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星期五107 条

  1. IT之家·人工智能模型发布
    AI 评分67

    PrismML 发布 Ternary Bonsai 2 系列模型，2B 到 9B 可在手机本地运行

    AI 公司 PrismML 于 10 月 15 日发布 Ternary Bonsai 2 系列模型，包含 2B、4B 和 9B 三种规模，基于阿里的 Qwen 3.5 基座构建，采用仅用 -1、0、+1 三种数值编码参数的三元权重表示法，存储占用分别约为 0.43GB、0.95GB 和 2GB。官方称在 RTX 4090 和 M5 Pro 等硬件上相较对应全精度模型最高可实现 5 倍吞吐量和 3 倍能效，iPhone 18 Pro Max 上 9B 模型最高每秒 34 个词元、2B 模型最高每秒 120 个词元。模型权重以 Apache 2.0 许可证开放，开发者可通过 llama.cpp 在 NVIDIA GPU 上运行，或通过 MLX 在 Mac、iPhone 和 iPad 上部署。

    #模型发布#端侧#开源生态

  2. 雷锋网模型发布
    AI 评分77

    可灵 Kling 4.0 正式上线：10-bit HDR、30 秒原生直出

    可灵 AI 于 10 月 15 日正式上线新一代视频生成模型 Kling 4.0，单次原生生成时长最长 30 秒，支持最高 10-bit HDR 输出以及 4K、1080p 和 21:9 超宽画幅。全能参考单次任务可组合图片、视频、主体与音色合计最多 15 项，多关键帧控制支持最多 10 张关键帧输入，续拍功能后续最长可延展至 2 分钟。Kling 4.0 已接入可灵 MCP 与 CLI，模型能力也即将通过 API 向企业客户与开发者开放。

    #产品更新#视频#多模态

  3. IT之家·人工智能模型发布
    AI 评分72

    微软完成 SOTA 基模 MAI-Base-2 预训练，称性能强于所有参测开源权重模型

    微软宣布已完成新一代 SOTA 基础模型 MAI-Base-2 的预训练，称其性能强于所有参测开源权重模型。该模型总参数 2.8T、活跃参数 80B，在 6,000 个 NVIDIA GB200 GPU 上训练 38 天，平均浮点算力利用率 21%、有效吞吐量 89%。微软称其预训练算力效率是 DeepSeek-V4-Pro-Base 的 4~12 倍，并已启动 MAI-Base-3 的准备工作。

    同一事件 · 7 条报道

    #模型发布#数据/训练#Microsoft

  4. MarkTechPost模型发布
    AI 评分83

    Meta 发布 Muse Spark Open：816B 开源权重 MoE 模型，支持 1M 上下文

    Meta Superintelligence Labs 发布 Muse Spark Open，这是 Muse Spark 的开源权重版本，816B 参数 MoE 架构，每 token 激活 42B 参数，支持文本、图像、视频和音频输入，上下文窗口 1M token。权重以 BF16 和 NVFP4 格式在 Hugging Face 发布，NVFP4 版本可在两台 512GB M5 Ultra Mac Studio 上通过 MLX 运行，数据中心部署需 4 块 Blackwell Ultra GPU 或 8 块 H200。基准测试中 MCP-Atlas 得 89.2 领先对比模型，但 Terminal-Bench 2.1 得 76.4，落后于 Kimi K3、GLM 5.3 和 Qwen3.8。

    同一事件 · 33 条报道

    #模型发布#多模态#开源生态

  5. 量子位模型发布
    AI 评分60

    蚂蚁百灵开源 Ling-3.1-flash，主打真实工作流任务

    蚂蚁百灵开源推出 Ling-3.1-flash，定位高智效比专业模型，主打把真实工作流里的活干完，可跨网页、文档、表格和代码环境执行任务。模型约 560B 总参数、每 Token 激活约 25B，采用 7 层 KDA 配 1 层 Gated MLA 的混合线性注意力与稀疏 MoE，上下文窗口上限 1M；经混合精度量化后权重占用从约 534GB 降至 292GB，部署 GPU 由 8 卡降至 4 卡。评测方面，办公任务 GDPVal-AA V2.1 的 ELO 为 1673，Artificial Analysis 智能指数 41、输出速度约每秒 210 Token、混合调用价格约每百万 Token 0.19 美元；蚂蚁内部一项约 17 小时的 Lua 原生编译器开发任务中，独立测试通过率为 97.8%。该模型已接入蚂蚁内部桌面协同 Agent 客户端小虎，当前版本尚不具备原生视觉理解。

