Google Blog一手模型发布
AI 评分52Google 发布 Gemini 4 Argon，展示 8 类复杂任务处理能力
Google 发布最新模型 Gemini 4 Argon，称其面向复杂真实任务，可进行推理、编码并协调工具。官方给出 8 个示例，包括在零素材条件下从零写出 5000 行数学代码渲染 3D 阳光图书馆，以及在 Antigravity 中处理 NASA 火星任务超 8 万份原始文件并生成高管汇报幻灯片。
#产品更新#多模态#推理
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- Google DeepMind一手模型发布AI 评分77
Google DeepMind 发布世界模型 Genie 4，支持原生音频与实时交互
Google DeepMind 发布世界模型 Genie 4，可实时生成可交互世界，并首次原生生成环境音与角色对话。模型基于 Gemini 系列能力，由 Gemini 3.8 Flash 在循环中拆解目标、检查画面以维持多步事件的因果连贯，Gemini 4 Argon 也已用于与 Gemini Robotics 联合模拟任务。官方称其仍属早期实验模型，长时运行下物体恒常性与复杂物理交互仍会漂移，生成内容均带 SynthID 水印，目前先向可信测试者开放预览。
#模型发布#多模态#视频
- Google Blog一手模型发布AI 评分78
Google DeepMind 发布世界模型 Genie 4，支持实时交互模拟与原生音频
Google DeepMind 发布世界模型 Genie 4，主打实时交互模拟，并首次在该系列中引入原生音频。该模型基于 Gemini 家族能力，Gemini Omni 负责让模拟贴合真实世界的外观与行为，其他 Gemini 模型提供维持模拟连贯性所需的复杂推理。用户可用自然语言实时操控场景，如移动镜头、改变天气或引入新角色，每个世界还会即时生成环境音、音乐和交互对话。
#模型发布#多模态#Google
- MarkTechPost模型发布AI 评分66
Liquid AI 发布 LFM3 系列 6 个开源 2B 级多模态模型
Liquid AI 发布 LFM3 系列，6 个开源权重模型共享同一骨干，覆盖文本、视觉、音频、全模态和决策任务，均可在单张 GPU 上微调。LFM3-1.7B 为 1.73B 参数、256K 上下文，4-bit 下约 1 GB 内存，官方评测 29 项基准均分 49.37，高于 Qwen3.5-9B 的 47.24。权重已上线 Hugging Face，支持 GGUF、MLX、ONNX 等格式，免费商用门槛为年营收 1000 万美元。
#模型发布#开源生态#多模态
- Google DeepMind一手模型发布AI 评分87
Google DeepMind 发布 Gemini 4 Carbon，主打网络安全与长程任务能力
Google DeepMind 发布 Gemini 4 Carbon，称其为最强模型，在 Artificial Analysis Intelligence Index v5.0 上以 59 分排名第一，并在 SEC-bench Pro 取得 88.2%、ExploitGym 取得 54.8%、CWE-bench 取得 71.0%。该模型面向长程工程任务，内部团队曾让其连续运行数天排查并修复大型代码库中的隐蔽缺陷，WebDev Arena 上以 1768 分升至第 4。Carbon 本周起先向部分网络安全防御者开放，再通过 Fairwind Program 逐步扩大范围，之后才面向开发者、企业和消费者；介绍期后价格为每 100 万输入 token 4 美元、每 100 万输出 token 20 美元。
#模型发布#Agent#编码
- Google Blog一手模型发布AI 评分82
Google DeepMind 发布 Gemini 4 Carbon 前沿模型
Google DeepMind 发布 Gemini 4 Carbon，称其为最强模型，在 Artificial Analysis Intelligence Index v5.0 上以 59 分排名第一，并在 SEC-bench Pro（88.2%）、ExploitGym（54.8%）和 CWE-bench（71.0%）上取得领先。该模型面向长程工程任务，内部团队曾让其连续运行数天排查并修复大型代码库中的隐蔽缺陷，WebDev Arena 上提升 89 elo 至第 4 名（1768）。Carbon 本周起先向部分网络安全防御人员开放，再通过 Fairwind Program 逐步扩大范围，之后才面向开发者、企业和消费者；介绍期后价格为每 1M 输入 token 4 美元、每 1M 输出 token 20 美元。
#模型发布#安全/对齐#Agent
- t3n模型发布AI 评分85
Moonshot AI 发布开源权重模型 Kimi K3.1 Pro
Moonshot AI 发布开源权重模型 Kimi K3.1 Pro，这是 Kimi K3 的后训练版本，在 Terminal-Bench 4.0 上得分 65.7%，高于 GPT-6 Astra、略低于 Claude Opus 5.5。Artificial Analysis 称其为当前最强开源权重模型，智能指数为 55 分，但生成速度偏慢、输出冗长，评测中生成 1.5 亿 token，而中位数为 8100 万。定价为每百万输入 token 2 美元、每百万输出 token 10 美元，Moonshot AI 计划在 11 月 4 日前发布完整权重，并表示已限制模型的攻击性网络安全能力。
