DeepSeek V4.1 Flash 1017 发布:智能体任务超越更大竞品,单任务成本大幅下降
DeepSeek 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017,已在官网、App 和 API 上线,并在 Hugging Face 与 ModelScope 开源模型权重。
推荐理由:DeepSeek 小尺寸 Flash 模型在自家基准上以更低单任务成本超过更大竞品,同时开放搜索 API,可观察小模型在智能体编码上的性价比路线。
DeepSeek 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017,已在官网、App 和 API 上线,并在 Hugging Face 与 ModelScope 开源模型权重。
推荐理由:DeepSeek 小尺寸 Flash 模型在自家基准上以更低单任务成本超过更大竞品,同时开放搜索 API,可观察小模型在智能体编码上的性价比路线。
Elorian 发布首个模型 Glimpse,以研究预览形式上线并提供 API 访问,聊天界面为候补名单制。该模型在推理过程中可裁剪图像区域、从视频中抽取特定帧或运行代码来测量和比较所见内容,Elorian 将这一机制称为视觉草稿空间。
Meta 发布开放权重模型 Muse Spark Open,称其为美国最强开放权重模型,拥有 8160 亿参数和 100 万 token 上下文窗口,原生多模态,面向复杂编码任务和智能体工作。
Meta 发布开源权重模型 Muse Spark Open,称其为美国最强开源权重模型,面向编码与智能体任务,拥有 8160 亿参数(420 亿激活)、最高 100 万 token 上下文,支持文本、图像、视频和音频。
推荐理由:Meta 重返开源权重赛道,给出 816B 参数、百万 token 上下文与本地部署条件,可对照 Qwen、GLM、Kimi 看开源格局变化。
Nvidia 发布 Nemotron 3.5 Super VL,一个 1200 亿参数的开源多模态模型,面向持续运行的企业智能体,采用 MoE 架构,每个 token 仅激活 120 亿参数。
Google 发布面向机器人任务的 Gemini 4 Argon,主打用同一个模型覆盖仿真、控制与训练数据评估。
Black Forest Labs 发布 FLUX 3 Image Klein,这是一个 5.6B 参数的开源权重模型,支持文生图、图像编辑以及最多十张参考图的生成,原生支持 4K 输出、像素级编辑和用于元素定位的边界框。
推荐理由:5.6B 参数开源图像模型在 8 GB 显存消费级显卡上出图,可据此判断本地部署门槛。
NVIDIA 发布开放模型 Nemotron 3.5 Super VL,120B 参数,主打多模态智能体任务,官方称其吞吐量最高可达同类模型的 5 倍,并称其精度接近 NVIDIA 最大推理模型而参数量约为五分之一。
推荐理由:NVIDIA 一次放出三款覆盖数据中心到端侧的开放模型,并给出量化规格与部署入口,便于判断本地智能体的选型边界。
Google DeepMind 开始广泛推送 Gemini 4 Argon,并同步扩大 Fairwind Program 的可信网络安全防御者范围。该模型在 12 个端到端模拟网络攻击场景中全部通关,上一代为 5 个;在对抗测试集上违规请求减少近两倍,Gray Swan 间接提示注入基准上 15 次自适应攻击的成功率降至 0.7%。
Google 全球上线 Gemini 4 Argon,开发者可通过 AI Studio 和 Gemini 平台的 API 使用,AI Ultra 订阅者可在 Google Antigravity 中使用,Ultra 和 Pro 订阅者可通过 Gemini 应用和 Google Search 的 AI 模式访问;免费用户和 Plus 订阅者只能使用较弱的 Flash 模型。
Google DeepMind 发布前沿模型 Gemini 4 Argon,即日起通过 AI Studio 和 Gemini API 面向开发者与企业开放,Google AI Ultra 订阅者可在 Google Antigravity 使用,Gemini app 与 Search 的 AI Mode 面向 Ultra 和 Pro 订阅者开放。
推荐理由:官方给出 Argon 在编码、科研与安全对齐上的具体案例和定价,读者可据此判断前沿模型在长程任务上的落地程度。