    同一事件 · 5 条报道

    #产品更新#Agent#部署/工程

  7. Testing Catalog模型发布
    AI 评分55

    NVIDIA 新模型或于下周 GTC 发布，疑似 Nemotron 3.5 Super VL

    NVIDIA 一款新模型预计下周发布，可能亮相于周三 21 日的 GTC 活动。此前在 NVIDIA 文档中出现的 Nemotron 3.5 Super VL 采用 Nemotron-H 混合语言解码器、RADIO 视觉编码器、视觉投影器和独立时序视频嵌入器，复用 Nemotron Omni 图像/视频栈但不含音频编码器，并保留共享的 Multi-Token Prediction（MTP）权重。引用信息还提到该模型为 120B 总参数、12B 激活参数的混合 Mamba-Transformer MoE，支持图像和视频输入，并有纯文本版本。

    引用AI Tracker Bot · @aitrackerbot

    NVIDIA's next Nemotron showed up in its own docs: Nemotron 3.5 Super VL. • 120B total, 12B active (hybrid Mamba-Transformer MoE) • Image and video input • Text-only version too NVIDIA started pulling the pages today, the date a partner issue listed as its target release. https://t.co/YGiqsKGaiP

    #模型发布#多模态#推理

  12. OpenRouter一手模型发布
    AI 评分69

    NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL 上线 OpenRouter

    NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL 已在 OpenRouter 上线，这是 NVIDIA 推出的开源 120B-A12B 多模态模型，面向需要看、推理并跨文本、图像、文档、GUI 和视频执行操作的长时智能体，支持 1M 上下文。该模型采用 Hybrid Mamba-Transformer MoE 架构并引入多 token 预测以加快输出，面向文档智能、网络研究、客户服务和视频理解等场景。

    #产品更新#多模态#Agent

  13. OpenRouter一手模型发布
    AI 评分73

    NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL 上线 OpenRouter

    NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL 已在 OpenRouter 上线，这是一个来自 NVIDIA AI 的开源 120B-A12B 多模态模型，支持 1M 上下文，面向需要看、推理并跨文本、图像、文档、GUI 和视频行动的长时间运行智能体。该模型采用 Hybrid Mamba-Transformer MoE 架构与多 token 预测以加快输出，面向文档智能、网络研究、客户服务和视频理解等场景。

    #产品更新#多模态#Agent

  14. OpenRouter一手模型发布
    AI 评分62

    NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL 上线 OpenRouter

    NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL 已在 OpenRouter 上线，这是一个开源的 120B-A12B 多模态模型，面向需要跨文本、图像、文档、GUI 和视频进行观察、推理与操作的长时运行智能体，支持 1M 上下文。该模型采用 Hybrid Mamba-Transformer MoE 架构并支持多 token 预测以加快输出，面向文档智能、网络研究、客户服务和视频理解等场景。

    #产品更新#多模态#Agent

  16. AI at Meta一手模型发布
    AI 评分83

    Meta 发布 Muse Spark Open 开源权重模型，816B 总参数、1M token 上下文

    Meta 发布 Muse Spark Open，称其为目前美国最强的开源权重模型，面向编码与智能体任务，擅长长周期任务、复杂软件工程和多步推理。模型规格为 816B 总参数、42B 激活参数，1M token 上下文窗口，原生支持文本、图像、视频和音频多模态。该模型可在两台搭载最新 MLX 框架的 Apple M5 Ultra Mac Studio 上运行，并支持 SGLang、vLLM、TensorRT-LLM、Hugging Face Transformers、llama.cpp 和 Unsloth 等推理引擎，权重以 Muse Model License 发布，可通过 Baseten、Fireworks AI、Groq、Modal、Nebius、OpenRouter 和 Together AI 的 API 使用，并在 Amazon SageMaker AI、Google Cloud Model Garden、Hugging Face 和 Microsoft Foundry Models 下载。

