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星期四

  1. MarkTechPost

    Liquid AI 开源 d1-3B 与 d1-omni-600M 多模态决策模型

    Liquid AI 发布 Open d1 系列两款开源权重多模态决策模型:d1-3B 读取文本与图像,d1-omni-600M 读取文本加图像或音频,两者都不生成文本,而是在一次前向传播中返回校准后的类型化答案,输出 token 数为 0。d1-3B 有 3.12B 参数,基于 LFM2.5-VL-3B,使用 400M SigLIP2 NaFlex 视觉编码器和 32,768 token 上下文;d1-omni-600M 有 587M 参数,基于 LFM2.5-Encoder-350M,音频编码器为 17 层 FastConformer,上下文 16,384 token,音频片段上限 30 秒。两个检查点已上 Hugging Face,可通过 Transformers 加载并支持 llama.cpp,LFM Open License v1.0 允许年收入低于 1000 万美元的免费商用;d1-3B 在 Decision Index v0.2.1 得 48.57,在 RTX 4090 上单问题延迟 8 ms。

    forms, and TinyAgent for multi-step jobs. Search and Fetch are free. Asif Razzaq Asif RazzaqMeta AI Open-Sources Rebalancer: A C++ Assignment Solver That Runs About 40 Million Placement Problems a Day; Asif RazzaqGoogle DeepMind Releases EmbeddingGemma 2, a 740M Open Multimodal Embedding Model Built on Gemma 4; Asif RazzaqMistral AI Releases Mistral Large 4 (Le Chonk): A 1.05T Parameter Multimodal MoE Model; Asif RazzaqBeyond Domain-Specific World Models: JEPA-Anything Uses 1 Recipe for 7 Fields

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  2. Microsoft AI Blog

    微软发布 MAI-Code-1.1-Flash:成本降至四分之一并支持端侧运行

    微软发布 MAI-Code-1.1-Flash,相比 6 月 Build 大会推出的版本,token 效率提升 25%,成本降至四分之一,并已在 GitHub Copilot 中投入生产。该模型经 3-bit 量化后可在端侧运行,保留 256K 上下文窗口,在 SWE-Bench Verified 和 Terminal-Bench 2.1 上编码性能与全精度版本相当,本地调用不产生推理费用,官方建议设备内存超过 120GB。GitHub Copilot CLI 上 Terminal-Bench 2.1 提升 22%,.NET 任务提升 15%,代码存活率上升 4%,回访率增加 9%;本月底将在 GitHub Copilot 应用、CLI 和 VS Code 中开放实验性访问。

    Two large white curly brackets on a green background overlayed with rows of faint text and code-like characters, creating a digital, abstract effect.

    With Us We’re a lean, talent-dense team of explorers, researchers, and full-stack engineers. We move fast, sweat the details, and operate at frontier scale with a roadmap to build the world’s most powerful AI models. Most importantly, we’re united by the belief that doing this right is the only way to do it at all. If our mission resonates with you, we’d love to talk. Related Stories MAI-Image-2.6 launches at No. 2 on Arena ahead of Google, Meta and xAI Optimizing the frontier performance curve

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星期三

  1. AI Business

    Reflection 发布 5010 亿参数开源权重模型 Beam

    美国初创公司 Reflection AI 发布开源权重模型 Beam,采用 MoE 架构、5010 亿参数,面向编码、推理与智能体任务,训练数据为 23.8 万亿 token。Reflection 将其定位为对标智谱 GLM-5.2 的前沿开源权重模型,并获 Nvidia 8 亿美元股权投资及 GPU 支持。文章还提到 Mistral 于 10 月 6 日预览 1 万亿参数多模态模型 Mistral Large 4,称其计划月底发布权重。

    ways have to have a counter or alternative toward the Chinese option,” said Lian Jye Su, an analyst at Omdia, a division of Informa TechTarget. Related:Gemini 4 Argon is late, but Google’s expertise may be an advantage This division is evident not only in new U.S. models but also in models from other parts of the West. For example, on Oct. 6, French AI lab Mistral previewed Mistral Large 4, a new 1-trillion-parameter multimodal model. Mistral said it will release the model weights by the end of

