Google发布了Gemini 3.5模型,该模型专注于提升执行复杂任务的能力。其核心特点是支持“代理式工作流”,即能够像助手一样自主规划并执行一系列多步骤、复杂的操作,旨在将先进的语言理解与实际问题解决能力相结合。
另有 18 家信源报道IT之家(RSS)Google DeepMind:Blog(RSS)Google Developers Blog(RSS)Google Blog:AI(RSS)X:Gemini (@GeminiApp)X:Google AI (@GoogleAI)X:Jeff Dean (@JeffDean)X:Logan Kilpatrick (@OfficialLoganK)Hacker News 热门(buzzing.cc 中文翻译)X:Google DeepMind (@GoogleDeepMind)X:阿易 AI Notes (@AYi_AInotes)The Verge:AI(RSS)X:Ethan Mollick (@emollick)X:Kim (@kimmonismus)X:Sundar Pichai (@sundarpichai)X:Google AI for Developers (@googleaidevs)X:Rohan Paul (@rohanpaul_ai)The Decoder:AI News(RSS)模型发布
新模型的发布、开源与迭代:大模型厂商的旗舰更新、开源权重放出、性能与价格变化的第一时间记录。
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5月16日
5月15日
蚂蚁集团推出 ARGenSeg-8B,一种将多模态理解与像素级感知统一的自回归图像生成分割框架。它利用多模态大语言模型(MLLM)输出视觉 token,并通过通用 VQ-VAE 解码为分割掩码,使分割完全依赖 MLLM 的像素级理解。采用 next-scale-prediction 策略并行生成视觉 token,降低推理延迟。在多个分割数据集上超越此前最优方法,推理速度显著提升。论文已被 NeurIPS 2025 接收,模型已发布在 HuggingFace。
蚂蚁百灵开源万亿级思考模型 Ring-2.6-1T,重点强化 Agent 执行能力,在 PinchBench 和 ClawEval 上达到开源 SOTA。模型支持 high 与 xhigh 两档推理强度,并采用异步 Async RL 架构结合升级版棒冰算法提升训练效率。权重已开源至 Hugging Face 和 ModelScope,Chat 体验现已开放。
IBM 发布两个 Apache 2.0 开源多语言嵌入模型:97M 参数的紧凑型(granite-embedding-97m-multilingual-r2)在 MTEB Multilingual Retrieval 上得 60.3 分,超越所有开放子 1 亿参数模型;311M 全尺寸模型(granite-embedding-311m-multilingual-r2)得 65.2 分,在 500M 以下开放模型中排第二,并支持 Matryoshka 维度。两者均基于 ModernBERT 架构,支持 200+ 种语言,针对 52 种语言和 9 种编程代码检索训练,上下文窗口达 32,768 tokens。可直接替换 sentence-transformers、LangChain、LlamaIndex 等框架中的默认模型,预置 ONNX 和 OpenVINO 权重以优化 CPU 推理。
5月14日
蚂蚁 inclusionAI 发布旗舰推理模型 Ring-2.6-1T,参数规模达万亿,面向智能体工作流、工程开发、科研分析等复杂场景。模型从“能回答”升级至“能执行”,在多步任务与工具协作中表现更优;支持 high/xhigh 两档推理强度,可灵活平衡效果与成本;采用异步强化学习结合 IcePop 算法提升训练效率。基准测试中,high 模式 PinchBench 得 87.60、ClawEval 63.82、Tau2-Bench 电信场景 95.32;xhigh 模式 ARC-AGI-V2 得 66.18、AIME 26 达 95.83、GPQA Diamond 88.27。上下文长度支持 128K 扩展至 256K(YaRN),已通过 HuggingFace 和 ModelScope 开放下载。
另有 3 家信源报道公众号:蚂蚁百灵(Ling)X:蚂蚁百灵 (@AntLingAGI)蚂蚁 inclusionAI:HuggingFace 新模型Proud to announce the release of the SenseNova U1 Tech Report — together with the a new set of model weights based on Mo...
this is Krea 2. our first foundation model, built completely from scratch for aesthetic diversity and stylistic control....
5月13日
Hy3 preview from @TencentHunyuan is now live on GMI #1 on OpenRouter's LLM leaderboard, open-sourced, and the strongest ...
5月12日
Qwen-Image-2.0是一个统一高保真生成与精确编辑的全能图像生成基础模型。它采用Qwen3-VL作为条件编码器,结合多模态扩散变换器进行联合建模,并通过大规模数据整理与多阶段训练实现强化。该模型支持长达1K令牌的指令输入,能生成幻灯片、海报等富文本内容,显著提升多语言文本渲染与排版质量。在生成方面,它增强了细节、纹理真实感与光照一致性,并更可靠遵循复杂指令。人工评估表明,其在生成和编辑任务上均大幅超越前代模型。
5月11日
We are launching Ring-2.6-1T, a trillion-parameter flagship thinking model engineered for real-world complex tasks and p...
Thinking Machines Lab发布interaction models研究预览。该模型从零训练,原生处理音频、视频和文本,采用多流微回合设计实现实时响应,无需外部脚手架。研究预览展示了全新的交互能力,并在智能性与响应性上取得综合SOTA表现。
5月9日
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。
5月8日
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 API 推出了新的实时语音模型,能够进行推理、翻译和语音转录。这些模型显著提升了语音交互的自然度与智能水平,支持实时处理与多语言转换。新功能旨在为开发者提供更强大的工具,以构建更流畅、更智能的语音应用体验。