Qwen3.5 122B-A10B
Qwen3.5 122B-A10B 是出现在 Baseten Base Labs 模型研究页面中的模型标识。相关页面仅展示了一段 chat.completion 格式的 API 返回示例，其中 model 字段为空，completion_tokens 为 145、prompt_tokens 为 38、total_tokens 为 183，未披露该模型的参数规模、上下文长度或可用性等具体信息。
#模型发布
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今日 9 条Baseten Base Labs：模型研究AI 评分2222 Baseten Base Labs：模型研究AI 评分6161 DeepSeek 发布 V4 家族首个实验性多模态模型 DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp
DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp 是 DeepSeek V4 家族首个实验性多模态模型，在 DeepSeek-V4-Flash 架构上加入视觉模块并继续训练以获得视觉理解能力。
Baseten Base Labs：模型研究AI 评分6363 DeepSeek V3.2 混合推理模型上线 Baseten，支持 OpenAI 兼容 API
DeepSeek V3.2 是 DeepSeek 推出的混合推理模型，主打高效长上下文扩展，已可通过 Baseten Inference Stack 的 OpenAI 兼容 API 端点调用。
Baseten Base Labs：模型研究AI 评分2828 DeepSeek V3.1 模型输出示例
Baseten Base Labs 模型研究页面展示了 DeepSeek V3.1（模型标识 deepseek-ai/DeepSeek-V3-1-0819）的一次文本补全调用，输入 14 个 prompt token，输出 226 个 completion token，共 240 token，内容为 FizzBuzz 编程题解答，finish_reason 为 stop。
Baseten Base Labs：模型研究AI 评分66 DeepSeek V4 Pro
Baseten Base Labs 模型研究页面出现名为 DeepSeek V4 Pro 的条目，但正文仅有一段 chat.completion 格式的 API 返回示例，model 字段为空，未披露任何模型参数、benchmark 分数或可用性信息。
Baseten Base Labs：模型研究AI 评分6868 Baseten 上线 DeepSeek V4 Pro 0813，1.7T 参数开放权重模型
Baseten 上线 DeepSeek V4 Pro 0813，一个 1.7T 参数的前沿开放权重模型。它可与较小的 V4 Flash 0731 搭配用于 coding agent，由 Pro 驱动主 agent、Flash 运行子 agent，使整个编码栈跑在开放权重模型上。
Baseten Base Labs：模型研究AI 评分1818 Baseten 发布 Zembed 1 嵌入模型
Baseten 旗下 Base Labs 推出嵌入模型 Zembed 1，模型标识为 zembed-1，通过 API 返回 embedding 对象列表。该接口按 prompt_tokens 计费，示例请求消耗 37 个 token。
Baseten Base Labs：模型研究AI 评分3131 BGE Embedding ICL：BAAI/bge-en-icl 文本嵌入模型
BAAI/bge-en-icl 是一个文本嵌入模型，输入文本后输出一维嵌入向量，常用于聚类等下游任务并配合向量数据库使用。该模型量化至 FP8 部署，由 Nvidia 最新 GPU（如 H100、H100_40GB 或 L4）支持，量化可选但能带来更高效率。
Baseten Base Labs：模型研究AI 评分1818 Nomic Embed Code
Nomic Embed Code 的示例响应显示，其返回的 embedding 向量为单元素数组，model 字段标注为 thenlper/gte-base，usage 中 prompt_tokens 与 total_tokens 均为 512。
Baseten Base Labs：模型研究AI 评分5454 Baseten 上线 NVIDIA Cosmos 3 Nano (8B)，支持六种生成与动作模式
NVIDIA Cosmos 3 Nano (8B) 世界基础模型现可通过 Baseten 在单张 H100 上部署，提供六种 omni 模式：text2image、text2video（默认模式）、image2video、forward/inverse dynamics 和 policy。
Baseten Base Labs：模型研究AI 评分5858 MOSS Transcribe Diarize 0.9B 语音转写与说话人分离模型上线
