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Google DeepMind 发布 Gemini Omni 1.1 Flash,为生成式视频提供场扩展、首尾帧插值、4K 上采样和 360p 快速草稿等控制能力,可通过 Gemini API 在 Google AI Studio 使用。


推荐理由:官方发布 Gemini Omni 1.1 Flash,给出了场扩展、首尾帧控制和 4K 上采样等视频能力,以及 API 与订阅入口的可用性说明。
智谱和阿里同日发布了 GLM-5.3 Flash 和 Qwen3.8 Flash,两款模型均采用极致低价策略并支持百万上下文与原生多模态能力,直接冲击了 DeepSeek V4 Flash 的行业地位。
推荐理由:两款低价 Flash 模型在能力与价格上对 DeepSeek 形成直接冲击,文章据此剖析了行业竞争逻辑的转变。
智谱认领匿名模型 Ox-Alpha 为 GLM-5.3-Flash。该模型是 GLM 首个原生多模态模型,支持 1M 上下文,采用 MIT 协议开源。作者实测其在 3D 城市建模、视频剪辑、网页复刻及前端工具开发等 Agent 任务中表现接近 Claude Opus 4.8。
推荐理由:作者实测了 GLM-5.3-Flash 在多模态、3D 建模与视频编辑场景下的 Agent 表现,并展示了其以低价策略打破 DeepSeek 定价底线的冲击。
智谱 AI 认领 Ox-Alpha 模型,确认其为 GLM-5.3-Flash,这是 GLM-5 系列首个原生多模态模型。该模型综合智能评分 57 分,高于 DeepSeek V4 Pro,价格约为主流旗舰模型的 1/40。服务全部由国产芯片集群承载,官方在 Hugging Face 等平台以 MIT 许可证开源模型权重。
推荐理由:GLM-5.3-Flash 以 Claude Opus 4.8 约 1/40 的价格提供同等综合智能,且原生支持多模态视觉编码。
Ornith 发布三款 1.5 模型(397B、35B 和 9B),采用模型自我生成训练任务的新范式。在 Terminal-Bench 2.1 自测中,397B 得分 86.1,超过其自测的 Claude Opus 4.8 成绩 85.0,但官方榜单中 Opus 4.8 成绩为 78.9。
推荐理由:文章拆解了Ornith让模型自我出题的训练闭环,并厘清了自测与官方榜单的差异,提供了评估开放模型能力边界的参考框架。
智谱正式发布并开源 GLM-5.3-Flash(320B-A18B),即匿名登顶 OpenRouter 的 Ox Alpha「牛来」,其在 Artificial Analysis 综合智能指数取得 57 分、与 Claude Opus 4.8 持平,以 MIT 许可证开源且完全运行在中国 AI 芯片上。
Gemini 官方发布 gemini-omni-1.1-flash 模型正式版,支持视频延长与首尾帧插值生成,并在 video_config 中新增分辨率参数,支持 360p、720p、1080p 和 4K 输出。原有的 gemini-omni-flash-preview 端点将于 2026 年 9 月 30 日弃用。
推荐理由:新模型正式版支持视频延长与首尾帧插值,并开放多档分辨率参数,可直接用于视频生成工作流。
智谱官宣匿名模型OX Alpha为全新预训练的GLM-5.3-Flash。该模型是GLM-5系列首个原生多模态架构,总参320B、激活18B,支持图像、视频和文本输入,拥有100万上下文。
推荐理由:原文展示了模型在低成本下的多模态生成效果,以及作者将其用于替代昂贵模型的实测数据。
智谱认领突然在 OpenRouter 和 OpenCode 匿名上线并引发猜谜的模型 Ox-Alpha,确认其为 GLM-5.3-Flash,该模型为 320B 总参数、18B 激活的 GLM-5 系列首个原生多模态模型。
推荐理由:智谱认领匿名模型Ox-Alpha为GLM-5.3-Flash,该文梳理了其通过分词器指纹与社区测试被定位的完整过程,以及其在Artificial Analysis性价比图中的位置变化。
