People talk, listen, watch, think, and collaborate at the same time, in real time. We've designed an AI that works with ...
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百度发布其对话机器人Ernie的最新版本5.1。该模型采用“Once-For-All”方法,仅使用前代模型三分之一的参数量,其预训练成本仅为同类模型的6%,实现了94%的成本削减。在Search Arena排行榜上,Ernie 5.1位列全球第四,排名仅次于两个Claude Opus变体和GPT-5.5 Search。
🫨Google is creating a new Omni model with good video editing. Veo4? The original is on the left. Edited right. The new ...
Holllllyyyyyyyy @GeminiApp cooked 😳😳 🚨 Gemini Omni: New video model Here is the first output and see the text coheren...
We are launching Ring-2.6-1T, a trillion-parameter flagship thinking model engineered for real-world complex tasks and p...
SenseNova U1图像生成模型现已在ComfyUI上可运行,并获得包括REBEL AI在内的评测者高度认可。REBEL AI发布的实践教程展示了该模型的部署工作流,并对其图像生成能力进行了真实场景测试。模型支持8步快速推理,生成速度极快,应用场景涵盖人像、超现实艺术、文字标志和生物设计等。相关资源已在Hugging Face、GitHub和Discord平台开放。
关联讨论 1 条X:商汤 SenseTime (@SenseTime_AI)Got early access to Tencent's Hy3 preview. This is the strongest model in the Hy series. Built on rebuilt pre-training a...
关联讨论 3 条IT之家(RSS)X:邵猛 (@shao__meng)X:karminski (@karminski3)在Google I/O期间,Gemini移动应用中发现了即将推出的Gemini Omni视频模型的新证据。该模型被描述为“我们的新视频模型”,功能包括混剪视频、在聊天中直接编辑以及使用模板等。分析指出,这可能是基于Gemini的真正“Omni”模型,而非Veo。早期测试显示,该模型会快速消耗使用额度,且网络和移动端应用都将新增一个“使用情况”标签页来追踪用量。
百度发布的ERNIE 5.1模型基于ERNIE 5.0预训练基础,宣称在搜索、推理、知识问答、创意写作和智能体能力方面获得提升,而其预训练成本仅为同类可比模型的约6%。该模型在Arena搜索排行榜以1223分位列第四,ERNIE 5.1 Preview在LMArena Text上取得1476分,全球排名第十三。推文作者指出目前未见技术论文,需验证其宣称的低成本高性能表现,但若属实将意义重大。
ERNIE 5.1 just dropped. Built on ERNIE 5.0's pre-training foundation, our latest foundation model upgrades search, reaso...
百度推出ERNIE 5.1模型,核心突破在于参数与成本的大幅压缩。其总参数和激活参数分别压缩至原规模的约1/3和1/2,预训练成本仅为同规模模型的约6%,同时保持了领先性能。模型在Agent能力上超越DeepSeek-V4-Pro,世界知识与创意写作接近领先闭源模型及Gemini 3.1 Pro,推理能力仅次于Gemini 3.1 Pro,深度搜索位列全球第四。技术创新包括提升参数效率的弹性预训练、增强可扩展性的异步强化学习训练等。模型已上线ERNIE平台和Baidu AI Studio。
ERNIE 5.1 is here 🚀 ERNIE 5.1 significantly reduces pretraining cost while compressing total parameters to ~1/3 and act...
关联讨论 1 条X:百度 Baidu (@Baidu_Inc)ERNIE 5.1 ranked No. 4 globally on @arena's Search Leaderboard, with a score of 1,223. That ranking reflects stronger mu...
关联讨论 1 条X:百度 Baidu (@Baidu_Inc)StepFun's new StepAudio 2.5 TTS ranks #3 on the Artificial Analysis Speech Arena Leaderboard, only behind Inworld's Real...
