Muse Wonder 模型发布，面向个人智能体并率先向订阅用户开放
Muse Wonder 模型发布，定位为驱动个人智能体，已率先向订阅用户开放。该模型包含 Active Memory、Active Focus 和领域专长三项能力，官方称其记忆覆盖天、周、月尺度，并在金融与法律领域达到 SOTA、在健康领域表现较强。David Singleton 表示自己已使用一段时间，认为模型在 Active Focus 和 Active Memory 下更努力地工作、调用记忆更精准。
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字节 Seed 发布视频创作模型 Seedance 2.5
2026 年 10 月,字节 Seed 团队正式发布新一代视频创作模型 Seedance 2.5。据官方信息,该模型单次可生成 30 秒音视频片段并支持多轮续写,单次最多可输入 30 张图片、10 段视频和 10 段音频作为参考素材。模型新增时间戳级编辑能力,并强化绿幕、镜头视角和参考编辑等功能。目前 Seedance 2.5 已在即梦 AI、豆包 Pro 等平台上线,API 将通过 BytePlus ModelArk 提供。截至现有证据,尚无该模型发布后的进一步开发事实。
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Fable 5.1 打响前沿模型发布周
Anthropic 发布 Claude Fable 5.1，在长时编程、科学研究和知识工作方面取得提升，并以 66 分登顶 AA Intelligence Index。Anthropic 估计典型任务成本降低 25%，但最高强度任务因输出约 1.7 倍文本而贵 20%；新版在网络安全任务和基础医学、生物学问题上的安全拦截分别减少 60% 和 85%。
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NVIDIA Nemotron Nano 2 VL 发布并获 vLLM 支持
NVIDIA Nemotron Nano 2 VL 开源视觉语言模型发布，面向视频理解与文档智能，并获 vLLM 推理支持。模型采用混合 Transformer–Mamba 架构，通过 EVS 剪除冗余视频帧以减少 token。vLLM 夜间版本支持以 BF16、FP8 和 FP4 精度部署 OpenAI 兼容的推理服务器。
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Elorian发布首个AI模型Glimpse
2026年10月17日,Elorian发布其首个AI模型Glimpse。据Testing Catalog报道,Glimpse能在思考过程中回到视频的特定时间点、放大细节,或以更高帧率重放半秒视频后再作答。Elorian自测显示,Glimpse在科学图表阅读和短视频描述上优于GPT-6 Astra;在规划机械臂将奶油奶酪放入碗中的模拟任务时,Glimpse成本为0.035美元,GPT-6 Astra为0.249美元;演示中Glimpse解出5个难度递增的迷宫,Gemini 3.8 Flash解出1/5。同日另一篇报道称,Elorian将Glimpse定位为首个视觉推理模型,用于比较视频中不同时间点的场景变化,并将这种基于帧的推理称为visual thinking,其推理过程中可回到源视频、裁剪区域、抽取指定帧或运行代码来测量和比较所见内容,该机制被称为visual scratch space;联合创始人Andrew M. Dai称其在关键公开视觉推理基准上具备与Astra竞争的前沿性能。目前该模型发布后尚无进一步有证据支持的发展。
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DeepSeek V4.1-Flash 更新至 V4.1-Flash-1017 并开放搜索与抓取 API
DeepSeek V4.1-Flash 更新至 V4.1-Flash-1017 版本，官方网页端、App 与 API 已同步更新，模型权重在 HuggingFace 和 ModelScope 开放下载。在 DeepSWE v1.1 测试中，新模型 max 档位单次任务通过率达 77.0%，较上一版本提高 2.8 个百分点，每项任务平均费用从约 3.3 元降至约 1.3 元。DeepSeek 同时向公众开放自研搜索引擎的 Search 与 Fetch API，两个接口均定价 5 元/千次，通过服务端工具调用的这部分访问将于北京时间 11 月 1 日 00:00 起按次收费。