阿里巴巴发布 Qwen3.8-Flash-Next 模型权重,作为即将推出的 Qwen4 架构预览供开发人员进行试验和评估。该多模态混合专家(MoE)模型的主模型拥有125B参数,并由额外的51B N-gram嵌入支持,每个 token 激活 6B 参数。其原生上下文窗口为262,144个 token,可扩展至1M个 token。

Google DeepMind 发布 Gemini 3.5 Transcribe,将其定位为面向智能语音交互的语音转写模型,并已在 Gemini 应用、Android、Gboard、Chrome 等场景提供入口。




推荐理由:模型给出明确的 WER 数据、双 API 入口和多产品集成范围,方便开发者对比 Chirp 3 判断接入与落地成本。
穹彻智能发布具身智能预训练模型 Noe-0,一个预训练与后训练全链路采用无本体采集数据的世界动作模型,训练数据全部来自人在真实环境中直接完成操作的记录,覆盖超 50 个城市、18 个省级行政区,累计采集达数十万小时,对应数十万种任务类型。
8 月 25 日,苹果未办发布会直接上架 M6 与 M5 Ultra 芯片及新款 Mac mini、Mac Studio,字节跳动发布 AI 办公 Agent 产品「豆包工作」,SpaceX 宣布在路易斯安那州投资 1000 亿美元建设第二座「星际基地」。
Gemini 3.5 Transcribe 正式推出,包含两款专用语音转写模型。Gemini 3.5 Transcribe 支持 85 种以上语言的无流式高精度低延迟转写,提供说话人分离、词级时间戳及最多 1000 条自定义词汇偏置。
推荐理由:官方提供了两款专用模型的能力差异与技术参数,便于开发者按非流式与流式场景选型。
IBM 发布 Granite 4.2 推理模型系列,包含 3B、8B、30B 三个稠密模型,均基于 Apache 2.0 协议开放。该系列模型基于约 15 万亿 token 预训练并扩展至 512K 上下文,8B 和 30B 额外经过智能体强化学习训练,可在真实沙箱中执行代码、操作终端及检索网页。




推荐理由:IBM 详细拆解了模型的五阶段预训练和七阶段强化学习课程,展示了在真实沙箱中训练智能体能力的具体工程路径。
DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp 模型正式上线 API 平台,彻底补齐了此前 DeepSeek 模型无法原生读图的短板。该模型提供 100 万 token 的超长上下文窗口与 38.4 万 token 的最大输出空间,支持三种调用协议与混合图文输入。
推荐理由:实测验证了视觉能力与Agent框架的结合,为开发者补齐多模态工作流短板提供了直接的接入路径。
DeepSeek 上线首个多模态视觉模型 deepseek-v4-flash-vision-exp,文本 Agent 性能与 V4-Flash 持平,多项基准超越 Opus-4.8。该模型图像输入成本极低,1000 张图不足 20 美分,同步上线免费的 Files API 支持图像复用。
推荐理由:首个视觉模型上线即对标的文本基准和成本数据清晰,可快速评估其在 Agent 场景的性价比。
OpenAI 限时下调 GPT-5.6 Sol API 价格,输入费从 5 美元降至 4 美元/百万 token,输出费从 30 美元降至 20 美元/百万 token,缓存输入调整为 0.4 美元。促销至少持续至 11 月 21 日,模型上下文窗口维持 105 万 token,最大输出 12.8 万 token。
深度求索宣布多模态视觉理解模型 DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp 上线 DeepSeek API 平台,支持图片输入与文字识别、图表分析,纯文本能力与 DeepSeek-V4-Flash 正式版持平,视觉理解 Agent Benchmark 上大幅跃升,多模态 Agent 能力接近 Opus-4.8。
