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参与者，但在所谓的“AI竞赛”中，它并未跟上同行的步伐。Gemini 4 Argon是该公司11个月来首款新的前沿模型——在一个似乎每周都有新模型出现的行业里，这已是很长的时间。 但自2025年以来，公众对AI的态度已经发生了很大变化。围绕AI的担忧有所上升，公众对数据中心等AI基础设施项目的反对也在增加。虽然关于AI导致人类灭绝的担忧往往被夸大，或者实际上反而给了科技公司更多权力，但其他担忧——AI导致大规模失业、虚假信息和深度伪造——依然真实存在。 Katelyn Chedraoui 记者2 Katelyn是CNET的记者，报道人工智能领域，包括聊天机器人、图像和视频生成器。她的作品探讨新AI技术如何渗透进我们的生活、塑造我们在社交媒体上消费的内容，并影响屏幕背后的人们。她毕业于北卡罗来纳大学教堂山分校，获得媒体与新闻学学位。可通过kchedraoui@cnet.com联系她。 查看完整简介 Katelyn的最新文章 英伟达发现自己身处一场AI间谍传奇的中心 .articleAuthorBioFooter-container 这就是为什么你即将在Google的AI概览中看到更多广告

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高于得分为 50% 的 GLM-5.3 Flash。Kimi K3.1 Pro 以 64% 领跑整个指数。 额外训练在这方面几乎没有带来变化。根据 Artificial Analysis 的数据，预览版得分为 50 分，而最终版本仅高出一分。 Large 4 在拒绝有害请求方面表现更好。Mistral 称，该模型平均拒绝 96.6% 的恶意网络请求，高于任何其他开源模型。它仍应能够处理合法的防御性任务。不过，Mistral 承认该模型可能使真实攻击更容易实施，因此计划在未来几个月收紧防护措施。Orange Cyberdefense 等部分合作伙伴已在测试用于渗透测试的特殊版本。访问需要经过审核，并附带合同限制。 Mistral 也看到了办公工作方面的进展。该公司称，在编辑财务电子表格和搜索网页方面，Large 4 在开源模型中仅次于 Kimi K3。 Mistral 降价，但增加了许可证限制 通过 API，Large 4 的价格为每百万输入 token 0.70 美元、每百万输出 token 2.10 美元。在预览期间，标价为 1.36 美元和 4.18 美元。Mistral 在发布时

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7.76 美元，而 Opus 5.5 为 10.04 美元，GPT-6 Astra 为 6.25 美元。它每项任务使用 123k 输出 token，比 Opus 少 29%。 幻觉：Carbon 以 54 分在 Omniscience 上领先。其幻觉率从 Argon 的 4% 升至 11%，仍是测得第二低的。Opus 5.5 和 Astra 均为 50%。 其他独立评测： Arena：Carbon 在 Text Arena 中排名第 1（1528），在 Agent Arena 中排名第 2，每项任务中位成本为 1.80 美元，在 Code Arena: WebDev 中排名第 4（1768）（@arena）。Arena 将相对 Argon 的提升归因于更多赞扬、更多确认成功和更好的可操控性（@arena）。 Vals：Carbon 在 Vals Index 上排名第 2，在 Finance Index 和 Legal Research Benchmark 上排名第 1。它产生的输出 token 比 Argon 多 64%，主要是在金融、税务和法律任务上（@ValsAI、tokens）。

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升89个Elo分数，拿到1769分，位列榜单第四名。 网络安全是本次模型迭代升级的重点。该模型在漏洞挖掘、结果验证、漏洞修复的安全防御全链条均达到行业较高水平。内部测试结果显示，相较于上一代Gemini 4 Argon，Gemini 4 Carbon输出安全代码的成功率提升两倍以上。谷歌Chrome团队开展的对比测试表明，该模型产出高质量漏洞补丁的能力，远超其他机构研发的前沿大模型。 在安全对齐能力层面，该模型继承并优化原有多层安全体系。测评数据显示，其Terminal‑Bench 4.0测试作弊成功率达到0.0%，作弊尝试占比压缩至0.4%；内部编程环境下，高等级严重失准警报数量下降近八成。模型无依据的虚构输出问题相比上代减少约一半，当证据不足时，能够主动说明自身能力边界、拒绝违规操作，并列明缺少的相关信息。遇到表述模糊的用户需求，模型会先查阅参考资料，向使用者提示信息差异，而非盲目推演执行任务。统计显示，模型过度执行率下降26%，服务不足率下降29%，多步骤任务完整执行的可靠性得到增强，能够恪守项目既定范围。同时，该版本可完全抵御测评覆盖的间接提示注入攻击，攻击成功率为0.0%。