Google 发布 Gemini 4 Argon 模型,称其在编程、网络安全、科学、金融和法律等基准上超过 GPT-6 Astra、Claude Fable 5.1 和 Claude Opus 5.5,并减少冗余与套话。
Meta Superintelligence Labs 发布第二代模型家族 Muse Wonder(代号 Watermelon)与 Muse Wonder Full,距该实验室成立约 14 个月。
推荐理由:汇总 Meta Muse Wonder 家族发布细节与多家第三方评测,可对照其与 Opus 5.5、GPT-6 系列的定位差异。
Meta 发布前沿模型 Muse Wonder,含 Muse Wonder 与 Muse Wonder Full 两个版本,在 Artificial Analysis Intelligence Index v4.3 上分别得分 52 和 56,前代 Muse Spark 1.3 为 48。
Meta 的 Superintelligence Lab 发布 Muse Wonder 和 Muse Wonder Full 两款模型,这是其首次尝试前沿模型。
推荐理由:Meta 首次发布前沿模型,给出定价、基准对比和仅限订阅的开放方式,可据此判断其市场位置。
Meta 发布 Muse Wonder 和 Muse Wonder Full 两款新模型,即日起面向 Muse Code 订阅用户开放,Wonder 还可通过 Meta Model API 访问。
Odyssey 面向公众开放世界模型 Odyssey-3 的研究预览,用户可用文本提示生成可实时探索的交互环境,开发者可申请 API 访问。免费在线演示基于 Odyssey-3 Flash,支持第一人称与第三人称视角、移动和触发事件;基础模型 14B 参数,生成 832 × 480 视频,Pro 版支持 1280 × 720。
微软推出自研决策模型 Decision-1,用于分类、评估和路由决策,官方称其有潜力引导和控制智能体应对复杂环境。该模型基于 Qwen3.5-9B,微软称其在覆盖 36 项基准、近 15 万个问题的测试中准确率最高,并以 83.5% 准确率和 85 ms 延迟领先 Jev 1.13.0,速度是第二名 H2O-Lightning-4B 的 2.5 倍。
Anthropic 发布 Claude Haiku 5.5,这是 Haiku 系列约一年来的首次更新,定价与 OpenAI 的 GPT-6 Luna 持平,官方称其平均运行成本比 Haiku 4.5 低约 75%。
推荐理由:汇总了 Haiku 5.5 的定价、第三方评测与 token 消耗数据,便于判断小模型在智能体工作流中的成本取舍。
Anthropic 发布快速低成本模型 Claude Haiku 5.5,价格与 OpenAI 上月发布的 GPT-6 Luna 完全一致,为每百万 token 输入 0.10 美元、输出 0.50 美元,超过 100,000 token 后涨至 0.50/2.50 美元。
推荐理由:作者实测新 Haiku 的价格、tokenizer 与推理档位差异,并对比 GPT-6 Luna 给出不同用量下的取舍。
OpenAI 面向所有 ChatGPT 用户推出 GPT-6,并带来名为 Intelligent UI 的新功能,模型以图形、按钮、图表和表单等交互界面呈现答案,而非纯文本,格式会根据问题自动调整,用户还能在对话内直接生成储蓄计算器、小游戏等小工具。
Anthropic 发布 Claude Haiku 5.5,这是其迄今最快、最便宜的小模型,平均价格比 Haiku 4.5 低约 75%,10 万 token 以内提示词的价格最高下降 90%,超过 10 万 token 则贵 5 倍。
推荐理由:对比 Haiku 4.5 与 GPT-6 Luna 的基准和分档定价,可看清小模型在成本敏感任务上的取舍。
OpenAI 宣布 GPT-6 正在 ChatGPT 中面向全球上线,并同步推出 Intelligent UI。官方称新版本响应更快,提供可视化内容和可直接探索、使用的交互体验。
推荐理由:OpenAI 官方公布 GPT-6 在 ChatGPT 全球上线,并同步带来 Intelligent UI 的交互变化。
Mistral 表示其新模型 Le Chonk 能够与顶级闭源模型相抗衡,同时保持开放权重。该说法来自 Mistral 方面,原文未给出具体评测数据或能力细节。
Google DeepMind 发布 EmbeddingGemma 2,一个基于 Gemma 4 架构、采用 Apache 2.0 许可的开源多模态嵌入模型,参数量 740M,可将文本、图像、音频和视频映射到统一嵌入空间。