DeepSeek 上线首个实验性多模态视觉理解模型 deepseek-v4-flash-vision-exp,单次请求最多可输入 600 张图片,图片最长边支持 8192 像素,单张图片最高消耗 384 Token。
DeepSeek 发布支持图片输入的实验性多模态模型 deepseek-v4-flash-vision-exp,API 可直接调用,支持 JPEG、PNG、GIF 和 WebP 格式。
DeepSeek 上线实验性多模态模型 DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp,正式开放 API 并在官方数据中称其多模态 Agent 能力接近 Claude Opus 4.8。
推荐理由:该模型补齐了 Agent 视觉感知能力,并同步开放 API,为判断工作流闭环提供参考。
DeepSeek 上线实验性多模态模型 deepseek-v4-flash-vision-exp,正式支持图片理解能力,可识别截图文字、分析图表并驱动 Agent 任务。单次请求最多输入 600 张图片,兼容 OpenAI 与 Anthropic API 格式,调用价格与 V4 Flash 保持一致。
推荐理由:新模型将视觉理解融入 Agent 工作流,支持批量图片输入且价格不变,开发者可低成本测试界面与图表自动化处理场景。
Generalist AI 发布机器人基础模型 GEN-1.5,在 10 个操作任务中实现 59% 的 one-shot 成功率,无需微调代码即可完成新任务。该模型验证了具身智能领域的 Scaling Law,显示预训练规模与时长提升可带来泛化能力增强,被研究者比作机器人领域的 GPT-3 时刻。
推荐理由:GEN-1.5 展现了具身智能 Scaling Law,零代码演示即可驱动机器人即兴操作,被视为该领域的 GPT-3 时刻。
商汤正式开源轻量级原生统一多模态模型 SenseNova U1.5 Lite。该模型支持2K和4K原生生成,通过专项Expert训练与MOPD蒸馏,实现了复杂指令执行与局部编辑的高精度保护,在生成延迟与综合性能上达到开源领先水平。
前华为天才少年黄青虬创办的墨奇智能在WRC 2026发布自研具身智能模型架构MoRA及轮式机器人MORPHI KINO。MoRA采用Agentic-Native路线,在System 1中内化目标持续性、多层级记忆与进度认知,使机器人能自主完成15分钟无干预的长程家居任务。墨奇同时强调高质量真实场景数据的重要性,已积累3万小时数据,计划2026年底达到15万至20万小时。
推荐理由:文章解析了墨奇自研架构MoRA如何将Agentic能力内化至策略模型,并展示了其在15分钟长程家庭任务中的实际表现。
DeepReinforce 推出并开源了基于端到端自我提升框架的 Ornith-1.5 模型。其旗舰版 Ornith-1.5-397B 采用 MoE 架构,在 Terminal-Bench 2.1 和 DeepSWE 评测中分别取得 86.1 分和 56.0 分。
推荐理由:397B旗舰版在编码与智能体基准上与Claude Opus 4.8基本持平,并验证了端到端自提升范式在跨尺度模型上的有效性。
LiquidAI 发布 LFM2.5 家族的 DSpark 草稿模型,支持 llama.cpp 和 SGLang 集成,实现最高 3.2 倍的推理加速。该方案在保持输出质量不变的前提下,显著降低端侧部署延迟,其中 LFM2.5-2.6B 模型平均功能调用延迟降低 57%。


阿里巴巴推出面向数字设备执行的 GUI 智能体基座模型 Qwen-UI-Agent,主力版本参数量 27B,基于 Qwen 3.5 系列构建。该模型在 6 个核心 GUI 基准测试中拿下 5 项第一,在 MobileWorld-Real 真实设备评测中以 92.2% 成功率领先 GPT-5.6 Sol 等模型。
推荐理由:基于百台真机构建的训练环境,使模型在移动端真实场景基准测试中取得领先,揭示了GUI智能体落地真实世界的关键路径。
OpenAI 因发现新模型 Astra 网络攻击能力触碰危险红线,暂停其及 GPT-6 的强化学习训练两周。研发环境已实施严格物理与网络隔离,AI 代码必须运行在沙盒中。新监控机制要求 30 分钟内响应最高安全警报,该系统消耗约 20% 的推理算力。
