Gemini Omni 1.1 Flash 发布,为开发者提供更强生成式视频控制
Google 推出 Gemini Omni 1.1 Flash,为开发者提供更强的生成式视频控制能力。新模型支持场景扩展(可分析最多 10 秒先前上下文,以 10 秒为增量累计延长至 40 秒)、指定首尾帧生成平滑过渡,以及 4K 高清输出。
Gemini Omni 1.1 Flash 发布,为开发者提供更强生成式视频控制
Google 推出 Gemini Omni 1.1 Flash,为开发者提供更强的生成式视频控制能力。新模型支持场景扩展(可分析最多 10 秒先前上下文,以 10 秒为增量累计延长至 40 秒)、指定首尾帧生成平滑过渡,以及 4K 高清输出。
GLM-5.3-Flash:前沿智能进入普惠时代
智谱上线并开源GLM-5.3-Flash(320B-A18B),这是GLM-5系列首个原生多模态模型,在AA综合智能指数取得57分,与Claude Opus 4.8持平。其定价为GLM-5.3的1/10(限时1/20),为Opus 4.8的1/40,并首次在大规模流量中由国产芯片集群提供算力支持。模型已接入ZCode等平台,同步开放API调用。
唐杰宣布GLM-5.3 Flash AA登顶OpenRouter
Ox Alpha = GLM-5.3 Flash AA = 57,以1/100的前沿价格,
由纯国产芯片驱动。在OpenRouter上实现了近20%的周token份额(第一)。
感谢大家的支持。
GlucoFM:面向连续血糖监测的基础模型
Google Research 推出 GlucoFM,一款轻量级自监督 CGM 基础模型,采用双流设计分别建模缓慢血糖趋势与短期波动。在四个队列、七项临床预测任务的 14 项评估中,其 PR-AUC 较最优 GluFormer 变体平均高出 5.8 个百分点,并在 PPGR 预测中取得最低 MAE。模型在 109,066 小时无标注 CGM 数据上预训练,具备跨数据集迁移与少样本适应能力。
Gemini 3.5 Transcribe 发布:面向实时语音交互的高精度语音转文本模型
Google DeepMind 推出 Gemini 3.5 Transcribe 语音转文本模型,支持流式与非流式两种 API。据 Artificial Analysis 评测,其流式与非流式平均词错率分别为 4.0% 和 2.6%,支持超 85 种语言、自定义词汇及最多三人说话人识别。
Qwen3.8-Flash 开源,Qwen4 架构预览
通义千问发布 Qwen3.8-Flash,一款多模态 MoE 模型,作为 Qwen4 架构的早期预览并开放权重。该模型总参数 125B,每 token 仅激活 6B,训练成本仅为 Qwen3.7-Plus 的 1/9,性能全面超越后者。生产版 API 定价 $0.16/1M 输入 tokens 和 $0.47/1M 输出 tokens,原生上下文 262K,可扩展至 1M。
GLM-5.3-Flash 开源:320B 总参数、AA 指数 57 分,定价为 Opus 4.8 的 1/40
智谱上线并开源 GLM-5.3-Flash(320B-A18B),这是 GLM-5 系列首个原生多模态模型,AA 综合智能指数 57 分,与 Claude Opus 4.8 持平。其定价为 GLM-5.3 的 1/10,限时折扣内为 Opus 4.8 的 1/40,并已接入 ZCode 等平台开放 API 调用。该模型采用稀疏注意力与线性注意力混合架构,推理服务已跑在国产芯片集群上。
腾讯混元将端侧翻译模型 Hy-MT2-1.8B 压缩至 440MB,已落地哔哩哔哩直播弹幕翻译
腾讯混元将端侧翻译模型 Hy-MT2-1.8B 通过 2-bit 与 1.25-bit 量化方案压缩至 574MB 和 440MB,翻译质量几乎无损,在 FLORES-200 上优于 Microsoft Translator 等商业 API。该模型已联合英特尔完成 x86 适配,并在哔哩哔哩直播弹幕实时翻译中落地,单条弹幕翻译耗时 500~800ms。
DeepSeek 上线多模态视觉理解模型 V4-Flash-Vision-Exp
DeepSeek 上线多模态视觉理解模型 V4-Flash-Vision-Exp,纯文本能力与 V4-Flash 正式版持平,多模态 Agent 能力接近 Opus-4.8。该模型通过 API 提供,图片按 token 计费,一张最多占 384 tokens,价格与 V4-Flash 一致。同期上线的 Files API 免费,支持图片上传后通过 file_id 复用。
Ling-3.0 tiny & flash Base Models 正式开源
蚂蚁百灵开源 Ling-3.0-tiny-base 与 Ling-3.0-flash-base,并同步开放预训练、中期训练及 WSM 合并等共 6 个 checkpoints。tiny-base 总参数 7.9B、激活参数 1.3B,flash-base 总参数 124B、激活参数 5.1B,均采用统一训练方案,适合持续预训练、监督微调、偏好优化及强化学习后训练等场景。