Meta 广告生成模型 GEM 2026:把整个广告生态收进一个中心基础模型
Meta 发布 2026 代 GEM 广告推荐基础模型,从按 Facebook、Instagram、Reels 等场景分别优化转向单一中心基础模型,跨全部广告平台学习数据与信号。
Meta 发布 2026 代 GEM 广告推荐基础模型,从按 Facebook、Instagram、Reels 等场景分别优化转向单一中心基础模型,跨全部广告平台学习数据与信号。
微软推出自有决策模型 Decision-1,用于分类、评估和路由决策,微软称其有潜力引导和控制智能体应对复杂环境。
Anthropic 发布 Claude Haiku 5.5,OSWorld 2.1 成绩从上一代 15.7% 提升到 72.4%,平均运行成本下降约 75%,并首次在 Haiku 系列引入 Adaptive Thinking。
Anthropic 的 Claude Haiku 5.5 已在 Amazon Bedrock 和 Claude Platform on AWS 上线,是 Claude 5.5 系列中最快、最高效的模型,面向子智能体和高频成本敏感任务,多数任务成本比 Claude Haiku 4.5 低约 75%。
推荐理由:Claude Haiku 5.5 在 Amazon Bedrock 上线,给出了成本、effort controls 与和 Opus 5.5 搭配的分工方式。
Simon Willison 对 EmbeddingGemma 2 采用 Apache 2.0 许可表示赞赏。他指出嵌入模型涉及存储成千上万甚至数百万条嵌入向量,若模型闭源托管,厂商一旦停服,用户就得付费重新计算所有存量向量,而 OpenAI 在 2024 年 4 月的补偿承诺并不可普遍依赖。他更愿付费使用托管版本,同时保留自行运行开放权重或另寻供应商的余地。
法国 AI 实验室 Mistral AI 发布 1T 参数大模型 Mistral Large 4,绰号 Le Chonk,定位为闭源与中国开源模型之外的欧洲方案。
上海人工智能公司 StartLux(原点星辉)推出开源决策模型 StartLux-Decision,一次性发布 0.8B、2B、4B、9B、27B 五档版本,并称用 Auto Research 方法在 3 天内完成研发与验证。
Cloudflare 发布决策模型 Clef 和 Clef-flash,可对输入同时回答多个预定义问题并返回各选项概率,用于路由工单、触发升级或转人工。Cloudflare 称 Clef-flash 中位延迟约 39 毫秒、Clef 约 209 毫秒,对比 Jev 的 524 毫秒,且 64,000-token 上下文窗口是 Jev 的两倍并支持图像。
Liquid AI 为视觉语言模型 LFM2.5-VL-3B 发布实验性 DSpark 草稿模型 LFM2.5-VL-DSpark,通过投机解码在不改变输出质量的前提下实现最高 3.13 倍设备端解码加速、H100 上 2.66 倍,端到端分别最高 2.62 倍和 2.27 倍。
Google DeepMind 发布 Gemini 3.5 Transcribe,一款面向实时转写的语音转文字模型,已在 Gemini API、Google AI Studio 和 Gemini Enterprise Agent Platform 开放公开预览。
推荐理由:官方给出 WER、延迟提升和两套 API 入口,读者可据此判断语音转写能否接入现有工程链路。
LiquidAI 为 LFM2.5-1.2B-Instruct、LFM2.5-2.6B 和 LFM2.5-8B-A1B 发布 DSpark 草稿模型检查点,通过投机解码在不改变输出质量的前提下实现最高 3.18 倍 GPU 吞吐提升和 2.87 倍端侧提速。
NVIDIA 发布 Nemotron 3.5 Lightning NVFP4 检查点,借助 NVIDIA Model Optimizer 的 QAD 方法在保持精度的同时实现最高 4 倍吞吐提升。该检查点体积从全精度版本的 66 GB 压缩至 22 GB。
阿里开放了 Qwen3.8-2.4T-A95B(Qwen3.8-Max)的模型权重,这是其目前最大的开放权重模型。该模型总参数 2.4T、单 token 激活 95B,采用细粒度 MoE 架构,混合全注意力与线性注意力,上下文窗口最高 100 万 token。NVIDIA 开发者博客介绍在 GB300 NVL72 上部署该模型并支持可配置推理。
推荐理由:摘要给出 Qwen3.8-2.4T-A95B 的开放权重与关键规格,读者可借此了解其 MoE 结构与长上下文配置。
Google DeepMind 发布多语种手语转文本模型 SL2T,并在 Pixel 11 的 Gboard 与 Live Transcribe 中以 ASL 转英文的听写功能首次进入消费产品,训练数据超 10 万小时、覆盖 50 多种手语。
推荐理由:官方给出了 SL2T 的数据规模、基准成绩和隐私处理方式,可据此判断手语翻译在消费端落地的可行边界。
NVIDIA 发布 Magpie TTS Multilingual,一个 364M 参数的开源权重语音合成模型,新增 Modern Standard Arabic、Korean 和 Brazilian Portuguese,共支持 12 种语言。
Meta 重返开源生态,发布 Muse Glimmer,一个 30B 开源权重稠密模型,上下文窗口超过 120K,面向本地 AI 智能体工作。该模型针对 NVIDIA 边缘、桌面和工作站 AI 平台优化,可在单 GPU 上达到 20K tokens/sec,让常驻智能体在本地处理数据并执行复杂任务。
推荐理由:Meta 回归开源发布 30B 本地智能体模型,并给出单 GPU 吞吐数字和运行平台范围。
Google DeepMind 发布面向机器人的具身推理模型 Gemini Robotics ER 2,作为高层“大脑”负责对话、理解物理世界并规划多步任务,再把电机执行交给底层 VLA 模型。
