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星期二

  1. The Elec

    Meta 发布 Muse Wonder 系列模型,主打 Active Memory 与 Active Focus

    Meta 于 10 月 13 日发布前沿模型 Muse Wonder 系列,包含 Muse Wonder 和 Muse Wonder Full 两个版本,均仅通过每月 50 美元或 200 美元的付费订阅提供。Muse Wonder 可通过 SDK 或按量付费 API 供开发者接入,Muse Wonder Full 无对外 API 或 SDK,仅限 Meta 自有环境使用,更适合长周期复杂任务。该系列主打 Active Memory 与 Active Focus 两项能力,前者主动保留历史对话与用户上下文,后者在任务受阻时尝试替代方案。在 Artificial Analysis 评测中,Muse Wonder Full 在 CritPt 科学推理测试和 GDP.pdf 专业文档基准中排名第一,Terminal-Bench 4.0 得分从上一版的 33% 升至 57%;Intelligence Index 上 Muse Wonder 得 52 分、Muse Wonder Full 得 56 分,后者与 Claude Sonnet 5.5 并列第二。AA 称两款模型输出 token 用量比 Muse Spark 少约 10%,Muse Wonder Full 输入 token 比 Muse Wonder 少 16%。Muse Wonder 定价为每百万输入 token 4 美元、每百万输出 token 20 美元。

    Muse Wonder Full ties Anthropic's Claude Sonnet 5.5 in Artificial Analysis rankings Hyun-Seon, Park; Published 2026.10.13 17:49; Reply 0 Meta Platforms announced Oct. 13 that it has unveiled its latest frontier artificial intelligence (AI) models, the Muse Wonder series, featuring major improvements in AI agents' ability to independently handle complex tasks. The series comprises two versions, Muse Wonder and Muse Wonder Full. The models are differentiated by their availability to external devel

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  2. 虎嗅

    Meta 发布 Muse Wonder 与 Muse Wonder Full,长程编程测试超过 Claude…

    Meta Superintelligence Labs 于 10 月 13 日推出新一代旗舰模型 Muse Wonder 和 Muse Wonder Full,Full 版在 Artificial Analysis 综合智能指数得 56 分,距 Claude Opus 5.5 的 58 分差 2 分。在 DeepSWE 1.1 长程软件工程测试中,Wonder Full 取得 79.0 分,超过 Opus 5.5 的 74.2 分和 GPT-6 Astra 的 74.1 分,但 Terminal-Bench 4.0 和 ProgramBench 仍落后于 Opus。Artificial Analysis 测算其平均任务成本达 4.52 美元,较上代 Muse Spark 1.3 上涨 183%;开发者同题对比显示其 3D 游戏生成效果明显逊于 Opus,Meta 模型卡已承认 3D 任务为已知局限。

    承认短板 对比视频显示Wonder Full生成的3D割草机游戏在视觉细节上远逊于Opus 5.5,被调侃为AAA与Roblox的差距;Meta模型卡承认3D任务是已知局限,Alexandr Wang回应称团队未针对此类任务专门训练。2026-10-13 10:10小扎打赢AI翻身仗?空降新模型长程编程夺冠,3D实测却惨遭打脸AI前线速览 在被OpenAI、Anthropic轮番甩开之后,扎克伯格终于有底气宣布:Meta重新回到了AI技术前沿。 北京时间10月13日凌晨,Meta Superintelligence Labs(MSL)正式推出新一代旗舰模型系列Muse Wonder和Muse Wonder Full,直接向GPT-6 Astra、Claude Opus 5.5等顶级模型发起挑战。 第三方评测机构Artificial Analysis同步公布的数据显示,Muse Wonder Full在综合智能指数中拿下56分,距离目前58分的Claude Opus 5.5仅差2分,并与Claude Sonnet 5.5处于同一分数档位。在多项长程编程、Agent任务测试中,它甚至超越了

