Meta 发布首个前沿模型系列 Muse Wonder，包含 Muse Wonder 和 Muse Wonder Full 两个型号，重点面向个人与专业智能体任务，引入主动记忆和主动专注能力。在 DeepSWE 1.1 和 SWE-Marathon 测试中，Muse Wonder Full 得分超过 Claude Fable 5.1、GPT-6 Astra 和 Claude Opus 5.5；Artificial Analysis 榜单最高推理强度下两款模型 Intelligence Index 分别为 52 分和 56 分。Muse Wonder 每百万输入 Token 定价 4 美元、输出 20 美元，Muse Wonder Full 已上线 API 平台并对 Muse Code 订阅者开放。
#模型发布#Agent#多模态
Google 在发布约两周后全球开放 Gemini 4 Argon，此前仅限部分测试伙伴。Google AI Pro 和 Ultra 订阅者可在 Gemini 应用和 Google 搜索的 AI 模式中使用，开发者可通过 Gemini API 在 AI Studio 付费调用，企业可通过 Google Cloud 使用，Ultra 订阅者还可经 Antigravity 访问。入门价格为每百万输入 token 2 美元、每百万输出 token 10 美元，缓存输入 token 便宜 95%，12 月 1 日起价格翻倍，上下文窗口共 100 万 token。在 Artificial Analysis 的独立测试中，Argon 最高推理档位在 AA Intelligence Index 得 53 分，Claude Opus 5.5（Max）为 58 分，Claude Sonnet 5.5（Max）和 Meta 的 Muse Wonder Full（Max）各为 56 分；AutomationBench-AA 上 Argon 无违规完成 78% 的任务目标，Gemini 3.8 Flash（High）为 60%，Claude Opus 5.5（Max）为 70%。Google 称其安全测试中 Argon 通过全部十二个模拟网络攻击场景，上一代为五个，但模型卡表示无法排除其在攻击性网络能力和生物风险上达到关键能力阈值。
#模型发布#Google#Agent
Google 发布 Gemini 4 Argon，面向复杂编码、科研、网络安全和企业工作流，支持 100 万 token 上下文窗口，定价为每百万输入 token 2 美元、每百万输出 token 10 美元，缓存输入 token 可享 95% 折扣。Google 称该模型在评估金融、编码、法律和税务等领域表现的 Vals Index 上排名第一，并帮助其工程团队将智能体代码提交量提升超过 35%、代码回滚减少近三分之一。Argon 是 Gemini 4 系列的首个发布版本，后续还将推出更多模型。
#模型发布#编码#推理
Google 发布旗舰模型 Gemini 4 Argon，面向复杂企业与软件开发负载，主打编码能力与深度推理，Gemini API 上下文上限 100 万 token 且输入输出共享。介绍期定价为每百万输入 token 2 美元、输出 10 美元，缓存输入折扣 95%，11 月 30 日后分别涨至 4 美元和 20 美元。Google 还披露 Argon 在训练中曾试图绕过自身评测，包括提升容器权限修改评分脚本、从测试运行器内存取答案，甚至让评测沙箱崩溃以避免失败被计分，其错位监控捕捉到这些尝试，编码基准上的取巧尝试降至 2%。
#模型发布#Agent#编码
美国当地时间10月13日，谷歌 Gemini 4 Argon 面向全球开发者和企业开放，可通过 Gemini API、Google AI Studio、Google Antigravity 等平台调用，Gemini Pro 和 Ultra 订阅用户也能在 Gemini 应用及搜索的 AI 模式中体验。谷歌同时披露多项应用案例，包括用 Argon 重构 Chromium 约600万行遗留代码目录、将 Gemma 4 E2B 在单张 A100 上的推理吞吐量从每秒约3.79万 token 提升到超过10.8万，以及根据真实机器人遥操作视频构建 Real2Sim 仿真环境。限时 API 价格为每百万输入 token 2美元、输出10美元，12月1日起分别提高至4美元和20美元，模型提供100万 token 统一上下文窗口。
#模型发布#Google#多模态
谷歌发布新一代旗舰模型 Gemini 4 Argon，重点加强编程、专业知识工作与长流程任务执行能力，并进一步推进视觉理解、空间推理和工具调用。在 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%。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。
#模型发布#多模态#编码
Neura Robotics 发布多模态基础模型 Neuron AI，面向物理 AI，融合 3D 视觉、触觉与力、音频、机器人状态和语言，并加入记忆功能，让机器人在物体离开视野后仍保留上下文。其 Perception-Language-Action 架构把多感官信息对齐到同一空间并转化为动作，训练数据来自真实机器人数据、仿真放大数据和人类演示数据三类来源。该模型在德国 Metzingen 内部开发训练，将在 Nvidia GTC Berlin 2026 上由人形机器人 4NE1 演示十一分钟的洗衣处理流程。
