Liquid AI 发布 LFM2.5-VL-DSpark 草稿模型,为 LFM2.5-VL-3B 加速视觉语言推理
Liquid AI 发布实验性 DSpark 草稿模型 LFM2.5-VL-DSpark,为视觉语言模型 LFM2.5-VL-3B 加入投机解码路径,解码最高提速 3.13x(端侧)和 2.66x(H100),端到端最高提升 2.62x 和 2.27x。
Liquid AI 发布实验性 DSpark 草稿模型 LFM2.5-VL-DSpark,为视觉语言模型 LFM2.5-VL-3B 加入投机解码路径,解码最高提速 3.13x(端侧)和 2.66x(H100),端到端最高提升 2.62x 和 2.27x。
Anthropic 发布 Claude Opus 5.5,约一小时后 OpenAI 发布 GPT-6 Sol 和 GPT-6 Luna。
推荐理由:作者实测新模型并整理当日价格表,可据此比较 GPT-6 与 Claude Opus 5.5 的定价和推理表现。
IBM 发布 Granite 4.2,这是其首个稠密、decoder-only 的推理模型家族,包含 3B、8B、30B 三个规模,均以 Apache 2.0 许可开源。
推荐理由:IBM 公开了 Granite 4.2 从预训练到多阶段 RL 的完整构建流程,可对照其数据配比与奖励设计理解推理模型的训练取舍。
Liquid AI 为 LFM2.5 家族的三款模型 LFM2.5-1.2B-Instruct、LFM2.5-2.6B 和 LFM2.5-8B-A1B 发布 DSpark 草稿模型检查点,通过投机解码在不改变输出质量的前提下提升解码速度,GPU 上吞吐最高提升 3.18 倍,端侧最高 2.87 倍。
推荐理由:官方给出三款 LFM2.5 草稿模型的加速数据与 llama.cpp、SGLang 接入方式,可据此评估端侧推理提速的落地成本。
OpenAI 发布文章说明 GPT-5.6 在模型、推理和智能体工作流上提升了 AI 效率,目标是让每一美元带来更多可用智能。文章标题强调 GPT-5.6 将前沿智能与前沿效率结合。
推荐理由:OpenAI 官方解释 GPT-5.6 如何在模型、推理与智能体工作流上提升效率,读者可了解其单位成本智能的改进方向。
Mistral 发布 Leanstral 1.5,一个 Apache-2.0 许可的形式化验证模型,119B 总参数、6B 激活参数,在 miniF2F 上达到 100%,解出 PutnamBench 672 题中的 587 题,并在 FATE-H 取得 87%、FATE-X 取得 34%。
推荐理由:原文给出模型规模、基准成绩与每道题成本对比,读者可据此判断形式化验证的实用门槛。
Google Research 发布一种新架构,将多 Token 预测(MTP)头挂载到已冻结的 Gemini Nano v3 模型上,作为端侧推理的即插即用加速方案,已部署到 Pixel 9 和 10 系列。
推荐理由:Google 把 MTP 头挂到冻结的 Gemini Nano v3 上,读者可了解端侧推理在内存与能耗约束下的具体优化路径。
Google DeepMind 发布实验性开源模型 DiffusionGemma,采用文本扩散方式并行生成整块文本,在专用 GPU 上最高实现 4 倍推理提速。
推荐理由:官方给出 26B MoE 文本扩散模型的速度数据与硬件门槛,读者可据此判断本地低并发场景的取舍。
OpenAI 为 GPT-Rosalind 引入新能力,用于推进生命科学研究。该模型增强了生物推理、药物化学专业知识、基因组分析和实验工作流能力。
推荐理由:OpenAI 为 GPT-Rosalind 增加生命科学能力,读者可了解该模型在生物推理与基因组分析上的定位。
OpenAI 称其模型解决了有 80 年历史的单位距离问题,推翻了离散几何中的一个重要猜想,被视为 AI 驱动数学研究的一个里程碑。
推荐理由:OpenAI 模型推翻离散几何中悬置 80 年的核心猜想,可观察 AI 在数学证明上的实际进展。
DeepSeek 发布 V4,在 Hub 上提供两个 MoE 检查点:DeepSeek-V4-Pro 为 1.6T 总参数、49B 激活,DeepSeek-V4-Flash 为 284B 总参数、13B 激活,均支持 1M token 上下文窗口。
推荐理由:原文拆解了 V4 混合注意力如何把 1M 上下文的 KV cache 压到约 2%,并给出智能体基准对比,便于判断长任务部署成本。
Mistral AI 发布 Mistral Small 4,这是 Mistral Small 系列的下一个重要版本,也是 Mistral 首个把 Magistral 的推理、Pixtral 的多模态和 Devstral 的智能体编码能力统一到单一模型中的模型,采用 Apache 2.0 许可开源。
推荐理由:Mistral 首次把推理、多模态与编码能力合并进单一小模型,并给出可调推理强度与部署门槛。