推荐理由:官方给出 740M 参数、模块化编码器与量化后内存占用,可据此判断端侧多模态检索的落地门槛。
Musubi 发布轻量决策模型 PolicyLM-1.7B,以开放权重形式开源,可将纯英文写成的内容政策在 50 毫秒内应用到消息上。该模型成本与速度接近主流社交平台的 AI 分类器,但具备现代 LLM 的灵活性,无需专门训练即可执行复杂政策,政策变更时也不必重新训练。
Google 发布开源模型 EmbeddingGemma 2,可将文本、图像、视频、音频和代码转换为数值向量,参数量 7.4 亿。Google 称其在多模态嵌入基准上超越规模达其两倍的竞品,在 Massive Text Embedding Benchmark (Code) 上得分 78.68,较前代 68.76 提升近 10 分。
Mistral 发布 Mistral Large 4 预览版,这是一个 1 万亿参数、490 亿激活参数的模型,在自有的 3800 块 NVIDIA Grace Blackwell GPU 集群上训练,目前通过其 API 提供预览,并承诺本月底发布开放权重版本。
Google 发布图像生成与编辑模型 Nano Banana 2.1,取代 2026 年 2 月推出的 Nano Banana 2,官方称其在视觉质量、文字渲染、多轮对话中的角色一致性、宽幅全景和信息图方面全面提升。
Mistral 推出 Mistral Large 4,模型可通过 llm 命令行工具以 mistral/mistral-large-4 调用。Simon Willison 用它与其他前沿模型同题生成 SVG,测试提示词为“一只穿渔网袜的犰狳在火星上乱穿马路”,各模型均使用默认推理等级。
法国 AI 实验室 Mistral AI 发布大型多模态模型 Mistral Large 4(昵称 Le Chonk),参数规模达 1 万亿,目前仅通过带护栏的公开端点访问,计划在安全测试完成后三周内开放权重。
Mistral 发布迄今最大模型 Mistral Large 4(ML4),总参数 1 万亿、激活 49B,为原生多模态模型,已在 Mistral Studio 开放 API 预览,权重预计 10 月底发布。
AI 公司 Reflection 发布首个免费开放模型 Beam,面向编码、逻辑推理和智能体任务,采用 MoE 架构,每 token 激活 5010 亿总参数中的 230 亿。
Reflection 发布 Beam,一个面向编码、智能体和科研任务的纯文本 MoE 模型,总参数 501B、激活 23B,从零训练,完整权重将以 Apache 2.0 在本月放出。
Reflection AI 发布首个前沿开源权重模型 Beam,称其在高级推理基准上与中国领先开源模型持平,且推理算力消耗低 3-4 倍。Beam 是 5010 亿参数、230 亿激活参数的文本 MoE 模型,预训练使用 23.8 万亿 token,上下文窗口 100 万 token。公司称本月将公开模型权重和完整技术细节,并通过超大规模云厂商和 neocloud 分发。
Reka AI 发布研究预览版 Rho-1,这是一个 190 亿参数的全能模型,可在单一神经网络中处理并生成文本、图像、视频和机器人控制动作。与多数将任务分派给专用模型的系统不同,Rho-1 把所有模态作为 token 放在同一个共享上下文窗口中运行,无需工具调用或外部模型。
Aleph Alpha 发布 Kolibri,一个 78B 参数的德英双语模型,采用混合专家架构,每个 token 约激活 3B 参数。公司称 Kolibri 在两种语言的质量与运行成本上处于帕累托前沿,德语占训练数据 21.3%,并为此搭建了专门的德语数据管线,也使用中国模型生成合成训练数据。
NASA 与 IBM Research 联合多所学术机构发布 NASA-IBM Lunar Foundation Model,称其为最早的开源月球科学基础模型之一。
Google DeepMind 发布 Gemini 4 Argon,面向编码、企业知识工作与网络防御,首发仅限政府用户和 Fairwind 计划中的可信网络防御者,开发者与企业访问时间未定。
推荐理由:汇总 Gemini 4 Argon 的基准、定价与第三方评测分歧,便于对照其与 Astra、Opus 5.5 的实际差距。
Google 宣布推出 Gemini 4 Argon AI 模型,但目前用户还无法使用。此前外界预期的 Gemini 3.5 Pro 并未出现。