IBM 发布 Granite 4.0 3B Vision 面向企业文档理解的小型多模态模型
IBM 发布 Granite 4.0 3B Vision,一个面向企业文档理解的小型视觉语言模型,以 LoRA 适配器形式叠加在 Granite 4.0 Micro 上,主打表格提取、图表理解和语义键值对提取。
IBM 发布 Granite 4.0 3B Vision,一个面向企业文档理解的小型视觉语言模型,以 LoRA 适配器形式叠加在 Granite 4.0 Micro 上,主打表格提取、图表理解和语义键值对提取。
Google DeepMind 发布实时语音模型 Gemini 3.1 Flash Live,称其为迄今最高质量的音频模型,延迟更低、对话更自然。在 ComplexFuncBench Audio 上得分 90.8%,在开启 thinking 的 Scale AI Audio MultiChallenge 上得分 36.1%,均领先前代模型。
推荐理由:官方给出两项音频基准分数和多产品开放入口,读者可以据此评估它对语音智能体开发的实际改进。
Mistral AI 发布首款文生语音模型 Voxtral TTS,4B 参数,支持 9 种语言,仅需约 3 秒参考音频即可适配自定义音色,并支持零样本跨语言音色迁移。
推荐理由:原文给出 9 语言、3 秒参考音色、70ms 延迟等可核验细节与人类评测对比,读者可据此评估其语音智能体方案。
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。
OpenAI 推出 GPT-5.4 mini 和 nano,是 GPT-5.4 更小、更快的版本。两款模型针对编程、工具调用、多模态推理进行了优化,适用于高并发的 API 与子智能体工作负载。
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。
Google 开发的开源 AI 模型 SpeciesNet 可对相机陷阱图像中约 2,500 类(2,498 类)动物进行分类,训练数据超过 6500 万张标注图像。模型在留出测试集上能找出 99.4% 含动物的图像,可识别到物种级的预测中 94.5% 正确,标准笔记本每天约可处理 3 万张图像。过去一年,全球研究团队已用它在坦桑尼亚塞伦盖蒂、哥伦比亚、澳大利亚等地分析数百万张野生动物影像。
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。
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。
OpenAI 发布首个实时编码模型 GPT-5.3-Codex-Spark,生成速度提升 15x,支持 128k 上下文。模型以研究预览形式向 ChatGPT Pro 用户开放。
推荐理由:OpenAI 官方公布实时编码模型的速度与上下文规格及试用范围,正在用该模型的用户可据此评估是否切换。
OpenAI 推出 GPT-5.3-Codex,一个 Codex 原生智能体,将前沿编码能力与通用推理相结合,用于支持长周期、真实世界的技术工作。
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。
Mistral 发布 Voxtral Transcribe 2 系列,包含批处理转写模型 Voxtral Mini Transcribe V2 和实时模型 Voxtral Realtime。
推荐理由:官方发布了两个语音转写模型的具体性能、价格和开放权重信息,读者可以据此对比现有转写方案的成本与延迟。
H 公司发布其最大的 UI 定位模型 Holo2-235B-A22B Preview,在 ScreenSpot-Pro 达到 78.5%、OSWorld G 达到 79.0%,创下 SOTA 纪录。该模型采用智能体定位方式迭代修正预测,带来 10-20% 相对提升,已作为研究版本在 Hugging Face 开放。训练使用 SkyPilot 统一管理跨云的 Kubernetes 集群任务。
OpenAI 将于 2026 年 2 月 13 日在 ChatGPT 中下线 GPT-4o、GPT-4.1、GPT-4.1 mini 和 o4-mini,与此前宣布的 GPT-5(Instant、Thinking、Pro)退役同步进行。API 侧目前没有任何变化。
Overworld 发布实时交互式视频扩散模型 Waypoint-1,可通过文本、鼠标和键盘交互生成可进入的虚拟世界。
推荐理由:原文给出训练方法、推理库与帧率数据,并解释它与微调路线世界模型在控制延迟上的差异。
Google DeepMind 发布 D4RT(Dynamic 4D Reconstruction and Tracking),用统一的 encoder-decoder Transformer 框架从普通视频重建动态 3D 场景并追踪时空运动。
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。
ServiceNow AI 发布 8B 参数安全护栏模型 AprielGuard,可检测 16 类安全风险以及提示注入、越狱、记忆投毒等对抗攻击,并支持独立提示、多轮对话和含工具调用与推理轨迹的 agentic 工作流输入。
