AI 模型
Artificial Analysis 发布 NVIDIA Vera Rubin NVL72 在 AA-AgentPerf 上的首批评测结果
Artificial Analysis 在其 agentic 推理基准 AA-AgentPerf 上发布 NVIDIA Vera Rubin NVL72 的首批结果。
X：Artificial Analysis (@ArtificialAnlys)
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小米开源空间音频理解大模型 MiDashengLM-Spatial
小米发布开源空间音频理解大模型 MiDashengLM-Spatial，完整公开模型权重和推理代码，采用 Apache 2.0 许可证。模型以 MiDashengLM-7B 为基座，在保留基础音频理解能力的同时增加空间感知与推理能力，小米称其为业界首个开源的端到端空间音频理解大模型，将陆续应用于智能家居和汽车座舱场景。
IT之家·人工智能
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阶跃星辰 Step 5 Preview 上线 DeepInfra，开放权重支持 1M 上下文
阶跃星辰 Step 5 Preview 在 DeepInfra 上线（day zero），采用开放权重。该模型为 600B MoE、27B 激活，支持 1M token 上下文和文本加视觉输入，FP8 定价为每 1M tokens 输入 $1.00、输出 $2.70、缓存 $0.05，面向 coding、frontend、finance 等长程 Agent 场景。
X：阶跃星辰 StepFun (@StepFun_ai)
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Meta 发布 816B 开源权重模型 Muse Spark Open，以 39 分居美国开源模型榜首
Meta 发布开源权重模型 Muse Spark Open，总参数 816B、激活 42B（MoE），在 Artificial Analysis Intelligence Index 得 39 分，为美国开源权重模型第一。
X：Artificial Analysis (@ArtificialAnlys)
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可灵 Kling 4.0 上线：支持30秒一镜到底，作者实测动态与全能参考
可灵AI凌晨正式上线视频模型 Kling 4.0，支持最长30秒直出和最多10帧的多帧参考，并强化全能参考与复杂打斗等大范围动态表现。作者烧数万积分实测城市追逐、电梯打斗、花样滑冰等场景，认为纸箱形变等细节体现物理规律理解的提升。1080P 30秒约450积分（约16元），720P约9元，4.0 Flash 720P 20秒仅120积分，官方还预告将支持10-bit 4K HDR输出。
公众号：数字生命卡兹克
AI 模型
Meta 发布开放权重模型 Muse Spark Open，总参数量 816B、支持 1M token 上下文
Meta 于 10 月 15 日发布开放权重 AI 模型 Muse Spark Open，官方宣称其为迄今能力最强的美国开放权重模型。模型采用原生多模态架构，总参数量 816B（激活参数 42B），支持 1M token 上下文窗口，专为代码构建与智能体协作设计，可凭两台搭载苹果 M5 Ultra 芯片（512 GB 内存）的 Mac Studio 在桌面端本地运行。
IT之家·人工智能
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蚂蚁百灵开源 Ling-3.1-flash 模型，约 560B 总参数、最高支持 1M 上下文
蚂蚁百灵昨日宣布开源 Ling-3.1-flash 模型，总参数约 560B、每个 Token 激活约 25B，最高支持 1M 上下文。Artificial Analysis 公开评测中智能指数为 41、输出速度约每秒 210 Token。
IT之家·人工智能
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Meta 开源 816B 参数模型 Muse Spark Open，可与 Apple Mac Studio 配合运行
Meta 在 Hugging Face 开源 816B 参数模型 Muse Spark Open，面向编码和智能体任务，Apple 为其 MLX 框架做了适配。
X：Rohan Paul (@rohanpaul_ai)
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Jev 1.13 在内部测试中准确率最高成本最低
在我们为此任务生成的内部测试集上，与其他 Decisions 模型以及 Claude Code 使用 Sonnet 5 的情况相比，Jev 1.13 的准确率最高、成本最低。
X：OpenRouter (@OpenRouter)
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Meta 开源 816B 参数模型 Muse Spark Open 权重
Meta 在 Hugging Face 开源 816B 参数模型 Muse Spark Open 权重，面向编码和智能体任务，与闭源 Muse Spark 1.3 共享同一基座，仅额外做了抵御滥用的安全后训练，逆转其 4 月起的闭源权重策略。
X：Rohan Paul (@rohanpaul_ai)
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IBM 发布 Granite Switch 4.1 模型：单端点同时支持对话、决策与语音转写
IBM Granite 团队发布 Granite-Switch-4.1-8B 和 -30B 模型，将 Decision aLoRA、专用 Guardian aLoRA 和 Granite-Speech-5.0-Turbo-CTC（OpenASR 排行榜上最快的 ASR 模型）组合进单一托管端点，可在对话、通用与专用决策、语音转写之间快速切换，显存占用约等于基础模型本身。
