Google 发布迄今最先进的 Gemini Audio 模型:Gemini 3.8 Live 与 3.8 Live Extended Thinking。
推荐理由:官方说明了两款新音频模型在速度成本与推理能力上的分工,读者可据此判断语音交互场景如何选型。
Google 发布迄今最先进的 Gemini Audio 模型:Gemini 3.8 Live 与 3.8 Live Extended Thinking。
推荐理由:官方说明了两款新音频模型在速度成本与推理能力上的分工,读者可据此判断语音交互场景如何选型。
Google DeepMind 发布 Gemini 3.8 Live 和 Gemini 3.8 Live Extended Thinking 两款实时对话模型,前者面向规模化与成本效率,后者面向高复杂度任务与多步推理。
推荐理由:官方给出两款语音模型的基准成绩与开放渠道,可据此判断实时语音智能体的能力与成本取舍。
NVIDIA 技术博客对比 Dense 与 MoE 两种模型架构,说明参数组织方式对性能的影响。以 Nemotron 3.5 Lightning 为例,该模型总参数 30B,但每个 token 仅激活 3B 参数,依靠 MoE 架构按 token 选择部分参数,从而在保留大模型容量的同时降低单次计算量。文章围绕活跃参数、吞吐量与选型时机展开分析。
SGLang-Diffusion with VDN-H3 now generates 14.4s of 768p video in just 9.0s 🚀 On 8× B200, 8 step denoising takes just 6.9s, reaching over 2× real time. The 9.0s figure covers the full generation request after warmup. No measured quality regression versus dense 50-step H3 across 103 test prompts. 🧵
Ling-3.0-flash-Fin 现推出三个量化版本:FP8、FP4 和 INT4。 如果你在构建真实金融工作流,可以选择最契合你基础设施、内存和效率需求的版本。🧵
通义(Qwen)发布开源图像生成模型 Qwen-Image-2.1,官方称其为 Qwen 目前最强的开源图像生成模型。该模型已在 QwenLM 项目下开源,具体参数规模与评测分数尚未在原文中披露。
蚂蚁 inclusionAI 基于 stepfun-ai/Step-3.7-Flash 推出内置流式护栏 SingProbe,复用基座模型隐藏状态,在每个 token 上对查询意图、回复不安全和幻觉风险打分,解码开销低于 0.5%。
蚂蚁 inclusionAI 发布 Qwen3.8-27B-singprobe,这是基于 Qwen/Qwen3.8-27B 的流式护栏探针,复用基座模型隐藏状态,逐 token 对查询意图、回复不安全和幻觉风险打分,解码开销低于 0.5%。
蚂蚁 inclusionAI 发布 SingProbe,一个基于 Qwen/Qwen3.5-397B-A17B 的内在流式护栏,复用基座模型隐藏状态逐 token 打分查询意图、回复不安全和幻觉风险,仅 8.13M 探针参数、解码开销低于 0.5%。
蚂蚁 inclusionAI 发布 SingProbe,一个基于 openai/gpt-oss-120b 的流式护栏探针,复用基座模型隐藏状态,在生成每个 token 时对查询意图、回复不安全和幻觉风险打分,解码开销低于 0.5%。
蚂蚁 inclusionAI 发布 MiniMax-M2.7-singprobe,这是基于 MiniMaxAI/MiniMax-M2.7 的流式安全探针,仅 6.17M 参数,复用基座模型隐藏状态逐 token 输出 8 类意图、不安全与幻觉评分,解码开销低于 0.5%。
蚂蚁 inclusionAI 在 HuggingFace 发布 GLM-5.3-singprobe,这是一个基于 zai-org/GLM-5.3 的流式安全探针,复用基座模型隐藏状态,逐 token 输出查询意图、回复不安全和幻觉风险评分,解码开销低于 0.5%。
蚂蚁 inclusionAI 在 Hugging Face 发布 SingProbe,一个构建在 Qwen/Qwen3.6-35B-A3B 之上的轻量流式安全防护探针,复用基座模型隐藏状态在每个 token 上打分查询意图、回复不安全性与幻觉风险。
蚂蚁 inclusionAI 开源 Qwen3.6-27B-singprobe,一个基于 Qwen/Qwen3.6-27B 的流式安全探针,复用基座模型隐藏状态,在每个 token 上对查询意图、回复不安全和幻觉风险打分,解码开销低于 0.5%。
蚂蚁 inclusionAI 发布 SingProbe,这是一个构建在 Qwen/Qwen3.5-122B-A10B 之上的轻量级流式安全防护探针,复用基座模型生成时的隐状态,在每个 token 上输出 8 类查询意图、响应不安全度和幻觉风险评分,探针参数仅 6.17M,解码开销低于 0.5%。
蚂蚁 inclusionAI 在 HuggingFace 发布 Qwen3.5-35B-A3B-singprobe,一个基于 Qwen/Qwen3.5-35B-A3B 的流式安全探针,仅 4.2M 参数,复用基座模型隐藏状态逐 token 输出 8 类意图、不安全与幻觉风险评分,解码开销低于 0.5%。
蚂蚁 inclusionAI 在 HuggingFace 发布 Qwen3.5-27B-singprobe,这是基于 Qwen/Qwen3.5-27B 的流式护栏探针,复用基座模型隐藏状态,逐 token 输出查询意图、回复不安全和幻觉风险评分,解码开销低于 0.5%。
蚂蚁 inclusionAI 在 HuggingFace 发布 Qwen3.5-9B-singprobe,一个基于 Qwen/Qwen3.5-9B 的流式护栏探针,复用基座模型隐藏状态,逐 token 对查询意图、回复不安全和幻觉风险打分,解码开销低于 0.5%。
