AI 模型发布与更新
追踪 OpenAI、DeepSeek、Qwen、Claude、Gemini、GLM、Grok 等大模型的发布、能力升级、开源权重与 API 变化。
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SentientAGI EvoSkill v2:智能体自写技能,记忆需版本管理
SentientAGI 推出 EvoSkill v2,让智能体从失败任务中写出可复用技能,模型权重不变、学习发生在权重之外,无需重新训练。其机制是教练读取任务失败、编写更优流程,worker 下次遇到类似任务时检索该流程。
信息来源:X:Rohan Paul (@rohanpaul_ai)
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Hugging Face 旧金山开源 AI 周启动
我们将在旧金山以一场聚会、社区演示和舞会拉开开源 AI 周的序幕。 让我们一起推动并庆祝 AI 领域更多的开放与透明!
信息来源:X:Clément Delangue(Hugging Face CEO) (@ClementDelangue) · Hugging Face
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GPT Image 2.5 Sunburst 上线 Tripo Studio
GPT Image 2.5 Sunburst 现已登陆 Tripo Studio。 更锐利的细节。更自然的光照。更好的参考保持。 生成 → 编辑 → 3D。一站式完成。 立即体验 → https://studio.tripo3d.ai/workspace/generate-image?utm_source=twitter&utm_medium=social&utm_campaign=gpt-image-2.5-sunburst
信息来源:Tripo(官方 X) · GPT
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SemiAnalysis 谈 DRAM/SSD 卸载协同设计
Engrams Embedding Entendre:面向高效 DRAM/SSD 卸载的协同设计 新模型架构对 DRAM/NVMe TAM 的影响,DeepSeek V4.1 Flash,AgentX,InferenceX,NVMe 实验 https://newsletter.semianalysis.com/p/engrams-embedding-entendre-codesign
信息来源:X:SemiAnalysis (@SemiAnalysis_) · DeepSeek
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GPT6-Astra 可构建 Three.js 游戏
现在你可以用 GPT6-Astra 构建任何可玩的 Three.js 游戏 收集你的星光,打开月之门!
信息来源:X:PixVerse (@PixVerse) · GPT
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千寻智能高阳:人形机器人最快明年就能"听懂人话",真正"帮人做事"仍需时日
千寻智能联合创始人兼首席科学家高阳预计,最快从明年开始人形机器人就能听懂口头指令并完成大多数通用任务。他称公司计划到2027年年中达到"GPT-3.0"级里程碑,届时可用自然语言直接与机器人交流。目前其机器人在结构化客厅环境中完成简单任务的成功率已达90%,但旋开瓶盖等精细动作和未遇过的任务仍是难题。
信息来源:IT之家(RSS) · GPT
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PixVerse 用 GPT-6 Astra 重绘灰模场景
灰色灰模是想象力的起点 你在 Blender 里搭出一个普通咖啡馆场景的灰模,PixVerse 上的 GPT-6 Astra 把它重绘成一幅梵高风格的画布--同样的布局,同样的镜头运动
信息来源:X:PixVerse (@PixVerse) · GPT
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GPT-6 Astra 在 WeirdML v3 上大幅领先 Fable 5.1
GPT-6 Astra 在完全智能体化的 ML 基准 WeirdML v3 上以 42% 得分、$27 成本、153k 输出 token 击败 Fable 5.1 的 26%、$32、251k 输出 token,效率差距明显。
信息来源:X:Haider (@haider1) · GPT
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腾讯投资的AI初创将发开源模型
一家有腾讯投资、估值14.2亿美元的神秘中国AI初创公司,据报道最早将于本月发布其首个开放权重LLM。 Via The Information: 清华教授戴继峰于2月创立了这家公司。其方法:取一个已有的预训练模型,修改其结构,然后通过中期训练、后期训练和强化学习来改进它。 其首个开放权重模型最早可能于本月面世。 非常期待这次发布。
信息来源:X:Kim (@kimmonismus)
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Nathan Lambert:闭源模型才是AI风险冰山主体
随着 Claude 对 OpenAI 的外部攻击事件,闭源模型依然是 AI 风险冰山的主体,而非开源模型。它们 1) 更容易上手,2) 能力更强,3) 发布时防护措施存在漏洞。而将开源模型微调用于特定攻击则更难。
信息来源:X:Nathan Lambert (@natolambert) · OpenAI / Claude
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Hugging Face CEO 谈开源 AI 与生物安全风险
在生物学领域,就像在网络安全领域一样,未来几年我们会认识到,大部分风险都集中在少数最强大的实验室手中,并由它们制造出来,而开源 AI 正是这一风险的解决方案和缓解之道!