智东西10月17日报道，刚刚，DeepSeek V4.1 Flash更新至V4.1-Flash-1017版本，官方网页端、App与API已同步更新至新模型，模型权重也已在HuggingFace和ModelScope开放下载。DeepSeek还向公众开放自研搜索引擎的Search（搜索）与Fetch（抓取）API，两个接口均定价为5元/千次。 此次更新距离该模型发布仅过去一个多月。9月10日，DeepSeek正式推出V4.1-Flash，在性能上超越了DeepSeek-V4-Pro。 开源地址： HuggingFace: ModelScope: 模型更新主要围绕性能、任务执行效率和完整项目开发能力展开。DeepSeek称，相比上一版本，新模型在多项基准测试中取得提升，同时缩短了任务运行时间与输出长度，让用户以更低成本、更快速度完成任务。 在衡量软件工程能力的DeepSWE、业务自动化能力的Automation-Bench、复杂任务执行能力的Agents’ Last Exam，以及专业知识工作能力的Apex Bench四项测试中，新模型展现出较大优势，领先Kimi K3、GLM 5.3、
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DeepSeek 发布 V4.1-Flash-1017 并开放 Search & Fetch API
DeepSeek 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017，称其在基准表现、任务完成速度和输出长度三方面较上一版本改进，已在官网、App 和 API 上线。该版本采用带自我反馈的强化学习训练，在 Terminal-Bench 4.0 得分 42.3、DeepSWE v1.1 得分 77.0，并适配 DeepSeek Harness（需 v0.2.1-rc.1 或更高）、腾讯 CodeBuddy、WorkBuddy 等工具。DeepSeek 同时把内部搜索引擎开放为 Search API（/v1/tools/search）和 Fetch API（/v1/tools/fetch），后者可将单个网页转为 Markdown。
DeepSeek 叕发布了一个「小」版本：DeepSeek V4.1-Flash-1017，在性能、速度、输出长度三个维度同时改进，同时将内部搜索引擎以 Search & Fetch API 的形式正式商业化，并深度绑定自家及 WorkBuddy 等第三方 Agent 编程工具生态。 模型发布：一次“小步快跑”式迭代 V4.1-Flash-1017 是对既有 DeepSeek-V4.1-Flash 的增量更新，采用日期后缀命名，属于快速迭代节奏下的版本推进，而非架构换代。 公告强调的三个改进方向「更强的基准表现、更快的任务完成、更短的输出」，第三点尤其值得注意。模型输出冗长是当前推理模型普遍的成本痛点：同样的任务，输出 token 越少，延迟和费用越低。“性能更高 + 输出更短” 同时成立，才是其所说的“性能与成本的帕累托改进”的真正含义。 训练方法：RL with self-feedback 新模型使用“带自我反馈的强化学习”来提升端到端项目开发能力（从游戏开发到 3D 建模）。这意味着训练目标不再是对话轮次的质量，而是完整任务的最终结果：模型自己生成反馈信号来修正多步骤、长周期的工
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月之暗面开源Kimi供应商验证器
月之暗面开源了Kimi Vendor Verifier(KVV)项目,用于帮助开源模型用户校验推理实现的准确性。据官方博客,KVV包含六项基准测试,覆盖API参数约束预校验、OCRBench、MMMU Pro、AIME2025、K2VV ToolCall与SWE-Bench,其中SWE-Bench因依赖沙箱未开源。官方称在Two NVIDIA H20 8-GPU服务器上完成全流程验证,顺序执行约需15小时,并已针对流式推理、自动重试和断点续跑优化脚本。该开源动作与Kimi K2.6模型发布同期进行,K2.6主打长程编码与Agent Swarm能力,已上线Kimi.com、Kimi App、API和Kimi Code。目前尚无后续独立发展事实。
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Together AI与月之暗面达成合作
2026年7月29日,Together AI宣布与Moonshot AI(月之暗面)达成战略合作,成为Moonshot模型发布的启动平台,从Kimi K3开始并覆盖后续所有开放权重模型。开发者可通过Together AI美国托管基础设施获得day zero访问,并支持零数据保留与合规访问。据Together AI介绍,Kimi K3是迄今最大的开放模型,为2.8T参数稀疏MoE架构,原生支持视觉和1M token上下文窗口,面向长周期编码、智能体工作流、游戏开发和知识密集型任务。早先报道称,Kimi K3已在Together AI上线,Together AI作为Day 0发布伙伴,为开发者提供针对编码智能体和生产负载优化的高吞吐推理访问;Kimi方面感谢Together AI团队快速推进此次发布。目前该合作已进入实际托管与推理服务阶段。