蚂蚁 inclusionAI 发布 SingProbe,一个构建在 Qwen/Qwen3.5-4B 之上的内在流式护栏探针,复用基座模型隐藏状态在每个 token 上输出查询意图、响应不安全度和幻觉风险评分。
蚂蚁 inclusionAI 推出基于 Qwen/Qwen3.5-2B 的流式护栏探针 SingProbe,复用基座模型隐藏状态,在每个 token 上对查询意图、回复不安全和幻觉风险打分,解码开销低于 0.5%。
蚂蚁 inclusionAI 在 HuggingFace 发布 Qwen3.5-0.8B-singprobe,一个基于 Qwen/Qwen3.5-0.8B 的流式安全探针,复用基座模型隐藏状态,逐 token 输出查询意图、回复不安全和幻觉风险三类评分,仅 2.23M 探针参数、解码开销低于 0.5%。
蚂蚁 inclusionAI 在 HuggingFace 发布 Qwen3-8B-singprobe,这是一个基于 Qwen/Qwen3-8B 的内在流式护栏,复用基座模型隐藏状态,在每个 token 上对查询意图、回复不安全和幻觉风险打分,解码开销低于 0.5%。
蚂蚁 inclusionAI 发布 SingProbe,一个构建在 Qwen/Qwen3-4B-Instruct-2507 上的内在流式护栏,复用基座模型隐藏状态,在每个 token 上对查询意图、回复不安全和幻觉风险打分,解码开销低于 0.5%。
蚂蚁 inclusionAI 在 HuggingFace 发布 Qwen3-0.6B-singprobe,一个基于 Qwen/Qwen3-0.6B 的内在流式护栏,复用基座模型隐藏状态,逐 token 对查询意图、回复不安全和幻觉风险打分,解码开销低于 0.5%。
蚂蚁 inclusionAI 在 Hugging Face 发布 SingProbe 探针,基于 meta-llama/Llama-3.2-1B-Instruct 构建,复用基座模型隐藏状态在每个 token 上输出查询意图、回复不安全性与幻觉风险评分。
蚂蚁 inclusionAI 发布 SingProbe,一个基于 meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct 的内在流式护栏,复用基座模型隐藏状态逐 token 打分查询意图、回复安全性与幻觉风险,仅增加不到 0.5% 解码开销。
蚂蚁 inclusionAI 发布 Hy3-singprobe,一个构建在 tencent/Hy3 上的轻量流式安全探针,复用基座模型隐藏状态在每个 token 上评分查询意图、回复不安全性和幻觉风险。
蚂蚁 inclusionAI 在 Hugging Face 发布 SingProbe,这是一个基于 openai/gpt-oss-20b 的轻量流式安全探针,在生成过程中复用基座模型隐状态,逐 token 输出查询意图、回答不安全度和幻觉风险三类分数。
蚂蚁 inclusionAI 基于 zai-org/GLM-5.2 推出内置流式护栏 SingProbe,复用基座模型隐藏状态,在生成时逐 token 对查询意图、回复不安全和幻觉风险打分,解码开销低于 0.5%。
蚂蚁 inclusionAI 在 HuggingFace 发布 gemma-4-E4B-it-singprobe,这是一个基于 google/gemma-4-E4B-it 的流式安全探针,复用基座模型隐藏状态逐 token 输出 8 类意图、不安全与幻觉评分,解码开销低于 0.5%。
蚂蚁 inclusionAI 发布 SingProbe,一个基于 google/gemma-4-31B-it 的内在流式护栏,复用基座模型隐藏状态,在每个 token 上对查询意图、回复不安全和幻觉风险打分,解码开销低于 0.5%。
蚂蚁 inclusionAI 发布 SingProbe,一个构建在 google/gemma-4-26B-A4B-it 上的内在流式护栏,复用基座模型隐藏状态逐 token 打分,探针参数仅 5.67M,解码开销低于 0.5%。
MAI-Transcribe-2 在 Open Router 上 5 天达到 100 万次请求!它是全球最快、最准确、最便宜的转录模型!
Ling-3.0-flash-VL 两项更新: - 现已在 OpenRouter 上线,提供两周免费访问 - FP4 和 INT4 量化版本现已开源 通过 API 试用或自行部署——由你选择。
推荐理由:上线方直接给出参数结构、上下文窗口、KV cache 对比和许可证信息,读者可据此评估实际部署选型。
你确定吗?找到最优模型规模很棘手:数据量、激活参数量、环境数量,以及目标推理成本。模型性能还取决于许多其他因素,每个因素都带来各自的变数。
Fable is probably ~2-2.5T parameters, not 10T. Kimi K3 is 2.8T params, trained on maybe 20–30k Blackwell-equivalents. It lands within spitting distance of Fable 5 in terms of capabilities (5, not 5.1). Anthropic has far more compute than Moonshot, better rl environments, better architecture and better optimizers and all of that adds to capability per parameter. So if Fable is only slightly ahead of K3 with this in mind, it's almost certainly a smaller model. GPT-5.5 and 5.6 are smaller still (I'll say more on that later)