Microsoft 发布 MAI-Voice-2 语音合成模型,支持 15 种语言与零样本声音克隆
Microsoft 发布文本转语音模型 MAI-Voice-2,官方称在保真度、语言覆盖、说话人一致性和情感范围上较前代显著提升,并列对比偏好测试中 72% 的场景优于 MAI-Voice-1。
Microsoft 发布文本转语音模型 MAI-Voice-2,官方称在保真度、语言覆盖、说话人一致性和情感范围上较前代显著提升,并列对比偏好测试中 72% 的场景优于 MAI-Voice-1。
Gemma 4 12B 是 Google DeepMind 最新推出的中等规模多模态模型,采用无编码器统一架构,原生支持音频输入。其基准测试性能接近 26B MoE 模型,但内存占用不到一半,仅需 16GB 显存或统一内存即可在消费级笔记本上本地运行。模型内置多 token 预测(MTP)drafter 以降低延迟,基于 Apache 2.0 开源许可发布,已累计超过 1.5 亿次下载。
推荐理由:统一无编码器架构让 12B 模型在消费级笔记本上跑出接近 26B 的多模态 Agent 体验,开源 + Apache 2.0,本地部署门槛又压低了。
Gemma 4 12B 是一款密集多模态模型,专为消费级设备上的高性能本地 AI 执行而设计。其采用新颖的无编码器架构,绕过传统视觉和音频编码器,将多模态数据直接输入大语言模型主干。
推荐理由:Google 把多模态模型直接塞进消费级设备,靠的不再是缩水而是架构层面的创新。12B 放在本地跑,这次玩法变了。
Microsoft Superintelligence 团队发布 MAI-Image-2.5 和 MAI-Image-2.5-Flash 两款图像模型,MAI-Image-2.5 在 Arena 图像编辑榜排第 2(超过 Nano Banana 2),文本生成图像排第 3,比 MAI-Image-2 总分提升 75 分。
Holo3.1 是基于 Qwen 模型家族的计算机使用智能体系列,旨在提升在桌面、网页和移动环境中的鲁棒性。新模型提供 0.8B、4B、9B 和 35B-A3B 四种尺寸,并首次发布量化检查点,包括 FP8、Q4 GGUF 和 NVFP4,以优化本地推理。在 AndroidWorld 基准测试中,35B-A3B 模型得分从 67% 提升至 79.3%。在 DGX Spark 上,NVFP4 量化相比 BF16 实现 1.74 倍 token 吞吐量提升,并将平均步骤时间从 6.8 秒缩短至 3.3 秒。模型支持函数调用协议,可在第三方智能体框架中部署。
Microsoft 在 Build 2026 主题演讲中宣布七款 MAI 新模型,覆盖图像、语音、转录、推理和编码。
推荐理由:官方主题演讲完整给出七个新模型的规格、跑分与部署渠道,还涉及 Maia 200 芯片协同设计和 RLE 训练路线。
Ling-2.6-1T-base 是蚂蚁 inclusionAI 开源的万亿参数 MoE 基座模型(总参约 1T,激活 63B)。它由 Ling-2.0-1T-base 升级而来,采用 Lightning Attention 与 MLA 以 7:1 混合的线性注意力架构,经约 9.6T token 的迁移预训练、持续预训练和中训练,上下文窗口从 4K 分阶段扩展至 256K。在 MMLU(86.82)、SimpleQA、LongBenchv2(43.54)等基准上超越前代。该模型仅供研究(继续预训练、微调、蒸馏等),不直接提供对话功能。
微软 MAI 团队发布七款新 MAI 模型,将通过 OpenRouter、Fireworks、Baseten 向开发者开放,并首次允许开发者自行调整模型权重。官方称基于强化学习环境(RLEs)的 Microsoft Frontier Tuning 可让模型学习企业自身工作流,其针对 Excel 微调的 MAI 模型可匹敌 GPT 5.4 且效率最高提升 10 倍。
Microsoft 发布编码模型 MAI-Code-1-Flash,直接用生产环境 GitHub Copilot harness 训练,主打真实开发工作流而非仅优化基准。
感谢使用我们的模型来创建这些复杂的图表和图表。 看到具有挑战性的信息被转化为清晰、准确和可读的视觉效果真是太棒了。这就是我们的目标。😄
M3 on Cloudflare AI Gateway, day one ⚡ 前沿编码能力,1M 上下文,原生多模态,现在一次 fetch 即可调用。 是时候构建些东西了。 🦞
