IBM 发布 Granite 4.2 推理模型家族,含 3B、8B、30B 三个尺寸
IBM Granite 团队发布 Granite 4.2,这是其首个稠密、decoder-only 的推理模型家族,包含 3B、8B、30B 三个尺寸,均以 Apache 2.0 许可开源。
推荐理由:IBM 公开了 Granite 4.2 从预训练到多阶段 RL 的完整构建流程,可对照其分阶段课程与奖励设计理解推理模型如何训练。
新模型的发布、开源与迭代:大模型厂商的旗舰更新、开源权重放出、性能与价格变化的第一时间记录。
IBM Granite 团队发布 Granite 4.2,这是其首个稠密、decoder-only 的推理模型家族,包含 3B、8B、30B 三个尺寸,均以 Apache 2.0 许可开源。
推荐理由:IBM 公开了 Granite 4.2 从预训练到多阶段 RL 的完整构建流程,可对照其分阶段课程与奖励设计理解推理模型如何训练。
Google DeepMind 发布 Gemini 3.7 Flash,定位为面向编码和智能体的最强主力模型,距 Gemini 3.6 Flash 发布仅三周。
推荐理由:官方给出与 3.6 Flash 的多项基准对比和半价定价,可据此判断编码与智能体任务的性价比变化。
Google DeepMind 发布多语种手语转文本模型 SL2T,首次将手语 AI 带入消费级产品,在 Pixel 11 的 Gboard 和 Live Transcribe 中支持美国手语(ASL)转英文听写,后续将扩展更多设备与语言。
推荐理由:SL2T 把多语种手语翻译从实验室带进 Gboard 与 Live Transcribe,读者可了解其数据规模与隐私设计。
Meta 发布 Muse Glimmer,一个从 Muse 蒸馏到 30B 参数、采用 Apache 2.0 许可的多模态模型,面向本地智能体场景,可用于编码、文档分析和个人助理。
推荐理由:Meta 开源 30B 多模态模型,附完整基准对比与本地部署代码,可据此判断端侧智能体选型。
Google DeepMind 发布 WeatherNext AI 模型,在预测气旋路径、强度和风场结构上达到 SOTA,平均为预报员多争取约一天的预警时间,三天预报精度相当于此前模型的两天水平。
推荐理由:原文给出气旋路径与强度预报多出约一天预警时间,并开源模型权重与代码,读者可据此判断气象预报工作流的可用变化。
Mistral AI 发布 Shieldstral,一个 3B 开源权重多模态安全分类器,采用 Apache 2.0 许可,可在单张 16GB NVIDIA GPU 上运行。它把内容审核建模为策略自适应的问答任务,推理时接受自然语言策略并输出校准后的安全分数,无需重新训练,统一处理文本与图像安全评估。官方称其在文本安全上可匹配最高 7 倍参数量的模型,并在多模态审核上取得新的 SOTA。
推荐理由:3B 开源权重模型以推理时自然语言策略替代固定分类体系,读者可据此判断轻量安全分类器的部署门槛。
Google DeepMind 发布 Gemini Robotics ER 2,定位为机器人的高层大脑,可理解视频、编排多步任务并把动作执行交给底层 VLA 模型,还能原生调用 Google Search 等工具。
推荐理由:官方给出进度分类与时刻定位两项量化指标,可据此判断机器人在长任务中自我纠错与切换步骤的能力边界。
Google DeepMind 发布新一代音乐生成模型 Lyria 3.5,并已在 Google Flow Music 上线。官方称其在音乐性、歌词、人声和创作控制四方面均有提升:旋律结构更丰富自然,歌词质量与提示词遵循度、结构感知更好,人声表达与情感更细腻且发音改善,同时可更便捷地控制输出节奏与时长。
推荐理由:官方给出 Lyria 3.5 在旋律、歌词、人声与创作控制上的具体改进方向,可据此判断音乐生成能力的变化。
Google DeepMind 发布 Gemini Robotics 2,包含三款模型:视觉-语言-动作模型 Gemini Robotics 2 可控制人形机器人全身动作并提升手部与夹爪的灵巧操作。
推荐理由:三款模型分别覆盖全身控制、具身推理与端侧部署,可据此判断机器人智能层的分工方式。
Google DeepMind 发布 Gemini 3.6 Flash、3.5 Flash-Lite 和面向安全的 3.5 Flash Cyber。
推荐理由:三款 Flash 系列模型同时发布,给出 token 效率、价格与多项基准对比,可据此判断智能体工作流的成本变化。