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星期六

  1. cnBeta

    Google Gemini 4 Pro 匿名现身 Arena 首测登顶

    一个以 gemini-3.8-flash 马甲现身的匿名模型在 Arena 盲测中被认为是 Google 的 Gemini 4 Pro,据称在多项基准上取得领先。文章称其在 DeepSWE v1.1 智能体编码任务拿下 88.7%,GDPval-AA v2 达到 2064 Elo,Terminal-bench 2.1 为 95.3%,OSWorld-2.0 为 86.8%,价格为每百万 Token 输入 2.25 美元、输出 11.25 美元。文中还提到 Google 内部一次安全测试中该模型意外接入公网并入侵三家真实企业,以及 Google 高管称内部试用 Gemini 4 时状态兴奋。

    数据库 更加适应AI工具和自然语言交互环境 Switch模拟器迎来性能飞跃 开发工作却在巅峰时刻宣告终结 阅读 (1652) 评论 (0) 2 首都禁飞区将于9月20日启用 北京全市禁飞无人机且不得持有、存放、运输、携带 阅读 (1433) 评论 (6) 3 罗永浩,再也掀不起什么大风大浪 阅读 (954) 评论 (2) 4iOS 27,你长得好像安卓啊 5Anthropic掌门人称“中国因素”是放缓AI竞赛的最大难题 6美军因AI误判带来的错误情报准备拦截检查中国船只 险些制造国际冲突 7影视飓风Tim反掰iPhone Duo被质疑:是为流量吗? 8手搓动画《牛来》票房6300万 母子二人走向财富自由 9iPhone Duo开合动画火出圈 国产折叠屏已经开始抄作业了 10黄仁勋在台上接听特朗普电话 一部折叠屏手机也意外成为焦点 1 新研究发现母亲生育年龄影响后代的身体特征、寿命以及行为表现 阅读 (3529) 评论 (0) 2 苹果正式发布iPhone 18 Pro系列 强化系统级端侧AI 售价小幅调高 阅读 (1650) 评论 (0) 3 Switch模拟器迎来性能飞跃 开发工作却

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星期五

  1. Moonshot AI · Kimi Blog精选

    月之暗面发布 Kimi K3:2.8T 参数开源模型,100 万 token 上下文

    月之暗面发布 Kimi K3,这是一个 2.8T 参数模型,采用 Kimi Delta Attention 与 Attention Residuals,具备原生视觉能力和 100 万 token 上下文窗口,已在 Kimi.com、Kimi Work、Kimi Code 和 Kimi API 上线,默认使用 max thinking effort。官方称其整体性能仍落后于 Claude Fable 5 和 GPT 5.6 Sol,但在自建评测中持续优于其他被测模型,完整权重将于 2026 年 7 月 27 日发布。模型采用 Stable LatentMoE,896 个专家中激活 16 个,官方称相比 Kimi K2 整体扩展效率提升约 2.5 倍,并已向 vLLM 社区贡献 KDA 前缀缓存实现。

    Kimi K3 hero visual

    ken context window and no context management, Kimi K3 achieves a score of 90.4. The results of Claude Fable 5, Claude Opus 4.8, GPT 5.6 Sol, and GPT 5.5 are cited from https://www.anthropic.com/news/claude-fable-5-mythos-5 and https://openai.com/index/gpt-5-6/; GDPval-AA, AA-Briefcase, and APEX-Agents scores are cited from https://artificialanalysis.ai/ Multimodal benchmarks Except for ZeroBench, which follows the official setting and is run five times, all multimodal scores are averaged over th