推荐理由:Gemini Robotics ER 2 给出了多机器人协作与视频进度追踪的能力细节和开发者接入方式。
NVIDIA 推出 Cosmos-H-Dreams,一个面向手术机器人的实时、动作条件生成式仿真器,将 Cosmos-H-Surgical-Simulator 蒸馏为因果少步学生模型,并通过 FlashDreams 推理库在单张 NVIDIA RTX PRO 6000 GPU 上运行。
NVIDIA GB300 NVL72 在预训练 DeepSeek-V3 671B 时创下每 GPU 1,648 TFLOPs 的世界纪录。随着前沿模型预训练转向 MoE 架构,每 token 计算量下降,通信效率日益决定模型在数千块 GPU 上的扩展表现。
Thinking Machines Lab 在 Hugging Face 发布 Inkling 系列开源多模态大模型,Inkling 为 975B 总参数、41B 激活参数的 MoE 模型,原生接受图像、文本和音频输入,支持 1M 上下文。
推荐理由:首个约1T参数、1M上下文的开源原生多模态模型,附完整部署配置与基准对比可供参考。
PaddleOCR 的 PP-OCRv6 已在 HF Mirror 上线,提供 tiny、small、medium 三档模型,参数规模从 1.5M 到 34.5M,其中 medium 和 small 单模型支持 50 种语言。
Google DeepMind 发布实验性开源模型 DiffusionGemma,采用文本扩散方式一次性生成 256 个 token,在专用 GPU 上文本生成最高提速 4 倍,单张 NVIDIA H100 上超过 1000 tokens/秒,RTX 5090 上超过 700 tokens/秒。
推荐理由:官方给出 4x 推理加速的实测数字与本地低并发场景边界,读者可据此判断它适合哪些交互式工作流。
H Company 发布 Holo3.1 模型家族,共四个尺寸(0.8B、4B、9B、35B-A3B),并首次提供 FP8、Q4 GGUF、NVFP4 量化权重用于本地推理。
推荐理由:原文给出多尺寸模型与量化权重,以及移动端和跨框架的基准变化,可供判断本地 computer-use 智能体的落地成本。
Google DeepMind 发布 Gemini Robotics-ER 1.6,这是其面向机器人的推理优先模型的一次重大升级,增强了空间推理与多视角理解,并新增仪表读数能力。
推荐理由:官方给出新版本在空间推理、成功检测与仪表读数上的能力变化,以及 API 与 AI Studio 的开放入口。
NVIDIA 发布面向物理 AI 的开源推理视觉语言模型 Cosmos Reason 2,提供 2B 和 8B 两种参数规模,在 Physical AI Bench 和 Physical Reasoning 榜单上位列开源模型第一。
推荐理由:Cosmos Reason 2 给出 2B/8B 开源权重的具体升级项与评测数据,可据此判断物理 AI 推理模型的当前水位。
Google 发布 EmbeddingGemma,一个面向端侧场景的多语言嵌入模型,308M 参数、2K 上下文窗口,支持 100 多种语言。该模型基于 Gemma3 骨干并改为双向注意力,量化后内存占用低于 200 MB,作者称其在 500M 参数以下的纯文本多语言嵌入模型中 MTEB 排名最高。
推荐理由:读者可以据此了解 308M 参数多语言嵌入模型在 MTEB 上的位置以及端侧 RAG 的落地路径。
NVIDIA Llama Nemotron Nano VL 已上架 Hugging Face,这是一款 8B 视觉语言模型,面向智能文档处理与 OCR。
DeepSeek-V3 的更新版 DeepSeek-V3-0324 本周出现在 Hugging Face Hub 上,架构与原始 V3 相同,许可证由自定义模型许可改为 MIT。
推荐理由:梳理了 DeepSeek-V3 更新版在数学与代码基准上的提升幅度,并给出本地部署与量化方案。
Hugging Face 上线 Meta Llama 3.1 系列,包含 8B、70B、405B 三个尺寸的基础与指令微调共六个模型,另发布 Llama Guard 3 和 Prompt Guard。
推荐理由:官方梳理了 Llama 3.1 三个尺寸的显存需求、量化方案和微调入口,便于据此评估部署成本。
Google 发布开源 LLM 家族 Gemma,包含 2B 和 7B 两个尺寸,各有基础版与指令微调版共 4 个模型,基于 Gemini 打造,上下文长度 8K tokens,可在消费级 GPU、TPU 甚至 CPU 与端侧设备上运行。
推荐理由:Google 开源 Gemma 2B 与 7B 双尺寸模型,本文给出 8K 上下文、消费级硬件运行及与 Transformers 生态的完整集成路径。
Segmind 开源了压缩扩散模型 SD-Small 和 SD-Tiny 的权重与知识蒸馏训练代码,两者参数量分别比基础模型减少 35% 和 55%,图像保真度接近原模型。模型以 Realistic-Vision 4.0 为教师模型,在 LAION Art Aesthetic 数据集上训练,推理速度最高快 100%。权重和代码均已发布在 Hugging Face。
Hugging Face 发布博客介绍阿布扎比 TII 以 Apache 2.0 开源的 Falcon 系列模型,包括 Falcon-40B 和 Falcon-7B 及其 Instruct 版本,并给出在 HF 生态中运行与微调的具体做法。
推荐理由:HF 官方给出 Falcon 40B/7B 从推理、量化到 QLoRA 微调的可复用命令与显存要求,便于在自己硬件上复现。
Hugging Face 博客介绍 RWKV,一种融合 RNN 与 Transformer 优势的架构,已被集成进 transformers 库。
推荐理由:原文把 RWKV 在推理速度与显存上的取舍讲清楚,适合想了解 RNN 与 Transformer 混合架构的人参考。