Hugging Face 社区博客（混合发现）
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Artificial Analysis 首测 NVIDIA RTX Spark N1X 笔记本本地 Agent 性能
Artificial Analysis 发布首批 AA-AgentPerf-Local 结果，测试 NVIDIA RTX Spark N1X 笔记本（128 GB 统一内存、Blackwell GPU）运行本地智能体工作负载。
X：Artificial Analysis (@ArtificialAnlys)
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Black Forest Labs 发布开源权重图像模型 FLUX 3 Image Klein
Black Forest Labs 发布开源权重图像模型 FLUX 3 Image Klein，参数量 5.6B，可在单张消费级 GPU 上运行，支持原生 4K、bounding boxes 和像素级编辑。开发者可进行后训练和微调，官方提供低延迟版用于更快生成和自托管，以及 FP8、NVFP4、INT8 量化版本，原生 4K 蒸馏模型也将通过 BFL APIs 提供。
X：Testing Catalog (@testingcatalog)
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Meta 发布可在 Mac 上运行的开放权重模型 Muse Spark Open
Meta 发布开放权重模型 Muse Spark Open，称其为美国最强开放权重模型，拥有 816B 参数和 1 million token 上下文窗口，原生多模态，面向复杂编码和智能体任务。
TechCrunch：AI（RSS）
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NVIDIA 发布 120B 开源多模态智能体模型 Nemotron 3.5 Super VL
NVIDIA 发布开源视觉语言模型 Nemotron 3.5 Super VL，120B 参数 MoE 架构、每 token 激活 12B，上下文最高 1M tokens，权重采用 OpenMDW-1.1 许可证，单个模型可处理文本、图像、文档和视频并支持工具调用与代码生成。
MarkTechPost（RSS）
AI 模型
Arena：MiMo V2.6 Pro 登顶 Agent Arena 开源模型第一
Arena 公布 Agent Arena 开源模型新排名，MiMo V2.6 Pro 以 +3.8% 净提升位列第一。
X：Arena (@arena)
AI 模型
Meta 发布开源权重模型 Muse Spark Open，816B 参数对标 Qwen、GLM 和 Kimi
Meta 在 Llama 系列之后重返开源权重领域，发布 Muse Spark Open，称其为最强美国开源权重模型，816B 参数（42B 激活），支持最高 100 万 token 上下文和文本、图像、视频、音频。
The Decoder：AI News（RSS）
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Muse Spark Open 上架 Arena，可在 Agent Arena 实测，评分即将公布
Arena 宣布 Meta 的 Muse Spark Open 已进入 Agent Arena，用户可实测，评分即将公布。该模型为 816B 总参数、42B 激活参数，1M token 上下文窗口，原生多模态。
X：Arena (@arena)
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微软 MAI-Base-2 预训练完成，MAI-Base-3 已在筹备
微软 MAI 宣布 MAI-Base-2 预训练完成，MAI-Base-3 训练周期已在筹备中。MAI-Base-2 在留出评测上超越所有受测开放权重模型，预训练 FLOPs 效率比最强开放基座模型 DeepSeek-V4-Pro-Base 高 4-12 倍，节省的算力被用于训练更大模型。微软称已在 MAI 内部建成 3T 参数级别的 SOTA 预训练基座模型，后训练结果即将公布。
X：Testing Catalog (@testingcatalog)
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Black Forest Labs 发布开源权重模型 FLUX 3 Image Klein，5.6B 参数支持原生 4K 生成
Black Forest Labs 在 ComfyUI 发布 FLUX 3 家族的紧凑开源权重模型 FLUX 3 Image Klein，共 5.6B 参数，提供 Base 和 Distilled 两种版本，内部评测中文生图和多参考生成得分高于 Qwen-Image 2.1。
Comfy Blog
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Meta 发布开源权重模型 Muse Spark Open，816B 参数、1M 上下文
Meta 发布开源权重模型 Muse Spark Open，已在 Hugging Face 以 Muse Model License 提供。模型总参数 816B、激活 42B，上下文窗口 1M token，面向编码与智能体工作流，原生多模态（图像、音频、文档），并相比 8 月发布的 Muse Spark 增加了安全后训练。
PyTorch：Blog（RSS）
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Meta 发布开源模型 Muse Spark Open，Unsloth 提供 2-bit GGUF 量化版