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生成等）。在 GitHub 上试用并加星 💬 Nemotron 3.5 Transcribe - Nvidia 的可转录 40 种语言的 AI 🔴 ChatGPT Dot - OpenAI 的常驻智能体，现可通过短信使用 ⚙️ GitHub Copilot Fusion - 可为每项任务自动挑选 AI 模型的 Copilot 模式 赞助列表 📰 今日 AI 其他动态 OpenAI 正将数百名员工调入一个“作战室”，为下周的美国中期选举做准备，在本月标记出其模型上的俄罗斯和伊朗影响力行动后，搜寻 ChatGPT 的滥用情况。 Artificial Analysis 发布了其“智能指数”AI 排行榜的 v5 版本，如今更多依赖私有测试，中国开源模型在排名中进一步落后，而 OpenAI 的新 Terra 模型尽管处于中端水平，表现却更胜一筹。 新 AI 初创公司 Particle 发布了 Particle-1，这是 DeepSeek V4.1 Flash 的一个变体，经过训练在编码任务上减少推理，使用的 token 减少约 45%，准确率几乎相同。 Anthropic 扩大了其政府采购协议，

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具经济性。 在 Artificial Analysis Coding Agent Index 上，Mistral Large 4 得分为 48%，与领先的开放权重模型 GLM-5.3 基本持平，而每任务平均使用的 token 少 47%。 Artificial Analysis Coding Agent Index 与 token 效率对比 Mistral 其他模型 Artificial Analysis 上各推理级别的 Coding Agent Index 得分与 token 效率 这些提升也延伸到了基于终端的编码工作流。在 Terminal-Bench 4.0 上，Mistral Large 4 相比公开预览版提升了 13 个百分点至 41%，在开放权重模型中领先，同时输出 token 减少了 30%。 Artificial Analysis Coding Agent Index - Terminal-Bench 4.0 为了让开发者更好地控制性能与成本之间的权衡，Mistral Large 4 现支持三种推理模式： 模式 推荐用途 低 简单任务；替代“无”推理模式 中 日常任务

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8 秒音频。它可在 0.13 秒内返回 30 秒片段。有一个问题：这些服务优化尚未开源。NVIDIA 预计发布日的 vLLM 路径大约慢 2 倍。在 1 张 H100 上以 BF16 配合 MTP2，NVIDIA 估计约为 410 RTFx。 对于微调，NVIDIA 测试了 17 项任务。每项在单台 GB300 上约需 0.5 至 2.3 GPU 小时。 与其他开源 ASR 模型相比如何？ 特性Nemotron 3.5 TranscribeQwen3-ASR-1.7BCanary-Qwen-2.5BWhisper-large-v3 参数34B 总参数，约 4.3B 激活1.7B2.5B1.55B 语言4030 + 22 种中文方言仅英文99（HF 标签） 每请求最大音频1 小时未披露训练时 40 秒30 秒窗口，长音频分块 说话人标注内置，最多 8 位说话人未列出未列出未列出 词级时间戳内置（CTC 适配器）通过单独的 ForcedAligner-0.6B未列出是，词级 许可证OpenMDW-1.1Apache-2.0CC-BY-4.0Apache-2.0 英文 Open ASR，9

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现已在 Baseten Model APIs 上线，开放权重发布于 Hugging Face. 这个 LLM 工作负载应该改用决策模型吗？ 决策模型在一次前向传播中返回一个标签（一个决策）以及该标签的置信度分数。具体到 joey-1，当满足以下条件时，值得将 LLM 工作负载迁移过来： 决策量很大，因此每次调用的成本决定了项目是否经济。 你需要做出的决策是其他事项的前置条件，这意味着其延迟会被加到每一次响应中。 作为参考，每月对 1000 万张支持工单进行分类，每张约 500 个 token，即 50 亿个 token，在 joey-1 上每月约 50 美元，而在 mammoth-1 上为 500 美元。joey-1 是一个可靠的一线模型，可让工作负载保持快速且成本高效，而当 joey-1 不确定时，你仍可使用 elephant-1 或 mammoth-1 等更重的模型作为升级路径。 Base Labs 决策模型系列 这三款模型均由 Base Labs 在相同的数据混合上训练，并共享相同的 API，因此在它们之间切换只需改一行代码。这使得该系列成为一个单一工具包，而非三个独立的选择：

