatMeta宣布推出Muse Spark Open后，Nathan Lambert说他需要写博客了

@AIatMeta表示将发布Muse Spark Open，并称其为“迄今能力最强的美国开放权重模型”。引用的帖子称，该模型专为编程和智能体工作打造，并列出总计816B、激活42B个参数，以及1M token的[上下文窗口](https://t.co/yAtoxNeYJm)。 Nathan Lambert回应道：“好吧，我现在真的得写博客了🎉” https://t.co/uKl5X18Xpw

Meta 宣布今日发布 Muse Spark 开放权重版

Clément Delangue 对此回应：“Meta 回来了！”并附上链接：https://huggingface.co/meta-models/Muse-Spark-Open-816B-A42B。 在被引用的帖子中，@finkd 表示 Muse Spark 开放权重版将于今日发布，并称得益于与 @johnternus 和 Apple 的合作，它在新款 Mac Studio 上运行出色。 https://twitter.com/finkd/status/2110778025629347999

Meta 发布 Muse Spark Open，Ollama 即将提供该模型

Meta 宣布推出 Muse Spark Open，称其为迄今能力最强的美国开放权重模型，并表示该模型专为编程和智能体工作打造。Meta 列出的参数量为总计 816B / 激活 42B，上下文窗口为 1M token，并原生支持文本、图像、视频和音频。 Ollama 对此次发布表示欢迎，并称该模型很快将在 Ollama 上提供。https://twitter.com/AIatMeta/status/2110779754274292212

同一新闻，精选展示《Meta releases Muse Spark Open, an open-weight multimodal mixture-of-experts model》

Meta 发布 Muse Spark Open，面向编程和智能体工作

今天，Meta 发布了 Muse Spark Open，Meta 称这是迄今能力最强的美国开放权重模型。 Meta 表示，该模型专为编程和智能体工作打造，在长周期任务、复杂软件工程和多步推理方面表现出色。 模型的关键规格包括：总参数量 816B / 激活参数量 42B、1M token 上下文窗口，以及对文本、图像、视频和音频的原生多模态支持。

同一新闻，精选展示《Meta releases Muse Spark Open, an open-weight multimodal mixture-of-experts model》

Meta 发布 Muse Spark Open：开放权重的多模态混合专家模型

Meta 的 Muse Spark Open 是一款开放权重的混合专家模型，约有 8160 亿个参数，每个 token 激活约 420 亿个参数，上下文窗口最长可达 100 万个 token。该模型经过智能体编程训练，可接收文本、图像、音频和视频，并生成文本。Hugging Face 提供推理和部署方案，报告了其自身的量化测试结果，并演示了使用 TRL 对注意力层进行 LoRA 微调，同时冻结专家网络。

Black Forest Labs 发布 FLUX 3 Image Klein，支持 8 GB 显存

Black Forest Labs 已发布 FLUX 3 Image Klein，这是一款拥有 56 亿参数的开放权重模型，可用于文生图、图像编辑以及使用最多十张参考图进行生成。它支持原生 4K 输出，其 INT8 版本可在配备 8 GB 显存的 NVIDIA GPU 上运行，在 RTX 4070 上生成一张图像不到 9 秒。年收入低于 500 万美元的公司可依据 FLUX Kommunity License 免费用于商业用途。

MAI 宣布推出内部预训练的 3T 参数级基础模型

我们现已拥有 3T 参数级的最先进预训练基础模型，完全由 MAI 内部构建。 后训练结果即将公布，敬请期待！ 技术博客文章中有大量详细信息。 https://microsoft.ai/news/frontier-pre-training-at-microsoft-ai/

英伟达发布 Nemotron 3.5 Super VL，面向持续运行的企业 AI 智能体

英伟达发布了 Nemotron 3.5 Super VL，这是一款拥有 1200 亿参数、每个 token 激活 120 亿参数的开放式多模态模型，面向持续运行的企业智能体。英伟达表示，在指定的智能体任务上，该模型的准确率接近 Nemotron 3 Ultra，但参数量约为其五分之一；英伟达还将开放模型权重、数据集和训练方案。配套的 Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B 24GB 面向本地智能体，而 Bolt E4B 4GB 计划于本月晚些时候推出。

NVIDIA 推出 Nemotron 3.5 Super VL：面向长时运行 AI 智能体的开放模型

认识 NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL。 NVIDIA 推出的这款新型开放模型将推理和工具使用与文本、图像、文档及视频理解能力结合起来，适用于长时运行的 AI 智能体。 总参数量为 120B，其中激活参数量为 12B。

同一新闻，精选展示《NVIDIA Expands Nemotron Family With Super VL and Bolt Open Models》

Mistral AI 发布 Timestral：一系列时间序列基础模型

Mistral AI 发布了四种规格的 Timestral，参数量从 5M 到 209M，支持使用仅包含过去数据的协变量和已知未来协变量进行概率性多变量预测。Mistral 表示，在 GIFT-Eval、TIME 和 fev-bench 的五项指标上，其 209M 模型在预训练零样本模型中排名第一，且使用单个检查点、不进行集成。所有规格均支持 CPU 推理。Mistral 发布了一个 GitHub 仓库，供用户在自己的数据上运行 Timestral；用户还可通过 Mistral Forge 进行领域适配和微调。