推荐理由:MiniMax的M3把开源编码模型拉到新高度,1M上下文加原生多模态是惊喜,上线首周5折,值得跑一下看是不是真能干翻闭源。
Qwen3.7-Plus 深度融合视觉与语言,实现“看、想、写、做、验”端到端闭环,在 12 项核心基准测试中表现提升。实测中,基于该模型的智能体连续运行超 11 小时,自动完成英语学习 APP 开发,生成代码超 10000 行、触发调用超 1000 次;复刻 macOS Stocks 应用并通过 10 项功能验证。支持图像/视频转 SVG、视觉驱动网页设计及浏览器自动化。已在阿里云百炼上线,提供 OpenAI 兼容 API 与 Anthropic 协议。
Mellum2 是 JetBrains 从头训练的 12B 参数混合专家(MoE)模型,专注于自然语言与代码。每个 token 仅激活 2.5B 参数,推理速度可达同类模型的 2 倍以上,适合高吞吐、低延迟场景。该模型支持路由、RAG、摘要、子智能体及私有部署,以 Apache 2.0 许可证开源。在代码生成、推理、科学和数学基准测试中,Mellum2 与同等规模的开放模型竞争力相当。
大多数AI模型在生成图表时存在数值错误(如负值显示为正)、柱状图位置偏移、元素关系混乱等问题。SenseNova-U1-8B-MoT-Infographic(SenseNova-U1)专为解决此类图表生成问题而设计,能够生成准确的图表,并支持实时调整设计和布局。项目在Hugging Face提供了模型,并在GitHub展示了效果案例。
MiniMax M3 是一个开源前沿模型,具备先进的编码与AI智能体能力。它支持100万token的超长上下文窗口,并采用名为MSA(MiniMax Sparse Attention)的新型稀疏注意力架构。该架构使模型在100万token上下文下的每token计算成本降至前代的1/20,预填充速度提升9倍以上,解码速度提升15倍以上。在SWE-Bench Pro编码基准上,MiniMax M3得分59.0%,超越GPT-5.5和Gemini 3.1 Pro,性能接近Opus 4.7。该模型可通过MiniMax Code、Token Plan和API服务使用。
推荐理由:MiniMax M3 把开源模型的编码能力推到了 GPT-5.5 和 Opus 4.7 这条线上,还附带 1M 上下文和原生多模态,这是开源社区真正能打的前沿选项,做 Agent 的值得立刻跑一下。
阿里云通义千问推出 Qwen3.7-Plus,基于 Qwen3.7 文本骨干,增强视觉语言能力,保留编码、工具使用和生产工作流的智能体能力。它支持感知现实场景、读取并操作 GUI、从视觉参考编写代码、端到端导航手机应用、基于网络知识回答视觉问题,融合 GUI 与 CLI 交互,跨 Claude Code、OpenClaw、Qwen Code 等框架泛化。在 Terminal Bench 2.0-Terminus 得分 70.3,SWE-Verified 77.7,QwenWorldBench 62.1,GPQA Diamond 90.3,MMLU-Pro 88.5。通过阿里云 Model Studio API 提供。
推荐理由:Qwen3.7-Plus 把视觉感知、GUI 操作和编码能力整合进同一个 agent 模型,在 ScreenSpot 和浏览器操作上的提升很实在,做自动化的开发者值得上手试试。
MiniMax 发布 M3 模型,采用全新稀疏注意力架构 MSA,支持 1M 上下文窗口,并原生支持图片、视频输入及电脑桌面操作,是国内首个齐备这些要素的开源模型。
推荐理由:M3在复现论文和CUDA优化中的长程自主迭代,将模型评估从单轮得分推进到真实协作场景,为衡量Agent Coding能力提供了更具参考价值的维度。
xAI的最新编程模型Composer 2.5现已在Grok Build中可用,用户可通过`/models`菜单选择使用。这是一款快速、先进的模型,擅长处理长时间运行的任务和复杂指令。该模型面向SuperGrok和X Premium+用户开放。
推荐理由:xAI 的 Composer 2.5 主攻长任务和复杂指令,如果你在用 Grok 搭 Agent,这模型值得切过去试试,可能比之前的编码模型更稳。
ICYMI:Nano Banana Pro [gemini-3-pro-image] 和 Nano Banana 2 [gemini-3.1-flash-image] 现已正式发布,可通过 Gemini API 投入生产使用。 查看这些优秀的社区示例,了解两个模型的实际能力 🧵