MOSS-Transcribe-Diarize 0.9B 是一个端到端音频模型，可在单次推理中完成语音转写、说话人标注和时间戳，把多人长录音整理成结构化的"谁说了什么"。
Baseten Base Labs：模型研究AI 评分4444 CAMB.AI 发布 MARS6 前沿文本转语音模型，支持 10 种语言音色克隆
CAMB.AI 推出前沿文本转语音模型 MARS6，支持 10 种语言的音色与韵律克隆，需商业授权方可使用。模型至少需要文本、参考音频、参考文本和目标语言四项输入，输出默认采用 ADTS AAC 流式响应，也可配置为 flac 流式或返回 base64 编码的 flac 文件。
xAI：News（网页）AI 评分5858 xAI 发布 Grok Voice Transcribe 2.0 语音转文本模型
xAI 发布 Grok Voice Transcribe 2.0，官方称其为当前最准确的转录模型之一，准确率是 1.0 的两倍且价格不变，在 Artificial Analysis 排行榜 32 个流式模型中准确率第一。
World Labs：官网AI 评分6969 World Labs 发布下一代世界模型 Atlas
World Labs 发布下一代世界模型 Atlas，一个从零预训练的全能模型，可原生处理文本、图像、视频和 3D。
MiniMax：Blog（网页）精选AI 评分7171 MiniMax 开源 H3 通用视频生成模型，支持 2K 分辨率与原生立体声音频
MiniMax 正式开源下一代通用视频模型 MiniMax H3，支持文本、图像、视频、音频的多模态统一理解，可生成最长 15 秒、768p（经 H3-Regenerate-2K 可达 2K）、24 FPS 并带 32 kHz 立体声音频的视频。
推荐理由：官方开源公告给出了完整的三模块系统结构、模型规格和本地部署方式，读者可以据此评估在自己的视频生成流程中如何接入。
LMSYS：Blog（Chatbot Arena 团队）精选AI 评分7676 千问团队开源 Qwen3.8-Flash-Next，SGLang 提供 day-0 支持
千问（Qwen）团队开源 Qwen3.8-Flash-Next，一个多模态 MoE 模型，被视为 Qwen4 架构的早期预览。模型总参数 125B 加 51B N-gram Embedding，每 token 激活 6B，48 层中含 36 层 GDN 线性注意力和 12 层 QSA 稀疏注意力，MoE 使用 512 专家 top-10 路由。
推荐理由：原文给出该模型混合架构细节和 SGLang 的 day-0 推理支持数据，读者可以据此评估长上下文部署的实际收益。
Meta AI：Blog（网页）精选AI 评分8080 Meta Superintelligence Labs 发布 Muse Spark 多模态推理模型
Meta Superintelligence Labs 发布 Muse 系列首个模型 Muse Spark，为原生多模态推理模型，支持工具使用、视觉思维链和多智能体编排，已在 meta.ai 和 Meta AI 应用上线，并向部分用户开放私有 API 预览。
推荐理由：官方披露了预训练效率、RL 与测试时推理三条扩展路径的具体结果，以及 Apollo Research 关于评估意识的独立发现，可据此了解其技术栈现状。
Meta AI：Blog（网页）AI 评分7474 Meta 发布 Muse Image 并预览 Muse Video
Meta Superintelligence Labs 发布 Muse Image 并预览 Muse Video，均为该实验室首批媒体生成模型。
LMSYS：Blog（Chatbot Arena 团队）精选AI 评分6464 SGLang 与 Miles 发布 DeepSeek-V4.1 的 Day-0 支持
SGLang 和 Miles 团队发布对 DeepSeek-V4.1 的 Day-0 支持，解析其低比率压缩、滑动窗口注意力（SWA）、流形超连接（mHC）和 Engram 记忆等架构对推理栈的影响。
推荐理由：原文拆解了 DeepSeek-V4.1 新架构对推理栈的影响，并给出 SGLang 与 Miles 的 Day-0 支持方案和实测数字。
Meta AI：Blog（网页）AI 评分7171 Meta Superintelligence Labs 发布 Muse Spark 1.1 多模态推理模型并开放 Meta Model API 公测
Meta Superintelligence Labs 发布 Muse Spark 1.1，一个面向智能体任务的多模态推理模型，在工具与计算机使用、编码和多模态理解上较 Muse Spark 有明显提升，支持 100 万 token 上下文管理和多智能体编排。
Liquid AI 模型与工程博客（网页）AI 评分6363 Liquid AI 发布 LFM2.5-VL-3B 视觉语言模型
Liquid AI 发布 LFM2.5-VL-3B 视觉语言模型，已上架 Hugging Face。相比 LFM2-VL-3B，屏幕理解、函数调用、grounding 和多图输入显著提升，ScreenSpot-v2 达 80.7，ToolSandbox 从 26.4 升至 59.5，RefCOCO 从 57.1 升至 87.9。