Mistral AI 发布 Leanstral,称其为首个面向 Lean 4 的开源代码智能体,采用 6B 激活参数的稀疏架构,权重以 Apache 2.0 许可开放,并接入 Mistral Vibe 与免费 API 端点 labs-leanstral-2603。
推荐理由:Mistral 开源面向 Lean 4 的代码智能体,给出与 Claude 系列及开源模型的成本与得分对比,可据此判断形式化验证路线的性价比。
Google DeepMind 发布 Gemini 3.1 Flash-Lite,这是 Gemini 3 系列中速度最快、成本最低的模型,已在 Google AI Studio 和 Vertex AI 以预览形式向开发者开放。
推荐理由:官方给出定价、速度与基准数据,读者可据此判断高并发场景下是否值得替换 2.5 Flash。
Google DeepMind 发布 Gemini 3.1 Pro,定位为面向复杂任务的核心推理升级,在 ARC-AGI-2 上取得 77.1% 的验证分数,超过 3 Pro 推理性能的两倍。
推荐理由:官方给出 ARC-AGI-2 上 77.1% 的验证分数,读者可据此判断 Gemini 3.1 Pro 在核心推理上的提升幅度。
OpenAI 发布新预印本,显示 GPT-5.2 为胶子振幅提出了一个新公式,随后由 OpenAI 与学术合作者完成形式化证明与验证。
推荐理由:OpenAI 与学术合作者披露 GPT-5.2 提出胶子振幅新公式并被形式化证明,可观察大模型参与理论物理推导的边界。
Google DeepMind 发布 Gemini 3 Deep Think 重大升级,这一专用推理模式面向科学、研究与工程难题。官方称其在 Humanity's Last Exam 上取得 48.4%(无工具)、ARC-AGI-2 上 84.6%、Codeforces 上 Elo 3455,并在 2025 国际数学奥林匹克达到金牌水平。
推荐理由:官方给出 Deep Think 在 HLE、ARC-AGI-2、Codeforces 等基准上的具体成绩,并说明 API 早期访问入口,便于判断其科研与工程定位。
NVIDIA 发布开源推理视觉语言模型 Cosmos Reason 2,面向物理 AI,在 Physical AI Bench 和 Physical Reasoning 榜单上成为排名第一的开源视觉理解模型。
推荐理由:NVIDIA 开源视觉语言模型 Cosmos Reason 2 的升级细节,读者可据此判断物理 AI 场景的可用能力。
Google DeepMind 发布 Gemini 3 Flash,主打前沿智能与速度兼顾,在 GPQA Diamond 得 90.4%、Humanity's Last Exam 无工具得 33.7%、MMMU Pro 得 81.2%、SWE-bench Verified 得 78%。
推荐理由:官方给出 Gemini 3 Flash 的基准分数、定价与上线渠道,可据此判断速度与成本之间的取舍。
OpenAI 发布 GPT-5.2,称其为目前数学与科学能力最强的模型,在 GPQA Diamond 和 FrontierMath 等基准上取得新的 SOTA 结果。官方表示这些提升已转化为实际研究进展,包括解决一个开放理论问题并生成可靠的数学证明。
推荐理由:官方给出 GPT-5.2 在数学与科学基准上的新结果,并说明这些提升如何落到实际研究进展。
Mistral 发布 Mistral 3 系列,包含 Mistral Large 3 与 Ministral 3(3B、8B、14B),全部以 Apache 2.0 许可开源。
推荐理由:Mistral 3 同时给出 675B 稀疏 MoE 大模型与 3B 到 14B 端侧系列,并公开 Apache 2.0 权重与部署格式,读者可据此判断开源前沿模型与端侧路线的分工。
WRITER 发布 Palmyra-mini 系列三款开源模型,参数规模 1.5B 至 1.7B,包括非思考基础版 palmyra-mini 及两个推理变体 palmyra-mini-thinking-a 和 palmyra-mini-thinking-b。
OpenAI 在 API 平台推出 GPT-5,主打高推理性能、面向开发者的新控制项,以及在真实编码任务上的领先结果。
推荐理由:OpenAI 在 API 平台上线 GPT-5,开发者可据此了解新模型在推理与真实编码任务上的定位。
OpenAI 发布 gpt-oss-120b 和 gpt-oss-20b 两款开放权重语言模型,采用 Apache 2.0 许可。官方称这两款模型在推理任务上优于同规模开放模型,具备较强的工具调用能力,并针对消费级硬件的高效部署做了优化。
推荐理由:OpenAI 开源两款权重模型,给出参数量、许可与部署定位,便于判断本地推理的可用边界。