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  2. MarkTechPost

    Conway Research 发布 Underdog Saluki 27B:2-bit 量化的 Qwen3.8-27B 在工具调用上超过原模型

    Conway Research 的端侧助手 Underdog 以 Apache 2.0 发布 Saluki 27B,这是 Qwen3.8-27B 的 2-bit 混合精度 GGUF,体积 7.89 GB,而 BF16 原模型需 54 GB,可在原生 llama.cpp 上运行并支持完整 GPU 卸载。在相同测试环境下,Saluki 在 Underdog Bench 的 120 项 BFCL v4 任务上得 88 分,原模型 84 分;并行工具调用 42 对 35;SWE-bench Verified 修复 30 个问题,原模型 33 个。代价是数学与多步推理下降 12 到 18 分,AIME 2025 为 79.2 对 96.7。

    hal excels at transforming complex datasets into actionable insights. Michal SutterArchitect Launches Liquid Inference, a Real-Time Auction for LLM Inference; Michal SutterNVIDIA PivotOPD Teaches Multi-Turn AI Agents to Recover From Pivotal Mistakes; Michal SutterAnthropic Releases Claude Haiku 5.5: A Small Model With 1M Context Priced at $0.10 per Million Input Tokens; Michal SutterReka Releases Rho-1: A 19B Omni-Reasoning Model That Understands, Generates Video and Outputs Robot Actions in One

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星期三

  1. AI Business

    Reflection 发布 5010 亿参数开源权重模型 Beam

    美国初创公司 Reflection AI 发布开源权重模型 Beam,采用 MoE 架构、5010 亿参数,面向编码、推理与智能体任务,训练数据为 23.8 万亿 token。Reflection 将其定位为对标智谱 GLM-5.2 的前沿开源权重模型,并获 Nvidia 8 亿美元股权投资及 GPU 支持。文章还提到 Mistral 于 10 月 6 日预览 1 万亿参数多模态模型 Mistral Large 4,称其计划月底发布权重。

    ow they’re working and be able to retrain models for their business -- all at lower cost than and comparable performance to proprietary closed models from U.S. AI vendors, such as Anthropic, Google and OpenAI. “What companies are really pushing for is a more adaptive landscape of models that can go to the frontier when they need to,” Shimmin said. “They can turn to localized models that they have finetuned to their exact needs. Support from Nvidia However, Reflection’s value is not just as an al

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星期二

  1. The Decoder

    Mistral 发布万亿参数 Mistral Large 4 预览版

    Mistral 发布 Mistral Large 4 公开预览版,模型拥有 1 万亿参数、其中 490 亿为激活参数,原生多模态,上下文窗口 100 万 token,API 已通过 Mistral Studio 开放,权重预计 10 月底发布。在 Artificial Analysis 的 Intelligence Index 上 ML4 得分 38,较前代 Mistral Large 3 的 9 分大幅提升,但落后榜首 Claude Opus 5.5 的 58 分。Mistral 强调其网络安全能力,在一项复现并修补开源软件漏洞的测试中得分 82%,并称 Claude Opus 5.5 与 GPT-6 Astra 因拒绝任务而接近零分;模型在 3800 块 Nvidia Grace Blackwell GPU 上于欧洲自有数据中心训练,预览期定价为每百万输入 token 0.68 美元、输出 2.09 美元。

    ears to be shifting its focus from consumers toward enterprise customers. In May, Mistral renamed its chatbot Le Chat to Vibe and rebuilt it as a work tool . That same month, Mistral CEO Arthur Mensch warned a French parliamentary commission that Europe risks becoming dependent on US models for cybersecurity . The French military's codebases shouldn't be scanned by Anthropic's Mythos, Mensch said. Mistral's own models could find the same vulnerabilities that have been linked to Mythos, he added.

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  2. The Rundown AI

    Reflection AI 发布首款开源权重模型 Beam,主打编码与智能体

    估值 250 亿美元的 Reflection AI 发布首款开源权重模型 Beam,面向编码与智能体任务,公司称其以远低于中国实验室 Z.ai GLM-5.2 的算力达到相近的推理和编码成绩。Reflection 计划本月以 Apache 2.0 许可证放出 Beam 权重,允许企业自行定制和部署,并已在韩国测试由对冲基金或政府用自有芯片和私有数据运行 Beam 的 AI 工厂模式。在自家测试中 Beam 仍落后于 Moonshot 的 Kimi K3,但优于 Thinking Machines 的 Inkling 等美国开源系统。

    els. The details: textGrain subtly leaves a pattern in text content that's invisible to readers but readable by a detector, which OAI says does not impact output quality or speed; Anthropic announced its own Claude watermarks in August, which run on Google’s SynthID, with OAI claiming textGrain “matched or exceeded” in testing; Unlike OAI’s public image and audio checker, the text detector is open only to vetted researchers and expert groups at launch, citing error risks; OAI also listed what a

