NVIDIA 发布 Nemotron 3.5、Kumo、Cosmos 3.5 等开源模型家族
NVIDIA 扩展其开源模型家族,覆盖语言、机器人、生物和量子计算,包括新的 Nemotron 3.5 Super VL 与 Nemotron 3.5 Bolt。
推荐理由:NVIDIA 一次铺开语言、机器人、生物、量子多条开源模型线,可据此看清其开源组合的覆盖范围与开放渠道。
NVIDIA 扩展其开源模型家族,覆盖语言、机器人、生物和量子计算,包括新的 Nemotron 3.5 Super VL 与 Nemotron 3.5 Bolt。
推荐理由:NVIDIA 一次铺开语言、机器人、生物、量子多条开源模型线,可据此看清其开源组合的覆盖范围与开放渠道。
NVIDIA 在欧洲推出 Earth-2 系列开放模型中的区域版 StormScope EU,基于 EUMETSAT 卫星观测,以 10 分钟间隔预测 16 个 Meteosat 通道的云况演变。
Inception 发布扩散语言模型 Mercury 3,称其在 12 项基准中赢下 8 项,运行速度比 GPT-6 Luna 和 Claude Haiku 5.5 快 4 到 8 倍。
Recursive 发布首个开源权重编码模型 Flint,参数规模 40B,可在 48GB 内存的 Mac 上运行。CEO Richard Socher 称,模型管线几乎所有环节都由其递归 AI 系统 Eureka Machine 完成并优化,包括新的基座训练方式、新架构和为特定芯片优化的代码;公司公布的基准显示 Flint 在编码任务上优于同尺寸同架构模型。
推荐理由:作者亲手实测 Flint 的编码表现,并梳理 Recursive 用 AI 自动化模型开发流程的做法与融资背景。
Recursive 发布首个模型 Flint,这是一个可在笔记本上离线运行的免费编码模型,采用 MoE 结构,40B 参数中每次仅激活 2.5B,以 Apache 2.0 许可在 Hugging Face 开放下载。
10月20日,易森动力在南京2026物理AI与世界模型大会上首发原生L4无人物流世界模型及可扩展场内物流配送装备。该模型包含感知增强模块 WM4D-D,针对恶劣天气专项优化使关键感知指标提升20%以上;高效规划模块 FWTDrive 推理速度达28FPS,PDMS 与 EPDMS 分别为92.1和88.3。同期易森动力与长淮智驾、帆一尚行、比亚迪等企业完成南京相关项目现场签约。
网易云音乐自研音乐评价模型智慧耳CloudEar在MIREX2026“Music Evaluation via CMI-RewardBench”赛道以73.9%准确率夺冠,创下该赛道世界最高纪录。其成绩超过官方基线CMI-RM Baseline(65.9%)8个百分点,并战胜开源基线SongEval(72.7%)。该模型已应用于网易云音乐产品,用于AI音乐质量把控、内容分发及生成模型优化。
10月22日,讯飞医疗完成星火医疗大模型V3.7升级,多模态能力覆盖语音、影像、语义三大方向。诊疗助理病历书写端到端生成合理率提升至85%,讯飞晓医新增中医多模态问诊、健康档案动态记忆管理与个性化健康方案生成。该模型在MedBench5.0中以99.6分位列第一,背后依托每天171万次医生端AI辅助与52万人次患者端AI服务的数据积累。
Aether AI 发布因果智能机器人模型 CRIS-0,将因果智能体与因果世界模型 CausalWM 在统一因果状态表示下打通,并在家庭场景真机跑通闭环。实测中系统面对物体移位平均 2 秒内重置规划,10 次强干扰测试 9 次成功恢复,急停响应可达 0.1s 级;20 条模糊指令中完成 18 次准确抓取放置。目前 Demo 跑通其技术四层金字塔的前两层,泛化边界与柔性物体操作仍是待解门槛。
Aether AI 发布首个因果世界模型 CausalWM,为 16B 模型,以 66.04 分登顶 TriWorldBench 榜单(36 个模型),领先第二名 dream4act 的 65.66 分。
深度机智发布物理基座模型 PhysBrain 1.5,以 Qwen3-VL-8B-Instruct 为基座,用动作 token 与视觉状态 token 在单一自回归主干下统一训练具身理解、动作生成与未来状态预测。
影溯科技在上海国际视听艺术嘉年华发布并上线新一代世界模型 InSpatio-World 1.5,已开放试用并开源代码。该模型支持单图、多图、全景图和视频输入,扩展时间自回归架构,强化实时场景探索和时空一致性,可基于第三人称视角视频生成第一人称(ego)视角内容,应用于影视创作、沉浸式体验和具身智能训练数据扩展。
Nvidia 发布面向常驻智能体和边缘计算的开放权重模型,包括 1200 亿参数的 Nemotron 3.5 Super VL 和两款轻量 Bolt 模型。
OpenAI 正在改进 ChatGPT 对低资源编程语言的支持,并新增了针对软件工程、SQLite 和 COBOL 迁移的评测。