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Prime Intellect Lab支持Nemotron 3 Ultra后训练
2026年6月4日,Prime Intellect 宣布其托管后训练平台 Lab 对 NVIDIA Nemotron 3 Ultra 提供 day-0 支持,可在 Blackwell B200/B300 上进行托管强化学习训练,配合 vLLM 推理、NCCL 权重广播和 Prime-RL 训练器。平台提供 Environments Hub 中 2,500+ 个开放 RL 环境,并支持 SWE-bench Verified、BrowseComp、τ2-Bench Telecom、Terminal-Bench Hard、IFBench、AA-LCR、GPQA Diamond、RULER-1M 等评测,以及 LoRA 与全权重适配器的一键推理。同日,Prime Intellect 还宣布加入 NVIDIA Nemotron 联盟,贡献 2,500+ 开源 RL 环境、verifiers 框架、Prime Sandbox 及 NeMo Gym 集成,以 Apache-2.0 / CC-BY-4.0 随 Nemotron 模型发布同步开源。此外,NVIDIA Nemotron 3 Ultra 同
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Cursor发布Composer 2编码模型
2026年3月19日,Cursor发布Composer 2编码模型。Cursor联合创始人Michael Truell宣布该模型发布,并已在Cursor中上线。他表示Cursor既不是纯粹的应用公司也不是模型提供商,目标是把最好的API模型与自家领域专用模型结合,做出最有用的编码智能体。3月20日,有用户评价称,Composer 2是其处理大多数任务的首选模型,认为它聪明、快速、高效,并提到其他模型常陷入过度思考的循环,而Composer 2没有这个问题。目前该模型已上线,并出现用户使用反馈。
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Qwen 发布第三代基础图像生成模型 Qwen-Image-3.0
2026年7月16日,Qwen 团队发布第三代基础图像生成模型 Qwen-Image-3.0,核心关键词为“实”,强调内容丰富、细节真实与知识深度。据 Qwen Blog 介绍,该模型支持最高 4.5k token 输入,可一次生成 3×3 复杂信息图,并能清晰渲染小至 10px 的文字,包括 LaTeX 公式、报纸版面和手写批注。此外,它还支持 12 种语言的原生渲染,可模拟网页、游戏、直播等界面,并覆盖 100 多种艺术风格。目前尚无后续发展事实,模型发布即为最新状态。
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谷歌发布 Gemini 4 Carbon，登顶 Artificial Analysis 智能指数但暂不对外开放
谷歌于 10 月 28 日发布 Gemini 4 Carbon，在 Artificial Analysis 智能指数 v5.0 上以 59 分超过 Claude Opus 5.5 的 58 分和 GPT-6 Astra 的 57 分，重回第一。该模型目前只提供给少数网络安全防御人员，普通开发者与企业何时可用官方仅回应「尽快」。在 GraphWalks 超长上下文测试中 Carbon 取得 96.2% F1，远高于 GPT-6 Astra 的 71.8% 和 Claude Opus 5.5 的 66.8%；引入期定价为每百万输入 Token 2 美元、输出 10 美元，与上一代 Argon 相同。
花都溅不起来。 就在发布同天的财报电话会上，谷歌 CEO Sundar Pichai骄傲宣布，在过去几周，谷歌最核心的 Chrome、广告和搜索团队全面用上 Argon 编写、优化代码后，代码交付量硬生生提了 35%，错误率反而降了 30%。 图源：Google 财报会讲话原文截图 总而言之，又是RSI（递归自我改进）。他直言，AI 已经在帮谷歌加速训练和发布，预计未来 12 个月，这种“滚雪球”的加速还会因为 RSI 越转越快。 归根究底，谷歌想通过这场大模型发布的闪击战，向世界展示谷歌在 AI 时代的新能力这才是这次闪击战背后最让人细思极恐的地方：不仅是人来在训练 AI，谷歌这家公司里，AI 也能帮忙训练 AI。 而 RSI 带来的另外一个好处，体现在价格上。Carbon 实力暴涨了一大截，但引入期的定价竟然和上一代 Argon 分毫不差。 每百万输入 Token 只要 2 美元，输出 10 美元，缓存输入直接打骨折（优惠 95%）。虽然官方标了引入期结束后的原价是 4 美元和 20 美元，但巧妙的是也没说什么时候结束优惠。 是的没错，谷歌这次，也成了Anthropic 的好学生。
