AI 系统 Ataraxos 以 15 比 1 击败史上最强 Stratego 棋手
CMU、MIT、纽约大学和斯坦福的研究团队开发 AI 系统 Ataraxos,以 15 比 1(另有四局和棋)击败被认为史上最强的 Stratego 棋手 Pim Niemeijer。训练仅用 16 块 GPU 和几千美元。Stratego 属于不完全信息游戏,棋子身份要直到碰撞时才揭晓,此前连 DeepMind 也未能造出可靠战胜顶尖人类玩家的系统。
CMU、MIT、纽约大学和斯坦福的研究团队开发 AI 系统 Ataraxos,以 15 比 1(另有四局和棋)击败被认为史上最强的 Stratego 棋手 Pim Niemeijer。训练仅用 16 块 GPU 和几千美元。Stratego 属于不完全信息游戏,棋子身份要直到碰撞时才揭晓,此前连 DeepMind 也未能造出可靠战胜顶尖人类玩家的系统。
Google DeepMind 发布 Gemini 4 Argon,面向编码、企业知识工作与网络防御,宣称在 19 项基准中的 13 项排名第一,输出上限从 64K 提升至 1M(通过 Long Decode Continuation 实现)。
推荐理由:汇总了 Gemini 4 Argon 的基准成绩、定价与获取限制,并保留独立评测和质疑声音,读者可据此平衡官方宣传。
Google 发布新前沿模型 Gemini 4 Argon,先通过 Fairwind 计划向可信网络防御者和内部团队开放,再逐步向开发者、企业和消费者开放,暂未给出日期。
推荐理由:文章汇总独立评测、定价和灰度策略,显示 Argon 缩小与头部差距但在 token 效率上仍有代价。
Google 发布新一代前沿模型 Gemini 4 Argon,称其在软件工程、法律和金融等企业知识工作以及网络防御方面具有前沿表现。初期仅限一组受信任的网络防御者使用,Google 正参与美国政府发布前模型访问的自愿流程并逐步扩大访问范围;该模型已用于 Google 内部工作流,如大规模代码库迁移。
Google DeepMind 发布新前沿模型 Gemini 4 Argon,先通过 Fairwind Program 向受信任的网络防御者开放,后续面向开发者、企业和消费者推出。
推荐理由:官方公布的能力、价格与安全机制信息完整,读者可以据此判断 Gemini 4 Argon 在编码、知识工作和网防上的实际变化。
OpenAI 在 DevDay 2026 发布常驻智能体 Dots(由 GPT-6 Astra 驱动,连接 4000+ 应用)、GPT-6.1 Sol(价格约为 Astra 的 1/5。
Xiaomi 发布 MiMo-V2.6 系列,含 Pro、Flash 两个原生全模态模型及 20 倍加速输出的 Pro-UltraSpeed,MiMo-V2.6-Pro 以 1.02T 总参数/42B 激活参数登上 Artificial Analysis Intelligence Index 开源权重模型榜首(46 分)。
推荐理由:汇总了 MiMo-V2.6-Pro 的开源权重、价格与 RL 训练细节,读者可以了解小米进入前沿模型行列的具体依据。
NVIDIA Vera Rubin NVL72 首次参加 MLPerf Inference v6.1 预览提交即取得领先性能:在 Qwen3-VL 上吞吐量最高达 GB300 NVL72 的 3.7 倍,在 DeepSeek-R1 上使用 TensorRT-LLM 最高达 2.5 倍。
OpenAI 发布 GPT-6 Astra,称其为面向商业的最强模型。该模型具备高级推理、计算机使用能力,写作和设计判断也更强。
Google DeepMind 发布 Gemini 3.8 Flash 和 3.8 Flash Cyber,称其为迄今最佳推理与编码模型,定价与 3.7 Flash 相同(每百万输入 token $0.75、输出 $3.75)。
推荐理由:官方公布了两个变体的基准数字、定价和 Cyber 版的申请入口,读者可据此评估升级成本与实际收益。
IBM 发布 Granite 4.2 推理模型家族,含 3B、8B、30B 三个稠密模型,以 Apache 2.0 许可开源。
推荐理由:IBM 官方公开 Granite 4.2 从预训练到多阶段 RL 的完整训练细节,读者可以借此了解推理模型的可复现构建路径。
Liquid AI 为 LFM2.5 系列三个模型(LFM2.5-1.2B-Instruct、LFM2.5-2.6B、LFM2.5-8B-A1B)发布 DSpark 草稿模型检查点,采用投机解码在不改变输出质量的前提下大幅加速解码。
推荐理由:官方给出 DSpark 草稿模型的具体加速数据、质量等价原理和 llama.cpp 与 SGLang 的用法,端侧部署可直接迁移。
Google DeepMind 发布 Gemini Robotics ER 2,定位为机器人的高层具身推理大脑,可编排 VLA 模型、导航 API 等底层工具完成多步任务。