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  3. Wired AI精选

    Mistral 发布一万亿参数开源权重模型 Mistral Large 4(Le Chonk)

    Mistral 发布一万亿参数的开源权重模型 Mistral Large 4,昵称 Le Chonk,目前处于预览阶段,最终版本将在本月底推出。该模型针对编码、网络防御以及制造、金融、电气工程等细分领域做了优化,Mistral 称其是能力最强的非中国开源权重模型,并称与部分闭源模型非常接近,且是从零训练而非蒸馏。Mistral 联合创始人兼首席科学家 Guillaume Lample 表示,关键不在于美国、欧洲还是中国,而在于企业是否自己拥有模型,使用闭源模型无法保证它明天还在。

    ese labs have been accused by the US government of abusing distillation—the training of a smaller model on the outputs of a larger one—to close the performance gap with OpenAI and Anthropic, Mistral claims to have trained its model from scratch. It’s already considerably cheaper for businesses to run open-weight models, which cost only as much as the compute they consume. By reducing the performance gap on leading proprietary models and providing a competitive alternative to releases from China,

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  4. Latent Space精选

    Reflection 发布 Beam:501B 总参数、23B 激活的美国开源 MoE 模型

    Reflection 发布 Beam,一个面向编码、智能体与科研的纯文本 MoE 模型,总参数 501B、激活 23B,从零训练,Apache 2.0 全量权重预计本月发布。团队称预训练用了 23.8T token,并在约 10,500 块 GB300 上各跑四周预训练与 RL,自报 SWE-bench Verified 得分 80.9。观察者认为 Beam 大致处于 GLM-5.2 水平,部分基准低于 DeepSeek V4 Flash。

    ree on Nous Portal for two weeks (Nous). Eleven v4 Turbo tops AA’s Provider Voice TTS arena at half the price of v4 (AA) SemiAnalysis limit testing: SemiAnalysis tested plans from Anthropic, OpenAI, Meta, SpaceXAI, MiniMax, Moonshot, Cursor, Cognition and others. It found that Claude subscriptions deliver 5x+ more API-equivalent value than OpenAI plans (report).Methodology: Value depends on the credit cost of each model and token type, not on list API prices (thread); Task-cost adjustment: Adjus

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  5. TechCrunch AI

    Reflection 发布开源权重模型 Beam,对标中国开源模型并压低算力成本

    Reflection AI 正式发布其首个前沿开源权重模型 Beam,称在高级推理基准上与中国领先开源模型持平,且推理算力消耗少 3-4 倍。Beam 为文本 MoE 模型,总参数 5010 亿、激活 230 亿,预训练 23.8 万亿 token,上下文窗口 100 万 token;对比 Z.ai 的 GLM-5.2 总参数约 7440 亿、激活 400 亿。公司称本月将公开权重与完整技术细节,并通过超大规模云厂商和 neocloud 分发,性能主张尚未经独立验证。

    3-4x less inference compute.” Reflection calls it a “workhorse model” for enterprises, the public sector, and developers. Reflection is positioning itself against closed labs like Anthropic and OpenAI, against popular open models from Chinese developers, and against Western players like Mistral, Meta, and Cohere. Its most direct U.S. rival might be Inkling , the open model from Mira Murati’s Thinking Machines Lab released in July. Reflection’s own benchmarks show that Beam outscores Inkling on f

