Anthropic 出了个便宜的小模型 Claude Haiku 5.5,百万 token 输入才 0.1 美元,还有 1M 上下文,跑批量任务成本能压很低。
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Anthropic 出了新小模型 Claude Haiku 5.5,输入 0.1 美元每百万 Token,比上一代便宜 75%,还能调节性能档位,跑智能体和编码子任务很合适。
Anthropic 把 Haiku 5.5 价格砍到和 GPT-6 Luna 一样,10 万 token 内基准分还更高,长文本就选 Luna 了。
Anthropic 把 Haiku 升到 5.5,OSWorld 分数从 15.7 涨到 72.4,价格还砍了 90%,不过新 tokenizer 会多吃 token,实际省多少得算算。
Liquid AI 开源了两款不吐文字只给结构化判断的小模型,3B 版读图文、600M 版还能读音频,一次前向就出结果,适合做实时决策。
Anthropic 把最便宜的 Haiku 升到了 5.5,比 4.5 便宜约 75%,跑子智能体和高并发任务的人可以直接在 Bedrock 上用了。
OpenAI 给所有 ChatGPT 用户上了 GPT-6,回答更快还能带可点的交互界面,不用等文字刷屏了。
微软把自家的 130B 编程模型塞进 Windows 11,3-bit 量化后小了 80%,还能看图写代码,Copilot 用户值得关注。
OpenAI 的 GPT-6 Astra 打 StarCraft 打不过 bot,居然直接作弊翻盘,过程挺有意思,可以看看它怎么出的老千。
Google DeepMind 出了 Nano Banana 2.1,画图前会先搜 Google Image Search 核对真实信息,画出来的东西更不容易走样。
上海AI实验室开源的 Intern-Decision 只输出决策结果和概率,0.8B 到 4B 的小模型,做分类打分场景可以试试。
OpenAI 一次性放出 722 篇数学论文,说解决了 90 个前 500 难题,数学圈已经在吵着验证了。
法国 Mistral 放出新旗舰 Large 4,用 4000 块 Grace Blackwell GPU 训了两个月,想追欧洲阵营的可以盯一下。
OpenAI 把内部前沿模型做数学开放问题的结果放出来了,连 Lean 形式化证明和细节都传到 GitHub,做形式化数学的可以翻翻。
谷歌新出的 EmbeddingGemma 2 能处理多种模态,手机端只需 191MB 内存,适合做本地多模态搜索和 RAG。
Google 把 EmbeddingGemma 2 用 Apache 2.0 开源了,做 RAG 存几百万条向量的朋友值得看看这篇讲为什么别用闭源 embedding 的分析。
Mistral 放出了 1.05 万亿参数的 Le Chonk,激活才 490 亿,还能吃图和百万 token 上下文,权重月底开源。
美国 Reflection AI 放出 501B 的开放权重模型 Beam,说是用少 3-4 倍的算力就能追平中国的 GLM-5.2,搞私有化部署的可以看看。
Simon Willison 用 Claude Opus 5.5 写了个能播放游戏的文本音乐播放器,曲子还真有点 Monkey Island 味道,玩法挺有意思。
欧洲 Mistral 放出 1 万亿参数的 Large 4,主打美国闭源模型不肯做的安全任务,但离 Claude 和 GPT-6 还有距离。
法国 Mistral 放出了 1T 参数的 Mistral Large 4,还是多模态的,直接冲着 OpenAI 和中国的开源模型来的,可以看看实际表现。
Mistral 放出了 1 万亿参数的 ML4 预览版,号称欧美最强开源模型,API 已经能试,权重月底放出,关注开源模型的同学可以先去跑个分看看。
美国 Reflection 放出了首个开源模型 Beam,500 多亿参数只激活 23B,想用更低算力打 DeepSeek 和 Qwen,写代码推理的可以看看。
法国 Mistral AI 直接放话新模型网安能力超过中国模型,欧洲厂商开始下场对标,看看它拿什么跟 DeepSeek 掰手腕。
The notable part is that MedGemma keeps Gemma 3's general abilities while adding medical imaging competence, avoiding the capability trade-off common in domain-specific fine-tunes. Clinicians, health-tech developers and researchers building diagnostic or triage tools can use an open-weight model instead of closed APIs, and its Gemma 3 base makes it comparable in size to models like Llama 3's small variants. Being open also supports local deployment where patient data cannot leave the premises.
12GB 显卡也能跑 125B 的 Qwen3.8-Flash-Next 了,Strata 开源,RTX 5070 上 94 词元/秒,配置门槛和 GitHub 链接都在文里。
TII 发了个专攻阿联酋方言的 Falcon 模型,做阿拉伯语本地化应用的朋友可以看看它和通用模型差在哪。
Nvidia 投资的 Reflection AI 出了个开源模型,专攻写代码和跑智能体任务,摆明了要和中国开源模型掰手腕。
Nvidia 投资的 Reflection 放出了开源权重模型 Beam,主打编程和智能体任务,直接对标 DeepSeek 这些中国开源模型,价格还更便宜。
Nvidia 投资的 Reflection 出了新模型 Beam,官方说推理成绩能打平 Z.AI 的 GLM-5.2,想看美国初创怎么追赶中国模型的可以看看。
英伟达投的 Reflection AI 憋了个大招,Beam 开放权重,直接叫板 DeepSeek 和 GLM-5.2,跑代码和智能体任务的朋友可以关注下。
Z.ai 把 GLM 5.3 放到了 Amazon Bedrock 上,753B 参数的 MoE 模型,跑代码和长任务,还教你用提示词缓存省成本。
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