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GmbH 的外部内容，但我们无法获取你的同意设置。 请重新加载页面或手动调整你的同意设置。 与此同时，在智能体编程能力方面（Coding Agent Index），Gemini 4 Carbon 不得不让位于 Anthropic 的 Claude Opus 5.5。在 Terminal-Bench 和 Frontiercode 基准测试中，Anthropic 也处于领先地位。 初期仅面向选定用户开放 此外，据 Trendingtopics 报道，Carbon 目前仅向网络安全防御专家等选定用户开放。只有在完成美国政府的自愿预审流程后，新的 Gemini AI 才会向开发者、企业和消费者开放。广告广告 查看 4 张图片 Deepseek 是这样工作的——这也是它与其他 AI 模型的不同之处 来源：（图表：Dall-E / t3n） 无论如何，Google 通过发布 Gemini 4 Carbon 至少确保了一件事：在 Anthropic 计划上市前让其感到不安。观察人士认为，这家 AI 供应商有可能在 IPO 前夕再推出一款自己的更强 AI 模型，例如 Claude Opus 6。 首页

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域可能更有分量，因为各组织希望对自己的数据和系统拥有更多控制权。 或者，正如Mistral首席执行官Arthur Mensch所解释的那样，AI应该“成为赋能工具，而非支配手段”。凭借Chonk，Mistral进一步强化了这一立场，声称其能够以“闭源实验室所投入算力和资金的一小部分”实现“最先进的性能”。 该模型权重的发布——即驱动系统的数值训练成果——确保其他公司和政府机构现在能够将ML4部署于自身用途。 Mistral表示，其模型在性能上与中国开放权重竞争对手GLM-5.3相当，后者此前被认为是世界上最好的开放权重模型之一——尤其是在网络工作方面。然而，Mistral的模型每项任务使用的token少47%，使其比GLM-5.3显著更经济。 该公司还声称，在AI基准测试网站Artificial Analysis的Coding Agent Index上，该模型在智能体编程任务方面排名所有其他开放模型之首。 该公司周四表示：“在日益增长的网络威胁下，ML4为企业及全球各国政府带来了最先进的主权网络防御能力。企业和公共部门机构现在可以下载、部署并拥有前沿AI，以检测、分析并响应代码和IT基

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ndex v5.0 榜单中拿下 59 分，超越 Claude Opus 5.5 和 GPT-6 Astra，登上全球大模型榜首。 更惊人的是，Gemini 4 Carbon 已经能连续数天处理复杂工程任务，自主寻找、验证并修复软件安全漏洞，在多项网络安全基准测试中刷新纪录。 然而，如此强大的模型，普通用户暂时还用不上：谷歌决定优先向少数网络安全防御人员开放，其他用户何时能够体验仍没有明确时间表。 重回世界第一，Gemini 也开始卷能力上限了 回顾今年的大模型竞争，谷歌的更新节奏明显正在「知耻而后勇」。 此前，接连推出 Gemini Flash 3.5 至 3.8 系列后，谷歌迟迟没有兑现新一代旗舰 Pro 模型的期待。另一边，Anthropic 和 OpenAI 持续刷新能力上限，国产模型也在不断追赶，谷歌急需一款有分量的产品重新证明自己的实力。 直到两周前前，Gemini 4 Argon 才终于上线。 Argon 意为「氩」，是一种性质稳定的惰性气体，常用于焊接和半导体制造中的保护环境。Argon 在文笔写作、表达质量等方面取得了明显提升，但距离全面领先顶级模型仍有差距。 如今，谷

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1.14 得分为 60.70。 joey-1 在所有领域都落后于 elephant-1。它在 5 个领域中的 4 个领域胜过 Jev 1.14，包括语言、工具和检索。 在 Baseten 复刻的 Artificial Analysis Decision Index 上，joey-1 得分为 62.9，而 mammoth-1 为 65.9。 joey-1 与其他小型决策模型对比 特性joey-1elephant-1Perplexity Decider Flash v1.2Cloudflare Clef-Flash 参数2B9B4B9B 基础模型Qwen3.5-2BQwen3.5-9BQwen3.5-4BQwen3.5-9B 许可证MITMITApache-2.0Apache-2.0 输入文本、图像文本、图像文本、图像文本、JSON、图像、视频 最大上下文16,384（Model APIs）；专用部署 262k16k（Model APIs）；专用部署 262k262,144（训练至约 32k）默认 16,384 API 价格（每 100 万输入 token）0.01 美元0.035 美元