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星期四

  1. 量子位

    谷歌发布 Gemini 4 Argon,多榜单登顶并主打网络安全防御

    谷歌发布新一代旗舰模型 Gemini 4 Argon,在 DeepSWE v1.1 上以 77.9% 超过 Claude Opus 5.5 的 74.2% 和 GPT-6 Astra 的 74.1%,并以 68.90% 登顶 Vals Index。该模型支持最高百万 Token 输出,优惠期每百万输入 Token 2 美元、输出 Token 10 美元,单题成本约为 Astra 的四成。目前仅面向通过审核的网络安全防御团队开放,首批进入谷歌 Fairwind 计划。

    班人Koray Kavukcuoglu,纷纷一键三连为其站台: 谷歌is back! DeepMind研究员Zirui Wang发帖直言: RSI来了! 我已做无可做,是时候追逐我的咖啡师梦想了:) 讲真? 全体起立!咱盼星星盼月亮的 Gemini 4 ,它终于来了。 仔细数一数,距离谷歌上一代旗舰模型发布都快一年了,哪吒都没这么难产。 这一年OpenAI、Anthropic是追着谷歌砍啊,放假前一周还连发Opus 5.5、Sonnet 5.5、GPT-6.1 Sol逼宫。 你说谷歌能不急吗,新型号 Argon 火速上岸。 先看跑分情况, 清一色的性能领跑 。 Argon在衡量长期软件工程任务的DeepSWE v1.1上拿到77.9%,高于Claude Opus 5.5的74.2%和GPT-6 Astra的74.1%。 网络安全漏洞修复测试CWE-bench v1则拿到68%,和GPT-6 Astra 并列第一 。 Argon以68.90%登顶Vals Index榜首,较Gemini 3.8 Flash实现大幅提升。 尤其是 RSI指数 一跃第四,超越了GPT-6 Astra。 Gem

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  2. The Rundown AI

    Google 发布 Gemini 4 Argon,19 项基准中 13 项超过 GPT-6 Astra 与 Claude Opus 5.5

    Google 发布新前沿模型 Gemini 4 Argon,在 Google 自测的 19 项基准中有 13 项超过 GPT-6 Astra 和 Claude Opus 5.5,目前仅向经过审核的特定网络安全团队开放。该模型在 Arena 文本榜登顶,AA 智能指数得 53 分,仅次于 Opus 5.5,与 Fable 5.1 和 Astra 持平,并在真实编码测试 DeepSWE 上取得 77.9% 的领先成绩。Google 尚未公布更大范围上线时间,API 定价为每百万 token 输入 2 美元、输出 10 美元,促销期结束后升至 4 美元和 20 美元;彭博社报道称内部对 Argon 的编码能力存疑,Google 否认了这一说法。

    tion would hinder progress. Zach: What was it like watching the big names share a stage? How did they seem to get along? Nick: I was in the room with Elon Musk, Jensen Huang, and (Anthropic co-founder) Tom Brown as they spoke about the ‘Golden Age of AI.’ The trio spoke highly of each other and their initiatives, and Jensen definitely kept the humor alive throughout the conversation. As someone who is a daily user of the tech and very hopeful for the continued development of more capable tools,

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  3. Latent Space精选

    Google DeepMind 发布 Gemini 4 Argon,输出上限提至 1M token

    Google DeepMind 发布前沿模型 Gemini 4 Argon,面向编码、企业知识工作和网络安全防御,今日起通过 Fairwind Program 向受信任测试者开放,并承诺尽快扩大访问。Google 称其输出上限达 1M token,较此前的 64K 大幅提升,标准定价为每 1M 输入/输出 token 4 美元/20 美元,另有 50% 的限时折扣。Google 称 Argon 在 19 项公开基准中的 13 项排名第一,DeepSWE 得分 77.9%,高于 Opus 5.5 的 74.2% 和 Astra 的 74.1%;Artificial Analysis 测得其在 Intelligence Index 上得 53 分,与 GPT-6 Astra 持平。