Liquid AI 模型与工程博客（网页）AI 评分5050 Liquid AI 发布 LFM2.5 Q4_0 量化感知蒸馏检查点，面向边缘部署
Liquid AI 发布 LFM2.5-230M、350M、1.2B-Instruct 和 2.6B 的 4-bit Q4_0 检查点，采用量化感知蒸馏（QAD）训练，四款模型均保留约 97% 的 BF16 平均性能。
Liquid AI 模型与工程博客（网页）AI 评分5454 Liquid AI 发布 LFM2.5 系列 DSpot 投机解码草稿模型，GPU 推理最高提速 3.2x
Liquid AI 为 LFM2.5-1.2B-Instruct、LFM2.5-2.6B 和 LFM2.5-8B-A1B 三个模型发布 DSpot 草稿模型权重，通过投机解码在不改变输出质量的前提下大幅提升解码速度，草稿模型约为 3 亿参数。
Liquid AI 模型与工程博客（网页）AI 评分5858 Liquid AI 发布 LFM2.5-VL-3B 的 DSpark 视觉草稿模型，解码吞吐最高提升 3.13 倍
Liquid AI 发布面向视觉语言模型 LFM2.5-VL-3B 的实验性 DSpark 草稿模型，以约 280M 参数（增加 8.9% 内存占用）换取更快解码，GPU 解码吞吐最高提升 2.66 倍、边缘设备最高 3.13 倍，端到端分别最高 2.27 倍和 2.62 倍。
Liquid AI 模型与工程博客（网页）AI 评分4444 Liquid AI 的 LFM 系列模型：面向端侧部署的高效基础模型
Liquid AI 的 Liquid Foundation Models（LFMs）主打在真实约束下运行，可在 GPU、CPU、NPU 上无缝部署于可穿戴设备、机器人、手机、笔记本、汽车等终端。每个 LFM 均可免费下载、运行和微调（含商用），直到公司年收入超过 $10M。模型面向毫秒级延迟、端侧韧性与数据隐私设计，支持本地、云端及混合 AI 部署。
Baseten Base Labs：模型研究AI 评分6565 Z.AI 发布 GLM-5.3：智能体编码能力大幅提升，Terminal-Bench 3.0 从 4.6% 升至 28.3%
Z.AI 发布面向智能体工程的新模型 GLM-5.3，沿用与 GLM-5.2 相同的 744B-A40B MoE 底座，能力提升全部来自在更多样真实任务环境上的规模化后训练。
Baseten Base Labs：模型研究AI 评分1010 Baseten Base Labs 发布 Inkling 模型（inferact/inkling-nvfp4）
Baseten Base Labs 推出 Inkling 模型，API 中模型标识为 inferact/inkling-nvfp4，返回结果包含 reasoning_content 字段，可输出推理过程。示例请求中 prompt_tokens 为 9、completion_tokens 为 295，其中 reasoning_tokens 占 182。
Baseten Base Labs：模型研究AI 评分7474 DeepSeek-V4.1-Flash 发布：552B 多模态 MoE 模型，支持 1M token 上下文
DeepSeek 发布 DeepSeek-V4.1-Flash，一个 552B 参数的多模态 MoE 模型，prefill 激活 8B、解码激活 16B，支持 1M token 上下文，采用 Causal Encoder-Decoder 架构与 Compressed Sparse Attention 2。
Fireworks AI（网页）精选AI 评分6868 Fireworks Research 发布 Ember-1：以 Kimi K3 为基础实现同等质量下更省 token
Fireworks Research 发布专用模型 Ember-1，基于 Kimi K3 训练，在保持质量的同时减少约 35–50% 推理 token。团队做了 50 多次训练实验和 200 多次评估，在 Terminal Bench 2.1、SWE-bench Verified 等 7 个基准和两家客户生产流量的 A/B 测试中质量持平，每任务 token 约省 35%。
推荐理由：原文给出多组基准和生产 A/B 数据，读者可以据此评估用更低 token 成本跑 Kimi K3 级质量的可行路径。
Cursor Blog精选AI 评分7373 xAI 发布 Grok 4.7，编码与知识工作能力提升且价格不变
xAI 发布 Grok 4.7，定位为面向编码和知识工作的最强模型，价格和速度与 Grok 4.6 相同，输入每百万 token $2、输出 $6。
推荐理由：官方给出了 Grok 4.7 的基准成绩、价格和防护数据，读者可以据此与 Grok 4.6 等模型比较编码和安全表现。
Cognition 模型 / Devin 博客（网页）AI 评分6464 Cognition 发布 SWE-2 编码模型，以更低成本逼近前沿性能
Cognition 发布 SWE-2，其最强编码模型在 FrontierCode 1.1 Main 得分 50.0%，与 Fable 5.1 差距不到 1 分且便宜 64%。
