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各家新模型的发布、开源与迭代：旗舰更新、开源权重放出、能力与价格变化。
29 条精选近 30 天 28 条共收录 39 条
ElevenLabs 发布 Eleven Realtime v1 Max 与 v1 Mini 两款语音合成模型。v1 Max 在 Big Bench Audio 上得分 98.8%，响应延迟 0.57 秒；v1 Mini 成本更低，适合自然对话。两者均通过 ElevenAgents 平台及 OpenAI 兼容的 Realtime API 开放，定价按分钟与 token 计费。
推荐理由：提供了两项基准成绩对比和开放入口，读者可据此评估实时语音模型的响应速度与适用场景。
Hugging Face宣布Reflection推出的首个模型Beam开源，它是501B参数MoE模型，每token激活23B，支持1M上下文，主要面向编码和Agent场景。
推荐理由：文章给出了Beam的参数规格、推理部署与微调配方，有助于评估它在本地跑长上下文编码任务时的可行性。
NVIDIA 发布 Nemotron 3.5 Super VL 开源模型与两款 Bolt 边缘模型，覆盖从数据中心到桌面的智能体部署。Super VL 为 1200 亿参数多模态模型，号称同级别最快且精度可达 NVIDIA 最大推理模型的同等水平。
推荐理由：从数据中心到桌面覆盖完整部署场景，兼顾精度、速度与本地可控性，适合直接落地企业智能体。
Mistral 发布 Timestral，这是其首个时间序列基础模型家族，提供 5M、28M、123M 和 209M 四种参数规模，最大模型在 GIFT-Eval、TIME 和 fev-bench 三大公开基准上排名第一。它支持概率多变量预测，可在 CPU 上以毫秒级延迟运行，并提供通过 Mistral Forge 进行微调的选项。
推荐理由：给出了不同参数规模和 CPU 推理延迟的具体数字，读者可以直接评估其端侧和工业部署可行性。
Hugging Face 发布 Apertus 1.5 版本，在原有 8B 和 70B 模型基础上增加了图像和音频理解、可选的链式推理模式、4倍增长至262,144 token的上下文窗口、改进的指令遵循能力和工具使用能力。模型采用早期融合方式处理多模态输入，权重以 Apache 2.0 许可证开源，并提供完整的训练数据、中间检查点和评估结果，同时公布了通往 Apertus 2.0 的路径规划。
推荐理由：Apertus 1.5 引入多模态理解与扩展上下文，提供完整训练细节与开源权重供复现。
Meta 在 Hugging Face Blog 发布开源权重的多模态大模型 Muse Spark Open。该模型约 816B 总参数、每次 token 激活约 42B，支持文本、图像、音频和视频输入，上下文窗口最长 1M tokens，定位为面向智能体编码等长任务模型。
推荐理由：Meta 开源 816B 多模态 MoE 模型，给出推理、微调与端侧量化部署方案，可评估其在长上下文代码与 Agent 任务上的可用性。
Google DeepMind 发布 Gemini 4 Argon 模型，通过 Gemini API、AI Studio、Gemini 应用和 Search AI Mode 在全球开放。模型具备 100 万统一输入输出 token 上下文窗口，并引入续传协议。官方展示了代码重构、量子化学、酶设计、具身智能等用例及定价信息。
推荐理由：官方详细列出了编程、科研与多模态用例，读者可据此评估其对复杂工作流的实际替代潜力。
Mistral AI 发布 Mistral Large 4（ML4）公开预览，这是一款拥有 1 万亿参数、520 亿激活参数的原生多模态模型，将于月底开源权重。该模型在网络安全、代码智能体和多模态理解等任务上表现突出，已在多个独立基准中超越同类开源模型。
推荐理由：官方公布ML4参数规模与预览入口，并列出网络安全、代码智能体等基准成绩，适合评估其当前能力水位。
Google DeepMind 发布 Gemini 4 Argon，将输出 token 上限提升至 100 万，并率先面向可信网络防御者通过 Fairwind 项目开放。该模型在 DeepSWE v1.1、Vals Index 与 LVBench 等基准上刷新前列，同时推出 $2/M 输入与 $10/M 输出的定价方案，预计优先向付费 API 用户与 Google AI Ultra 订阅者投放。
推荐理由：模型首次开放百万 token 输出，并在编程、长视频理解与防御性网络安全三项能力上给出明确基准数据，可直接衡量其工作流适用性。