    7K Ideogram 4.5 for precise multi-turn editing — 3.2K Arena: Argon 1 in Text Arena — 3.0K /r/LocalLlama + /r/localLLM Recap GLM-5.3 and the Spread of Advanced Cyber Capabilities \ Anthropic (Activity: 785): Anthropic reports that Zhipu/Z.ai’s open-weight GLM-5.3 crosses a notable threshold for autonomous cyber capability: 50/410 end-to-end V8 exploits on ExploitBench, close to Claude Mythos Preview’s 56/410 , plus full control-flow hijacks on 4% of Anthropic’s internal binary exploitation tasks

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  4. 财新

    谷歌发布 Gemini 4 Argon 模型,先向可信赖网络安全防御人员开放

    当地时间9月30日,谷歌推出新模型 Gemini 4 Argon,称能在复杂、长周期工作流中持续进行深度推理。该模型目前只向一批可信赖的网络安全防御人员开放,谷歌称需分阶段发布高水平模型能力,并自愿与美国政府协调沟通,逐步扩大适用范围,后续在完善安全防护后尽快向开发者、企业和消费者提供。

    首页; 经济; 金融; 公司; 政经; 世界; 观点; 博客; 图片; 视频; English; mini+; 周刊; 数据通 金融我闻 商圈 大盘脉搏 地缘图志 企业数据库 沪深股市 数据通Claw🦞 【财新网】继OpenAI和Anthropic发布新代际的旗舰模型后,谷歌也发布新一代模型。当地时间9月30日,谷歌推出新模型 Gemini 4 Argon,称能在复杂、长周期工作流中持续进行深度推理。 目前,该模型只向一批“可信赖的”网络安全防御人员开放。谷歌解释称,需分阶段发布高水平的模型能力。谷歌自愿和美国政府协调沟通,逐步扩大模型的适用范围。谷歌称,将继续收集早期测试者的反馈,在不断完善安全防护措施后,尽快向开发者、企业和消费者提供Gemini 4 Argon。 推荐进入财新数据库,可随时查阅公司股价走势、结构人员变化等投资信息。 财新机器人产业指数(RII)已发布,点击了解行业动态 金融|失能老人一年花费12万元 长护险能赔多少; 政经|黄奇帆落马; 民生|2027国考拟招录3.57万人 税务占比创新高; 科技|腾讯AI办公智能体WorkBuddy打通企微; 财新周刊|【封面报

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  5. MarkTechPost精选

    Google DeepMind 发布 Gemini 4 Argon,单次输出可达 1M tokens

    Google DeepMind 发布 Gemini 4 代首款前沿模型 Gemini 4 Argon,面向长周期软件工程、法律金融等企业知识工作与网络安全防御,单次响应最多可生成 1M tokens,此前 Gemini 模型为 64K。定价为介绍期每 1M 输入 tokens 2 美元、输出 10 美元,缓存输入享 95% 折扣即 0.10 美元,介绍期后升至输入 4 美元、输出 20 美元,Logan Kilpatrick 确认了介绍期价格。Google 采取分阶段发布,参与美国政府预发布模型访问的自愿流程,先收集早期测试者反馈并迭代防护措施;Argon 在 18 项基准中 12 项领先、1 项并列第一,CWE-bench v1 上以 68% 并列第一,Wiz 已通过 Scan for Good 用它发现一处此前前沿模型漏掉的医疗软件严重漏洞。

    he model found a critical vulnerability in healthcare software used by hospitals worldwide. Google says previous frontier models had missed it. Before broad release, Google is strengthening safeguards in 4 areas: Thousands of Googlers already use Argon. Google shared 4 internal results: Sources: Google , Anthropic Opus pricing , Anthropic Fable 5.1 docs , OpenAI GPT-6 Astra docs , OpenRouter . Benchmark scores are from Google’s published comparison. GPT-6 Astra prices are its short-context tier.