信息来源:X:Clément Delangue(Hugging Face CEO) (@ClementDelangue) · Hugging Face
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ZHO 推出 Ztyle-01 创意系列
Ztyle-01|ZHGO|创意系列|GPT Images 2.5
信息来源:X:ZHO (@ZHO_ZHO_ZHO) · GPT
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Gemini 4 疑似现身,Gemini 3.8 Flash 变慢
好奇大家怎么已经发现 Gemini 4 了 也许这能解释为什么过去 1-2 天 gemini 3.8 flash 在 Antigravity 上这么慢,如果谷歌正在往里面投入一些算力的话 我不想直接画等号,但后训练大概要更久
信息来源:X:Haider (@haider1) · Gemini
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GPT-6 Astra 开发交互引热议
ZHO 发推称 GPT-6 Astra 让开发变得愈加浪漫,并提出"Perpetual Critical(永久临界)也应该被允许成为一次合法演出结果"。其引用的推文表达了"世界没有义务回应每一次输入"的开发与交互理念,标注为 GPT-6 Astra|ZHO|开发系列。
信息来源:X:ZHO (@ZHO_ZHO_ZHO) · GPT
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9月18日AI日报:Claude Code项目、Qwen3.8-Omni-Flash等发布
阿里发布Qwen3.8-Omni-Flash,首个全模态智能体模型,1M上下文,原生音视频加工具调用,视频输入成本较3.5-Omni-Plus降约89%。Anthropic的Claude Code项目现可从单次对话启动,Claude并行云端线程并保留共享记忆;Claude Chat与Cowork合并为统一Claude,向Pro和Max滚动推送。
信息来源:X:Testing Catalog (@testingcatalog) · Qwen / Claude
模型发布 / 更新精选
Qwen 发布 Qwen3.8-LiveTranslate 实时同传模型,LAAL 降至 2.3 秒
Qwen 发布 Qwen3.8-LiveTranslate,采用 Interleave 架构与 Hybrid-MoE Thinker–Talker 设计重构实时同声传译,平均滞后(LAAL)从上一代的 2.8 秒降至 2.3 秒。
信息来源:Qwen:Blog Retrieval(API) · Qwen
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Fulcra 推出通用多智能体通信,支持 Claude、ChatGPT、Hermes、OpenClaw 等任意 agent 互联
Fulcra Dynamics 发布通用 agent 间通信能力,任何使用 Claude、ChatGPT、Hermes、OpenClaw 等 agent harness 的用户都可接入 Fulcra 实现跨平台智能体互通。
信息来源:Artificial Intelligence News(网页) · ChatGPT / Claude
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Grok 回复区需要 System 1 反射
@elonmusk X 的回复区需要的是 System 1 反射,而不是 System 2 哲学: 评论:"你想看看我的福吗?" Grok(3500ms):这是中国网络俚语,不是字面意义上问"fortune"或"blessing"………. Jev(70ms):{"ban": true}(成本:$0.00004)
信息来源:X:karminski (@karminski3) · Grok
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Thomas Wolf 迭代机器人头部
迭代机器人头部
信息来源:X:Thomas Wolf(Hugging Face 联创/CSO) (@Thom_Wolf) · Hugging Face
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阿里 Qwen 发布 Qwen3.8-Omni-Flash:1M 上下文的全模态智能体模型
阿里 Qwen 团队发布 Qwen3.8-Omni-Flash,称其为首款围绕智能体能力构建的全模态模型,接受文本、图像、音频和视频输入并返回文本,上下文窗口为 1M tokens。
信息来源:MarkTechPost(RSS) · Qwen
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亚马逊:AI 模型必须经过严格测试,确认足够安全才能发布
亚马逊表态称 AI 模型必须经过严格测试、确认具备足够安全保障后才能发布,由此加入围绕 AI 发展节奏的讨论。发言人汤姆·帕内尔表示,进步与安全并非只能二选一,若整个行业不能共同做到严格测试和强有力安全保障就会产生风险,并相信行业会与政府合作制定适当保护措施。亚马逊既是 OpenAI、Anthropic 等企业的合作伙伴和投资者,也在开发自己的大语言模型。
信息来源:IT之家(RSS) · OpenAI / Claude
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阿里达摩院开源医疗影像 AI 模型 DAMO RADAR,可一次识别超 146 种病症并登上《科学》
