Perplexity 开源临床决策模型

Perplexity 开源 pplx-embed-v2-late，两个针对文本和图像的 late-interaction 多向量嵌入模型，大小为 9B 和 0.6B，共享同一嵌入空间，权重已在 Hugging Face 提供。9B 可用于索引多模态数据，0.6B 可在设备端查询，无需 OCR 即可检索 PDF 页面；模型在 MADQA 得分 92.4%，BrowseComp+ 得分 64%。

Perplexity CEO Aravind Srinivas 祝贺 OpenAI 发布 GPT-6 Astra，称其在宽度和深度研究任务上远超其他模型且更具成本效益，将很快向 Perplexity Computer 的 Pro 和 Max 用户开放。

Perplexity Decider 在 DecisionBench 上排名第一（成本也是最低的）

Perplexity 在 Hugging Face Decision Index（决策模型基准）上夺冠。我们的模型是开放权重的，所有人都可以使用！ @perplexitydevs：pplx-decider-v1.1-27b，我们更新后的开放权重多模态决策模型，现已可用。 它在新版 @huggingface Decision Index 0.3 基准上得分最高。pplx-decider-v1.1-27b 的成本是 v1 的一半，每百万输入 token 仅 $0.02。 htt…

Perplexity Decider 是最好的决策模型

Perplexity 开源其上下文嵌入模型，在 turbopuffer 的 context-bench 上表现最佳。被引用内容介绍其新训练方法让每个文档分块在整篇文档语境下编码，pplx-embed-v2-context-9b-preview 在 ConTEB 和 turbopuffer 的 context-bench 上刷新纪录，详情见 perplexity.ai/hub/blog/contextual-embedding-beyond-the-gold-passage。

小米发布开源全模态模型 MiMo-V2.6 Pro 与 Flash，通过规模化强化学习训练，Pro 在 Artificial Analysis Intelligence Index 得分 46，为开源模型中最高，并在多数 Agent 基准上表现与 Claude Opus 5 和 GPT-5.6 Sol 相当。

Perplexity CEO Aravind Srinivas 宣布 GPT-6 Sol 现已向所有 Perplexity 用户开放。在其 Wide-And-Deep-Research（WANDR）评测中，GPT-6 Sol 得分 0.566、单任务成本 $2.23，以约五分之一的价格超过 Claude Opus 5（0.537、$11.60）。Sol 将成为 Computer 用户 Light Effort 的编排器，High Effort 仍由 GPT-6 Astra（…

Perplexity Computer 帮你赚钱。 上周智能体交易量来源分布：Perplexity - 26.8%，Claude - 19.3%，Grok - 15.3%，ChatGPT - 1.1%，Claude Code - 0.7%，CLI/其他 - 36.8%。

DeepSeek 发布 DeepSeek-V4.1-Flash，称其更聪明、更快、更高效，是新架构家族中最小的模型，具备原生视觉理解。官方称其设计面向更强能力、更快推理、更高吞吐以及向更大模型扩展。附图显示其在 Terminal-Bench 3.0 得分 30.0、DeepSWE v1.1 得分 74.2、CyberGym 得分 88.1、Automation-Bench 得分 54.8。