模型发布/更新
-
Thinking Machines 发布多模态模型 Inkling
今天,我们推出 Inkling。
Inkling 能高效地对文本、图像和音频模态进行推理。我们将提供完整权重。
https://thinkingmachines.ai/news/introducing-inkling/
即日起可在 Tinker 上进行微调。在 Inkling Playground 中试用。🧵
-
OpenAI 发布 GPT-Red:通过自动化红队测试提升模型鲁棒性
OpenAI 训练了自动化红队模型 GPT-Red,用于在部署前发现漏洞并在训练中生成攻击以提升模型鲁棒性。GPT-Red 能攻破此前几乎所有模型,其攻击被用于对抗训练 GPT-5.6 Sol,使该模型在直接提示注入基准测试中的失败率降至四个月前最佳生产模型的 1/6。GPT-Red 通过自对弈强化学习训练,投入了 OpenAI 后训练中前所未有的计算规模。
-
阿里发布 Qwen-Audio-3.0-Realtime,在 Artificial Analysis 语音推理子项中综合排名第一
阿里通义实验室发布实时语音交互模型 Qwen-Audio-3.0-Realtime,在 Artificial Analysis 的 Speech Reasoning 子项中综合排名第一,超越 OpenAI GPT-Realtime-2。
-
Bonsai 27B:首款可在手机上运行的27B级多模态模型
Bonsai 27B 基于 Qwen3.6 27B,提供三元(1.71 有效比特/权重,5.9 GB)和 1-bit(1.125 有效比特/权重,3.9 GB)两个变体,后者首次将 27B 级模型装入 iPhone 17 Pro。模型支持多步推理、结构化工具调用、视觉任务和计算机使用智能体循环,拥有 262K token 上下文窗口,支持推测解码加速。在 15 项基准测试中,三元变体保留全精度基线 95% 的性能,1-bit 变体保留 90%,数学和编码能力几乎无损。采用 Apache 2.0 许可证开源。
-
Google 在 I/O Connect India 展示由 Tensor SoC 和 TPU 驱动的 Pixel 10 端侧 AI 未来
在 Google I/O Connect India 上,Google 展示了由定制 Tensor SoC 和 TPU 驱动的 Pixel 10 系列所支持的 100% 私有端侧 AI 未来。活动首次推出轻量级 Gemma 4 E2B 模型,该模型原生运行于设备端,可实现完全离线的多模态功能,包括 AI 聊天、实时图像识别和个人智能体任务。开发者即日起可通过新发布的 Tensor SDK beta 及其配套开源资源,开始构建这些安全的边缘应用。
-
腾讯混元 Hy3 量化版发布:1bit 版本单卡可部署,4bit 版本接近满血性能
腾讯混元团队为旗舰模型 Hy3(295B 参数)推出量化版本。1bit 版本(IQ1_M)将权重从 598 GB 压缩至 85.5 GiB,缩小 6.7 倍,单张 96GB 推理显卡即可部署;4bit 版本(Q4_K_M)体积 169.9 GiB,两张显卡可承载。量化版在 Agent、多语言代码、工具调用、长文理解等任务上表现接近满血模型。团队还提供 GPTQ Int4 版本,支持 vLLM 部署。配合 MTP 投机解码,1bit 版本解码速度提升约 50%,4bit 版本提升近 60%。所有版本已开源并打包为 GGUF 格式,适配 llama.cpp 生态。
-
商汤开源 SenseNova-Vision-7B-MoT 多任务视觉模型
商汤发布并完全开源 SenseNova-Vision-7B-MoT,一个统一处理检测、OCR、GUI、深度与法线估计、分割、多视图等主要视觉任务的模型。该模型支持通过自然语言定义新的视觉任务变体,跨传统任务边界重组视觉能力。开源内容包括模型权重及 SenseNova-Vision Corpus(含 5000 万示例子集及复现剩余公开数据的完整工具包)。
-
Boogu-Image-0.1 发布:开源统一多模态理解与生成模型,训练成本仅约 40 万美元
Boogu-Image-0.1 系列开源统一多模态理解与生成模型发布,包含 Base、Turbo、Edit 和 Edit-Turbo 四个变体,支持高质量文生图、快速推理、指令编辑及中英双语文本渲染。
-
Kimi K3 发布:2.8T 参数开源模型,具备原生视觉与百万 token 上下文窗口
月之暗面发布 Kimi K3,一个 2.8T 参数的开源模型,采用 Kimi Delta Attention 和 Attention Residuals 架构,支持原生视觉能力与 100 万 token 上下文窗口。
-
德国AI协会发布开源模型Soofi S,在英语和德语基准测试中领先
德国AI协会协调的研究联盟发布开源大语言模型Soofi S 30B-A3B。该模型总参数量316亿,每个token仅激活约32亿参数,采用Mamba-2与标准注意力层混合的MoE架构。模型完全在德国电信慕尼黑工业AI云上训练,训练数据中德语占比从第一阶段的7.2%提升至第二阶段的15.3%。在基准测试中,Soofi S在所有完全开源模型中取得英语和德语综合最高分,超越OLMo 3 32B和Apertus 70B。在HumanEval上得分73.8%,MBPP得分70.2,德语版MBPP得分84.2。上下文窗口支持最高100万token,在4万token长度下,生成吞吐量约为同规模稠密模型的8倍。模型权重已开源。