阿里达摩院与浙江大学医学院附属第一医院等机构研发的通用医疗影像 AI 模型 DAMO RADAR 登上《科学》并正式开源,面向腹部增强 CT 诊断,评估覆盖 146 种病症、18 个器官,近 4 万次真实世界检查中 AUC 达 0.913。
信息来源:IT之家(RSS)
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阿里发布全模态模型 Qwen3.8-Omni-Flash,支持音频和视频理解
阿里发布全模态模型 Qwen3.8-Omni-Flash,支持音频和视频理解。该模型配备 1M-token 上下文窗口,在 WildClawBench-MM 与 UniClawBench 上性能接近 Gemini 3.8 Flash。
信息来源:X:Testing Catalog (@testingcatalog) · Qwen / Gemini
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Wan3.0 登 OpenArt Arena 视频榜第二
我们很高兴宣布,Wan3.0 在 @openart_ai 的 OpenArt Arena 的 Overall Video 类别中排名第二。 30 秒生成、原生音频、任意参考--创作者们喜爱 Wan3.0 带来的可能性。 我们也喜爱创作者用它做出的作品。继续来吧。 更多 API 接入: • Model Studio:https://click.alibabacloud.com/m/20000002017/ • Qwen Cloud:https://click.qwenclou…
信息来源:X:阿里云 / Alibaba Cloud (@alibaba_cloud) · Qwen
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Qwen3.8-Flash 提速与 QwenWork 生成演示
Qwen3.8-Flash:速度翻倍,直接给你结果。 带上你的想法和文件。QwenWork 接手处理--把它们变成结构清晰、专业精致的演示文稿,让你专注于想法本身,以及你想如何表达它们。 在 Standard 模式下,1,000 credits 大约可生成 100 份演示文稿--每份约 10 credits。 真实的工作,真实的预算。 👉 让你的团队加入,一起试试:https://click.alibabacloud.com/m/20000003003/ #QwenWor…
信息来源:X:阿里云 / Alibaba Cloud (@alibaba_cloud) · Qwen
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PrismML 发布三值量化 Bonsai 2 27B,以不到 1/9 内存保留 Qwen3.8 27B 98.2% 性能
PrismML 宣布推出三值量化版本的 Bonsai 2 27B,基础模型升级至 Qwen3.8 27B,以不到 1/9 的内存占用在综合基准测试中达到基础模型 98.2% 的分数,整体表现好于 Qwen3.6 27B。
信息来源:IT之家(RSS) · Qwen
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钉钉创始人陈航(无招)卸任 CEO 后出任百望股份非执行董事,年薪 10 万元
百望股份临时股东大会以 100% 赞成票通过委任陈航(无招)为非执行董事,年度薪酬 10 万元人民币,不额外发放会议津贴。陈航 2025 年 3 月至 2026 年 6 月任钉钉 CEO,今年 6 月卸任后由陈宇森接任。百望股份定位"企业经营决策大模型与财税 Token 工厂",企业集团型客户超 3000 家。
信息来源:IT之家(RSS)
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ZHO 谈 GPT-6 Astra 开发交互
喜欢这样的开发与交互: "世界没有义务回应每一次输入" GPT-6 Astra|ZHO|开发系列
信息来源:X:ZHO (@ZHO_ZHO_ZHO) · GPT
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全国首个海洋 Token 工厂落地青岛:算力超 800P,汇聚 20 多个海洋专有大模型
全国首个面向海洋产业的智能要素供给平台"海洋 Token 工厂"在青岛正式发布并落地,由中国移动山东公司参与建设,以 Token 作为智能服务统一计量载体。平台提供 130 多类涉海数据、总算力超 800P 的海洋算力资源池,并汇聚观海、海星等 20 多个海洋专有大模型及"九天"等 30 多款通用模型,按需统一供给。
信息来源:IT之家(RSS)
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智谱 GLM-5.3-FlashX 模型上线,最高 200 tokens/s
智谱推出 GLM-5.3-FlashX,最高 200 tokens/s,API 已上线,Model Key 为 GLM-5.3-FlashX。该模型上下文 1M,输入单价 2 元、输出 7 元每百万 Tokens,缓存命中 0.57 元,支持图片、视频、文件和文本输入,价格高于 GLM-5.3-Flash。
信息来源:IT之家(RSS) · GLM
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智谱上线 GLM-5.3-FlashX,推理速度最高 200 tokens/s
