优必选出了个机器人世界模型 Thinker-WM,把画面、深度、动作一起学,三个具身基准都拿了第一,加深度还能涨 15 个点成功率。
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Qwen 团队开源了一个考 AI 做 3D 建模的基准,不比画图,比的是能不能交出可编辑的 .blend 工程,做视觉智能体的可以拿来测测。
Meta 放了个 816B 的开放权重多模态模型,两台 Mac Studio 就能本地跑,能改代码剪视频,不过年收入超 2000 万美元要另谈授权。
Liquid AI 出了个 d1-ultra 决策模型,输入文本图片一次前向就吐校准概率,AA 指标 65 分,每百万 token 只要 0.042 美元。
新公司 Elorian 出了个视觉推理模型 Glimpse,自称图表理解和视频描述能打赢 GPT-6 Astra,不过数据是自评的,看看就好。
Reflection AI 把自家的智能体编程模型 Beam 开源了,AWS 博客还手把手教你在 SageMaker 上部署,vLLM、SGLang 都能用。
Google 新模型 ARC-AGI-3 拿了 97.5%,仅次于 OpenAI,但换个测试环境直接掉到 49.8%,数学和写代码还被对手压着,这篇把两面都讲了。
Meta 新发的开放权重模型 Muse Spark Open,号称美国最强开放模型,胜过 Qwen 3.8 和 Kimi K3,还能两台 Mac Studio 本地跑满血版。
Nvidia 开源了 Nemotron 模型,企业能用自己的数据微调 Super VL,还能部署在自己服务器上,不用把数据交给外部云。
PrismML 用三元权重把 Qwen 3.5 压到 0.43GB 起,手机上就能跑本地智能体,llama.cpp 和 MLX 都能部署,权重还开源了。
微软自研基模 MAI-Base-2 训完了,2.8T 总参数,算力效率是 DeepSeek-V4-Pro-Base 的 4~12 倍,还放出了训练细节。
决策模型赛道卷起来了:TypeSafe 刚发 Jev 1.14,第二天 Liquid AI 的 d1-ultra 就宣称八类任务全面领先,看看双方各自强在哪。
NVIDIA 把印度语言预训练的语料方案开源了,2.8 万亿 tokens 加完整数据管线,做多语言训练的可以直接抄作业。
StepFun 新模型一开源,四家国产芯片当天就能跑,还搭上了华为 1024 卡的 Atlas 950 超节点,国产算力生态这块值得看看。
Meta 那个专攻写代码的开源模型 Muse Spark Open 上架 SageMaker JumpStart 了,用 SDK 几行就能部署到自己 AWS 账户里跑推理。
小米把 MiDashengLM-7B 升级成能识别声源方位和距离的版本,Apache 2.0 开源,做空间音频应用的同学可以直接拿来用。
微软说自家的 MAI-Base-2 用四分之一的算力就超过了 GPT-5.6 背后的模型,还顺手对比了 DeepSeek,训练效率这块到底是真是假值得看看细节。
Meta 一边开源 Muse Spark Open,一边把最强的 Muse Wonder 留在手里,汪滔的说法和扎克伯格五周前的表态直接打架了。
快手把可灵升级到 Kling 4.0 了,一条视频能生成 30 秒、续拍拖到 2 分钟,还支持 4K HDR 和多图多视频混合输入,做短视频的可以试试。
Meta 和苹果居然联手了,两台顶配 Mac Studio 就能本地跑 8160 亿参数的开源模型,程序员可以关注这套 MLX 方案。
Meta 放了个 816B 的开放权重模型,主打写代码和跑智能体任务,还能在 Mac Studio 上本地跑,做本地部署的可以看看。
蚂蚁百灵把 560B 的 Ling-3.1-flash 开源了,激活只有 25B,量化后 4 张卡就能跑,还带 1M 上下文,自己部署的团队可以看看。
NVIDIA 开源了个 120B 的多模态模型,激活只有 12B,一块 DGX Spark 就能跑,还有两个边缘小模型,玩本地部署的可以看看。
Meta 和 Apple 合作搞了个 Muse Spark Open,开源权重,Mac 上不用联网就能跑,M 系列芯片用户可以试试。
Meta 放出 8160 亿参数的多模态开放权重模型,能跑视频和音频,还能在 M5 Ultra 上本地跑,直接对标 Qwen 和 Kimi,开源玩家可以看看。
Meta 出了个开源模型 Muse Spark,还拉上 Apple 用 MLX 框架优化,两台 Mac Studio 就能跑,本地部署党可以看看。
Google 把机器人要用的感知、控制、仿真全塞进 Gemini 4 Argon 一个模型,ERQA 基准拿了 87%,但演示里人工干预还不少。
Nvidia 开源了个 1200 亿参数的多模态模型 Nemotron 3.5 Super VL,专门跑企业智能体,还有小号 Bolt 版本能装在本地机器上,做微调的团队可以看看。
OpenAI 的 GPT-6-Astra 在 TheoPhysEval 上做对了 50 道 unpublished 物理题里的 49 道,一题才 2.4 美元,连专家答案被它挑出错的桥段都值得看看。
StepFun 把 Step 5 Preview 权重直接开放了,600B 参数只激活 27B,还能跑 1M 上下文,技术博客把 92 层结构和 Sparse GQA 都讲清楚了,自己部署的可以看看。
TypeSafe AI 的 Jev 1.14 上线了图像输入和边界框类型,上下文可选开到 262k,价格也便宜,做视觉任务的可以试试。
SpaceXAI 把 Grok Voice 升到 3.0,能边听边推理还能调工具,语音榜第一名,价格还和 2.0 一样,接过的开发者换起来不费劲。
昆仑万维把游戏引擎和一个实时视频模型拼在一起,引擎管玩法,模型管画面,RTX 5090 单卡就能跑,代码还是 Apache-2.0 开源的。
Liquid AI 放了个端侧友好模型,24B 总参但只激活 2B,M5 Max 上能跑到 184 tokens/s,跑本地智能体可以试试
蚂蚁又开源了一个大模型,560B 总参但每个 token 只跑 25B,还能塞 100 万 token 上下文,MIT 协议想怎么商用都行。
中国机器人公司 Nature Will 拿 100 万小时人类视频训练了个 50B 的 MoE 模型,专门用来控制 20 自由度的灵巧手,思路挺有意思。
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