谷歌发布旗舰模型Gemini 4 Argon，主打编程、专业知识工作与复杂任务的持续执行能力，API首发价为每百万输入token 2美元、输出10美元，优惠截至11月30日，12月1日起恢复至4美元和20美元。在第三方Artificial Analysis智能指数中，Argon High与GPT-6 Astra Max、Claude Fable5.1 Max并列53分，平均每任务成本1.99美元，比Astra低约39%。官方称其在ADK项目上无人值守连续工作11小时，提出涉及32个文件的6项优化方案并跑完16892项测试，其中两项被合并，长会话内存准备开销降低约40%。
#模型发布#Google#多模态
🚀 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 is here! Stronger benchmark performance, faster task completion, and shorter outputs than the previous version—a Pareto improvement in performance and cost. Now live on our website, app, and API. 🛠️ Optimized for @DeepSeekHarness, Tencent CodeBuddy, WorkBuddy, and more. Upgrade to DeepSeek Harness v0.2.1-rc.1 or later for the best experience with the new model. 1/4
#模型发布#Agent#DeepSeek
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#产品更新#DeepSeek#模型发布
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#模型发布#开源生态#DeepSeek
#产品更新#Agent#DeepSeek
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#大佬观点#模型发布#开源生态
#模型发布#DeepSeek#部署/工程
StepFun 以开放权重形式发布 Step 5 Preview，FP8 与 BF16 检查点已上线 Hugging Face 和 ModelScope。该模型为稀疏 MoE 架构，总参数 600B、每 token 激活 27B，上下文最长 1M token，面向编码智能体、长文档分析与金融场景。自托管最低需 4 张 B300（FP8）或 8 张 H200，API 定价为每 1M token 输入 1.00 美元、输出 2.70 美元；Artificial Analysis 的 AA-LCR 长上下文推理得分为 88.3%，Terminal-Bench 4.0 为 33.3%。
#模型发布#开源生态#Agent
DeepSeek 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017，这是 V4.1-Flash 的新检查点，已在官网、App 和 API 上线，模型名为 deepseek-flash。DeepSeek 称其在自报的 11 项基准上均超过 9 月版 V4.1-Flash，提升 2.0 至 11.1 分，其中 DeepSWE v1.1 得 77.0，高于表中 Claude Opus 5 的 74.0，但 HLE 无工具为 42.6，低于 Claude Opus 5 的 56.3。同时开放的 Search 与 Fetch API 端点位于 api.deepseek.com，每个端点每 1000 次成功请求收费 0.75 美元，通过 DeepSeek Harness、Claude Code 或 Codex 发起的服务端调用在 2026 年 11 月 1 日前免费。
#模型发布#Agent#搜索
微软 AI 研究团队公布基座模型 MAI-Base-2，采用全 MoE 架构，总参数 2 万亿、每次提示激活 800 亿。微软称其在科学、编程和数学的内部基准上超过 DeepSeek-V4-Pro-Base，部分指标上硬件效率最高提升 12 倍。该模型用 16000 块 NVIDIA GB200 训练 38 天，数据集为 50 万亿 token，其中约五分之一用于训练集成的计算机视觉模块；权重将通过 Azure 以授权方式提供给可信合作伙伴。
#模型发布#数据/训练#Microsoft
Reflection AI 将其首个大语言模型 Beam 的权重发布到 Hugging Face，同时开放后训练配方、代码模板以及用于衡量定制后能力与安全护栏变化的工具。Beam 约 5000 亿参数，官方称在部分基准上接近四倍规模模型的表现，训练历时两个月、使用数千块高端显卡，并提供标准版与多个量化版本。此次还发布了用于投机解码的 drafter 模型、多个主流 serving engine 的即用配置和 fused kernels，后续将补充基于自蒸馏的训练配方。
#开源/仓库#数据/训练#Hugging Face
Today we’re releasing Muse Spark Open, the most capable US open-weight model to date. Built for coding and agentic work, it excels at long-horizon tasks, complex software engineering, and multi-step reasoning. Key Model Specs: → 816B total / 42B active parameters → 1M token context window → Natively multimodal across text, image, video, audio
#评测/基准#开源生态#Meta
Our next generation of open weights multimodal decision models comes in two sizes, pplx-decider-v1.2 and pplx-decider-flash-v1.2. Text and vision scores improve. Inference is up to 5x faster: all questions in a request run in one pass. Flash is the top 4B on the Decision Index. https://t.co/Zb1MN36aFi