OpenAI 实时翻译功能——使用70多种输入语言说话,翻译成13种输出语言: gpt-realtime-translate 接收任意语言的语音输入,并输出目标语言的语音。 大语言模型很棒,但特定用例需要专用模型。 我们正在智能眼镜上运行此功能。
推荐理由:OpenAI悄悄推出一个专门做实时语音翻译的模型,不是通用LLM,而是专用模型。这标志着AI交互从文字转向语音的第一步,做翻译硬件或AR眼镜的团队要睡不着了。
Google 在 2026 年 Google I/O 大会上发布了新一代多模态模型 Gemini Omni 与 Gemini 3.5,并同步提供了 11 个视频,集中演示了这两款模型在实际场景中的能力。
grok-build-0.1 现已通过 xAI API 提供公开测试版。 这是驱动 Grok Build CLI 的同一模型,擅长智能体编码。 定价为输入 $1/m,输出 $2/m,极具成本效益、智能且快速。
通义实验室提出Qwen-VLA,以Qwen3.5-4B视觉语言主干与1.15B参数DiT动作解码器构建统一视觉-语言-动作模型。通过文本到动作DiT预训练和本体感知提示,将操作、导航与轨迹预测统一在同一框架下,支持11种机器人平台。在5个仿真基准中,单一通用模型在3个上超越最佳专用模型;ALOHA真机in-domain成功率83.6%,OOD泛化76.9%,分别超越π₀.₅超35和40个百分点;DOMINO动态操作零样本达26.6%;VLN-CE导航R2R和RxR分别达57.5%和59.6%,均超越专用模型。
ChatGPT 新增 GPT-5.5 instant 模型: 我们今天发布了 GPT-5.5 instant 的新版本。之前的模型过于“子弹化”。新版本在其他一些重要维度上有所改进:谄媚性、事实性和多语言性能。希望你喜欢!我们始终对反馈感兴趣。
小米大模型应用团队发布开源可控视频音效生成模型 ControlFoley,旨在解决创作中的可控性难题。该模型统一支持文本引导视频配音、文本控制视频配音和参考音频控制视频配音三类任务。ControlFoley 在 VGGSound-Test 等多个 benchmark 上取得开源 SOTA 表现,其代码、模型权重和在线 Demo 均已开放。
通义千问推出通用视觉-语言-动作模型Qwen-VLA,基于Qwen多模态骨干,将视觉感知、语言理解与空间推理扩展至连续动作生成和轨迹预测。训练分四阶段:文本到动作预训练(T2A)、持续预训练(CPT)、监督微调(SFT)和强化学习(RL)。在LIBERO上达97.9%,Simpler-WidowX达73.7%,RoboTwin-Easy/Hard达86.1%/87.2%,匹配或超越专精模型。数据涵盖超10,000小时公共机器人轨迹、1,000+小时内部真实轨迹及800万+合成仿真轨迹。
阶跃星辰发布并开源 Step 3.7 Flash,采用稀疏 MoE 架构(总参数 196B+1.8B,激活 11B),最高生成速度 400 Tokens/s。围绕原生多模态理解与执行、联网与视觉搜索增强、高可靠工具调用与编排、Agent 生态兼容优化四大能力优化。在 Toolathlon 达 49.5%,ClawEval-1.1 达 67.1%,GDPval 达 45.8%,τ²-bench Telecom 通过率超 98%。兼容 Claude Code、KiloCode 等主流架构及 MCP/Skills 协议,支持云端与本地部署,已在 Kilo Code 等生态中完成接入验证。
🍌 Nano Banana Pro [gemini-3-pro-image] 和 Nano Banana 2 [gemini-3.1-flash-image] 现已正式发布,可通过 Gemini API 投入生产使用。查看这些优秀的社区示例,了解两个模型的实际能力 🧵↓
Anthropic 发布了最新的 Opus 4.8 大语言模型,并为该模型引入了一个名为“Dynamic Workflows”的新工具。该工具旨在协调由多个子代理组成的群组,以执行复杂任务。
SenseNova-U1-8B-MoT-Infographic 是一个升级后的8B参数信息图表生成模型。其核心提升在于:增强了文本的准确性与可读性,减少了重复和不自然的放大;改进了布局的一致性与合理性,背景更稳定;提升了图表与示意图的渲染质量;并新增了学术内容的渲染支持。
MiMo-V2.5现已在OpenCode上线——限时免费。🎉 [引用 @opencode]:OpenCode x MiMo V2.5 - 限时免费 1M上下文 • 推理 • 文本 • 图像