Meta 发布新的 SOTA 开源模型 Muse-Spark-Open-816B-A42B，支持文本、图像、视频和音频输入，上下文窗口达 1M，权重今日开放。Unsloth 提供 Dynamic 2-bit GGUF 量化版，可在 256GB RAM/VRAM 配置上于 Mac Studio 运行，1-bit 至 8-bit 对应 180-870GB 内存需求。GGUF 见 https://huggingface.co/unsloth/Muse-Spark-Open-816B-A42B-GGUF，指南见 https://unsloth.ai/docs/models/muse-spark-open。
X：Unsloth (@UnslothAI)
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Meta 发布 Muse-Spark-Open-816B-A42B 开源模型
Meta 发布开源模型 Muse-Spark-Open-816B-A42B，权重已在 Hugging Face 上线。原引用内容称该模型今天发布权重，并可与 Apple 合作在新 Mac Studios 上良好运行。模型页面显示其支持 Image-Text-to-Text，提供 Transformers、Safetensors、PyTorch 格式，许可为 muse-model-license。
X：Clément Delangue（Hugging Face CEO） (@ClementDelangue)
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Meta 发布开放权重模型 Muse Spark Open，上线 Baseten 支持 coding agent
Meta 开放 Muse Spark Open 权重，模型上线 Baseten Model APIs 和 Dedicated Inference。
Baseten 工程博客（网页）
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Meta 将推出 Muse Spark Open 开放权重模型
突发 🔥：Meta 即将发布 Muse Spark Open，这是 Muse Spark 1.2 的开放权重版本！ 据预告，它将是美国最强的开放模型，用户将能在新款 Mac Studio 设备上本地运行。
X：Testing Catalog (@testingcatalog)
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Meta 发布 Muse Spark Open，上线多家 API 平台并开放权重下载
Meta 宣布 Muse Spark Open 今日可通过 Baseten、Fireworks AI、Groq、Modal、Nebius、OpenRouter 和 Together AI 的 API 平台使用。
X：AI at Meta (@AIatMeta)
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Meta 发布开放权重模型 Muse Spark Open，主打编码与智能体任务
Meta 发布开放权重模型 Muse Spark Open，定位为迄今能力最强的美国开放权重模型，面向编码与智能体工作。模型总参数 816B、激活 42B，支持 1M token 上下文窗口，原生支持文本、图像、视频、音频多模态，擅长长程任务、复杂软件工程和多步推理。
X：AI at Meta (@AIatMeta)
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Meta 发布 Muse Spark 开源模型权重
Muse Spark Open —— 权重今天发布 —— 得益于与 @johnternus 和 Apple 的合作，在新款 Mac Studio 上运行效果极佳。
X：Mark Zuckerberg (@finkd)
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Black Forest Labs 发布开源权重模型 FLUX 3 Image Klein，8 GB 显存即可运行
Black Forest Labs 发布 5.6B 参数的开源权重文生图模型 FLUX 3 Image Klein，支持文生图、图像编辑、最多十张参考图、原生 4K 输出、像素级编辑和边界框元素放置，内部测试中 Elo 超过 Ideogram V4.5 和自家 FLUX.2 [pro]，比 9B 参数的 FLUX.2 [klein] 高 91 Elo。
The Decoder：AI News（RSS）
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François Chollet 评价 Gemini 4 Argon 在 ARC-AGI-3 的表现与 Astra 相近
François Chollet 转发 @arcprize 的评测，称 Gemini 4 Argon 在 ARC-AGI-3 上表现与 Astra 相近，Google 回到前沿。引用数据显示 Gemini 4 Argon 在 ARC-AGI-3 得分 97.5%（provider adapter harness，花费 $4.8K）、标准 harness 下 49.8%（$5.8K），ARC-AGI-2 得分 91.3%，ARC-AGI-1 得分 98.5%，Google DeepMind 是第二个在 ARC-AGI-3 上得分超过 95% 的前沿 AI 实验室。
X：Francois Chollet (@fchollet)
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Krea AI 发布图像编辑模型 Krea 3，CPI-Bench 得分 4.81 仅次于 GPT Image 2.5
