Mistral放出Mistral Large 4,1T参数只激活49B,跑分被DeepSeek V4.1 Flash压了一头,10月就开源,可以先试试API。
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蚂蚁的 Ling 3.1 Flash 智能分直接从 20 涨到 41,智能体能力能跟 GLM-5.3-Flash、DeepSeek V4.1 Flash 掰手腕,权重还快开源了。
DeepSeek 这轮可能融到 120 亿美元以上,估值 710 亿,还要买 16 万块华为芯片建数据中心,腾讯宁德时代都跟投了。
ElevenLabs 出了个便宜一半的 Eleven v4 Turbo,语音质量榜上反超自家老大哥,速度还更快,做语音产品的可以看看价格对比。
Reflection AI 开源了 Beam,501B 参数 MoE,作者称推理算力只要 GLM-5.2 的三分之一,Apache 2.0 可商用,不过注意这数字只是估算。
Fireworks 现在能直接微调 DeepSeek V4.1 Flash 了,想做编程智能体或工具调用的可以看看,托管训练省不少事。
DeepSeek V4 Flash 加自改 harness,花 4 美元搜索就在 Terminal-Bench 上追平 Codex,SWE-bench 还省了近四成开销,做智能体的都该看看。
EverMind AI 开源了 Raven,每个模型配一套会自我进化的 harness,用 DeepSeek-V4-Flash 在 BrowseComp 上跑出 69.3%,研究者可以看看这套思路。
帮你盘了下四款国产开源模型的发版传闻:Qwen 4、Kimi K3.1、GLM-5.4、DeepSeek V4.2,想本地跑模型可以先记好时间线。
有人实测推理只有 72 TPS,对比 DeepSeek V4-Flash 在 DSpark 报告里的单 GPU 成绩直接少了三分之二,评论里讨论了 TileLang 内核和 npugraph_ex 还能优化多少。
写代码的朋友可以试试,560B 的 MoE 模型 Ling 3.1 Flash 进 Cline 了,10月13日前免费用,性能对标 Kimi K3 和 DeepSeek V4 Pro。
一条关于 DeepSeek V4.1 的训练观察:没做 dense warmup 也能训练顺利,作者解释了为什么这种设计值得 scale up。
DeepSeek V4.1 Flash 的论文在 HF 榜单只有 191 赞,发帖人直接开怼,评论区吵起来了,看看大家怎么说。
Meta 这篇论文挺反直觉的:给基座模型配个轻量脚手架,多采样几次,居然比 RL 后训练版本更能解智能体任务,做训练的人可以看看。
GeneralityLabs公布Exploit Bench测试结果,V4.1 Flash性能下降,Claude Code超越Codex。