Liquid AI 发布开源模型 LFM2.5-24B-A2B
Liquid AI 发布开源权重模型 LFM2.5-24B-A2B，总参数 24B、每 token 激活 2B，上下文扩展至 131K tokens，词表 128K，预训练 33T tokens，并称其为推理模型。官方表示该模型在智能体与工具调用任务上可与总参数和激活参数均多约 50% 的 Qwen3.6-35B-A3B 竞争，面向笔记本和 PC 本地运行，基础与后训练权重已在 Hugging Face 开放。
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Liquid AI 的 LFM2.5-24B-A2B 上线 OpenRouter
来自 @liquidai 的 LFM2.5-24B-A2B 现已上线 OpenRouter。 一个 24B MoE、2B 激活参数，先推理再作答，专为智能体和工具使用打造。
来自 @liquidai 的 LFM2.5-24B-A2B 现已上线 OpenRouter。 一个 24B MoE、2B 激活参数，先推理再作答，专为智能体和工具使用打造。
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Liquid AI 的 LFM2.5-24B-A2B 上线 OpenRouter
OpenRouter 宣布，Liquid AI 的 LFM2.5-24B-A2B 已上线。这是一个 24B 的 MoE 模型，激活参数为 2B，会先推理再作答，面向智能体与工具调用场景。
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Physical Intelligence 发布 Pi API 测试版
Physical Intelligence 宣布 Pi API 进入测试版，向更多团队开放。该 API 支持上传机器人数据、微调其能力最强的模型，并把机器人接入云端推理，基础设施由官方负责。此前该公司已与多个行业的企业合作，将模型适配到从采摘草莓到组装服务器的各类机器人上。
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Physical Intelligence 发布 Pi API 测试版
上传机器人数据，微调我们最强的模型，并通过 API 将你的机器人连接到云端托管的推理。我们负责基础设施，让你专注于自己用例的独特之处。 查看各团队正在构建的内容，并在 https://t.co/mLY5ZXLBhj 加入测试版。
上传机器人数据，微调我们最强的模型，并通过 API 将你的机器人连接到云端托管的推理。我们负责基础设施，让你专注于自己用例的独特之处。 查看各团队正在构建的内容，并在 https://t.co/mLY5ZXLBhj 加入测试版。
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Perplexity CEO 转发 Ramp 各品类 AI 采购榜
Perplexity CEO Aravind Srinivas 转发了一份基于 Ramp 支出数据的统计：各品类中采购量最高的 AI 供应商。搜索、听写和编程领域领先者明确，Perplexity、Wispr Flow 和 Claude Code 均被 87% 以上的品类买家采购；推理、GPU 算力和 AI-first GTM 领域仍较为分散。
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Anthropic 红队用 15 台廉价电视盒子测试 AI 自我复制
Anthropic 前沿红队用约 825 美元搭建 15 台杂牌 Android 电视盒子集群，以 0.39 tokens/秒运行 AI 模型，并在论文中评估小模型自我复制的可行性。实验显示 Qwen3.5-9B 能在 9 类硬件中的 8 类部署可用的 Llama3.1-8B 推理服务，GLM-5.2 在 5 次试验中有 4 次覆盖全部 8 个模拟节点。研究者借助 Epoch Capabilities Index 推算，到 2026 年底 300 亿参数以下开源模型的最强水平将达到 GLM-5.2 的通用能力，但强调实验在受控环境且留有便利条件。
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Anthropic 警告自复制 AI 或蔓延至智能设备
Anthropic 警告小型 AI 模型可能很快能在智能烤箱、杂牌 Android TV 盒子等消费级 IoT 设备上自我复制，形成不依赖数据中心的分布式 AI 负载网络。实验中 Qwen3.5-9B 在九种硬件中的八种成功安装并配置运行 Llama3.1-8B 所需软件，GLM-5.2 在五次试验中有四次触达受控模拟网络的全部八个节点；保留此前尝试数据后，Qwen3.5-9B 成功率从早期 45% 升至后期 84%。研究未演示完全自主的自复制 AI 蠕虫，但 Anthropic 预测 300 亿参数及以下的模型可能在 2026 年底达到所需能力，当前在测试硬件上完成推理部署需 28 至 51 小时（Qwen3.5-9B）或 71 至 150 小时（Gemma4-26B-A4B）。