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  2. MarkTechPost精选

    Mistral AI 发布 Mistral Large 4(Le Chonk):1.05T 参数多模态 MoE 模型

    Mistral AI 以公开预览形式发布 Mistral Large 4(内部代号 Le Chonk),这是一个 1.05 万亿总参数、每 token 激活 49B 的细粒度 MoE 模型,配备 1.6B 视觉编码器和 100 万 token 上下文窗口,在 Mistral 自有欧洲数据中心用 3800 块 NVIDIA Grace Blackwell GPU 从零训练。API 预览已上线,输入每 100 万 token 收费 1.36 美元、输出 4.18 美元,缓存输入 0.14 美元,但权重要到 10 月底才发布,暂时无法自行部署。Mistral 报告其在网络安全任务上表现突出,Cybench 得分 93%、CyberGym-E2E 得分 82%,并称部分闭源前沿模型因直接拒绝任务而接近零分。

    ch, TinyFetch (full pages as markdown, JavaScript included), TinyBrowser for logins and forms, and TinyAgent for multi-step jobs. Search and Fetch are free. Asif Razzaq Asif RazzaqGoogle DeepMind Releases EmbeddingGemma 2, a 740M Open Multimodal Embedding Model Built on Gemma 4; Asif RazzaqBeyond Domain-Specific World Models: JEPA-Anything Uses 1 Recipe for 7 Fields; Asif RazzaqMeet Together Link: A Free CLI That Runs Open Models Like Kimi K3 and GLM 5.3 Inside Claude Code, Codex, and OpenCode;

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星期二

  1. Mistral AI精选

    Mistral 发布 Mistral Large 4 公开预览,1 万亿参数原生多模态

    Mistral 发布 Mistral Large 4 公开预览,这是一个 1 万亿参数、490 亿激活参数的原生多模态模型,权重将于本月底开放。模型在 Mistral 欧洲自有数据中心的 3800 块 NVIDIA Grace Blackwell GPU 上从零训练,训练数据覆盖 160 多种语言,官方称其在网络安全、金融、法律等企业负载上达到开源模型领先水平。在 Artificial Analysis Cyber Index 上它进入全球前五,在一项复现并修补真实漏洞的测试中得分 82%,Cybench 解题率 93%。

    -purpose agents that gather information, use tools, and produce finished deliverables across complex workflows. On AutomationBench — 657 business workflows across apps like Gmail, Google Sheets, Slack, and Salesforce — it scores 59.9%, ahead of Kimi K3, MiMo-V2.6-Pro, and DeepSeek V4 Pro. It's just as strong on the professional deliverables that knowledge work actually produces: spreadsheets, slides, and PDFs. On AA-Briefcase, which evaluates long-horizon knowledge work, it reaches 1,393 Elo, ah

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  2. The Decoder

    Reflection 发布首款开放权重模型 Beam,主打低算力编码与推理

    AI 公司 Reflection 发布首款免费开放模型 Beam,面向编码、逻辑推理和智能体任务,采用 MoE 架构,每 token 激活 5010 亿总参数中的 230 亿。Reflection 称 Beam 在推理任务上可匹配 GLM 5.2,算力消耗仅为后者的三分之一到四分之一,并已用 10500 块 Nvidia GB300 GPU 进行超过四周的强化学习训练。模型权重将以 Apache 2.0 许可在本月晚些时候发布,目前早期版本仅向部分用户开放。

    through final safety testing, and an early version is available to select users for now. Former Deepmind researchers backed by $2 billion Reflection was founded in 2024 by former Google Deepmind researchers Misha Laskin and Ioannis Antonoglou. Laskin led reward modeling for Gemini, and Antonoglou helped build AlphaGo. The startup launched in March 2025 with $130 million in seed funding and the goal of building superintelligence through autonomous coding. The vision was that language models coul

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  3. The Rundown AI

    Reflection AI 发布首款开源权重模型 Beam,主打编码与智能体

    估值 250 亿美元的 Reflection AI 发布首款开源权重模型 Beam,面向编码与智能体任务,公司称其以远低于中国实验室 Z.ai GLM-5.2 的算力达到相近的推理和编码成绩。Reflection 计划本月以 Apache 2.0 许可证放出 Beam 权重,允许企业自行定制和部署,并已在韩国测试由对冲基金或政府用自有芯片和私有数据运行 Beam 的 AI 工厂模式。在自家测试中 Beam 仍落后于 Moonshot 的 Kimi K3,但优于 Thinking Machines 的 Inkling 等美国开源系统。

    at's invisible to readers but readable by a detector, which OAI says does not impact output quality or speed; Anthropic announced its own Claude watermarks in August, which run on Google’s SynthID, with OAI claiming textGrain “matched or exceeded” in testing; Unlike OAI’s public image and audio checker, the text detector is open only to vetted researchers and expert groups at launch, citing error risks; OAI also listed what a detected watermark can’t prove, like who the words belong to, how much

