H 公司发布 Holo4 系列计算机操作智能体模型
H 公司发布 Holo4 系列智能体模型,包含 27B dense 和 35B-A3B MoE 两个版本,并同步更新 Holotron4 Nano,权重已在 Hugging Face 提供 BF16、FP8、NVFP4 和 4-bit GGUF 格式。
推荐理由:可以了解一个通用计算机操作智能体如何在单一模型内统一 GUI、代码与 MCP 接口,以及它与闭源前沿模型的成本差距。
新模型的发布、开源与迭代:大模型厂商的旗舰更新、开源权重放出、性能与价格变化的第一时间记录。
H 公司发布 Holo4 系列智能体模型,包含 27B dense 和 35B-A3B MoE 两个版本,并同步更新 Holotron4 Nano,权重已在 Hugging Face 提供 BF16、FP8、NVFP4 和 4-bit GGUF 格式。
推荐理由:可以了解一个通用计算机操作智能体如何在单一模型内统一 GUI、代码与 MCP 接口,以及它与闭源前沿模型的成本差距。
Google DeepMind 推出 Gemini 3.8 Flash TTS 与 Gemini 3.8 Flash-Lite TTS 两款语音生成模型,前者面向角色设计与逐行表演指导,后者面向高并发、低成本配音场景。
推荐理由:两个 TTS 模型把语音生成从固定预设转向自然语言定制,并给出 Hume AI 基准成绩与开放入口,便于判断创作与规模化配音的能力边界。
Anthropic 发布 Claude Opus 5.5,称其多数任务达到 Claude Fable 5.1 水平,单任务成本比 Opus 5 低约 40%、速度快约 30%,并成为 Claude Code 与 Claude 应用的默认模型;数小时后 OpenAI 推出 GPT-6 Sol 和 Luna,定价分别约为前代 GPT-5.6 的一半。
推荐理由:把两家同日发布的价格、基准和订阅变化放在一起对照,并给出作者迁移默认模型的一手判断。
小米发布 MiMo-V2.6 系列两款原生全模态开源模型,其中 MiMo-V2.6-Pro 以 1.02T 总参数、42B 激活参数登上 Artificial Analysis 智能指数开源权重模型首位(46 分),输入输出价格分别为 $0.435/M 和 $0.87/M token,模型采用 MIT 许可。
推荐理由:复盘小米 MiMo-V2.6 的 RL 训练三轴扩展与开源环境清单,可对照其成本与榜单位置判断开源权重模型的进展。
Google DeepMind 发布两款实时语音对话模型 Gemini 3.8 Live 与 Gemini 3.8 Live Extended Thinking,前者主打规模化与成本效率,后者面向高复杂度任务,支持边推理边说话。
推荐理由:官方给出两款语音模型的基准分数、价格定位与开放渠道,可据此判断语音智能体的选型与部署时机。
Google DeepMind 与 Google Research 发布 WeatherNext 3 全球天气模型,直接学习实时对地静止卫星观测数据,每小时输出一次预报,温度等关键地表变量分辨率达 5 公里,较上一代 WeatherNext 2 的 25 公里、6 小时更新提升约 5 倍。
推荐理由:官方披露了分辨率、更新频率与训练数据来源的变化,可对比上一代判断天气模型精度提升的路径。
Google DeepMind 发布 Gemini 3.8,包含两个变体:Gemini 3.8 Flash 面向软件工程、智能体任务和多步推理,定价与 3.7 Flash 相同,为每百万输入 token $0.75、输出 token $3.75;Gemini 3.8 Flash Cyber 面向漏洞检测与自动修补,通过新的 Fairwind Program 向受信任防御方开放。
推荐理由:官方给出 3.8 Flash 与 Cyber 两个变体的定价、基准表现和开放入口,便于对照 3.7 判断升级幅度。
Google DeepMind 发布 Gemini Omni 1.1 Flash,面向开发者提供更可控的生成视频能力,通过 Gemini API 在 Google AI Studio 等平台开放。
推荐理由:原文列出场景延展、首尾帧指定、4K 放大等具体能力与开放入口,可据此评估生成视频在开发流程中的可控性。
阿里发布 Qwen3.8-Flash-Next 的模型权重,作为即将推出的 Qwen4 架构的预览,供开发者实验和评估。该模型是多模态 MoE 模型,主模型 125B 参数,另有 51B N-gram 嵌入向量,每 token 激活 6B 参数,原生上下文窗口 262,144 token,可扩展至 1M token。
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。
IBM Granite 团队发布 Granite 4.2,这是其首个稠密、decoder-only 的推理模型家族,包含 3B、8B、30B 三个规模,全部采用 Apache 2.0 许可。
推荐理由:原文完整披露 Granite 4.2 的三档规模、五阶段预训练与分阶段 RL 流程,可对照理解推理模型的后训练工程。
Google DeepMind 发布 Gemini 3.7 Flash,称其为面向编码和智能体最智能的主力模型,距 Gemini 3.6 Flash 仅三周,首发价为 3.6 Flash 每百万 token 成本的一半,即 $0.75/1M 输入 token、$3.75/1M 输出 token,优惠持续到年底。
推荐理由:相较 3.6 Flash 的编码与知识工作基准提升和限时半价定价,是判断其性价比的直接依据。
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 Nemotron 3.5 Lightning,这是一个开放的 30B MoE 模型,激活参数为 3B,面向常驻智能体的执行层。该模型针对工具调用、结果校验和子智能体委派这类高频执行任务设计,官方称用前沿推理模型处理每一步执行会增加成本与延迟。
推荐理由:NVIDIA 官方给出该模型在智能体执行层的参数规模与激活量,可据此判断它在常驻智能体中的成本与延迟取舍。
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。
Meta 发布多模态模型 Muse Glimmer,从 Muse 蒸馏到 30B 参数,采用 Apache 2.0 许可,面向本地智能体场景,可用于编码、文档分析和个人助理。
推荐理由:材料给出 30B 多模态模型在智能体与编码基准上的完整对比表和本地部署路径,可判断其端侧适用边界。
Google DeepMind 在 Nature 发表论文,称 WeatherNext AI 模型在气旋路径、强度和风场结构预测上达到 SOTA,平均比分先模型多出超过一整天的预警提前量,三天预报精度相当于过去两天。
推荐理由:原文给出气旋路径与强度预报的量化领先幅度,以及模型权重开源的具体范围,读者可据此判断气象预报的 AI 替代空间。
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。
Google DeepMind 发布新一代音乐生成模型 Lyria 3.5,并在 Google Flow Music 中上线。官方称其在音乐性、歌词、人声和创作控制上有提升,包括更复杂自然的主旋律结构、提示词遵循与结构感知更好的歌词、更具情感细节和发音更准的人声,以及更易控制输出tempo和时长。
推荐理由:官方给出 Lyria 3.5 在旋律、歌词、人声与节奏控制上的具体升级点,可据此判断音乐生成的可用边界。