#模型发布#开源生态#安全/对齐
- MarkTechPost模型发布AI 评分60
Mirendil 发布首个模型 Fern 0.1，支持 10M token 上下文
Mirendil 发布首个模型 Fern 0.1，这是一个从零训练的编码模型，上下文窗口最高 10M token，约合 23 MB 代码、50 万行左右。Mirendil-Base 由一名研究员在 3.5 个月内预训练完成，总计算成本低于 1000 万美元，AI 智能体编写了超过 99% 的代码，训练数据仅来自公开来源。RULER 单针检索在 32K 到 10M token 各长度均为 100%，但 Terminal Bench 4.0 仅 6.1%，SWE-Bench Verified 为 73.4%，目前仅提供托管早期访问，未开源权重。
#模型发布#编码#Agent
- Analytics India Magazine模型发布AI 评分62
Maya Research 发布支持12种语言的开源权重语音模型 Maya 2 Native
Maya Research 发布开源权重文本转语音模型 Maya 2 Native，支持包括11种印度语言和英语在内的12种语言，采用 Apache 2.0 许可。模型支持实时音频流式输出，以 80 毫秒帧生成 24 kHz 单声道音频，并内置20种合成音色，可用约3至10秒参考音频进行声音克隆。本地运行需 NVIDIA GPU，文档建议单会话至少 12 GB 显存；模型卡也指出混合语言文本、URL、数字及部分跨语言音色组合存在局限，且未包含音频水印。
#模型发布#语音#开源生态
- Computerworld模型发布AI 评分75
OpenAI 发布 GPT-6.1 Terra 推理模型，价格较 GPT-5.6 Terra 降低 50%
OpenAI 发布推理模型 GPT-6.1 Terra，取代 GPT-6.1 Terra 的前代 GPT-5.6 Terra，价格降低 50%，定位在 GPT-6 Luna 与 GPT-6.1 Sol、GPT-6 Astra 之间。在 Agents' Last Exam 上最高努力档得分 60.0%、每任务成本 1.01 美元，前代为 50.7%、3.58 美元；OSWorld 2.1 上得分 74.2%，仍低于 Claude Sonnet 5.5 的 83.9%。API 定价为每百万输入 token 1 美元、输出 5 美元、缓存输入 0.05 美元，已向 ChatGPT Work 和 Codex 的 Plus、Pro、Enterprise、Edu 用户开放。
#模型发布#推理#OpenAI
- Rohan Paul模型发布AI 评分52
Hi3D 开源 Hi3D v1.0 图生3D模型
https://t.co/FlZfsBfs0T
#开源/仓库#图像生成#Hugging Face
- 蚂蚁百灵模型发布AI 评分53
蚂蚁百灵开源 Ling-3.1-flash-1019 模型
#模型发布#开源生态#评测/基准
- 邵猛模型发布AI 评分61
百度开源 Unlimited OCR 2：3B/A0.5B MoE 架构支持超长文档解析
Unlimited OCR 2 is here, and it's open source. 📖 ✨ Longer documents can mean a lot more attention computation. Our new SR-SWA mechanism keeps that in check by condensing text-visual attention interactions into a fixed-size set of working references. Here's what it delivers: - Document parsing at virtually any length, within a finite context window - Nearly constant per-step decoding latency and memory footprint as documents grow longer - State-of-the-art performance on MPDocBench and MarathonDocBench, covering documents from dozens to hundreds of pages Check out the model here ↓
#模型发布#开源生态#多模态
- t3n模型发布AI 评分71
OpenAI 发布 GPT-6.1 Terra 中端模型
OpenAI 发布 GPT-6.1 Terra，定位性能与成本之间的中端模型，面向 Plus、Pro、Enterprise 和 Edu 订阅用户开放，并已接入 ChatGPT Work 和 Codex。据 OpenAI 说法，该模型在通信与计算机操作类任务上部分超过 GPT-6 Astra，成本仅为后者一小部分；在故意诱发错误的测试中错误率为 16.7%，上一代 GPT-5.6 Terra 为 53.6%。API 价格为每百万输入 token 1 美元、每百万输出 token 5 美元。
#模型发布#OpenAI#推理
- heise online模型发布AI 评分80
OpenAI 发布 GPT-6.1 Terra，主打低成本电脑任务自动化