百度发布新一代基础大模型文心大模型5.1,并已在千帆模型广场等平台上线。该模型采用“多维弹性预训练”技术,仅以业界同规模模型约6%的预训练成本,实现了基础效果的领先。在国际权威竞技场LMArena的搜索榜上,文心5.1位列国内第一、全球第四。其综合能力显著提升,Agent能力实现超越,创意写作与推理能力已接近或达到业界领先水平。
蚂蚁集团旗下百灵大模型发布万亿级思考模型 Ring-2.6-1T,专为处理真实复杂任务设计。该模型创新引入可调节 Reasoning Effort 机制,提供 high 和 xhigh 两种推理强度。high 模式适用于高频 Agent 工作流,注重低 Token 开销与快速多步执行;xhigh 模式则面向数学、科研等需要深度逻辑分析与多路径探索的高难任务。模型兼具快速多步执行、工具协调能力及 SOTA 稳定性。目前已在 OpenRouter 平台上线,开放限时一周免费体验。
阶跃星辰发布新一代实时语音大模型StepAudio 2.5 Realtime,现已全量上线。该模型能感知语调、语速等“副语言”信息以识别用户情绪,动态调整回应以提升对话真实感。开发者可通过API精细定制AI角色的性格、背景等,其能力基于超万个原生人设生成的百万级特征矩阵训练,并针对角色一致性进行了强化。模型在对话能力上强调智商与情商的双重提升,可应对从闲聊到专业面试等多种场景。据2026年4月评测,其主观对话体验与语音问答基准得分均领先于同期竞品。
Ring-2.6-1T 是一款万亿级旗舰思考模型,引入可调节的 Reasoning Effort 机制,支持 high 与 xhigh 两种推理强度。high 模式面向高频 Agent 工作流,xhigh 面向数学、科研等复杂任务。评测中,high 模式 PinchBench 得分 87.60,Tau2-Bench Telecom 95.32;xhigh 模式 ARC-AGI-V2 得分 77.78,AIME 26 得分 95.83,GPQA Diamond 88.27。模型已上线 OpenRouter,近期将开源。
StepFun的StepAudio 2.5 TTS在Artificial Analysis语音竞技场排行榜位列第三,仅次于Inworld Realtime TTS 1.5 Max和Google Gemini 3.1 Flash TTS。该模型Elo评分达1187分,在测试集上已超越Eleven v3,语音自然度显著提升。其定价为每百万字符85美元,高于头部竞品;生成速度为每秒37.6字符。模型提供全局上下文提示和行内情感标签两种控制路径,可精细调节语音风格与韵律。
CyberSecQwen-4B 是基于 Qwen3-4B-Instruct-2507 微调的 4B 参数防御性网络安全模型,在 CTI-Bench 上以半参数(4B vs 8B)对标 Cisco Foundation-Sec-Instruct-8B:CTI-MCQ 得分 0.5868,领先 8.7 个百分点;CTI-RCM 得分 0.6664,保留后者 97.3% 的准确率。可运行于单张 12 GB 消费级 GPU,训练使用 AMD Instinct MI300X,LoRA 微调(r=64, lr=5e-5),数据来自 MITRE/NVD 的 2021 CVE→CWE 映射及合成分析师问答,以 Apache-2.0 许可发布。专为需本地部署的敏感安全场景设计。
Ring-2.6-1T是一款万亿参数的旗舰思维模型,专为现实世界复杂任务和生产环境构建。该模型具备可调节思维努力功能,通过动态计算机制灵活平衡认知深度、token成本和执行速度。它针对代理优化,适用于高频工作流,提供快速多步执行和工具编排,并具有SOTA稳定性。深度思维特性解锁了模型的最大能力上限,特别适合严格数学逻辑和科学研究。
EMO是一种新型专家混合模型,通过端到端预训练使模块化结构直接从数据中涌现,无需依赖人类定义的先验。该模型允许在特定任务中仅使用12.5%的专家子集(即8个活跃专家中的部分),同时保持接近全模型的性能;当所有128个专家共同使用时,它仍作为强大的通用模型。EMO具有1B活跃参数和14B总参数,训练数据达1万亿令牌。与标准MoE相比,EMO通过文档级路由约束,鼓励专家形成领域专业化组,从而支持选择性使用而不导致严重性能下降,实现了可组合架构,优化了大型稀疏MoE的内存-准确性权衡。
OpenAI 发布了专门用于网络安全的新模型 GPT-5.5-Cyber。该模型显著降低了安全请求的拒绝率,并能主动对测试服务器执行漏洞利用。目前访问权限仅限于经过验证的关键基础设施防御者,包括思科、CrowdStrike 和 Cloudflare 等合作伙伴。GPT-5.5-Cyber 将直接与 Anthropic 的 Mythos Preview 模型展开竞争。