推荐理由:官方发布详细列出了视频理解、进度追踪、多机协作的量化指标与获取入口,读者可据此评估机器人任务编排能力的变化。
Thinking Machines 在 Hugging Face 发布开源多模态模型 Inkling,总参数 975B、激活 41B 的 MoE 架构,原生接受图像、文本和音频输入,支持 1M 上下文窗口,训练数据为 45 万亿 token。
推荐理由:原文给出架构细节、各档位 VRAM 部署配置和多模态评测数据,对评估落地成本和选择变体有直接参考。
OpenAI 推出 GPT-5.6,主打更高智能与更强性价比:每个 token 产出更多智能,每美元获得更强性能,并按需提供更强能力以应对最难的工作。
Mistral 发布 Leanstral 1.5,Apache-2.0 许可,总参数 119B、激活 6B,主打 Lean 4 形式化证明工程。模型饱和 miniF2F,解出 587/672 PutnamBench 问题,在 FATE-H 达 87%、FATE-X 达 34%;经 mid-training、SFT 和 CISPO 强化学习三阶段训练。
推荐理由:原文给出基准成绩、成本对比和真实代码验证案例,读者可以据此评估开源形式化推理模型的实用边界。
智谱发布旗舰模型 GLM-5.2,面向长时程任务,首次在稳定的 1M-token 上下文上交付该能力,采用 MIT 开源协议。架构上提出 IndexShare,每 4 层稀疏注意力共享一个 indexer,1M 上下文下每 token FLOPs 降低 2.9 倍,并改进 MTP 层使投机解码接受长度最多提升 20%。
推荐理由:官方技术报告给出 1M 上下文的架构改进和三项长时程基准对比,读者可以借此评估开源模型在真实编码场景的可用性。
Google DeepMind 发布基于文本扩散的开源实验模型 DiffusionGemma,采用 Apache 2.0 协议,权重已在 Hugging Face 上提供。
推荐理由:官方说明了文本扩散模型的架构取舍与适用场景,读者可据此判断它是否适合本地低并发的高吞吐需求。
JetBrains 发布 Mellum2,一个总参数 12B、每 token 仅激活 2.5B 的开源 Mixture-of-Experts 模型,在自然语言和代码语料上从头训练,采用 Apache 2.0 许可证。
OpenAI 宣布其模型解决了有 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。官方称这是 AI 驱动数学研究的里程碑。
推荐理由:OpenAI 官方宣布模型在数学研究上解决 80 年悬而未决的问题,可关注其对 AI 驱动数学研究的意义。
Google DeepMind 发布 Gemini 3.5 模型系列,首个型号 3.5 Flash 当天全量开放,3.5 Pro 预计下月推出。
推荐理由:官方正文给出具体基准分数、速度对比和开放渠道,读者可据此评估 3.5 Flash 在智能体与编码场景的实用性。
IBM Granite 团队发布 Granite 4.1 系列 dense 模型,含 3B、8B、30B 三个规模,在约 15T tokens 上训练,上下文经长文本扩展达 512K,均以 Apache 2.0 许可开源。
推荐理由:原文完整披露了五阶段预训练、SFT 质控和四阶段 RL 的训练配方,8B 稠密模型对标上一代 32B-A9B MoE 的结果也可供选型参考。
DeepSeek 发布 V4,在 Hub 上开源 DeepSeek-V4-Pro(1.6T 总参数 / 49B 激活)和 DeepSeek-V4-Flash(284B 总参数 / 13B 激活)两个 instruct 及对应 base 检查点,均支持 1M token 上下文。
推荐理由:文章拆解了 V4 为长上下文与 Agent 场景做的架构与后训练设计,读者可据此评估开源模型跑长任务的部署成本。
Google DeepMind 发布 Gemma 4 开源模型,基于 Gemini 3 技术,主打高级推理和智能体工作流。提供 E2B、E4B、26B MoE(推理时仅激活 3.8B 参数)和 31B Dense 四种尺寸,31B 在 Arena AI 文本排行榜上位列全球开源模型第 3,采用 Apache 2.0 许可,支持 128K-256K 上下文窗口、原生多模态和 140+ 语言。
推荐理由:原文给出了四个尺寸、基准排名和部署细节,读者可以据此判断在本地和端侧硬件上的可用性。
H Company 发布多模态计算机使用模型 Holotron-12B,基于 NVIDIA Nemotron-Nano-2 VL 后训练约 140 亿 token,已在 Hugging Face 以 NVIDIA Open Model License 开放。