Symbiosis Robotics 发布 DPC 具身控制框架,演示人形机器人驾驶卡丁车完成漂移。该框架取消中间运动表示,直接输出关节目标,训练数据共 15,010 小时。
阿里Qwen团队开源27B参数稠密多模态模型Qwen3.8-27B,上线2天Hugging Face下载量破百万。该模型SWE-bench Pro得分61.7,OSWorld-Verified得分84.3,量化后17GB内存即可运行,支持SGLang和Ollama等框架。
推荐理由:原文提供了Qwen3.8-27B在本地部署、代码能力及多模态性能的具体对标数据。
Alaya Lab、中国科学技术大学与上海创智学院联合推出的世界模型 Alaya-EVOKE 开源,可连续生成120分钟、4800个片段、172800帧一镜到底视频,亮度饱和度对比度保持稳定,单步成本不随会话变长。
智谱发布743B参数的GLM-5.3,在编程基准达到开源模型SOTA,网络安全能力较上一代翻倍。该模型沿用GLM-5.2底座,通过一个月后训练缩放提升真实工作场景下的长程任务能力。在自研Z.ai Code Bench及Terminal Bench 3.0等测试中表现领先,并在269个项目中发现2436个漏洞,其中1097个为中高危,最古老漏洞潜伏45年。
推荐理由:文章解析了GLM-5.3仅靠后训练缩放实现编程与网络安全能力跃升的具体路径,提供了从指标到真实漏洞发现的完整证据链。
DeepSeek V4 Pro 正式版以 DeepSeek-V4-Pro-0813 上线 API,官方称其在 HLE、Terminal Bench、Cybergym、DeepSWE 等 Agent 相关基准上全面超越 Opus 4.8,部分榜单反超并无限逼近 Fable 5。
推荐理由:官方模型更新上线且 API 可用,读者能直接获取基准表现与调用价格,判断其在开源阵营里的位置。
智谱 GLM-5.3 上线 ZCode、AutoClaw 及 GLM Coding Plan,完整模型权重将在两周内开源。该模型沿用 743B 的 GLM-5.2 基座、未改架构与预训练,编程体验较 GLM-5.2 提升 50%;Z.ai Code Bench 上 Max 满血档拿 34.5%、平均约 75K 输出 Token,GLM-5.2 烧 96K 拿 23.4%。
智谱发布 GLM-5.3,基座模型未变但通过后训练 Scaling 提升智能上界,编程能力在内部自建体感评测中较 GLM-5.2 提升 50%,并在 TerminalBench3.0、Agents'LastExam(CLI) 等公开基准测试中取得开源第一,模型权重将在发布两周后开放。
Anthropic 披露内部模型 Model 2 性能超越 Claude Mythos 5,目前仅内部使用且暂不外发。在 CoBench 评测中,Model 2 得分 62.8%,显著高于 Mythos 5 的 50.3%。该模型已广泛用于编码和 AI 智能体任务,Anthropic 暂无对外发布计划。
GLM-5.3 正式发布,官方称代码能力较上一代提升 50%,在 Terminal Bench 3.0 和 CyberGym 等基准上取得开源领先成绩。作者通过多场景实测展示了模型在 DeepSeek Harness 代码审查、AI 攻防演练场、爬虫反制策略及《铁血滩头》射击游戏开发中的表现,并开源了相关测试项目。
推荐理由:原文通过实测展示了模型在安全漏洞挖掘、代码审查和前端游戏生成上的具体表现,并附带了开源项目链接。
APPSO 实测智谱 GLM-5.3 模型,其在编程能力上比肩 Fable 5 和 GPT-5.6 Sol,使用体感优于 Kimi K3 和 DeepSeek V4-Pro-0813。
推荐理由:实测显示 GLM-5.3 在编程和网络安全领域表现强劲,且通过开源 Slime 后训练框架显著提升了模型能力,提供了验证国产模型迭代速度的第一手依据。
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