稀宇科技(MiniMax)于 10 月 19 日正式上线 MiniMax M3.1 Flash 模型,线上推理速度较此前提升近 3 倍,Agent 类任务综合使用成本降低 70%。
据 TechCrunch 报道,英伟达发布三款面向企业级智能体与边缘计算的开源权重模型。Nemotron 3.5 Super VL 为1200亿参数,英伟达称其参数量低于 Nemotron 3 Ultra。
MiniMax 发布推理模型 M3.1 Flash,在 Artificial Analysis 智能指数上得分 42,比前代 M3 高 13 分,每任务成本不到其一半。
Kling AI 发布 4.0 版本,单次可生成最长 30 秒视频,支持最多 10 张关键帧输入,提示词理解扩展至 8,000 tokens。新版本加入双声道立体声与十余种语言的口型同步,Omni Reference 单次最多接受 15 个参考素材,并推出最高 720p、20 秒的 Kling 4.0 Flash 轻量版。
推荐理由:Kling 4.0 与 Wan 3.0、Seedance 2.5 的对比显示其未明显领先,可据此观察 AI 视频模型进展是否放缓。
Elorian 发布首个模型 Glimpse,以研究预览形式提供 API 访问,聊天界面仅限候补名单。Glimpse 在推理过程中可裁剪图像区域、从视频中抽取特定帧或运行代码测量比较,Elorian 称这一机制为 visual scratch space。
Meta 发布 Muse Spark Open 模型,称其为迄今能力最强的美国开源权重模型,也是同类中首个能在桌面端运行、需两台搭载最新 MLX 框架的 Apple M5 Ultra Mac Studio 的模型。
NVIDIA 发布 Nemotron 3.5 Super VL,这是一个 120B 参数的开源模型,面向常驻智能体任务,官方称其吞吐量最高可达同类模型的 5 倍。
推荐理由:NVIDIA 一次放出三款覆盖服务器到桌面的开源模型,读者可据此判断本地智能体部署的选型空间。
Meta 发布开源权重模型 Muse Spark Open,称其为美国“最强”开源权重模型,采用 8160 亿参数和 100 万 token 上下文窗口,原生多模态,面向复杂编码任务和智能体工作。
推荐理由:Meta 开源权重模型 Muse Spark Open 的参数规模、上下文窗口与本地运行门槛,可供读者判断端侧大模型的落地条件。
10 月 15 日晚可灵 AI 的 Kling 4.0 正式全量上线,重点强化大幅动态与复杂运镜,参考素材扩充至最多 15 项、关键帧最多 10 张,单次原生生成延长到 30 秒。
推荐理由:作者用高速追逐、近身打斗等具体任务实测了 Kling 4.0,读者可以据此判断它在专业制作流程中的实际表现。
PrismML 宣布扩展 Bonsai 2 系列,基于 Qwen3.5 推出三元权重模型 Ternary Bonsai 2 2B、4B 和 9B,与已发布的 27B 版本共同覆盖端侧部署需求。
Google 发布前沿模型 Gemini 4 Argon,即日起通过 AI Studio 和 Gemini 平台的 API 向开发者与企业开放,Google AI Ultra 订阅者可在 Google Antigravity 使用,Ultra 和 Pro 订阅者可在 Gemini 应用和 Search 的 AI Mode 中使用。
推荐理由:官方给出 Argon 在编码、科研与安全上的具体案例和定价,可据此判断前沿模型在长程任务中的落地边界。
Google 发布前沿模型 Gemini 4 Argon,面向真实软件工程、企业知识工作和网络安全防御等复杂工作流,主打需要深度推理与结构精度的长周期任务,如代码迁移和前沿研究。
Google 开始大范围推送 Gemini 4 Argon,并同步公开其安全与安全报告,说明如何在网络安全和生物等高风险领域防止滥用。Argon 在 12 个端到端模拟网络攻击场景中全部通过,上一代为 5 个;在对抗测试集上违规请求减少近两倍,Gray Swan 间接提示注入基准上 15 次自适应攻击的成功率降至 0.7%。
Agnes 开源音视频生成模型 Agnes-Video-2.0-MoE,将约 153 亿参数的 Dense 模型 DaVinci-MagiHuman 改造成总参数约 287 亿的 MoE 架构,激活参数量保持相当,再用 EENP 专家剪枝精简计算。
Meta 发布 Muse Wonder 系列模型 Muse Wonder 和 Muse Wonder Full,称其在个人与专业智能体任务上达到 SOTA,覆盖法律、金融、健康等领域及编码场景。
推荐理由:Meta 公布 Muse Wonder 系列在智能体任务上的能力定位与安全训练方向,可了解其面向真实工作场景的设计取舍。
微软发布 Azure Maia 300 架构详解,这是 Maia 第三代加速器,面向云规模智能体推理,相比 Maia 200 提供最高 7 倍的机架级 token 吞吐和超过 2.5 倍的每瓦性能。
推荐理由:微软官方拆解 Maia 300 的芯片、机架与网络设计,可看清云厂商如何为智能体推理压低每瓦成本。