Mistral 发布 Mistral Small 4,首次将 Magistral 的推理、Pixtral 的多模态和 Devstral 的编码能力统一到单一模型,采用 Apache 2.0 许可开源。
推荐理由:官方宣布 Small 家系统一推理、多模态与编码能力,并给出架构参数和推理效率对比,便于评估开源部署性价比。
Mistral 发布 Leanstral,称其为首个面向 Lean 4 的开源代码智能体,权重采用 Apache 2.0 许可证,提供 120B-A6B 稀疏架构(6B 激活参数),并集成于 Mistral Vibe 及免费 API 端点 labs-leanstral-2603。
OpenAI 发布 GPT-5.4,称其为面向专业工作最强、最高效的前沿模型。新模型在编码、计算机使用和工具搜索上达到 SOTA,并提供 1M-token 上下文窗口。
推荐理由:OpenAI 官方给出 GPT-5.4 的能力定位与 1M-token 上下文,可据此判断其在专业工作场景中的可用性。
Google DeepMind 发布 Gemini 3.1 Flash-Lite,定位 Gemini 3 系列中最快、最具成本效益的模型,已在 Google AI Studio 和 Vertex AI 以 preview 形式推出。
推荐理由:官方公布定价与实测对比数据,开发者可据此评估高并发场景下换用该模型的速度与成本收益。
OpenAI 分享其 AI 模型对 First Proof 数学挑战的证明尝试,在专家级数学问题上测试研究级推理能力。相关证明过程已公开,用于检验模型在研究级难题上的推理表现。
Google DeepMind 发布 Gemini 3.1 Pro,在 ARC-AGI-2 上取得 77.1% 的 verified 成绩,推理表现是 3 Pro 的两倍以上。
推荐理由:官方公布 ARC-AGI-2 得分并覆盖消费端与开发者端入口,读者可以直接对照现有工作流评估升级。
OpenAI 发布预印本,显示 GPT-5.2 提出了一个新的 gluon amplitude(胶子振幅)公式,该公式随后由 OpenAI 与学术合作者正式证明和验证。
推荐理由:模型提出的新物理公式经学术合作者证明与验证,可作为前沿模型科研能力的具体例证。
Google DeepMind 发布 Gemini 3 Deep Think 重大升级,面向科学、研究和工程挑战的专用推理模式。
推荐理由:原文给出 Deep Think 多项基准成绩和 API 开放入口,读者可以据此评估它在科研与工程场景的可用性。
Google DeepMind 发布两篇论文,介绍 Gemini Deep Think 在专家指导下解决数学、物理和计算机科学的专业研究问题。其数学研究智能体 Aletheia 配备自然语言验证器并可承认失败,在 IMO-ProofBench Advanced 上最高得分 90%,并自主解决 Bloom's Erdős 猜想数据库中的四个开放问题,包括 Erdős-1051。
推荐理由:原文给出两篇论文的具体成果和方法细节,读者可以了解 AI 辅助科研的实际边界与协作模式。
OpenAI 发布 GPT-5.3-Codex,称其为迄今最强的智能体编码模型。它结合了 GPT-5.2-Codex 的前沿编码能力与 GPT-5.2 的推理和专业知识能力。
NVIDIA 发布 Cosmos Reason 2,一个面向物理 AI 的开源推理视觉语言模型,登顶 Physical AI Bench 和 Physical Reasoning 排行榜,成为视觉理解排名第一的开源模型。
推荐理由:官方发布给出模型规格、上下文长度和评测变化,读者可据此评估其是否适合机器人与视频分析场景。
Hugging Face 博客宣布推出 Falcon-H1-Arabic 阿拉伯语模型家族,包含 3B、7B、34B 三种规格,采用融合 Mamba(State Space Model)与 Transformer 注意力的混合架构。
OpenAI 发布 GPT-5.2-Codex,称其为目前最先进的编码模型。该模型主打长程推理、大规模代码变换和增强的网络安全能力。
推荐理由:官方说明点出长程推理、大规模代码改造与安全能力三个方向,可作为评估其编码定位的基本参照。
Google DeepMind 发布 Gemini 3 Flash,将 Gemini 3 Pro 级推理能力与 Flash 级速度和成本结合。
推荐理由:官方给出关键基准分数、价格和开放渠道,读者可以据此比较它与大模型在速度成本上的取舍。
OpenAI 发布 GPT-5.2,称其为迄今数学和科学能力最强的模型,在 GPQA Diamond 和 FrontierMath 等基准上创下新的 SOTA 成绩。文章展示了这些能力提升如何转化为实际研究进展,包括解决一个开放理论问题和生成可靠的数学证明。
推荐理由:原文给出 GPT-5.2 在数学与科学基准上的成绩及其在真实研究中的应用,适合想了解模型推理能力边界的读者。