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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。

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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。

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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。

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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。

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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。

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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。

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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。

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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。

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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。

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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。

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