商汤科技介绍了其升级后的信息图生成模型 SenseNova-U1-8B-MoT-Infographic。该模型参数为8B,在四个关键维度进行了优化:文本准确性与可读性增强,减少了重复和不当放大;布局的一致性与合理性提升,背景更稳定;图表与示意图的质量提高;并新增了学术内容的渲染支持。推文提供了在 Hugging Face 上的模型页面链接及能力展示页面。
xAI 的最新编码模型 Grok Build 0.1 已通过 xAI API 进入公开测试阶段。该模型专为智能体编码任务训练,支持网页开发、调试和 MCP,同时也是驱动 Grok Build CLI 的同一模型。其推理速度超过 100 tokens/秒,定价为输入 $1/m tokens,输出 $2/m tokens。除编码外,它也适用于通用智能体及工具调用场景,并可通过 OpenRouter 和 Vercel AI Gateway 获取。
推荐理由:xAI 把编码模型卷到了 100+ t/s 和 $2/M 输出,专攻 agentic coding,这是直接在叫板 Claude Code 和 Cursor,做开发工具的同行该重新算账了。
Krea 2现已登陆Comfy! KREA的首个基础图像模型——从零训练——具备可调节的创造力、风格参考和情绪板条件控制。
Liquid AI 发布端侧 MoE 模型 LFM2.5-8B-A1B,专为消费级硬件上的快速可靠工具调用打造,Base 和 post-trained 版本已在 Hugging Face 开放。
Anthropic 发布了新一代模型 Claude Opus 4.8,作为 Opus 4.7 的升级版本,其在编码、智能体技能、推理和实用知识工作等各项基准测试中均取得进步。Claude Opus 4.8 现已可用,价格与前代相同。同步推出的新功能包括:用户可控制任务投入程度、Claude Code 新增“动态工作流”特性,以及 Opus 4.8 的 2.5 倍速模式价格降低为以往的三分之一。早期测试者反馈其在智能体任务中的判断力更可靠、工具调用更高效。该模型在 Online-Mind2Web 测评中得分 84%,超越了 Opus 4.7 和 GPT-5.5。此外,其诚实度与对齐表现也得到提升,代码错误漏检率降低了约 75%。
推荐理由:Opus 4.8看着是常规升级,但动态工作流让Claude Code能啃下跨十万行代码迁移这种硬骨头,快速模式降价三倍更是直接拉低了实时场景的入场券。
🚀🚀 Qwen3.7-Max 刚刚在 Code Arena 上升至第 4 名,与 Claude Opus 4.6 持平,是榜单上排名最高的中国实验室!@arena 更多内容即将发布。敬请期待。🕶️
面壁智能开源其新一代端侧大语言模型MiniCPM5-1B。该模型仅1B参数,在AA-Index榜单上超越所有2B参数以下模型,相比3个月前的Qwen3.5-2B效果更优且参数量减半。经INT4量化后权重仅0.5GB,支持在手机和浏览器上运行。其Base Model版本由面壁智能自主研发的AI训练框架ForgeTrain预训练完成,现已全面开源模型权重、训练数据集与部署方案。
推荐理由:1B参数干翻所有2B以下模型,量化后0.5GB就能塞进手机和浏览器,这个效率把端侧模型的门槛又压低了,做移动端AI的值得跟进。
谷歌 DeepMind 推出 AlphaProof Nexus,结合大语言模型与 Lean 形式化验证,在 353 个开放 Erdős 问题中自主解决 9 个,其中 2 个已悬而未决 56 年。该系统还在 OEIS 的 492 个开放猜想中证明 44 个,每个问题推理成本仅数百美元。
推荐理由:AlphaProof Nexus 不是刷榜,是真解了 Erdős 难题,56 年悬而未决的那两道——这说明 AI 开始从具身数学题爬向纯数学研究了,做理论的人该认真看一眼。
inclusionAI 发布 SingGuard 系列模型,首个版本为 SingGuard-4b。该模型是一种策略自适应多模态 LLM 护栏,将安全策略作为运行时输入而非固定训练分类,支持对文本、图像、图文、多语言、查询侧和响应侧进行安全评估。SingGuard 采用动态推理流程,可先快速输出首 token 安全信号,再继续生成更精确的判断。在涵盖多模态安全、图像安全、文本查询安全、文本响应安全、多语言查询安全及多语言响应安全的六大类基准测试中,SingGuard 达到平均 SOTA 性能。模型支持标准 Transformers 和 vLLM 聊天消息输入,无需手动改写提示词。