Krea AI 发布新图像模型 Krea 3，主打快速精准的图像编辑，可将角色、服装和场景的独立参考合并为单一画面，并保持面部与色调一致。在真实图像编辑基准 CPI-Bench 上，Krea 3 Ultra 得分 4.81/5，仅次于 GPT Image 2.5，高于其他所有图像模型。
X：Testing Catalog (@testingcatalog)
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Google 演示 Gemini 4 Argon 的机器人全流程用法
The Decoder 介绍了 Google 此前发布的 Gemini 4 Argon 如何覆盖机器人控制、仿真训练和数据评估的完整流程。Spot 机器狗先在 MuJoCo 仿真中练习踩踏板扔易拉罐再上真机，单张照片可生成超过 4,500 段训练片段，把真实机器人成功率从 56% 提升到 75%。
The Decoder：AI News（RSS）
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Gemini 4 Argon 登 ARC Prize 排行榜
@Google - 排行榜：https://arcprize.org/leaderboard - 复现公开结果：https://github.com/arcprize/arc-agi-benchmarking - 测试政策：https://arcprize.org/policy - Gemini 4 Argon 完整结果：https://arcprize.org/results/google-gemini-4-argon
X：ARC Prize (@arcprize)
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ARC Prize 公布 Gemini 4 Argon 的 ARC-AGI-3 标准 harness 测试结果
ARC Prize 发布 Gemini 4 Argon 在 ARC-AGI-3 标准 harness 下的测试结果，低推理得分 49.8%（完成 42/55 局），中推理 46.3%（完成 46/55 局），高推理仅完成 19/55 局故未公布分数。
X：ARC Prize (@arcprize)
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Google Argon 在 ARC-AGI-3 得分 97.5%
@Google Argon 在 ARC-AGI-3 上 97.5% 的得分仅次于 GPT-6 Astra 的 99.9%。 与 Astra 一样，Argon 在 25 个 ARC-AGI-3 公开游戏中的操作次数比人类基线少 62%。它在 3 个游戏上追平或打破了速通纪录，并在另外 6 个游戏上差距在 10% 以内。
X：ARC Prize (@arcprize)
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Gemini 4 Argon 在 ARC-AGI (Verified) 评测中公布：ARC-AGI-3 得分 97.5%
ARC Prize 公布 Gemini 4 Argon 在 ARC-AGI (Verified) 的评测成绩。ARC-AGI-3 上，provider adapter harness 得分 97.5%、成本 $4.8K，标准 harness 得分 49.8%、成本 $5.8K；ARC-AGI-2 得分 91.3%、$0.32/task；ARC-AGI-1 得分 98.5%、$0.16/task。Google DeepMind 是第二家在 ARC-AGI-3 上得分超过 95% 的前沿 AI 实验室。
X：ARC Prize (@arcprize)
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Microsoft AI 的 Mustafa Suleyman 称用 1/12 训练算力在代码上追平 DeepSeek-V4-Pro-Base
Mustafa Suleyman 提出 scaling laws 正在叠加效率增益，并称在 held-out 代码上，其团队用少 12 倍的训练算力就达到了 DeepSeek-V4-Pro-Base 的预训练分数。
X：Mustafa Suleyman（Microsoft AI CEO） (@mustafasuleyman)
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微软MAI-Base-2训练全程稳定
丝滑 ⛷️ 得益于精心的扩展阶梯和配方的持续优化，MAI-Base-2 在整个训练过程中训练得非常干净。
X：Mustafa Suleyman（Microsoft AI CEO） (@mustafasuleyman)
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Microsoft AI 宣布自研 3T 参数级预训练基础模型达到 SOTA
Microsoft AI CEO Mustafa Suleyman 宣布，MAI 已完全自研出 3T 参数权重级别的 SOTA 预训练基础模型。后训练结果即将发布，技术细节见博客 https://microsoft.ai/news/frontier-pre-training-at-microsoft-ai/。
X：Mustafa Suleyman（Microsoft AI CEO） (@mustafasuleyman)
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Nvidia 发布开源多模态模型 Nemotron 3.5 Super VL，主打企业级持续运行的 AI 智能体
Nvidia 发布 120B 参数（每 token 激活 12B）的开源多模态模型 Nemotron 3.5 Super VL，面向企业后台持续运行的智能体，由 Nemotron 3 Ultra 蒸馏而来，号称以约五分之一的参数达到 Ultra 的准确率。
The Decoder：AI News（RSS）