Black Forest Labs：Blog（网页）精选AI 评分6363 Black Forest Labs 发布 FLUX 3 多模态基础模型，并与 mimic 合作推出机器人视频动作模型 FLUX-mimic
Black Forest Labs 发布早期版本 FLUX 3 多模态基础模型，联合训练图像、视频与音频，视频预测占训练算力超 95%。FLUX 3 骨干可解码动作预测，加入动作模态后视频质量先降最多 10%，3500 步后恢复原有水平。
推荐理由：官方给出训练细节与工厂实测数据，说明同一多模态骨干如何同时支持内容生成与机器人动作控制。
Black Forest Labs：Blog（网页）精选AI 评分7171 Black Forest Labs 发布多模态基础模型 FLUX 3 并开放 Early Access
Black Forest Labs 发布多模态基础模型 FLUX 3，基于 Self-Flow 方法在统一架构内联合学习图像、视频和音频，现已开放 Early Access。
推荐理由：原文给出 FLUX 3 的多模态架构、早期对比评测数字和分阶段开放计划，读者可据此评估其对创作与具身场景的适用性。
Black Forest Labs：Blog（网页）精选AI 评分6666 Black Forest Labs 发布 FLUX 3 Video，文生视频与图生视频正式开放
Black Forest Labs 宣布 FLUX 3 Video 初版正式开放，可通过 BFL API 和部分合作伙伴使用。模型支持最长 20 秒、HD（720p）与 Full HD（1080p，经上采样）的视频生成，并伴随生成原生音频；能力包括文生视频、图生视频与关键帧、视频续接（最多 4 秒）、单次生成多镜头、多语言对白与唇形同步、Draft Mode 低成本预览等。
推荐理由：原文给出具体生成时长、分辨率、多语言与评测结果，读者可据此判断 FLUX 3 Video 在视频生成工作流中的可用性。
Artificial Analysis 完整文章（网页）AI 评分5151 Ant Group 发布金融开源权重模型 Ling-3.0-flash-Fin
Ant Group 发布基于 Ling-3.0-flash 的金融开源权重模型 Ling-3.0-flash-Fin，MIT 协议，124B 总参数、每 token 激活 5.1B（MoE），256K 上下文，纯文本输入输出，可经 OpenRouter 调用。
Artificial Analysis 完整文章（网页）精选AI 评分8484 Claude Opus 5.5 登顶 Artificial Analysis Intelligence Index 并降价 20%
Anthropic 发布 Claude Opus 5.5，以 58 分登顶 Artificial Analysis Intelligence Index，为该榜已测最高分。
推荐理由：第三方实测给出指数得分、价格变化和各档位性价比位置，读者可据此对比 Opus 5.5 与 GPT-6 Astra 等模型的表现。
Artificial Analysis 完整文章（网页）精选AI 评分7373 GPT-6.1 Sol 发布 7 天后替代 GPT-6 Sol，智能指数仅比 GPT-6 Astra 低 1 分
Artificial Analysis 评测 GPT-6.1 Sol：智能指数比 GPT-6 Sol 高 4 分，距 GPT-6 Astra 仅 1 分，每任务成本 $0.72 不到 GPT-6 Astra 的四分之一。
推荐理由：原文给出 Intelligence Index 得分、Cost per Task 与各基准的逐项对比，读者可据此判断 GPT-6.1 Sol 在成本效率前沿上的位置。
Anthropic：The Institute（旗舰研究长文 · 网页）AI 评分6060 Anthropic 发布 Claude Opus 5.5，运行成本比 Opus 5 低 40%
Anthropic 于 9 月 22 日发布 Claude Opus 5.5，称其在多数工作上达到 Claude Fable 5.1 的水平，运行成本比 Opus 5 低 40%。同页还预告 9 月 10 日的威胁情报报告，介绍八个月内在多个行动中识别并阻断威胁行为者滥用 Claude 的案例，以及 2025 年以来恶意使用方式的演变。
OpenAI：官网动态（RSS · 排除企业/客户案例）精选AI 评分7070 OpenAI 发布 GPT-6.1 Sol
OpenAI 发布 GPT-6.1 Sol，定位接近 Astra 的智能水平，面向编码、计算机操作和专业工作场景，价格为其标准 API 输入和输出 token 价格的五分之一。
推荐理由：原文点出 GPT-6.1 Sol 的定位与价格对比，读者可以据此判断它在编码等场景的成本取舍。
Hugging Face：Blog（RSS）AI 评分5353 NVIDIA 发布开源表格基础模型 Kumo Tabular，单次前向即可预测
NVIDIA 发布开源表格基础模型 Kumo Tabular，权重已上架 Hugging Face，给定带标签表格后单次前向即可完成分类或回归，无需训练、调参或特征工程。