    同一事件 · 33 条报道

    #模型发布#开源生态#多模态

  17. AI at Meta一手模型发布
    AI 评分82

    Meta 发布开源权重模型 Muse Spark Open，816B 总参数、1M 上下文

    Meta 发布开源权重模型 Muse Spark Open，面向编码与智能体任务，总参数 816B、激活参数 42B，上下文窗口 1M token，原生支持文本、图像、视频和音频。该模型已针对双 Apple M5 Ultra Mac Studio 与最新 MLX 框架优化，同时支持 SGLang、vLLM、TensorRT-LLM、Hugging Face Transformers、llama.cpp 和 Unsloth 等推理引擎，并针对 AMD、Apple、Intel 和 NVIDIA 芯片优化。模型今日起在 Baseten、Fireworks AI、Groq、Modal、Nebius、OpenRouter 和 Together AI 等 API 平台上线，权重可在 Amazon SageMaker AI、Google Cloud Model Garden、Hugging Face 和 Microsoft Foundry Models 下载，采用 Muse Model License 发布，开发者可用 PyTorch 及 TorchTitan 进一步微调。

    #模型发布#开源生态#端侧

  18. AI at Meta一手模型发布
    AI 评分82

    Meta 发布开源权重模型 Muse Spark Open，816B 总参数、1M 上下文窗口

    Meta 发布开源权重模型 Muse Spark Open，总参数 816B、激活参数 42B，支持 1M token 上下文窗口，原生支持文本、图像、视频和音频多模态，面向编码与智能体任务。该模型今日起在 Baseten、Fireworks AI、Groq、Modal、Nebius、OpenRouter 和 Together AI 等 API 平台上线，权重可在 Amazon SageMaker AI、Google Cloud Model Garden、Hugging Face 和 Microsoft Foundry Models 下载，采用 Muse Model License 发布，有限商业条款允许许多开发者免费使用。模型还针对 MLX 框架在两台 Apple M5 Ultra Mac Studio 上运行做了优化，并支持 SGLang、vLLM、TensorRT-LLM、Hugging Face Transformers、llama.cpp 和 Unsloth 等推理引擎。

    #模型发布#开源生态#多模态

  19. Testing Catalog模型发布
    AI 评分76

    Meta 开源 Muse Spark Open，816B 总参数 MoE 模型上线 Hugging Face

    Meta 的 Muse Spark Open（Muse-Spark-Open-816B-A42B）已在 Hugging Face 上线，这是一个混合专家（MoE）模型，拥有 42B 激活参数、816B 总参数和 1M token 上下文窗口。该模型面向智能体与编码工作流，覆盖从理解大型代码仓库到借助工具完成多步工程任务。推文提到还附有基准测试结果。

    引用Alexandr Wang · @alexandr_wang

    @testingcatalog already out, download here! https://t.co/yfMYyf2l6V

    同一事件 · 33 条报道

    #模型发布#开源生态#Agent

  20. Testing Catalog模型发布
    AI 评分67

    微软 MAI-Base-2 完成预训练，MAI-Base-3 训练周期已在筹备

    微软 MAI-Base-2 预训练已完成，MAI-Base-3 的训练周期也已在筹备中。据引用内容，MAI-Base-2 在留出评测上优于其测试过的所有开放权重模型，预训练 FLOPs 效率比最强的开放基础模型 DeepSeek-V4-Pro-Base 高 4-12 倍，微软将这部分节省用于训练更大的模型。Mustafa Suleyman 表示，MAI 已完全自研出 3T 参数级别的 SOTA 预训练基础模型，后训练结果即将公布。

    引用Mustafa Suleyman · @mustafasuleyman

    We now have state-of-the-art pre-trained base models in the 3T-parameter weight class, built entirely in-house at MAI. Post-training results coming soon -- stay tuned! Lots of details in our technical blog post. https://t.co/xcZ5uV4TAp

    同一事件 · 7 条报道

    #模型发布#数据/训练#Microsoft