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  4. MarkTechPost

    Reka 发布 19B 全模态推理模型 Rho-1,可生成视频并输出机器人动作

    Reka 发布 19B 全模态推理模型 Rho-1 的研究预览版,单一网络可理解并生成文本、图像和视频,同时输出机器人动作,官方称其可直接替代在多个模态专用模型间传递任务的智能体流水线。模型每个 Transformer 块包含理解与生成两套专家权重流,共享注意力和同一 KV cache,离散 token 承载文本与高层指令,连续 token 承载图像潜变量、视频帧、机器人动作和本体感知。蒸馏版本把去噪步数从 99 步降到 8 步,约 1 秒返回 5.3 秒片段;训练使用 320 张 H100 历时 3 个月,视频分辨率上限 672×384,目前仅研究预览,未公开权重、API 或定价。

    ransforming complex datasets into actionable insights. Michal SutterCan an Open Model Do Security Research? Cantina’s apex-flash-1 Solves 40 of 60 Held-Out Bug Tasks; Michal SutterGoogle Research Moves Federated Learning Into TEEs: Gboard Now Trains With Externally Verifiable Differential Privacy; Michal SutterDeepSeek Harness v0.2 Brings Official Desktop Apps to Its Open-Source Agent Harness; Michal SutterPrime Intellect Launches Prime Inference: Serverless and Reserved Serving for Frontier Ope

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  5. Latent Space精选

    Reflection 发布 Beam:501B 总参数、23B 激活的美国开源 MoE 模型

    Reflection 发布 Beam,一个面向编码、智能体与科研的纯文本 MoE 模型,总参数 501B、激活 23B,从零训练,Apache 2.0 全量权重预计本月发布。团队称预训练用了 23.8T token,并在约 10,500 块 GB300 上各跑四周预训练与 RL,自报 SWE-bench Verified 得分 80.9。观察者认为 Beam 大致处于 GLM-5.2 水平,部分基准低于 DeepSeek V4 Flash。

    s and verifies them before running one. A GPT-5.6 Sol verifier choosing among 8 actions lifts TerminalBench-Lite Pass@1 from 50% to 68%, while weak verifiers add little (summary); Google VeriHarness: The method challenges claims that all rollouts agree on and resolves disagreements against workspace evidence. It adds +6.2 points with Gemini 3.5 Flash and +6.4 with Opus 4.8, and 26K rollouts are released (summary); Context management:UT Austin compression study: Across 35K runs, compression that

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  6. TechCrunch AI

    Reflection 发布开源权重模型 Beam,对标中国开源模型并压低算力成本

    Reflection AI 正式发布其首个前沿开源权重模型 Beam,称在高级推理基准上与中国领先开源模型持平,且推理算力消耗少 3-4 倍。Beam 为文本 MoE 模型,总参数 5010 亿、激活 230 亿,预训练 23.8 万亿 token,上下文窗口 100 万 token;对比 Z.ai 的 GLM-5.2 总参数约 7440 亿、激活 400 亿。公司称本月将公开权重与完整技术细节,并通过超大规模云厂商和 neocloud 分发,性能主张尚未经独立验证。

    w that Beam outscores Inkling on four coding tests where both report results, but Inkling is a multimodal model and Beam is text-only. Reflection was founded in 2024 by two former Google DeepMind researchers and has raised roughly $4.7 billion from backers, including Nvidia, Sequoia Capital, and Lightspeed Venture Partners, per PitchBook. Its last round valued the company at a $25 billion pre-money valuation . The startup has also been locking up compute — a key ingredient needed to train fronti

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星期一

  1. MarkTechPost

    Cantina 发布开源安全模型 apex-flash-1,60 项漏洞任务解出 40 项

    Cantina Security 与 Yeta Labs 发布面向漏洞研究的开源权重模型 apex-flash-1,基于智谱 GLM-5.3-Flash 做强化学习微调,以 MIT 许可在 Hugging Face 发布。该模型总参数 321.3B,用 GRPO 加 rank-256 LoRA 训练,数据来自 50 个真实漏洞案例构建的 150 个任务。在 20 个留出漏洞案例的 60 项任务上解出 40 项(66.7% pass@1),单次运行约 2.38 美元,Claude Opus 5 High 解出 43 项(71.7%)但成本约 74.68 美元;BF16 部署约需 640 GB GPU 显存。

    ova. With a solid foundation in statistical analysis, machine learning, and data engineering, Michal excels at transforming complex datasets into actionable insights. Michal SutterGoogle Research Moves Federated Learning Into TEEs: Gboard Now Trains With Externally Verifiable Differential Privacy; Michal SutterDeepSeek Harness v0.2 Brings Official Desktop Apps to Its Open-Source Agent Harness; Michal SutterPrime Intellect Launches Prime Inference: Serverless and Reserved Serving for Frontier Ope

