V4.1 和 Sol 6.1 这轮表现都很能打,尤其 Sol 6.1 出乎意料,还顺带聊了 Haiku 和 Fable 5.5 的定位。
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OpenBMB 放出了 MiniCPM-V 4.7,3B 激活参数就能在 iPhone 上跑到 13 tokens/s,性能还能压过参数多 10 倍的模型,本地跑多模态的朋友可以试试。
Meta 新出的 Muse Wonder 系列,专门处理租约、财报、健康信息这类生活里实际会碰到的专业问题,智能体和编程基准也拿到了 SOTA。
Meta 终于出自己的前沿模型了,Muse Wonder API 定价 $4/$20,比 GPT 和 Claude 低不少,还有个更强的 Full 版只给 Muse Code 订阅用户。
机器人公司 Nature Will 用 100 万小时人类手部视频训练出 Natura-1,直接控制真实机器人手,还支持零训练学新任务,和只演示单一技能的方案不太一样。
面壁智能又更了 MiniCPM-V 4.7,这次有个 35B-A3B 能在本地设备跑多模态,还配了个 1B 的小杯版,权重直接开放下载。
OpenBMB 的 MiniCPM-V 4.7 现在能在 Mac 上离线跑多模态了,1B 版每秒 315 token,图像视频都能看,数据不出本地。
MiniCPM-V-4.7-35B-A3B 出了 20GB 量化版,性能只掉 5% 左右,消费级显卡就能本地跑视觉模型了。
面壁开源的 MiniCPM-V 4.7 直接在手机上跑 35B 多模态模型,iPad 上每秒 17 个 token,还不掉精度,端侧玩家快看。
vLLM 和 NVIDIA 把 Mamba2 的解码内存开销压下来了,用 SSM 状态模型跑长文本的可以升级试试。
OpenBMB 的 MiniCPM-V-4.7(35B 总参、3B 激活)跑进了真实 agent 工作流,重点考验工具调用和长上下文,关注高效模型跑 agent 的可以看看。
petergostev 把 Meta 的 Muse Wonder 拉来和 Opus 5.5、GPT-6.1 Sol 这几个模型同台比 3D 场景和前端生成,还附了每次生成的费用,想选模型可以看看。
Meta 新出的 Muse Wonder 直接叫板 GPT-6 和 Claude Opus 5.5,超长程编程跑分高出一截,还能自己扛住长任务不中断,做 Agent 的可以看看跑分细节。
Meta 新发的 Muse Wonder 不按聊天模型做,专攻能替你跑完长任务的 Agent,还自建了两个基准来测'不半途而废',思路挺不一样。
Scale AI 发了个叫 MUSE WONDER 的模型,专门给个人智能体用,卖点是真的能记住你几周几个月的事,金融法律领域还是 SOTA。
Meta 新发了 Muse Wonder 系列模型,主打个人和专业场景的 Agent 任务,Zuckerberg 亲自官宣,做 Agent 的可以关注。
Meta 的 Muse Wonder Full 在 AA Intelligence Index 拿了 56 分世界第二,只差 Claude Opus 5.5 两分,就看什么时候能放出来用了。
Meta 新模型 Wonder Full 离 Opus 5.5 只差 2 分,长代码项目还反超了,做开发的可以去 Muse Code 里试试。
有个叫 SubQ Snap 的决策模型,专门干 agent 工作流里的判断活,384K 上下文,输入才 $0.05/MM,比用前沿模型便宜太多了。
OpenBMB 的 MiniCPM-V 4.7 35B-A3B 被第三方去掉了审查,拒绝率从 96.3% 降到 0,Hugging Face 上能直接下载本地跑。
OpenBMB 的 MiniCPM-V 4.7 在 3D 生成上赢了 Qwen 3.6 35B-3A,还省 10% token,本地跑视觉模型可以关注一下。
Muse Wonder 出现在 arena.ai 了,可以匿名跟其他模型对战投票,还能看它的 Agent 模式干活。
Meta 的新模型 Watermelon 要来了,据说是 Fable 级的前沿模型,一边做消费端的 Muse 一边冲前沿,还能不能撑住两线作战挺值得看的。
Cognition 的新基准看代码能不能被维护者真合并,最强模型也只有 52%,GPT-6.1 Sol 花十分之一的钱就追平 Claude,榜单数据很硬核。
Cognition 的 FrontierCode 1.1 排行榜来了,专测代码能不能被真实维护者合并。Claude Opus 5.5 拿 52% 居首,GPT-6.1 Sol 用十分之一的价格打平,开源的 MiMo-V2.6-Pro 也很能打。
Scale AI 的 Alexandr Wang 实测了 Meta 新模型,说它跟 astra、fable 和 Opus 打平甚至更强,还断言 Meta 会赢下消费级智能体市场。
Meta 发了组对比实验:Muse Wonder Full 在没见过的任务上比 Muse Spark 1.3 预测的更好,他们把原因追溯到更强的基座模型,做模型选型可以看看。
Alexandr Wang 亲口辟谣:muse wonder 会做 3D demo 不是因为专门训练过,他还鼓励大家拿它写真实代码试试。
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