#行业动态#开源生态#Hugging Face
英伟达本周推出 Nemotron 3.5 Super VL，一款 1200 亿参数模型，主打快速任务完成与“常开”智能体的准确性，同时发布 Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B 24GB 和 Nemotron 3.5 Bolt E4B 4GB，前者侧重平衡与速度，后者面向对话智能体。三款模型完全开源，权重、数据集和训练配方均已公开，并可在 Hugging Face 获取，这是英伟达上月同意收购该开源平台后发布的首批模型。Omdia 分析师 Alexander Harrowell 认为，英伟达此举意在支撑其 GPU 周边生态，同时模型架构带来更好的内存扩展和更大上下文窗口，对智能体应用有价值。
#模型发布#开源生态#端侧
Our next generation of open weights multimodal decision models comes in two sizes, pplx-decider-v1.2 and pplx-decider-flash-v1.2. Text and vision scores improve. Inference is up to 5x faster: all questions in a request run in one pass. Flash is the top 4B on the Decision Index. https://t.co/Zb1MN36aFi
#模型发布#开源生态#Hugging Face
Spent years watching models ace a single image and completely whiff on anything that moves or changes angle. Today we’re fixing that. Try Glimpse now, our first visual thinking model with competitive frontier performance compared to Astra on key public visual reasoning benchmarks.
#模型发布#多模态#视频
Exciting news: Beam-1.0-501B-A23B by @Reflection_AI just landed #12 among open weight models in Agent Arena with -3.67% Net Improvement, and #22 among open in Code Arena: WebDev with 1438 pts. It’s also fully open under Apache 2.0. On the Agent Arena leaderboard, Beam 1.0 is the top-ranked US model among open models, landing at #12. That puts it ahead of Hy3, MiMo V2.5 Pro and MiniMax M3. Its margin of error is wide (±3.84% on Net Improvement), so it’s statistically closer to the two Qwen3.8 models just above it than its rank suggests. On Code Arena: WebDev, 24 of the top 25 open models come from Chinese labs. The one exception is Reflection’s Beam 1.0 (Apache 2.0). It ranks #22 among open models, which makes it the top US open model on the board, just ahead of Kimi K2.5 Thinking and GLM-5. Congrats to the @Reflection_AI team on this solid open weights release!
#评测/基准#开源生态#Agent
Meta 发布开放权重多模态模型 Muse Spark Open，总参数 8160 亿、激活参数 420 亿，支持 100 万 Token 上下文，已发布在 Hugging Face 上。该模型利用苹果开源数组框架 MLX 对 Apple Silicon 统一内存架构做了优化，可运行在搭载 M5 Ultra 芯片的 Mac Studio 上；M5 Ultra 最大支持 512GB 内存，两台最高配置的 Mac Studio 即可容纳整个模型。
#模型发布#多模态#开源生态
Meta 发布开源权重模型 Muse Spark Open，并与 Apple 硬件团队合作使其能在 M5 Mac Studio Ultra 上高效运行。该模型拥有 420 亿活跃参数、100 万 token 上下文窗口，具备多模态能力，Meta 称其在智能体和编码任务上表现良好，权重已在 HuggingFace 上以 Meta 的 Muse Model 许可公开。在 Apple 电脑上运行该模型需要两台搭载 M5 Ultra 的 Mac Studio，每台起售价 5,499 美元。
#模型发布#开源生态#Agent
Elorian 发布首个模型 Glimpse，以研究预览形式开放 API，聊天界面需排队等候。该模型在推理过程中可裁剪图像区域、抽取视频帧或运行代码来测量和比较所见内容，Elorian 称之为视觉草稿空间。Glimpse 定价为每百万 token 输入 0.60 美元、输出 3 美元，据 Elorian 评测在科学图表推理和短视频描述上超过 GPT-6 Astra。公司称该模型用数百块 GPU 训练，规模明显小于对标的 frontier 系统，初期面向机器人、科研实验室和媒体创意等拥有大量视频的企业。
#模型发布#多模态#推理