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星期六

  1. MarkTechPost

    微软发布 MAI-Transcribe-2-Streaming 流式语音转文字模型,登顶 Artificial Analysis 榜单

    微软 AI 发布首款流式语音转文字模型 MAI-Transcribe-2-Streaming,支持 60 种语言并自动连续检测语种,在收到音频后 100 毫秒出头即输出首个部分转写结果。Artificial Analysis 的 AA-WER Streaming 测试显示,其最终转写与首个部分转写均为 2.5% WER,在 38 个模型中均排第一,最终结果延迟 0.13 秒。该模型定价为每小时音频 0.54 美元(2026 年底前的尝鲜价),可通过 Realtime API 或 Azure Speech SDK 接入,目前为公开预览,无 SLA 且未开放权重。

    ificial Analysis normalizes it to $9.00 per 1,000 minutes. Batch MAI-Transcribe-2 costs $0.10 per hour. On streaming, Microsoft charges more than xAI and Meta, and roughly matches Google’s estimated rate. How Developers Integrate It Microsoft documents 2 integration paths. The Realtime API suits apps already using an OpenAI Realtime-compatible WebSocket. The Azure Speech SDK handles connection management, retries and audio streaming. Both return intermediate and final results. The model is also

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星期五

  1. MarkTechPost

    Cohere 发布 Embed 5 嵌入模型家族,Pro 与 Fast 共享同一向量空间

    Cohere 发布 Embed 5 嵌入模型家族,分 Embed 5 Pro 和 Embed 5 Fast 两档,均支持文本、图像及图文融合输入,覆盖 100+ 语言、最长 128K tokens,已在 Cohere API、Model Vault、Microsoft Foundry 和 Amazon SageMaker 上线,私有 VPC 或本地部署走 vLLM。两档共享同一向量空间,可用 Pro 建索引、Fast 查询,Cohere 建议的该组合在归一化评测中得 98.4(Pro+Pro 为 100),全 Fast 为 96.6,但两侧必须使用相同输出维度。模型 ID 为 embed-v5.0-pro 和 embed-v5.0-fast,支持 2048 至 256 六种维度、默认 2048,输出 float、int8 或 binary;Pro 每 1M 文本 token 收费 $0.12,Fast 为 $0.08,图像输入两档均为 $0.40。在 ViDoRe V3 上 Pro 平均 85.8,较 Embed 4 提升 8.8 分,Fast 为 84.5,Voyage 4 Large 为 83.7、Gemini Embedding 2 为 83.2、OpenAI text-embedding-3-large 为 75.5;多语言方面 Pro 在欧洲语言平均分 77 领先,但在 Cohere 自测表中 10 种其他语言里有 9 种落后于 Gemini Embedding 2。多数成绩使用 Cohere 新指标 RCP-nDCG@10,评测代码已公开但独立复现尚未完成。

    s are generally available. Tap a route to see what it gives you. '+cap[t]+' Bars start at 60 to make gaps readable. '+DD[k][0]+' Sources: Cohere blog , Cohere docs , Voyage docs , Google Gemini docs , OpenAI docs . Verified October 1, 2026. Benchmark scores come from Cohere and use its RCP-nDCG@10 metric. Sana Hassan, a consulting intern at Marktechpost and dual-degree student at IIT Madras, is passionate about applying technology and AI to address real-world challenges. With a keen interest in