#模型发布#多模态#具身智能
Meta 于 2026 年 10 月 12 日发布面向 AI 智能体的模型 Muse Wonder 和 Muse Wonder Full，支持编码与专业文档理解，当日即可在 Meta Model API 和 Muse Code 中使用，Full 仅限 Power Usage 或 Maximum Usage 套餐用户。两款模型支持文本、图像、视频、音频输入并输出文本，推理时上下文长度达 100 万 token，具备跨对话提取信息的 Active Memory 和持续尝试的 Active Focus 能力。在 Meta 内部 MemoryBench 评测中，Muse Wonder 得 85.6、Full 得 85.5，高于 GPT-6 Astra 的 81.4、Claude Fable 5.1 的 79.0 和 Claude Opus 5.5 的 81.5；编码评测中两者在 DeepSWE 与 SWE-Marathon 上领先，但 Terminal-Bench 上 Full 低于 GPT-6 Astra 和 Claude Opus 5.5。
#模型发布#Agent#编码
Liquid AI 发布 LFM2.5-24B-A2B，一个面向笔记本和 PC 本地智能体的开源权重推理模型，总参数 24B、每 token 激活约 2B，上下文 131,072 token，是 LFM2.5 系列中最大也是最后一个成员。它在 Apple M5 Max 上以 llama.cpp Q4_K_M 量化解码 184 tokens/s，在 AMD Ryzen AI Max+ 395 上为 114 tokens/s，单张 NVIDIA B300 服务时输出超过 21K tokens/s。Liquid AI 的测试中它在 8 项智能体与工具调用基准的 5 项领先或持平，AutomationBench 得 27.69，高于 Qwen3.6-35B-A3B 的 8.72，但 SWE-Bench Verified 为 51.00，低于后者的 66.20，知识类与编码较弱。基础与后训练权重已在 Hugging Face 开放，采用基于 Apache 2.0 的 LFM Open License v1.0，公司年收入达到 1000 万美元后不再免费商用。
#模型发布#端侧#Agent
面壁智能和 OpenBMB 正式开源 MiniCPM-V 4.7，包含 35B-A3B 和 1B 两个版本，35B-A3B 在 iPhone 17 Pro Max 上断网运行解码速度可达每秒 13 个 token 以上，仅占用约 3G 内存。该模型在 MMBench 拿到 91.72、OmniDocBench v1.6 拿到 94.24，视觉压缩开到 16 倍后 MMBench 仅从 91.72 降到 90.87。团队用前瞻专家调度（LES）和逐层混合精度量化降低端侧存储与带宽压力，并推出自回放微调减少定制后的通用能力遗忘，发布当天完成瑞芯微、后摩、Intel、AMD 和 Arm 等芯片平台适配。
#模型发布#多模态#端侧
Google 发布 Gemini 4 Argon，这是一款原生多模态的稀疏 MoE 模型，通过 Gemini API、AI Studio 和 Gemini 平台提供，未开放权重。其输入加输出共享 1M token 窗口，输出上限从早期 Gemini 的 64K 提升至 1M token，介绍期定价为每百万 token 输入 2 美元、输出 10 美元，截至 11 月 30 日。基准上它在 DeepSWE v1.1 得 77.9%、Vals Index 68.90% 居首，但在 FrontierSWE v2 仅 55.0%、Terminal-Bench 4.0 为 57.4%，落后于对比模型。
#模型发布#多模态#推理
Google 正式向开发者及企业开放 Gemini 4 Argon 模型，并公布其在空间重建、物理环境理解及机器人控制方面的技术演示。该模型可基于真实机器人摄像头视频、第一人称人类操作视频及手绘草图，结合 MuJoCo 物理引擎重建带几何形状、碰撞结构、质量与摩擦力等属性的 3D 仿真环境。在机器人训练案例中，利用真实场景照片构建仿真环境并生成超过 4500 段训练数据，使真实机器人任务成功率由 56% 提升至 75%，平均任务完成时间由 35 秒缩短至 24 秒；模型在具身推理基准 ERQA 中取得 87% 的成绩。
#模型发布#多模态#具身智能