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Microsoft AI 公布 MAI-Base-2 预训练细节，2.8T 参数 MoE 模型 FLOPs 效率达 DeepSeek-V4-Pro-Base 的 4.2 至 12.3 倍
Microsoft AI 宣布完成 MAI-Base-2 预训练，这是一个 800 亿激活、2.8T 总参数的 MoE 基础模型，在 held-out 评测中 BPB 低于所测全部开源权重模型，预训练 FLOPs 效率比 DeepSeek-V4-Pro-Base 高 4.2 至 12.3 倍。
Microsoft AI：官方博客（网页）
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Nvidia 发布 Nemotron 3.5 Super VL 与 Bolt 74B-A9B，登顶美国开源权重模型
Artificial Analysis 评测显示，Nvidia 的 Nemotron 3.5 Super VL 在 Artificial Analysis Intelligence Index 得分 26，成为领先美国开源权重模型，智能是上代 Nemotron 3 Super（13）的两倍，且每任务输出 token 减少约 60%。
X：Artificial Analysis (@ArtificialAnlys)
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ElevenLabs 发布 Eleven v4 语音模型
更多关于 v4 的信息：https://x.com/ElevenLabs/status/2104572127617994917
X：ElevenLabs (@elevenlabs)
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Eleven v4 八语种盲测表现更富表现力
我们将 Eleven v4——我们最新的语音模型——与其他模型在八种语言中进行了盲测。 在每项测试中，听众都认为它更具表现力。
X：ElevenLabs (@elevenlabs)
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混合Mamba-Transformer MoE模型发布
混合Mamba-Transformer MoE，具备多token预测，输出更快。专为文档智能、网络研究、客户服务和视频理解打造。
X：OpenRouter (@OpenRouter)
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Step 5 Preview 上线 FeatherlessAI，官方转发开放权重模型部署信息
阶跃星辰转发 FeatherlessAI 的消息，Step 5 Preview 已上线该平台，以 FP8 精度提供服务。该开放权重模型为 600B 稀疏 MoE 架构、每 token 激活 27B，面向长程智能体工作，在软件工程和专业知识工作（尤其金融）上有前沿级表现，按 Artificial Analysis 数据其每任务成本约为 Claude Opus 5.5 的 1/6，智能水平与 Kimi K3 相当。
X：阶跃星辰 StepFun (@StepFun_ai)
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NVIDIA 发布 Nemotron 3.5 Bolt 与 Super VL 两款开源模型
NVIDIA 发布两款开源模型 Nemotron-3.5-Bolt 和 Nemotron-3.5-Super-VL。Bolt-74B-A9B 可在 24GB RAM 上运行，Super-VL-120B-A12B 需 82GB RAM，结合 NVIDIA 官方介绍，Super VL 支持文本、图像、文档和视频理解，并具备推理与工具调用能力，面向长时运行的 AI 智能体。Unsloth 已提供两款模型的 GGUF 下载和使用指南。
X：Unsloth (@UnslothAI)
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NVIDIA 发布开源模型 Nemotron 3.5 Super VL，120B 总参数 12B 激活
NVIDIA 宣布发布开源模型 Nemotron 3.5 Super VL，总参数量 120B、激活参数 12B。该模型支持推理和工具调用，可理解文本、图像、文档和视频，面向长时间运行的 AI 智能体。
X：Testing Catalog (@testingcatalog)
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英伟达发布 1200 亿参数开源多模态模型 Nemotron 3.5 Super VL，单 GPU 智能体任务吞吐量最高提升 5 倍
英伟达发布开放多模态模型 Nemotron 3.5 Super VL，采用 MoE 架构，总参数 1200 亿、激活 120 亿，将推理、工具调用与文本、图像、文档及视频理解整合，官方称单 GPU 智能体任务吞吐量最高达同规模开放模型的 5 倍。
IT之家·人工智能
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NVIDIA 发布开源 Nemotron 3.5 Super VL 及 Bolt 两款端侧模型
NVIDIA 发布开源 1200 亿参数的 Nemotron 3.5 Super VL 多模态模型，称在其类别中任务完成最快、比同类次优快 5x，并推出两款端侧模型 Bolt 74B-A9B 24GB 与 Bolt E4B 4GB，后者 10 月 23 日上线。模型采用 2-bit 原生量化可在 RTX/DGX Spark 上本地运行，权重、数据集和训练配方开放，已有数十家机构基于自有数据后训练。
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