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Ubitium 融资 1400 万美元，打造感知、思考与行动的通用处理器
德国半导体初创公司 Ubitium 完成由 Ibex Investors 领投的 1400 万美元种子轮追加融资，种子轮累计达 1800 万美元。其基于 RISC-V 的通用处理器将信号处理、AI 推理与实时控制整合到单颗芯片，首款芯片 UB108 含 256 个处理单元、采用三星 8nm 工艺，计划 2027 年交付 4096 个处理单元的商用处理器 UB410 供评估。
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Ubitium 融资 1400 万美元，打造物理 AI 通用处理器
半导体初创公司 Ubitium 完成 1400 万美元种子轮融资，由 Ibex Investors 领投，累计种子融资达 1800 万美元。其首颗芯片 UB108 采用三星 8nm 工艺、含 256 个处理单元，已验证信号处理、AI 推理与实时控制可在同一可重构阵列上运行。Ubitium 计划 2027 年流片首款商用处理器 UB410（4096 个处理单元）并交付评估单元。
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Gemini 4 Argon 开始向 Gemini 应用、Antigravity 等推送
Gemini 4 Argon 开始向 Gemini 应用、Google Antigravity 等产品推送，Google 称其在复杂工作流中具备前沿推理与更好表现，回答更直接、更少重复，并更可靠地遵循风格指令。macOS 版 Gemini 应用支持在聊天与编码之间切换，可直接使用 Antigravity 的智能体编码界面；Antigravity 桌面端、CLI 以及 AI Studio、Android Studio（Canary）中使用该模型需 AI Ultra。Gemini API 上 Argon 在 2026 年 11 月 30 日前为每百万输入 token 2 美元、每百万输出 token 10 美元，之后涨至 4 美元和 20 美元。
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面壁智能发布 MiniCPM-V 4.7：35B MoE 多模态模型可在手机 3GB 内存运行
面壁智能发布 MiniCPM-V 4.7，这是一个 35B-A3B 的 MoE 多模态模型，可在手机上以仅 3GB 内存运行，能识别现实路牌、按约束做规划、解析复杂文档并对视觉数据推理。模型由 LES（Lookahead Expert Scheduling）支持，将高效 MoE 推理带到移动设备，同时提供轻量 1B 版本用于资源受限硬件；开发者还可用 Self-Replay Fine-Tuning（SRFT）为新任务定制模型并保持通用性能，覆盖 iOS 与 Android。
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微软发布第三代 AI 芯片 Maia 300，计划 2027 年部署
微软发布第三代 AI 芯片 Maia 300，称其针对最新推理模型和智能体优化，可降低运营成本。微软云与 AI 执行副总裁 Scott Guthrie 表示，Maia 300 每兆瓦 token 数预计比主流 GPU 系统高 40%，公司将从 2027 年起把 Azure Maia 系列扩展到多吉瓦部署，使其成为微软产品与服务的主要推理系统。上一代 Maia 200 于今年 1 月推出，目前支持 Microsoft Copilot 负载，GitHub Copilot 和 Microsoft Foundry 将在 2026 年底前跟进。
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丘成桐在北京发起数学与 AI 联盟，西方数学家担忧 AI 削弱理解力
菲尔兹奖得主丘成桐与多位中国数学家周日在京发起“丘成桐数学与人工智能实验室联盟”，联合八家机构，目标建成超 1000 名研究者的网络，丘成桐警告中国正落后于美国。西方数学界则普遍存疑，25 位菲尔兹奖得主包括 Terence Tao 和 Peter Scholze 担忧 AI 生成的证明侵蚀数学理解、让研究者依赖无法跟进的工具，部分人呼吁抵制 AI 生成证明。中国方面希望构建专用模型、可机器验证的证明以及透明的 AI 推理。
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Google DeepMind 发布 Gemini 4 Argon，面向所有用户开放