OpenAI 发布 GPT-6.1 Terra，定位为面向电脑工作流快速、低成本自动化的模型，在 GPT-6 家族中位于 Sol 与 Luna 之间，Astra 仍为旗舰。据 OpenAI 测量，在 Agents' Last Exam 基准的中等推理档上，Terra 比前代 GPT-5.6 Terra 高 15 个百分点，单任务成本约为前代三分之一，达到 GPT-6 Astra 的水平，而 Astra 的 API token 价格是其十倍。Artificial Analysis 的独立测试显示，Terra 在 Terminal-Bench 4.0 最高推理档解出约 56% 任务（前代 35%），低于 Claude Sonnet 5.5 的约 64%；API 价格为每百万输入 token 1 美元、每百万输出 token 5 美元，是 GPT-6.1 Sol 和 Claude Sonnet 5.5 的一半。该模型将逐步在 ChatGPT Work 和 Codex 中向 Plus、Pro、Business、Enterprise 和 Edu 用户开放，也可通过 API 使用，普通 ChatGPT 聊天中不提供。
#模型发布#Agent#编码
- The Elec模型发布AI 评分82
月之暗面发布 Kimi K3.1 Pro，AA 智能指数 55 分超过 GPT-6 Astra
月之暗面发布 Kimi K3 的升级版 Kimi K3.1 Pro，采用 MoE 架构，总参数 2.8 万亿、激活参数 1040 亿，896 个专家中每次激活 16 个。据 Artificial Analysis 评测，该模型以 55 分位列 Intelligence Index 第四，高于 GPT-6 Astra 的 53 分，前代 Kimi K3 为 44 分。它在 Terminal Bench 4.0 以 67% 排名第一，前代为 13%，Claude Sonnet 5.5 为 64%；定价为每百万输入 token 2 美元、每百万输出 token 10 美元，但输出速度 73 tokens/s 低于 81 tokens/s 的平均水平。
#模型发布#推理#Agent
- 雷锋网模型发布AI 评分72
百度开源文心 Unlimited OCR 2，支持任意页数文档解析
百度发布并开源文心 Unlimited OCR 2，称其首次实现任意页数文档解析，实测可一次性解析《哈利·波特》全系列 7 部、累计超过 3600 页。该模型在 MPDocBench 和 MarathonDocBench 上综合得分分别为 84.6 分和 77.1 分，采用稀疏参考滑动窗口注意力机制 SR-SWA，百页文档场景单步解码速度相比 Full Attention 和上一代 R-SWA 分别提升 7 倍和 5.6 倍。代码和模型权重已开源至 GitHub、Hugging Face，并上线百度智能云平台和百度 AI 开放平台。
#模型发布#开源生态#多模态
- gihyo.jp模型发布AI 评分90
OpenAI 发布 GPT-6.1 Terra，API 价格为 GPT-5.6 Terra 的一半
OpenAI 于 2026 年 10 月 26 日发布并开放 GPT-6.1 Terra，强化了视觉理解、电脑操作和写作能力，标准 API 价格为 GPT-5.6 Terra 的一半，即每百万 token 输入 1 美元、缓存输入 0.05 美元、输出 5 美元。该模型上下文窗口为 105 万 token，最大输入 92 万 2000 token、最大输出 12 万 8000 token，reasoning effort 可选 none 到 max，默认 medium。在 Agents' Last Exam 上，medium 设置的得分比 GPT-5.6 Terra 高 15 分而成本约为三分之一；max 设置下完成任务的平均速度超过 GPT-6 Astra 和 GPT-6.1 Sol 的 3 倍。该模型已向 ChatGPT Work 和 Codex 的 Plus、Pro、Enterprise、Edu 用户提供，API 模型 ID 为 gpt-6.1-terra。
#模型发布#Agent#推理
- 上观新闻模型发布AI 评分86
OpenAI 发布 GPT-6.1 Terra，标准 API 价格较上一代下调 50%
OpenAI 发布新模型 GPT-6.1 Terra，标准 API 输入价格降至每百万 token 1 美元、输出 5 美元，较 GPT-5.6 Terra 下降 50%。该模型主攻视觉理解和计算机操作，在 Terminal-Bench 4.0 编程评测中最高推理强度得分 50.3%，前代为 21.5%。OpenAI 表示最复杂的编程任务仍更适合使用 GPT-6.1 Sol 或 GPT-6 Astra。
#模型发布#OpenAI#Agent
- 第一财经模型发布AI 评分83
Anthropic 提交 IPO 文件同日，OpenAI 发布 GPT-6.1 Terra 并将…
当地时间 10 月 26 日，Anthropic 向 SEC 提交 IPO 注册文件的同一天，OpenAI 发布新模型 GPT-6.1 Terra，标准 API 价格较上一代下调 50%。该模型主攻视觉理解和计算机操作，标准 API 输入价格为每百万 token 1 美元、输出 5 美元、缓存输入 0.05 美元；在 Terminal-Bench 4.0 编程评测中最高推理强度得分为 50.3%，前代为 21.5%。OpenAI 表示，Terra 在部分任务上已接近旗舰模型水平，但最复杂的编程任务仍更适合使用 GPT-6.1 Sol 或 GPT-6 Astra。
#模型发布#OpenAI#Agent