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🛠️ 热门AI工具 💧 LFM3 - Liquid AI全新推出的小型设备端多模态模型系列 🎨 MAI-Image-2.7 - 微软升级版图像AI，率先面向编辑功能推出 🔎 Parallel Decisions API - 利用实时网络数据进行分类的决策AI 🌎 GPT-6.1 Terra - OpenAI更便宜、更快的模型，用于日常计算机工作 📰 今日AI其他动态 Anthropic发表论文称，一个内部Claude模型同样否证了指数时间假设，与OpenAI公布自身结果的同一天发布。 美国总统Donald Trump发帖称，他将“在所有相关文件中禁止使用‘AI/人工智能’一词”，这是朝超级智能迈进的又一举措。 AI-for-physics实验室Physical Superintelligence发布了五篇新论文，每篇都配有计算机校验的证明，声称在其内部AI的帮助下，在长期未解的量子物理问题上取得了进展。 Meta从其芯片供应商Nvidia（30亿美元）和AMD（10亿美元）处为其950亿美元的AI融资安排了40亿美元，两家公司同时也在扩大其在Meta数据中心运行的硬件。 Google签

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话与视觉内容一同生成。这是 DeepMind 首个原生生成音频的实时世界模型。 它接替了 2025 年 8 月发布的 Genie 3。Genie 3 以 720p 和每秒 24 帧运行，视觉记忆可回溯 1 分钟。 Genie 4 如何使用 Gemini？ Genie 4 借鉴了 Gemini 家族的两个部分。Gemini Omni 锚定每个世界的外观和行为。其他 Gemini 模型负责保持仿真连贯性的推理。 运行时循环的工作方式如下： 解读：当你输入提示时，Gemini 会调整提示以适配正在运行的场景。 规划：Gemini 3.8 Flash 将目标拆解为一系列步骤。 验证：它检查传入的帧，以确认每一步都成功。 适应：如果世界发生变化或你进行干预，它会修订计划。 在用户输入之间，Gemini 还会引导场景，使世界持续演进。DeepMind 团队将此视为迈向混合世界模型的早期一步。在该设计中，语言模型负责结构和叙事，而 Genie 负责渲染像素和声音。 在 Genie 4 世界中你能做什么？ 用文本引导：你可以在会话中途改变天气、移动摄像机或添加新的人物或物体。 模拟物理和人物：Deep

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Ling 3.1 Flash。Ling 3.1 Flash 1019 每个 Intelligence Index 任务使用 145k 输出 token，比 Ling 3.1 Flash 每任务 103k 输出 token 的使用量高出 40% 以上 ➤ 在每任务成本 1.49 美元的情况下，Ling 3.1 Flash 1019 比 Ling 3.1 Flash 更贵，但智能得分更高。这主要是由更高的输出 token 使用量推动的。然而，Ling 3.1 Flash 1019 仍然比 Mistral Large 4 Preview 和 GLM 5.3 等模型更便宜 其他模型详情： ➤ 规模：560B 总参数，25B 激活 ➤ 上下文窗口：1M token ➤ 定价：每 1M 输入 token 0.30 美元，每 1M 输出 token 0.90 美元，缓存输入为每 1M 0.06 美元（80% 折扣） ➤ 许可证：MIT ➤ 可用性：Ling-3.1-flash-1019 作为开放权重模型可在 Hugging Face 上获取，并可通过 InclusionAI 的第一方 API 访问

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Google LLC 今日预览了 Genie 4，这是一款能够生成逼真三维环境的人工智能模型。 该算法是该公司于 2024 年推出的一系列世界模型中的最新成员。与其前代相比，Genie 4 更擅长渲染流体运动和其他复杂细节。此外，它还能生成配套音频，例如海浪拍击的声音。 “最显著的飞跃在于 Genie 4 如何模拟人物，创造出动作自然、能对环境做出有机反应、并可实时交互操控的角色，”Google DeepMind 员工 Raia Hadsell、Diego Rivas 和 Hang Qi 在博客文章中写道。 用户可以通过向 Genie 4 提供希望渲染内容的自然语言描述来创建虚拟世界。随后，他们可以浏览模拟场景，并通过输入后续提示词进行编辑。例如，用户可以要求 Genie 4 改变天气或添加更多物体。该模型进行此类编辑时，不会降低虚拟世界的照片级真实感或一致性。 Genie 4 的自然语言界面与键盘控制并存。键盘控制可用于改变摄像机的位置和角度。 在底层，Genie 4 使用 Google 的其他多个模型来提升其输出质量。它依赖这家搜索巨头于 5 月推出的视频生成器 Gemini Om