Google DeepMind 发布前沿模型 Gemini 4 Argon，向开发者、企业和消费者开放，在 Vals Index 上排名第一，覆盖编码、金融、法律和网络安全等领域。该模型通过 Gemini API 提供 1M 统一输入输出 token 上限，并公布多项实测结果，包括 Antigravity 中智能体代码提交量提升超 35%、回滚减少近三分之一，以及将 Gemma 4 E2B 在 A100 上通过 vLLM 实现 2.85 倍端到端推理加速。安全方面，Argon 在 Gray Swan 间接提示注入基准上将 15 次自适应攻击的成功率降至 0.7%，并推出面向 1 万名科学家的 Antigravity 最高使用档位 6 个月免费计划。
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Google DeepMind 发布 Gemini 4 Argon 机器人模型
Google DeepMind 发布面向机器人的 Gemini 4 Argon，官方称其在 Embodied Reasoning（ERQA）基准上以纯推理取得 87%，超过其他前沿模型。该模型覆盖机器人控制、Real2Sim、物理理解与研究自改进四类场景，示例包括用 MuJoCo 数字孪生练习踩垃圾桶踏板、从手绘草图生成 mujoco_warp 场景，以及通过仿真合成 4500+ 域随机化 episode 将真机成功率从 56% 提升到 75%、完成时间从 35s 降至 24s。开发者即日起可在 Google 开发者平台使用 Gemini 4 Argon。
Google DeepMind 发布面向机器人的 Gemini 4 Argon，官方称其在 Embodied Reasoning（ERQA）基准上以纯推理取得 87%，超过其他前沿模型。该模型覆盖机器人控制、Real2Sim、物理理解与研究自改进四类场景，示例包括用 MuJoCo 数字孪生练习踩垃圾桶踏板、从手绘草图生成 mujoco warp 场景，以及通过仿真合成 4500+ 域随机化 episode 将真机成功率从 56% 提升到 75%、完成时间从 35s 降至 24s。开发者即日起可在 Google 开发者平台使用 Gemini 4 Argon。
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在 Amazon Bedrock 上用 Grok 4.7 构建长时程智能体
SpaceXAI 的 Grok 4.7 已在 Amazon Bedrock 上线，支持可配置 reasoning effort、工具调用和结构化输出，并提供 500K token 上下文窗口。AWS 用三个需搜索推理的任务做了 72 次智能体运行，正确 67 次；xhigh 档 18 次全对，low 档 18 次对 15 次且输出 token 约为八分之一。
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Artificial Analysis 发布 Decision Index v1.0，评测决策模型
Artificial Analysis 推出 Decision Index v1.0，用四项评测（AA-Omniscience 改编的 500 道私有题、HLE 的 513 道文本多选题、NVIDIA 工具调用评测、Ai2 安全分类测试集）衡量决策模型在分类、工具调用、知识、幻觉与推理上的表现。Jev 1.13 以 58 分居首，GLiDE 与 Microsoft-Decision-1 均为 54 分；Decider v1.1 27B 每百万任务成本最低为 $17，Celeris-1 Decision 每任务 0.06 秒最快。决策模型比 LLM 更快更便宜，但知识与推理落后。
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Google 面向开发者开放 Gemini 4 Argon
Google 宣布开发者即日起可用 Gemini 4 Argon 构建应用，该前沿模型面向真实软件工程、企业知识工作和网络安全防御等复杂工作流。它针对需要深度推理与结构精度的长周期任务设计，包括代码迁移和前沿研究，官方同时给出 Gemini API 开发者指南、Google Antigravity 与 Android Studio 的使用入口。
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Gemini 4 Argon 上线 Gemini 应用
Gemini 4 Argon 已在 Gemini 应用中上线，主打前沿推理和复杂任务性能提升，回答更直接、少重复、少套话，长任务中会更频繁地同步进度。编码能力也有明显改进，Google Antigravity 的智能体编码界面已直接进入 Gemini macOS 应用，主聊天窗口新增 chat 到 tasks 的切换开关，任务模式下 Gemini 可在用户离开电脑时继续工作。Gemini 目前接入超过 40 个应用，包括 Instacart、OpenTable、Adobe 和 Shopify。
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