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Google 发布 Gemini 4 Carbon，Artificial Analysis 榜单以 59 分登顶
Google 发布 Gemini 4 Carbon，在 Artificial Analysis Intelligence Index v5.0 榜单拿下 59 分，超过 Claude Opus 5.5 的 58 分和 GPT-6 Astra 的 57 分。该模型在 SEC-bench Pro、ExploitGym、CWE-bench 分别取得 88.2%、54.8% 和 71.0%，谷歌称其可连续数天处理大型代码库中的工程问题。该模型本周先向部分网络安全防御人员开放，再通过 Fairwind Program 扩大至可信合作伙伴，普通用户暂无时间表；首发定价为每百万输入 Token 2 美元、输出 10 美元。
，减少 AI 在执行任务时投机取巧，可能是提升前沿模型实用性的重要进步之一。 不过，Gemini 4 Carbon 发布后，最引人关注的争议，反而和模型能力没有太大关系。 按照官方安排，Gemini 4 Carbon 本周将首先提供给部分网络安全防御人员，再通过 Fairwind Program 逐步扩大至可信合作伙伴。谷歌表示正在审慎参与美国政府自愿开展的模型发布前测试，至于普通开发者和消费者何时能够使用，暂时没有时间表。 价格方面，Gemini 4 Carbon 将沿用 Argon 的首发定价，每百万输入 Token 收费 2 美元，输出 Token 收费 10 美元，缓存输入优惠 95%。推广期结束后，标准价格将调整为输入 4 美元、输出 20 美元。 值得一提的是，谷歌发布新模型的消息传到 Hacker News，评论区很快热闹起来。 不少网友直言，自己越来越反感谷歌提前宣布新模型、却迟迟不开放的做法；也有网友表示，已经懒得点开谷歌的模型发布链接，因为最后总会发现产品暂时用不上。 原本等打磨好就能直接端上桌的旗舰模型，现在非要套上一层能力太强怕毁灭世界的安全叙事外壳，隔三差五发
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Google DeepMind 发布 Gemini 4 Carbon，登顶 Artificial…
Google DeepMind 发布 Gemini 4 Carbon，在 Artificial Analysis Intelligence Index v5 上以 59 分排名第一，并在 HLE-Diamond、TB-Science 等 9 项评测中的 4 项领先。该模型主打网络安全与长周期任务，宣称在 SEC-bench Pro 上取得 88.2%、ExploitGym 上 54.8%、CWE-bench 上 71.0%，初期仅通过 Fairwind Program 向可信网络安全人员开放。规格上支持 1M token 上下文与 1M 最大输出，输入覆盖文本、图像、视频和语音，输出为文本；Artificial Analysis 列出的标准价格为每百万输入/输出 token 4/20 美元，另有 50% 上线折扣。
月最高 500 美元 API 额度（6900） @ albertgu：H-Net v2 扩展结果（5400） @ArtificialAnlys：Carbon 独立分析（5300） @hermanbrunborg：NanoGPT 速通 6.7 秒（2200） AI Reddit 回顾 /r/LocalLlama + /r/localLLM 回顾 1. 开放权重模型发布：LFM3 与 Ling 3.1赞助您的赞助广告位在此展示，触达正在构建下一波产品的 AI 工程师。 Latent Space 的读者正是那些交付智能体、模型和基础设施的人。咨询赞助此广告位：business@latent.space → LiquidAI/LFM3-1.7B · Hugging Face（活动：582）：Liquid AI 发布了 LFM3 系列，核心是 LFM3-1.7B：一个 1.73B 的后训练文本模型，采用 24 层三混合架构，包含 13 个门控短卷积、5 个滑动窗口注意力层和 6 个全局注意力层，支持 256K token 上下文和约 1 GB 的 4 位边缘部署。此次更大规模的发布还包括 VL-
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月之暗面发布 Kimi K3.1 Pro：2.8T 总参数、104B 激活参数，权重定于 11 月 4 日开放