OpenAI 发布 gpt-oss-120b 和 gpt-oss-20b 两个开放权重推理模型,采用 Apache 2.0 许可证,并适用 gpt-oss 使用政策。
推荐理由:OpenAI 以 Apache 2.0 开放两个推理模型权重,读者可据此了解其开放范围与使用条件。
OpenAI 发布开源权重模型家族 GPT OSS,包含 117B 参数的 gpt-oss-120b 和 21B 参数的 gpt-oss-20b,均为 MoE 架构并采用 MXFP4 4-bit 量化,采用 Apache 2.0 许可。
推荐理由:Hugging Face 官方给出两款开源权重模型的参数、量化与部署路径,可据此判断本地推理的硬件门槛。
Numina 与 Kimi 团队发布 Kimina-Prover-72B 形式化定理证明模型,基于 Qwen2.5-72B 并用 Kimi k1.5 的 RL 流程训练,同时开源 8B 和 1.7B 蒸馏版本。
Hugging Face 发布 SmolLM3,一个完全开源的 3B 模型,在 11T token 上训练,支持 think/no_think 双模式推理、6 种语言和最高 128k 上下文。
推荐理由:Hugging Face 公开了 SmolLM3 的完整训练配方与数据配比,读者可据此复现或改进 3B 级小模型的训练流程。
Mistral AI 发布首款推理模型 Magistral,分为 24B 参数的开源版 Magistral Small 和企业版 Magistral Medium。
推荐理由:Mistral 首款推理模型同时给出开源权重与企业版,并公开 AIME2024 成绩和训练论文,便于对比其推理能力定位。
Falcon-LLM 团队发布 Falcon-H1 系列六个开源模型,参数规模从 0.5B 到 34B,每个都提供 base 和 instruct 版本,采用 Apache 2.0 许可。
推荐理由:Falcon-H1 用混合注意力与 SSM 架构覆盖 0.5B 到 34B,读者可据此判断小模型在长上下文与端侧场景的取舍。
OpenAI 发布 o3 和 o4-mini 系统卡,称两款模型将前沿推理能力与完整工具能力结合。可用工具包括网页浏览、Python、图像与文件分析、图像生成、canvas、自动化、文件搜索和记忆。
推荐理由:官方系统卡披露 o3 与 o4-mini 的推理与工具调用组合,可据此了解新模型的能力边界。
OpenAI 发布 o3 和 o4-mini 两款模型,称其为目前最智能、能力最强的模型,并具备完整的工具调用能力。
推荐理由:OpenAI 发布 o3 与 o4-mini 两款推理模型,并首次给出完整工具调用能力,读者可据此了解其推理产品线的最新分层。
DeepSeek 本周在 Hugging Face Hub 上线 DeepSeek-V3 0324,这是 R1 推理模型基座 DeepSeek-V3 的更新版本,架构不变但改用 MIT 许可,此前 V3 使用自定义模型许可。
推荐理由:梳理 DeepSeek-V3 0324 的基准提升与 MIT 许可变化,并给出多种本地部署与量化运行方式。
Hugging Face Open R1 项目发布 OlympicCoder-7B 和 OlympicCoder-32B 两个代码模型,基于 Qwen2.5 Coder Instruct 微调,在 IOI 问题上超过 Claude 3.7 Sonnet 等闭源前沿模型。
推荐理由:Open R1 复现 R1 代码推理配方,给出数据集、IOI 基准与 7B/32B 模型,并附训练经验。
OpenAI 发布 o3-mini 模型,官方页面标题为 OpenAI o3-mini,正文内容未能抓取。
IBM、Princeton、CMU 和 UIUC 联合发布 Bamba-9B,一个在完全开放数据上训练的混合 Mamba2 模型,训练数据量 2.2T tokens。
推荐理由:Bamba-9B 用完全开放数据训练并给出 vLLM 实测吞吐与延迟数据,可对照同尺寸 Transformer 模型判断混合 Mamba2 架构的取舍。
阿布扎比 TII 发布 Falcon3 开源模型家族,包含 Falcon3-1B-Base、3B-Base、Mamba-7B-Base、7B-Base 和 10B-Base 五款基础模型。
推荐理由:Falcon3 给出 1B 到 10B 五款开源模型及训练方法,读者可据此判断小模型在数学、代码与推理上的位置。
OpenAI 发布 o1,并同步带来 Realtime API 改进和一种新的微调方法等面向开发者的更新。
推荐理由:OpenAI 官方一次性公布 o1 与多项开发者工具更新,可据此了解其面向开发者的能力布局。
OpenAI 发布 o1 模型,原文链接为 https://openai.com/index/introducing-openai-o1-preview。
OpenAI 发布 o1-mini,官方将其定位为在推理能力上更具成本效率的模型。