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。
Mistral AI 发布 Mistral OCR 3,在表单、扫描件、复杂表格和手写内容上对 Mistral OCR 2 的整体胜率为 74%。模型(mistral-ocr-2512)定价 $2/1000 页,Batch-API 半价至 $1/1000 页,输出支持带 HTML 表格重建的 markdown,并可拖拽 PDF/图片解析为文本或结构化 JSON。
推荐理由:官方给出与上一代的胜率对比、定价和接入方式,读者可以据此评估它在文档解析流程中的成本与适用性。
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。
Google DeepMind 发布面向实时语音 Agent 的更新版 Gemini 2.5 Flash Native Audio,提升函数调用、指令遵循与多轮对话能力,在 ComplexFuncBench Audio 上得分 71.5%,开发者指令遵循率从 84% 升至 90%。
推荐理由:官方给出了函数调用、指令遵循的具体提升数据和落地入口,读者可以据此评估现有语音 Agent 是否值得升级。
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。
OpenAI 发布 GPT-5 系统卡更新,介绍 GPT-5 系列最新模型 GPT-5.2。该模型的安全缓解方案与 GPT-5 及 GPT-5.1 系统卡所述基本一致。训练数据涵盖公开互联网信息、第三方合作数据以及用户和人类训练员提供或生成的信息。
OpenAI 发布 GPT-5.2,定位为面向日常专业工作的最先进前沿模型,具备推理、长上下文理解、编码和视觉能力。用户可在 ChatGPT 和 OpenAI API 中使用,以驱动更快、更可靠的智能体工作流。
推荐理由:OpenAI 官方说明 GPT-5.2 的能力定位和可用入口,读者可以据此判断是否将其纳入日常工作流。
Mistral AI 发布开源编码模型 Devstral 2(123B)和 Devstral Small 2(24B),SWE-bench Verified 分别取得 72.2% 和 68.0%,并推出开源终端编码智能体 Mistral Vibe CLI。
推荐理由:官方公布两个尺寸开源编码模型的基准成绩、许可与部署门槛,并同步开放终端 CLI,读者可评估其替代现有方案的成本。
Intel AI 软件团队推出 DeepMath,一个基于 Qwen3-4B Thinking、用 GRPO 微调并通过 smolagents 实现的数学推理智能体。模型用简短 Python 代码片段替代冗长文本推理,在沙箱中执行后回填推理上下文,输出长度最多减少 66%,同时常提升准确率。在 MATH500、AIME、HMMT、HLE 四个数据集上,GRPO 训练与智能体推理结合取得最高准确率。
Mistral 发布 Mistral 3 系列模型,包括 41B 激活、675B 总参数的 MoE 模型 Mistral Large 3,以及 3B/8B/14B 三种尺寸的 Ministral 3 小模型,全部以 Apache 2.0 协议开源。
推荐理由:官方发布涵盖 Large 3 与 Ministral 3 全系的参数规模、开源协议和部署途径,读者可以据此判断各档模型适合的场景。
UCLA 教授 Ernest Ryu 与 GPT-5 合作解决了优化理论中的一个关键问题,展示了 AI 在加速数学发现中的作用。
Google DeepMind 发布 Nano Banana Pro(Gemini 3 Pro Image),基于 Gemini 3 Pro 的高保真图像生成与编辑模型,已开始在 Google AI Studio 和 Vertex AI 面向付费预览推出。
推荐理由:官方发布文给出了模型能力细节、2K/4K 分辨率、接入渠道和定价定位,开发者可据此评估是否切换或叠加使用。
Google DeepMind 发布 Nano Banana Pro(Gemini 3 Pro Image),基于 Gemini 3 Pro 的新一代图像生成与编辑模型。
推荐理由:官方发布新图像模型,列出文本渲染、多语言、4K 分辨率等具体能力变化和各产品入口,读者可以对照评估使用方式。
SLAM Lab 发布 Apriel-H1 系列,将 15B 推理模型部分注意力层替换为 Mamba,旗舰 Apriel-H1-15b-Thinker-SFT 以 76.8B token 训练实现 2.1 倍吞吐且推理质量损失很小。
OpenAI 推出面向 Codex 的 GPT-5.1-Codex-Max,定位为更快速、更智能的智能体编码模型。该模型面向长时间运行的项目级工作,具备增强的推理能力和更高的 token 效率。
推荐理由:官方说明了该模型面向长时间项目级任务定位,并强调推理与 token 效率改进,可作为选用参考。
Google DeepMind 发布 Gemini 3,称 Gemini 3 Pro 为其最智能模型,在各大基准上超越此前的 2.5 Pro。
推荐理由:官方发布给出了 Gemini 3 Pro 的基准成绩、API 定价和新工具入口,开发者可以直接评估是否迁移到现有编码与智能体工作流。