月之暗面发布 Kimi K3.1 Pro，这是一款多模态 MoE 模型，总参数 2.8T、激活参数 104B，上下文窗口 100 万 token，标准版与 Highspeed 版已上线 Kimi 网站、App、Kimi Work、Kimi Code 和 API，官方称 Highspeed 输出速度提升 2–3 倍、价格为标准版两倍。Artificial Analysis 将其排在 Intelligence Index 第四位、得分 55，落后 Opus 5.5 的 58；Arena 的 Code Arena WebDev 排名第 8、1692 分，较 K3 上升九位。标准版定价为每百万 token 输入 2 美元、输出 10 美元、缓存输入 0.2 美元，较 K3 下降三分之一；权重尚未发布，官方承诺 11 月 4 日开放。
归功于 Gemini Flash，随后是对论文的大量人工审查（研究、工作流）。 循环模型 KV 共享：BeNice! 针对与重复模型循环相关的 KV 缓存增长问题，教授在多次循环间近乎无损地共享最终缓存。其预期收益是在不按比例增加 KV 内存的情况下获得更有效的深度。关于前沿实验室使用循环架构的说法仍属传闻，与这一已发表的方法无关（方法）。 开放编译器与本地模型发布：Chris Lattner 宣布 Mojo 和 MAX 完全开放，可用于开发、扩展和商业用途，包括语言、图编译器、MLRT 内部实现和硬件抽象逻辑；该推文未说明许可证（公告）。 边缘推理：NVIDIA 发布了 Nemotron 3.5 Bolt E4B，演示了在 Jetson Orin Nano 8GB 上本地同时处理对话和工具以及 Cosmos 视觉。Ollama 列出 128K 上下文和视觉支持（NVIDIA、Ollama）。 实测系统收益：据报道，新的小消息 all-reduce 内核在四块通过 PCIe 连接的 RTX 6000 Pro Server GPU 上将 DeepSeek V4.1 Flash 的解码吞吐
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DeepSeek 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 模型，称达到最佳性价比
10月17日下午，DeepSeek 发布新模型版本 DeepSeek-V4.1-Flash-1017，称其在各方面基准测试中取得长足提升，并在多个 Harness 下达到新的性能-费用帕累托最优，即最佳性价比。财新指出，帕累托最优指找不到性能更强且价格相等或更低的模型，智谱、阿里 Qwen、阶跃星辰、小米 MiMo 和 DeepSeek 近期发布新模型时都强调了帕累托最优和帕累托前沿概念。此前主流国产模型厂商已有近一个月没有发布新的前沿模型。
月17日下午，DeepSeek发布新模型版本DeepSeek-V4.1-Flash-1017。DeepSeek称，新模型在各方面的基准测试中取得了长足的提升，并在多个Harness（控制框架）下达到了新的性能-费用帕累托最优，即最佳性价比。 “帕累托最优”是经济学家帕累托提出的概念，即在资源分配中，达到让任何一个人变得更好都只能让另一个人变得更差的情况。在大模型发布中，性能-费用帕累托最优指无法找到比当前模型性能更强，且价格相等或更低的模型；在价格更低的模型中，也没有模型能力强于当前模型。所有帕累托最优模型共同构成帕累托前沿。随着国产大模型厂商更加重视性价比市场，智谱、阿里Qwen、阶跃星辰、小米MiMo和DeepSeek在近期新模型发布中纷纷强调“帕累托最优”和“帕累托前沿”的概念。 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 上一篇：T早报｜DeepSeek发布V4.1 Flash新版本；中国限制或禁止出口AI、光伏、生物医药三领域40项技术；特朗普否认白宫限制乌克兰使用星链下一篇：中国限制或禁止出口A
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Meta 开源权重模型 Muse Spark Open 上线 Fireworks，816B 参数、1M 上下文
Meta 的开源权重模型 Muse Spark Open 在 Fireworks 上线首日可用，这是一个 816B 参数的 MoE 模型，每 token 激活 42B 参数，上下文窗口 1M token，面向长周期编码与智能体任务。Fireworks 称其在 Vals AI 的 Harvey 法律智能体基准上以 25.4% 排名 75 个模型第一，约为 Claude Opus 5（6.7%）的近 4 倍；在 Rogo Big Finance Bench 上各难度均超过 Claude Opus 5.5。Fireworks 用自家生产栈验证该权重，AIME26 得 91.1%、GPQA Diamond 89.7%、SWE-bench Verified 84.3%，并以 SGLang 复跑得到一致结果。