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以在你说话时进行预填充，首 token 时间低至 50 ms。LiquidCodec 是我们新的音频分词器，在 Apple M4 Max 的单 CPU 线程上以约 87 倍实时速度将生成的 token 转换为语音，并支持流式解码。 如何使用 LFM3 模型 每个模型都在 transformers 中运行。下面的代码片段来自模型卡，模型卡还列出了每个模型支持的其他推理引擎。 LFM3-1.7B 当你需要本地智能体、工具调用、结构化输出，或用于领域特定微调的基础模型时，请选用 LFM3-1.7B。它经过后训练，可在 Hermes Agent、Pi 和 OpenClaw 等智能体框架中运行。它以少 35% 的参数超越了前代 LFM2.5-2.6B，最大的提升出现在智能体任务上：在 WebArena-Verified 上，它得分 38.42，而前代为 3.02，甚至在浏览器和商业应用中的长任务上超过了 Qwen3.5-9B。你可以在 LFM3-1.7B 模型卡中找到更多细节。 要运行 LFM3-1.7B，请安装最新版本的 transformers： 然后加载并运行模型： 有关本地智能体设置，请

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加入 Genie 4 等候名单 分享 今天，我们发布 Genie 4，这是我们全新的世界模型，它带来了前所未有的真实感，并改进了实时交互式模拟。Genie 4 原生支持多模态，能够与世界同步生成类音乐的音频、环境噪声和交互式对话。 Genie 4 模型融合并拓展了 Gemini 系列的能力：Gemini Omni 让模拟在真实世界的外观与行为上有据可依，而其他 Gemini 模型则提供维持模拟连贯性与连续性所需的复杂推理能力。 有了这一基础，你可以启动一个事件，Genie 4 会模拟接下来发生的一切：世界如何响应、听起来如何，以及其中的人如何移动、反应和说话。 理解和模拟世界是构建 AGI 的关键一环。Genie 4 提升了我们创建安全、可无限变化的模拟的能力，这些模拟可助力从为机器人和智能体开发训练环境，到开启全新交互体验创作的一切工作。 我们已开始将 Genie 4 作为研究预览版向可信测试者逐步开放——在向消费者和开发者发布之前收集反馈，首批对象包括 Project Genie 中的 Google AI Ultra 订阅用户，以及 Gemini API 和 Google AI

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在Reddit社区。 在r/codex，一位网友直接发帖，将这次发布形容为“简直是在给Claude打广告”。 也有人觉得Terra的尴尬之处在于定位。一位网友指出，Terra的API价格是Luna的10倍。 如果追求最低成本，可以使用Luna；如果需要更强的模型，选择Sol似乎更加合理。 甚至连OpenAI的命名方式也遭到了吐槽。由于各档模型的发布时间并不统一，而且不同模型在部分任务上的表现会出现交叉，一些用户已经搞不清Terra、Sol和Astra之间究竟应该怎么选。 面对这些质疑，OpenAI研究员Ted Sanders也在Hacker News上作出了解释。他表示，Terra可能在技术交流方面优于Sol和Astra，在视觉理解与电脑操作方面表现接近，同时速度更快，但在其他大多数任务中稍逊一筹。 当然，社区里也有用户肯定Terra的成本效率，认为能够以低得多的成本完成接近旗舰模型水平的任务，本身就具有价值。 只不过，比起这个“中不溜”的Terra，已经有不少人开始等下一款Astra……以及对家的Fable 5.5了。 本文来自微信公众号“字母AI”，作者：袁心玥，36氪经授权发布。

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要的是更出色的产品，而不是这种毫无用处的东西。” 类似的不满也出现在Reddit社区。 在r/codex，一位网友直接发帖，将这次发布形容为“简直是在给Claude打广告”。 也有人觉得Terra的尴尬之处在于定位。一位网友指出，Terra的API价格是Luna的10倍。 如果追求最低成本，可以使用Luna；如果需要更强的模型，选择Sol似乎更加合理。 甚至连OpenAI的命名方式也遭到了吐槽。由于各档模型的发布时间并不统一，而且不同模型在部分任务上的表现会出现交叉，一些用户已经搞不清Terra、Sol和Astra之间究竟应该怎么选。 面对这些质疑，OpenAI研究员Ted Sanders也在Hacker News上作出了解释。他表示，Terra可能在技术交流方面优于Sol和Astra，在视觉理解与电脑操作方面表现接近，同时速度更快，但在其他大多数任务中稍逊一筹。 当然，社区里也有用户肯定Terra的成本效率，认为能够以低得多的成本完成接近旗舰模型水平的任务，本身就具有价值。 只不过，比起这个“中不溜”的Terra，已经有不少人开始等下一款Astra……以及对家的Fable 5.5了。

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