ZAYA1-8B 是一个新发布的开源人工智能模型,在数学计算任务中性能与 DeepSeek-R1 相当。该模型的活跃参数数量少于10亿,突显了在保持高性能的同时实现更高参数效率的突破。这一进展意味着模型在计算资源和存储需求上更为高效,可能降低部署成本并加速推理过程,为资源受限环境提供实用解决方案。ZAYA1-8B 的开发展示了在AI模型优化领域的重要进步,其开源性质有望推动进一步研究和应用。
Today, we're rolling out GPT-5.5-Cyber in limited preview to defenders responsible for securing critical infrastructure....
Introducing GPT-Realtime-2 in the API: our most intelligent voice model yet, bringing GPT-5-class reasoning to voice age...
关联讨论 7 条OpenAI:官网动态(RSS · 排除企业/客户案例)X:OpenAI Developers (@OpenAIDevs)X:宝玉 (@dotey)X:OpenAI (@OpenAI)X:Testing Catalog (@testingcatalog)X:Kim (@kimmonismus)X:Greg Brockman (@gdb)商汤科技推出新一代轻量化多模态模型“日日新 SenseNova 6.7 Flash-Lite”。该模型采用原生多模态架构,能直接理解网页、文档和图表,提升复杂任务处理效率。它取消了视觉转文本中间层,以更小参数量实现能力跨越,在权威测试中取得多项同级别SOTA,并在信息搜索等场景中比纯文本智能体降低60%的Token消耗。同时,商汤推出限时免费的SenseNova Token Plan,为开发者提供首月无门槛调用额度,并将其全线办公技能SenseNova-Skills在GitHub开源。
Introducing GPT-Realtime-2 in the API: our most intelligent voice model yet, bringing GPT-5-class reasoning to voice age...
关联讨论 7 条OpenAI:官网动态(RSS · 排除企业/客户案例)X:OpenAI Developers (@OpenAIDevs)X:宝玉 (@dotey)X:OpenAI (@OpenAI)X:Testing Catalog (@testingcatalog)X:Kim (@kimmonismus)X:Greg Brockman (@gdb)Today, we're rolling out GPT-5.5-Cyber in limited preview to defenders responsible for securing critical infrastructure....
OpenAI 发布三款集成于Realtime API的实时语音模型,旨在解决语音交互中的延迟、打断处理和多语言支持难题。其中,GPT-Realtime-2具备GPT-5级推理能力,可在对话中进行推理、调用工具并处理打断,音频输入输出分别按每百万Token 32美元和64美元计费。GPT-Realtime-Translate支持70种输入语言同步翻译为13种输出语言,每分钟0.034美元。GPT-Realtime-Whisper提供低延迟流式转录,每分钟0.017美元。这些模型为开发复杂语音助手、实时翻译和转录应用提供了底层技术支持。
关联讨论 7 条OpenAI:官网动态(RSS · 排除企业/客户案例)X:OpenAI Developers (@OpenAIDevs)X:宝玉 (@dotey)X:OpenAI (@OpenAI)X:Testing Catalog (@testingcatalog)X:Kim (@kimmonismus)X:Greg Brockman (@gdb)OpenAI 在 Realtime API 中推出三款新模型,将实时语音交互升级为可执行任务的界面。核心模型 GPT-Realtime-2 具备 GPT-5 级别的推理能力,支持边听边思考、并行调用工具并完成任务,关键升级包括前置语、128K上下文窗口和可控推理强度。搭配的 GPT-Realtime-Translate 支持70多种语言实时互译,GPT-Realtime-Whisper 提供低延迟流式转录。这些模型共同支持语音驱动行动、系统主动播报和跨语言对话三种应用范式,旨在构建下一代语音协作智能体。
Introducing GPT-Realtime-2 in the API: our most intelligent voice model yet, bringing GPT-5-class reasoning to voice age...