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  6. MarkTechPost精选

    OpenAI 发布 GPT-6.1 Sol:智能体编码与电脑操作接近 Astra,价格仅为五分之一

    OpenAI 本周发布 GPT-6.1 Sol,定位 GPT-6 家族中端模型,在智能体编码、电脑操作和专业工作上接近 GPT-6 Astra 的表现,标准输入输出价格为 Astra 的五分之一,缓存输入降至每百万 token 0.10 美元,比 GPT-6 Sol 低 50%。该模型已在 OpenAI API 以 gpt-6.1-sol 上线,并接入 ChatGPT Work 和 Codex。OpenAI 还计划数日内在 Codex 推出 GPT-6.1 Sol Ultrafast 选项,称 token 生成速度最高可达标准速度的 8 倍。

    rks compare Sol against Opus 5.5, not Sonnet 5.5. Gemini 3.1 Pro matches Sol on input, charges $12 for output, and remains in preview. List prices are not direct cost comparisons. Anthropic notes its newer tokenizer produces roughly 30% more tokens for the same text. Michal Sutter is a data science professional with a Master of Science in Data Science from the University of Padova. With a solid foundation in statistical analysis, machine learning, and data engineering, Michal excels at transform

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  7. The Verge AI

    Google 发布 Gemini 4 Argon,初期仅向可信网络安全人员开放

    Google 发布新一代前沿模型 Gemini 4 Argon,称其在软件工程、法律金融等企业知识工作和网络安全防御等复杂工作流中具备前沿性能。该模型初期仅向一组可信网络安全人员开放,Google 正参与美国政府的前置模型访问自愿流程并逐步扩大范围,同时将加强防范滥用、提示词注入和失准监测等前沿安全保障。Gemini 4 Argon 已在 Google 内部工作流中投入使用,例如大规模代码库迁移。

    as helped with tasks like large-scale codebase migrations. Google also shared a big chart showing many benchmarks where Gemini 4 fares better than competing models from OpenAI and Anthropic. (The AI community was buzzing earlier this week on X over what appeared to be leaked benchmarks for the new model.) Google will be strengthening “critical frontier safeguards” before a broader rollout, including defending against misuse and prompt injection attacks and monitoring for misalignment. The launch

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星期二

  1. Latent Space

    小米发布 MiMo-V2.6-Pro 与 Flash 开源全模态模型,训练成本约 300 万美元

    小米发布 MiMo-V2.6 系列开源全模态模型,其中 MiMo-V2.6-Pro 为 1.02T 总参数、42B 激活参数,采用 MIT 许可,Artificial Analysis 称其以 46 分登顶开源权重模型智能指数。技术报告显示其 RL 训练在 130 小时、75B token 上花费约 260 万美元,并计划开源环境代码与训练配方,但 7k+ 任务数据集尚未发布。

    e. This is reinforced by a Bloomberg-sourced note via @Polymarket that startups are increasingly building custom models on open weights to cut cost and reduce dependence on OpenAI/Anthropic. The subtext across several tweets: open-weight capability is no longer confined to midsized models; multiple teams are shipping frontier-scale MoEs with credible cost-performance stories. Xiaomi MiMo-V2.6 and RL as the New Scaling Lever MiMo-V2.6 is the biggest open-model release in the set : @XiaomiMiMo lau

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星期五

  1. Cognition 模型 / Devin 博客精选

    Cognition 发布编码模型 SWE-2,FrontierCode 1.1 Main 得分 50.0%

    Cognition 发布编码模型 SWE-2,在 FrontierCode 1.1 Main 上得分 50.0%,比 Fable 5.1 低不到 1 分而成本便宜 64%。SWE-2 基于 2.8T 参数的 Kimi K33 后训练,首次把 RL 扩展到数万亿参数规模,并用单次 RL 训练覆盖全部推理档位。该模型即日起在 Devin Desktop 和 CLI 上线,随后在 Devin Web 和 Fusion 推出。

    ly available result where one exists. Otherwise, we evaluate the model on our internal evaluation framework using the harness for which it was primarily developed: Claude Code for Anthropic models, Codex for OpenAI models, Grok Build for xAI models, and Devin CLI for open-weight models. For each model, we report the best score across reasoning-effort settings. In this appendix, we prove the claim from the main text: if the RL objective only depends on average cost and solve rate, the reward must

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