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星期四

  1. MarkTechPost

    NVIDIA 发布 Kumo Tabular 表格基础模型,单次前向即可预测新行

    NVIDIA 发布 Kumo Tabular 表格基础模型系列,用于分类与回归,包含 Small、Medium、Large 三个版本,参数量约 28M 到 215M,通过其开源 structured-data-models(SDM)库运行。模型以带标签的行作为上下文,单次前向即可预测新行,无需训练、超参数调优和特征工程;权重采用允许商用的 OpenMDW-1.1 许可,SDM 代码为 Apache-2.0,需要 Python 3.11+ 与 PyTorch 2.7+。NVIDIA 称在默认设置下 Kumo Tabular 以 1950 的 Elo 在 TabArena 总榜排名第一,在单张 RTX 6000 Pro 上比 LimiX-2 快 17 倍。

    nd PyTorch 2.7+ , with examples targeting a CUDA GPU. SDM is a GPU-native library for structured-data foundation models and preprocessing. Besides Kumo Tabular, it ships TabICLv2, Google’s TabFM , and KumoRelational for multi-table data. All models share one in-context learning interface built on a TableTensor container. The library also handles preprocessing, ensembling, and many-class prediction. Kumo Tabular is a Transformer built around the structure of a table. It uses column, row, and in-c

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星期一

  1. ElevenLabs Blog精选

    ElevenLabs 发布 Eleven v4 与 Eleven v4 Turbo 语音模型

    ElevenLabs 发布 Eleven v4 及其低延迟版本 Eleven v4 Turbo,称其为目前最具情感表现力的文本转语音模型。Eleven v4 在 Artificial Analysis 排名第一,盲测中约 75% 听众更偏好它;Eleven v4 Turbo 面向智能体等低延迟场景,中位推理延迟约 100ms,中位首次发声时间约 150ms。两款模型支持 90 多种语言,可用 [laughs] 等内联标签控制语气与音效,Instant Voice Clones 仅需 10 秒音频,并新增 Professional Voice Clones 支持,现已在 ElevenAgents、ElevenCreative 和 ElevenAPI 上线。

    ing with Eleven v4 Artificial Analysis, Provider Voice Arena Leaderboard, Sept 2026; Based on blind head-to-head user preference testing against Cartesia Sonic 3.6, Inworld TTS-2, Google Gemini 3.8 Flash-Lite TTS, and Google Gemini 3.8 Flash TTS, September 2026. For each pair, graders heard the same line from Eleven v4 and one competitor, presented blind, and judged which was more expressive and which sounded more natural; ties counted as half; Median time from request to audible speech. Measure

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星期三

  1. Latent Space

    Anthropic 发布 Claude Opus 5.5,OpenAI 同日推出 GPT-6 Sol 与 Luna

    Anthropic 发布 Claude Opus 5.5,称其为新 Claude 5.5 家族首个模型,多数任务达到 Claude Fable 5.1 水平,运行成本比 Opus 5 低 40%,并已成为 Claude Code 和 Claude 应用的默认模型。OpenAI 约一小时后发布 GPT-6 Sol 和 Luna,定价分别为每百万 token 输入/输出 2 美元/10 美元和 0.10 美元/0.50 美元,均比 GPT-5.6 前代便宜约 50%。Opus 5.5 的系统卡还报告了最多 100 个并行智能体的多智能体扩展结果,Sonnet 5.5 和 Haiku 5.5 将在未来几周跟进。

    nch (tables)93.9%, +7 pts over Opus 5; beats Fable, Gemini, Astra @jerryjliu0 Roboflow vision/detection”By far the best vision model from Anthropic”; now among the models ahead of Google on the Playground leaderboard @skalskip92 , @skalskip92 Eval details and caveats: Vals run settings. RSI was run in native Claude Code at max effort, with 1M context, 128K max output tokens, and temperature 1 ( @ValsAI ). ParseBench caveats. The model still struggles on charts, formatting, and layout. At 5.8¢/pa

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  2. gihyo.jp

    Anthropic 发布 Claude Opus 5.5,API 输入输出单价较 Opus 5 下调 20%

    Anthropic 于 9 月 22 日发布 Claude Opus 5.5,这是 Claude 5.5 家族的首个模型,官方称其在多数任务上性能接近 Claude Fable 5.1。Claude Platform 常规价格为输入每百万 token 4 美元、输出 20 美元,较 Opus 5 的 5 美元和 25 美元各降 20%,缓存读取从 0.50 美元降至 0.20 美元;官方测试称默认设置下典型任务成本比 Opus 5 低 40%,输出速度提升超 30%。Terminal-Bench 4.0 解决率为 66.4%(Opus 5 为 52.3%,但两者推理计算量设置不同),OSWorld 2.0 为 81.8%,GDPval-AA v2.1 的 Elo 为 1846。该模型已成为 Pro、Max、Team 等计划的默认模型,Claude Code 的 5 小时用量上限提高 20%,API 模型 ID 为 claude-opus-5-5,上下文窗口 100 万 token。