Google DeepMind 推出 Gemini 3.5 Flash Cyber,这是基于 3.5 Flash 微调的轻量网络安全模型,用于快速发现、验证和修补漏洞,在 CyberGym 等基准上以多次调用取得接近更大模型的表现。
推荐理由:官方披露了轻量安全模型的基准表现与限量开放方式,可了解专用小模型在漏洞挖掘上的取舍。
Thinking Machines 在 Hugging Face 发布 Inkling,一个约 1T 参数、支持 1M 上下文并原生接收图像、文本和音频输入的开源多模态 MoE 模型,同时推出 276B 总参数、12B 激活参数的 Inkling-Small。
推荐理由:原文给出 Inkling 的架构细节、部署配置与基准对比,读者可据此判断这一开源多模态模型的落地门槛。
Mistral AI 发布首个具身导航模型 Robostral Navigate,这是一个 8B 模型,仅用单个普通 RGB 相机、无需 LiDAR 或深度传感器,在 R2R-CE validation unseen 上达到 76.6% 成功率,比最佳单相机方案高 9.7 个百分点,比使用深度或多相机的最佳系统高 4.5 个百分点。
推荐理由:官方给出单目 RGB 相机在 R2R-CE 上的成功率与训练方法,可据此判断具身导航对传感器配置的依赖程度。
Mistral 发布 Leanstral 1.5,一个 Apache-2.0 许可、119B 总参数 6B 激活参数的形式化验证模型,在 miniF2F 上达到 100%,解出 PutnamBench 672 题中的 587 题,并在 FATE-H 取得 87%、FATE-X 取得 34%。
推荐理由:原文给出 Leanstral 1.5 在形式化验证基准上的具体成绩与每道题成本对比,读者可据此判断开源证明模型的性价比。
Google DeepMind 发布 Nano Banana 2 Lite 和 Gemini Omni Flash 两款模型,前者是 Nano Banana 系列中速度最快、成本最低的图像模型,4 秒生成文本到图像,每张 1K 图像 0.034 美元;后者支持高质量视频生成与对话式编辑,输出视频定价为每秒 0.10 美元。
推荐理由:两款模型同日开放开发者入口,并给出延迟、单价与能力边界,便于评估图像到视频的串联工作流。
Google 发布 TabFM,一个面向表格数据分类与回归的零样本基础模型,将表格预测建模为上下文学习问题,无需手动训练、超参数调优和特征工程,单次前向传播即可对未见过的表格生成预测。
推荐理由:原文给出 TabFM 的架构设计与 TabArena 基准表现,读者可据此判断零样本表格预测能否替代传统树模型流程。
Mistral 发布 OCR 4,在提取文本之外返回边界框、块类型分类和逐页逐词置信度分数,支持 170 种语言、10 个语系,可打包进单个容器完全自托管。该模型在 OlmOCRBench 上取得 85.20 的总体最高分,OmniDocBench 得分 93.07,官方同时说明这两个基准在数学、科学和多栏文档上存在评分偏差,建议以自身文档实测为准。
推荐理由:OCR 4 在文本之外返回边界框、块类型与置信度,读者可据此判断结构化文档解析如何接入 RAG 与智能体流程。
Google DeepMind 发布实验性开源模型 DiffusionGemma,采用文本扩散方式并行生成整块文本,在专用 GPU 上最高实现 4 倍推理加速,单张 NVIDIA H100 上超过 1000 tokens/秒、RTX 5090 上超过 700 tokens/秒。
推荐理由:官方给出 4x 加速的实测数字与硬件门槛,读者可据此判断本地低并发场景是否值得换用扩散式生成。
Google DeepMind 发布 Gemini 3.5 Live Translate,一款支持 70 多种语言的近实时语音到语音翻译音频模型,可自动检测语言并保留说话者的语调、节奏和音高。
推荐理由:原文给出 70+ 语言、连续生成语音和几秒延迟等关键指标,读者可据此判断实时语音翻译的可用边界。
Google DeepMind 发布 Gemma 4 12B,一款面向笔记本电脑的智能体多模态模型,介于 E4B 与 26B MoE 之间,是首个支持原生音频输入的中等规模 Gemma 模型。
推荐理由:Gemma 4 12B 去掉多模态编码器并把视觉音频直接接入 LLM,读者可据此判断本地多模态智能体的硬件门槛。