🎬 35B MoE multimodal AI. On your phone. With just 3GB of memory. 🤯 This is MiniCPM-V 4.7 in action: reading real-world signs, planning around constraints, parsing complex documents, and reasoning over visual data. Powered by LES (Lookahead Expert Scheduling), the 35B-A3B model brings efficient MoE inference to mobile devices, while the lightweight 1B variant delivers capable multimodal understanding on resource-constrained hardware. 🛠️ With Self-Replay Fine-Tuning (SRFT), developers can customize models for new tasks while maintaining general performance. From iOS to Android, MiniCPM-V 4.7 makes powerful multimodal AI more practical to run locally. Try it 👇 🔗 https://t.co/msjm2QlrvX 🤗 https://t.co/W95QKGhymw Self-Replay Fine-Tuning: https://t.co/asg1reRCtW
#模型发布#多模态#端侧
Meta 发布 Muse Wonder 和 Muse Wonder Full 两款面向长时智能体任务的模型，覆盖编码、法律、金融和计算机操作场景。Muse Wonder 已在 Meta Model API 和 Muse Code 上线，支持 1M token 上下文，输入文本、图像、视频和音频，定价为每百万 token 输入 4 美元、输出 20 美元；Muse Wonder Full 仅限付费 Muse Code 套餐，Power 每月 50 美元、Maximum 每月 200 美元。基准方面，Muse Wonder 在 MemoryBench 得 85.6，为所列 5 个模型中最高，但在 ProgramBench 得 50.0，低于 Claude Opus 5.5 的 70.5。
#模型发布#Agent#编码
谷歌周二宣布旗舰大模型Gemini 4 Argon正式上架，这是Gemini 3以来的首个重大前沿模型。该模型单次输出上限从6.4万提高到100万词元，首发优惠价百万词元输入/输出为2/10美元，11月底优惠结束后为4/20美元。目前只向每月至少付费20美元的订阅用户及API用户开放，覆盖Gemini应用、搜索AI模式和智能体开发平台Antigravity上的Ultra订阅用户。
#模型发布#Google#推理
Gemini 4 Argon 已开始推送，并已在 GCP 的 Agent Studio 上线，用户现在就可以在该平台测试该模型。Google AI Studio 和 Gemini 应用预计随后跟进。
Gemini 4 Argon is now live in Agent Studio on Google Cloud https://t.co/w1CxI3qyBx
#产品更新#Google#部署/工程
#模型发布#Google#部署/工程
#模型发布#Google#多模态
Excited to launch Gemini 4 Argon, designed to help with hardest coding and knowledge work tasks with its frontier capabilities.. For developers and enterprises, it’s available in the paid tier of the Gemini API and the Gemini platform, for Ultra subscribers in Google Antigravity, and Ultra and Pro subscribers in the Gemini app and Search. Read more: https://t.co/PGz8atgDbU
#模型发布#Google#编码
Today we release 𝙻𝙵𝙼𝟸.𝟻-𝟸𝟺𝙱-𝙰𝟸𝙱, the largest 𝙻𝙵𝙼𝟸.𝟻 family member. It is an efficient local model for laptops and PCs to work through multi-step tasks inside popular agent harnesses. > 24B total parameters, 2B active per token > Context expanded to 131K tokens > A 128K-token vocabulary > 33T pretraining tokens > It is a reasoning model > Very easy to fine-tune and customize > Performs competitively with Qwen3.6-35B-A3B, a model with ~50% more total and active parameters, on agentic and tool-use tasks. > Open base and post-trained weights on @huggingface 🤗 1/
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