Qwen3.8-Max 发布:开源最强编码与协作模型,2.4T 参数
Qwen 正式发布 Qwen3.8-Max,这是 Qwen 家族迄今最强的模型,拥有 2.4T 参数(95B 激活),并首次开源 Qwen-Max 级权重,开放权重将于下周发布。
Qwen3.8-Max 发布:开源最强编码与协作模型,2.4T 参数
Qwen 正式发布 Qwen3.8-Max,这是 Qwen 家族迄今最强的模型,拥有 2.4T 参数(95B 激活),并首次开源 Qwen-Max 级权重,开放权重将于下周发布。
DeepSeek-V4-Flash-0731 发布:304B 参数,智能体能力大幅增强
DeepSeek 发布 V4 系列最新模型 DeepSeek-V4-Flash-0731,拥有 3040 亿参数,智能体能力大幅增强。Artificial Analysis 评测显示其表现优于 428B 参数的 MiniMax M3。定价为每百万输入 token 0.14 美元、每百万输出 token 0.27 美元,可能是当前性价比最高的模型。
DeepSeek V4 Flash 0731 开源,登顶开源模型前三
DeepSeek 发布开源模型 DeepSeek V4 Flash 0731,在 Artificial Analysis 智能指数上得分 50,位列开源模型前三。该模型采用 MIT 许可,总参数 284B(激活 13B),FP4/FP8 混合精度约 167GB,与 V4 Flash 架构和定价一致,并已上线官方 API。
Inkling-Small 发布,276B 参数性能持平原版
今天,我们发布 Inkling-Small。
Inkling-Small 在仅为 Inkling 四分之一规模的情况下,实现了与之相当的性能。它拥有 276B 总参数,12B 激活参数。我们将开放完整权重。
https://thinkingmachines.ai/news/inkling-small/
现在即可在 Tinker 上对其进行微调,或在 Tinker Playground 中以文本、图像和音频形式与之对话。
Thinking Machines 发布第二款模型 Inkling Small,主打效率而非规模
Thinking Machines 发布开源推理模型 Inkling Small,在 Intelligence Index 上得分 40,仅比更大的 Inkling(41)低 1 分,而总参数量不到后者的三分之一(276B 总量,12B 激活)。
MiniMax H3 发布:开源全能多模态生成模型,支持 2K 原生立体声视频
MiniMax 正式推出全能多模态生成模型 H3,可联合理解文本、图像、视频和音频,生成最高 2K 分辨率、15 秒时长且带原生立体声的视频。H3 在指令跟随、文字与品牌呈现、V2V 动作迁移上表现突出,2K 下每秒价格低于主流模型三分之一,768p 下低于主流 720p 价格一半。官方计划近日开源模型权重,以支持开源社区并加速硬件兼容。
DeepSeek V4 Flash 0731 发布,智能指数跃升 10 分
DeepSeek V4 Flash 0731 在 Artificial Analysis 智能指数上得 50 分,较 4 月版提升 10 分,领先 V4 Pro 6 分,并进入智能与成本帕累托前沿。
DeepSeek-V4-Flash 正式版 API 上线公测
DeepSeek-V4-Flash 正式版 API 上线公测,模型名设为 deepseek-v4-flash 即可使用,调用方式不变。其 Agent 能力大幅增强,Terminal Bench 2.1 得分 82.7,NL2Repo 54.2,Toolathlon verified 70.3,DSBench-Hard 59.6,多项基准远超 V4-Pro-Preview。
DeepSeek-V4-Flash API公测上线,Agent能力大幅升级
🚀 DeepSeek-V4-Flash 官方 API 现已上线公测!
🔷 我们大幅升级了其 Agent 能力--基准测试分数现已远超 V4-Pro-Preview。查看下方巨大的性能飞跃!👇 🔷 官方 V4-Flash 现已原生支持 Responses API 格式,并已完全适配 Codex!
查看我们官方 API 文档中的配置详情:https://api-docs.deepseek.com/quick_start/agent_integrations/codex
DeepSeek-V4-Flash 正式版 API 上线公测,Agent 能力基准测试远超 V4-Pro 预览版
DeepSeek 今日宣布 DeepSeek-V4-Flash 正式版 API 上线公测,Agent 能力大幅增强,Terminal Bench 2.1 得分 82.7,NL2Repo 54.2,Cybergym 76.7,DeepSWE 54.4,Toolathlon verified 70.3,多项基准远超 V4-Pro-Preview。