智谱正式推出 GLM-5.3-FlashX,在 GLM-5.3-Flash 基础上加大对 Infra 侧投入与推理优化,速度最高 200 tokens/s,算力基于 10 万张国产芯片。该模型此前曾以 Ox Alpha 之名面向开发者,官方称其长期保持同尺寸最强智能水平并具备高性价比,API 已上线,Model Key:GLM-5.3-FlashX。
信息来源:公众号:智谱(GLM) · GLM
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阿里发布 Qwen3.8-Omni-Flash:首个面向智能体能力的全模态模型
阿里云发布 Qwen 首个围绕智能体能力构建的全模态模型 Qwen3.8-Omni-Flash,将音视频理解、推理和工具调用整合在一个模型中。
信息来源:X:阿里云 / Alibaba Cloud (@alibaba_cloud) · Qwen
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Hugging Face CEO 忧 AI 权力集中
在我看来,权力集中在少数几个实验室是 AI 最大的风险。 【引用 @dwarkesh_sp】:我非常担心,在 RSI 期间,实验室会直接停止对外部署他们的模型。 这意味着他们会在这些模型最危险的用例(递归自我改进)上全速推进,而公众对能力本质和对齐状况一无所知。 最终我们会走上一条通往权力极度集中的道路。
信息来源:X:Clément Delangue(Hugging Face CEO) (@ClementDelangue) · Hugging Face
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面壁智能 MiniCPM5-2B 端侧离线推理获赞
面壁智能 MiniCPM5-2B 是一款 2.5B 参数、原生 128K 上下文的端侧模型,单 checkpoint 内混合 Think / No-Think 模式,可从 Hugging Face 下载后离线运行。RunAnywhere 演示中,该模型先判定谜题无解,随后自我纠正并写出可用的验证器。其称这是 4B 以下最强的开源模型。
信息来源:X:面壁智能 OpenBMB (@OpenBMB) · Hugging Face
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阿里发布全模态模型 Qwen3.8-Omni-Flash,支持 1M 上下文,百万 Token 图文音视频输入 0.8 元
阿里千问上线新一代原生全模态模型 Qwen3.8-Omni-Flash,可同时处理文本、图像、音频和视频输入,支持 1M 上下文。在 30 项评测上相比上一代 Qwen3.5-Omni-Plus 平均得分提升超过 26%,官方称音视频能力接近 Gemini 3.8 Flash、音频能力整体超过 Gemini 3.8 Flash。
信息来源:IT之家(RSS) · Qwen / Gemini
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阿里 Qoder 宣布 Qwen3.8-Flash 限时免费,每日登录可领 100 Credits
阿里 Qoder 宣布 Qwen3.8-Flash 在平台限时免费,活动从 9 月 18 日 10:00 持续至 9 月 30 日 23:59:59,计费系数由 0.1× 降至 0.0×,调用不扣 Credits,用户在桌面端模型选择器中选择该模型即可使用。
信息来源:IT之家(RSS) · Qwen
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通义千问发布 Qwen3.8-Omni-Flash 全模态模型
通义千问发布 Qwen3.8-Omni-Flash,是 Qwen 首个以智能体能力为核心构建的全模态模型,支持原生音视频理解、推理和工具调用。
信息来源:X:通义千问 / Qwen (@Alibaba_Qwen) · Qwen
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阿里云 Qwen 周末问候与 API 入口
周末到啦!🎉 大家都跑去哪儿了?海滩?山里?还是就窝在床上放空? 更多 API 访问: • Qwen Cloud: https://click.qwencloud.com/m/20000003019/ • Model Studio: https://click.alibabacloud.com/m/20000003027/
信息来源:X:阿里云 / Alibaba Cloud (@alibaba_cloud) · Qwen
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Claude Code v2.1.276 修复代理网关下请求全部 400 报错
Claude Code 发布 v2.1.276,修复了 ANTHROPIC_BASE_URL 指向代理或网关时每个请求都以 400 失败的问题,该问题由 2.1.275 引入,报错信息为 Input tag 'advisor_20260301'。
信息来源:Claude Code:GitHub Releases(RSS) · Claude
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Figure 发布 Helix 2.5 模型,人形机器人可自主做家务
Figure 发布 Helix 2.5 模型,让人形机器人进入从未见过的家庭后立即自主完成整理客厅、折叠毛巾和整理床铺。Figure 在全球人类行为数据集 Index 上预训练该模型,并在湾区 30 户未收集过数据的家庭中实测;Index 预训练使任务成功率从 8% 提升到 56%,相比前代 Helix 02 只用一半任务专用数据即泛化到 30 个新环境。
信息来源:IT之家(RSS)