关联讨论 7 条OpenAI:官网动态(RSS · 排除企业/客户案例)X:OpenAI Developers (@OpenAIDevs)X:宝玉 (@dotey)X:OpenAI (@OpenAI)X:Testing Catalog (@testingcatalog)X:Kim (@kimmonismus)X:Greg Brockman (@gdb)OpenAI在API中正式发布GPT-Realtime-2,称其为目前最智能的语音模型,为语音代理赋予了GPT-5级别的推理能力。该模型能实现真正的实时协作,在对话过程中同步完成聆听、思考与复杂问题解决,使交互如真人般自然流畅。同时发布的还有支持70多种语言的实时翻译模型GPT-Realtime-Translate,以及实时转录字幕模型GPT-Realtime-Whisper。这一系列音频能力共同定义了下一代语音界面,标志着语音AI从“辅助工具”向“实时智能伙伴”的跨越。OpenAI还预告了ChatGPT语音功能的重大更新即将到来。
Introducing GPT-Realtime-2 in the API: our most intelligent voice model yet, bringing GPT-5-class reasoning to voice age...
关联讨论 7 条OpenAI:官网动态(RSS · 排除企业/客户案例)X:OpenAI Developers (@OpenAIDevs)X:宝玉 (@dotey)X:OpenAI (@OpenAI)X:Testing Catalog (@testingcatalog)X:Kim (@kimmonismus)X:Greg Brockman (@gdb)能不能卷过DeppSeek v4-flash 啊! Google继续把AI成本卷到地板上了。 Gemini 3.1 Flash-Lite正式更新,这才是他们目前最划算的模型,专门为高体积agent任务、翻译和简单数据处理优化,价格低到离谱,速度还快得吓人。 以前大家卷参数、卷智能,现在Google直接告诉你:真正能跑通高频workflow的,是这种又便宜又稳的“轻量怪”。
gemini 3.1 flash-lite is here it's our most cost-efficient model, optimized for high-volume agentic tasks, translation, ...
OpenAI扩展了网络安全领域的可信访问计划,推出了GPT-5.5和专门针对网络安全的GPT-5.5-Cyber模型。此举旨在帮助经过验证的网络安全防御者加速漏洞研究,并加强对关键基础设施的保护。新模型将为安全专业人员提供更强大的AI工具支持。
OpenAI发布新一代旗舰语音模型GPT-Realtime-2。其在语音推理基准Big Bench Audio上取得96.6%的成绩,与Gemini 3.1 Flash持平,较此前最佳结果提升约13%。该模型同时在对话动态基准中保持领先,最小推理努力变体得分96.1%,尤其在停顿处理和轮转测试中表现突出。新模型支持从最小到xHigh的可调节推理努力等级,上下文窗口从32K增至128K,并支持文本、音频和图像输入,音频定价保持不变。
关联讨论 7 条OpenAI:官网动态(RSS · 排除企业/客户案例)X:OpenAI Developers (@OpenAIDevs)X:宝玉 (@dotey)X:OpenAI (@OpenAI)X:Testing Catalog (@testingcatalog)X:Kim (@kimmonismus)X:Greg Brockman (@gdb)OPENAI 🚨: 3 new models are now available on OpenAI Playground and APIs. - gpt-realtime 2 - gpt-realtime-whisper - gpt-r...
gemini 3.1 flash-lite is here it's our most cost-efficient model, optimized for high-volume agentic tasks, translation, ...