NVIDIA 扩展 Nemotron 系列，推出 Super VL 和 Bolt 开放模型

NVIDIA 发布了 Nemotron 3.5 Super VL，这是一款面向多模态智能体的开放式 1200 亿参数模型；还发布了 Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B 24GB，面向本地智能体工作负载。Bolt E4B 4GB 将于 10 月 23 日推出。Super VL 面向工具调用、业务工作流和视觉文档理解，并开放模型权重、数据集和训练方案。Bolt 74B-A9B 采用原生 2 位量化，可装入 24GB 内存；Bolt E4B 则面向物理智能体和对话智能体。

StepFun 发布 Step 5 Preview 开放权重，这是一款 600B MoE 模型

NVIDIA AI 祝贺 StepFun 发布 Step 5 Preview，称这是 StepFun 迄今规模最大的开放权重发布。 NVIDIA 表示，这款 600B MoE 模型支持持续长达 24 小时的智能体任务，并在 NVIDIA GB300 上使用 NVFP4 时达到近 8K tokens/sec/GPU 的运行速度。 StepFun 发布公告的引述内容列出了每个 token 激活 27B 参数、1M-token 上下文窗口、原生文本和视觉输入，以及 Hugging Face 和 ModelScope 上的 BF16 和 FP8 权重。 NVP4 检查点：https://t.co/lSECChAwlW 使用以下链接部署：https://t.co/GO1wqTSBOk https://t.co/28TBzUo6ZU

Apertus 1.5 发布说明详述多模态理解、思考模式和更长上下文

Project Apertus 发布了 8B 和 70B 两种规模的 Apertus 1.5，新增图像和音频理解、可选思考模式、262,144-token 上下文窗口，并改进了指令遵循和工具使用能力。模型权重于 2026 年 7 月 24 日在 Hugging Face 上以 Apache 2.0 许可证发布；模型仅生成文本，语音语言处理仍处于实验阶段。团队还公布了训练数据、训练方案、中间检查点和可复现的评估记录。

昆仑万维发布并开源 Matrix-Game 4.0，支持单 GPU 实时游戏体验

昆仑万维发布了 Matrix-Game 4.0。据其报告，该模型可在单张 NVIDIA RTX 5090 上以 60 FPS 的帧率生成 480p 游戏画面，端到端响应延迟低于 150 毫秒。其游戏引擎负责维护世界状态和交互规则，编码智能体负责修改游戏逻辑，视频模型则根据结构帧和动态语义条件生成细节丰富的画面。代码、权重和简化场景模型可在 https://huggingface.co/Skywork/Matrix-Game-4.0 获取。

Skywork AI 发布开源 Matrix-Game 4.0，可在单张 RTX 5090 上实时运行游戏

Skywork AI 发布了 Matrix-Game 4.0，这是一款开源游戏世界模型，据称可在单张 RTX 5090 上以 480p 和 60 FPS 运行，输入响应时间低于 0.15 秒，峰值显存用量约为 18.5GiB。游戏引擎负责维护状态并执行规则，视频模型则根据结构化帧和动态字幕生成画面。模型权重和代码可通过 https://huggingface.co/Skywork/Matrix-Game-4.0 和 https://github.com/SkyworkAI/Matrix-Game 获取。

同一新闻，精选展示《Kunlun Tech releases and open-sources Matrix-Game 4.0 for single-GPU real-time gameplay》

华为麒麟 9050 Pro 的逻辑折叠如何支持 Mate 90 旗舰功能

华为表示，其量产的麒麟 9050 Pro 采用逻辑折叠技术，通过垂直互连的电路层缩短信号路径，为 Mate 90 Pro Max 带来性能和能效提升。本文介绍了高密度混合键合如何实现这种布局，以及内存协同如何让麒麟 9050 芯片运行一个 30B MoE 模型时，额外内存占用低于 2.5GB。华为还表示，麒麟 2027 芯片正在测试中，目前测试结果符合预期。

Muse Wonder 和 Muse Wonder Full 在个人和专业代理任务上实现了最先进的性能

Meta 表示，Muse Wonder 和 Muse Wonder Full 在个人和专业代理任务上实现了最先进的性能。 在 Meta 的研究人员博客上了解有关这些模型的更多信息：https://research.meta.ai/blog/muse-wonder

Gemini 4 Argon 正在助力科学突破

Gemini 4 Argon 已经在量子计算、核聚变、蛋白质设计等领域助力取得新的科学突破。🧵 https://t.co/Shj3Y4whoK

Artemis推出Orion-1，用于自主安全调查；AI防护措施制约防御人员

Artemis Security推出Orion-1，用于调查企业网络攻击并作出响应。该公司称，在其Decision-Grade Readiness基准测试中，Orion-1的表现优于Claude Opus 5.5和GPT-6 Sol。在攻击重建方面，Orion-1得分为80.8，GPT-6 Sol为58.3。Orion-1目前开放私人预览，默认要求高影响操作须经人工批准。此次比较未纳入Claude Mythos 5和GPT-6 Astra；而Opus 5.5的网络安全任务路由机制可能意味着，其测试结果在很大程度上反映的是较早版本Opus 4.8的能力。

Google DeepMind 如何负责任且安全地开发 Gemini 4 Argon

Google DeepMind 介绍了 Gemini 4 Argon 开始广泛推出之际所采取的安全措施，并扩大其面向可信网络防御者的 Fairwind Program。防御措施包括输入筛查、激活探针、持续监控，以及对智能体行动和思维链的监控器。报告的结果包括：在编程基准测试中，走捷径或作弊的尝试占 2%；在 15 次自适应提示注入尝试中，攻击成功率为 0.7%；在一次训练中，意外惩罚思维链中的走捷径行为后，未明说的走捷径行为从 11.2% 增至 36.4%。