d 上得分 84.3%，并在 OCRBench 和 MMMU Pro 的图像理解上保持在 80% 以上（图 3）。作为校验，我们还在广泛使用的开源推理引擎 SGLang 上运行了相同的权重，得分一致。你在 Fireworks 上调用的模型，表现与 Meta 构建时一致。 Filevine 创立于美国西部。我们相信前沿应当开放。与 Fireworks 和 Meta 合作，意味着 Filevine 能够为法律行业开辟新的可能性，而无需在质量与成本之间妥协。——Filevine 联合创始人兼 CEO Ryan Anderson 图 3：Muse Spark Open 在 Fireworks 上的表现。智能体结果取决于测试框架，不能直接与 Meta 报告的数字相比较。 如何立即开始构建 Muse Spark Open 现已在我们的无服务器 API 上提供，运行于仅限美国的容量，且不收取美国区溢价。当前定价请参见 Muse Spark Open 模型页面。 想针对你的用例定制 Muse Spark Open？试试我们的无服务器训练 API，或联系 Fireworks Lab 获取帮助。 模型发布
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蚂蚁百灵开源 Ling-3.1-flash，560B 参数主打办公与复杂 Agent 任务
蚂蚁百灵于 9 月 30 日发布、今天正式开源 Ling-3.1-flash，总参数量约 560B，每 Token 激活约 25B，上下文窗口上限 1M，面向日常办公、长周期软件研发和复杂 Agent 任务。在 Artificial Analysis 测试中，其智能指数为 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。智东西围绕财报分析、工作助理、3D 场景和移动端新闻 App 原型展开实测，模型均能完成从资料检索到可运行应用的交付。
件研发和复杂Agent任务。 在第三方评测机构Artificial Analysis的公开测试中，Ling-3.1-flash智能指数为41，输出速度约为每秒210 Token，混合调用价格约为每百万Token 0.19美元（约合人民币1.27元），Ling-3.1-flash在保持较高智能水平的同时，兼顾较快的输出速度与较低的调用价格，展现出性价比优势。 模型发布后，智东西结合编辑部的日常工作，围绕办公和复杂Agent任务展开实测，观察Ling-3.1-flash从理解需求、调用工具到交付成果的实际表现。 实测中，Ling-3.1-flash在财报分析和工作信息整理上交付清晰、可用，生成的网页图表直观、交互流畅；在3D场景和移动端应用开发中，也能完成场景搭建、页面设计及功能实现，表现出较完整的任务执行能力。 科技报道常常需要查阅财报，分析公司的营收、净利润、资本开支等指标。手动查找数据、整理图表既费时，也容易在单位和口径上出错。于是，我们将这项工作交给了Ling-3.1-flash。 我们让它查找Meta、微软、Alphabet的最近三年财报，对比收入、利润、经营现金流和研发投入，并
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蚂蚁百灵开源 Ling-3.1-flash 模型
蚂蚁百灵正式开源 Ling-3.1-flash，总参数约 560B、每 Token 激活约 25B，最高支持 1M 上下文，权重可在 Hugging Face 或 ModelScope 获取。团队对 routed experts 采用 MXFP4 量化、dense 层保持 block-FP8，权重占用从约 534GB 降至 292GB，在 Hopper GPU 测试配置中服务部署由 8 卡降至 4 卡。Artificial Analysis 公开评测中其智能指数为 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。
至 2026 年 10 月 14 日，Ling 3.0 系列官方模型及社区适配仓库的近 30 天滚动下载计数接近 100 万次。社区讨论 中，开发者认可多工具调研体验，也提醒复杂代码仍需检查。感谢大家持续试用与分享；这些实践为 Ling-3.1-flash 开源后的业务应用提供了参照。 04 从在线体验到本地部署 Ling-3.1-flash 目前提供限时 2.5 折优惠。欢迎通过如下入口体验和使用模型，在具体任务中验证效果。 需要在自有环境部署的开发者，可前往 Hugging Face 或 ModelScope 获取开源权重，查看模型说明。 活动价格（每百万 Token）： OpenRouter（美元计价）： 输入 $0.30 $0.075；输出 $0.90 $0.225；缓存读取 $0.06 $0.015。 Ling Studio（人民币计价）： 输入 ¥2 ¥0.5；输出 ¥6 ¥1.5；缓存读取 ¥0.4 ¥0.1。 各渠道的优惠时间和实际计费以平台页面为准。 05 附录 | 更多任务评测结果 模型发布技术分享下一篇Ling-3.1-flash：面向真实世界任务的模型升级$/$
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