    る。料金は入力が100万トークン当たり8ドル、出力が40ドルとなる。APIでの利用には申請が必要で、Claude Codeの定額プランでは、プラン内の利用枠とは別に使用量に応じて課金される。 提供先と有料プランの利用枠 Opus 5.5はClaudeアプリ、Claude Code、Claude Platformに加え、Amazon Web Services、Google Cloud、Microsoft Azureなどで利用できる。APIのモデルIDはclaude-opus-5-5。モデルカタログによると、コンテキストウィンドウは100万トークン。信頼できる知識のカットオフと学習データのカットオフは、いずれも2026年6月となっている。 AnthropicのCatherine Wu氏はXへの投稿で、個人向けのPro、MaxプランではOpus 5.5がClaudeアプリ(Coworkを含む)とClaude Codeのデフォルトモデルになったと説明した。ClaudeDevsの公式投稿によると、Claude Codeでは両プランの5時間当たりの使用量上限も20%引き上げられた。 組織向けのTe

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星期六

  1. A6 a6-047 · Baseten 工程博客精选

    DeepSeek 发布 V4.1-Flash:面向编码智能体的高效 prefill 模型

    DeepSeek 本周发布并开源 DeepSeek-V4.1-Flash,这是一个 552B 参数、8B 激活参数用于 prefill、16B 用于 decode 的多模态 MoE 模型,支持 1M token 上下文窗口,已上线 HuggingFace 与 Baseten Model APIs。它采用 Causal Encoder-Decoder 架构,prefill 只跑 20 层编码器,decode 跑完整模型,官方称全局 KV cache 内存仅为 V4-Flash 的四分之一。在编码与智能体基准上,V4.1-Flash 以约三分之一的总参数量超过 V4-Pro,长程智能体任务提升达两位数,但 Automation-Bench 得分 54.8,复杂工作流仍有约一半失败。

    DeepSeek-V4.1-Flash

    ions include: 552B total parameters 8B active parameters for prefill, 16B for decode 1M token context window Multimodal input (text + image), text output Originally popularized by Google's Gemini series, the "flash" designation describes lighter, less expensive models designed to perform similarly to larger ones. V4.1-Flash marks DeepSeek's third open-weight flash release this year, joining recent offerings from Z.ai and Alibaba as model labs deliver higher intelligence at lower price points for

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星期五

  1. Cohere 产品与研究博客精选

    Cohere 发布 North Small Translate,支持 50 多种语言

    Cohere 发布混合专家机器翻译模型 North Small Translate,支持 50 多种语言,在 WMT26 全语言基准中获得 83.6 分。该模型可在 Hugging Face 下载多种近无损量化权重,并以 CC BY-NC 4.0 许可开放研究和非商业使用;Cohere 称其相同并发和硬件配置下的输出吞吐量最高比 Gemma 4 31B TP1 高 1.4x。

    rong performance across 50+ languages. Across WMT26 benchmarks,¹ North Small Translate achieves an 83.6 score across all languages, outperforming proprietary models like DeepL and Google Translate, as well as open-weight alternatives such as Gemma 4 31B (off), GLM 5.2, and Mistral Large 3. North Small Translate marks a significant milestone as Cohere's first translation model in the North model family. It builds on our multilingual and translation lineage — from the Tiny Aya model family to Comm

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星期六

  1. Microsoft AI Blog精选

    微软发布 MAI-Image-2.6 图像模型及 Flash 版本

    微软发布图像模型 MAI-Image-2.6,并推出面向延迟敏感、高吞吐生产负载的 MAI-Image-2.6-Flash,两者均支持多图参考编辑、网络接地和动态宽高比。官方称 MAI-Image-2.6 在 Arena 的文生图与图像编辑均排第 2,在 Artificial Analysis 上图像编辑排第 1;Flash 生成速度比 GPT-Image-2-Medium 快 2.8 倍,效率高 72%。两款模型已在 MAI Playground 开放试用,并通过 Microsoft Foundry 进入 Public Preview。

    An oil painting on a blue background showing a single curved stem with three flowers: a small pink one, a medium magenta one, and a large orange one.

    le product teams giving our models the chance to reach billions of users and create immense positive impact. If you’re a brilliant, highly-ambitious and low ego individual, you’ll fit right in—come and join us as we work on our next generation of models! Related Stories MAI-Transcribe-2 is the fastest, most accurate and cheapest speech recognition model in the world MAI-Code-1.1-Flash: Better, faster, at a quarter of the cost MAI-Image-2.6 launches at No. 2 on Arena ahead of Google, Meta and xAI

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