Tới nội dung
Chỉ Mô hình#An toàn / căn chỉnh
  1. Hugging Face Blog69

    IBM phát hành các mô hình xem trước LLMON được xây dựng trên Granite 4.1 3B và 8B

    IBM đã phát hành hai mô hình xem trước thử nghiệm, granite-4.1-3b-LLMON-preview và granite-4.1-8b-LLMON-preview, được phát triển từ các checkpoint cơ sở Granite 4.1 và được huấn luyện để tiếp nhận và tạo ra LLMON, một ngôn ngữ đánh dấu bản địa của LLM đánh dấu chỉ dẫn, dữ liệu và yêu cầu bằng các dấu phân cách token đặc biệt dành riêng. Trên bộ đánh giá OPI, các mô hình tránh được nhiều hơn 47% các cuộc tấn công chèn prompt gián tiếp so với mô hình tiên tiến nhất được thử nghiệm và nhiều hơn 95% so với mô hình mã nguồn mở tốt nhất, đồng thời hoạt động ngang bằng với Granite 4.1 Instruct trên các bộ đánh giá tiêu chuẩn. Bản phát hành bao gồm một bộ công cụ GitHub với các bộ chuyển đổi JSON sang LLMON không mất dữ liệu, và các tác giả lưu ý rằng bản xem trước dành cho mục đích khám phá, không phải để sử dụng trong môi trường sản xuất.

    Vì sao đáng chú ý: IBM đã huấn luyện một mô hình xem trước trên Granite 4.1 có thể đọc và ghi các thẻ LLMON, sử dụng việc tách biệt rõ ràng giữa chỉ dẫn và dữ liệu để giảm tỷ lệ thành công của các cuộc tấn công chèn prompt gián tiếp trên bộ đánh giá OPI xuống gần bằng không trong khi vẫn duy trì các khả năng chung.

  1. Google DeepMind88

    Google DeepMind phát hành Gemini 4 Carbon cho lập trình tác tử, an ninh mạng và suy luận khoa học

    Google DeepMind đã cung cấp Gemini 4 Carbon cho nhà phát triển, doanh nghiệp, nhà khoa học và người tiêu dùng, định vị nó cao hơn Gemini 4 Argon cho các tác vụ cần suy luận sâu hơn và nhiều token hơn. Carbon xếp hạng #1 trên CursorBench 4.0, WANDR của Perplexity và AutomationBench của Zapier với chi phí mỗi tác vụ thấp hơn hơn 2 lần so với mô hình bên ngoài tốt thứ hai, và có giá 2 USD mỗi triệu token đầu vào và 10 USD mỗi triệu token đầu ra, cùng mức giá giới thiệu như Argon. Google cũng đã xem trước /swarm trong Google Antigravity, biến một câu lệnh duy nhất thành một nhóm tác tử phối hợp, và báo cáo rằng Carbon đã chặn 99% quỹ đạo tấn công trong thử nghiệm tấn công mạng mô phỏng.

    Vì sao đáng chú ý: Ghi chú phát hành của Google trình bày chi tiết cách Gemini 4 Carbon đánh đổi việc dùng nhiều token hơn để lấy suy luận sâu hơn, xếp hạng nhất trên CursorBench 4.0, WANDR và AutomationBench với chi phí mỗi tác vụ dưới một nửa so với mô hình bên ngoài tiếp theo.

  1. Mistral AI86

    Mistral phát hành trọng số mở cho Mistral Large 4 (Le Chonk), mô hình đa phương thức 1 nghìn tỷ tham số

    Mistral AI đã phát hành trọng số mở của Mistral Large 4 (Le Chonk), một mô hình đa phương thức bản địa 1 nghìn tỷ tham số đã vào bản xem trước công khai đầu tháng này và được huấn luyện từ đầu tại châu Âu. Công ty cho biết thêm ba tuần học tăng cường đã đưa nó lên đỉnh về lập trình với trọng số mở, đạt 41% trên Terminal-Bench 4.0 và 48% trên Artificial Analysis Coding Agent Index trong khi sử dụng ít hơn 47% token mỗi tác vụ so với GLM-5.3. Mô hình bổ sung các chế độ suy luận Low, Medium và High, đạt 51% trên Artificial Analysis Cyber Index, và có giá 0,70 USD đầu vào, 0,07 USD đầu vào được lưu cache và 2,10 USD đầu ra trên mỗi triệu token theo giấy phép MIT sửa đổi.

    Vì sao đáng chú ý: Mistral mở trọng số cho mô hình hàng đầu 1 nghìn tỷ tham số của mình, kết hợp các cải thiện về điểm chuẩn lập trình và an ninh phòng thủ với ba chế độ suy luận và giá theo token.

  2. Google DeepMind82

    Google DeepMind công bố Gemini 4 Carbon, một mô hình tiên phong tập trung vào an ninh mạng và các tác vụ dài hạn

    Google DeepMind đã công bố Gemini 4 Carbon, mô hình mạnh nhất của họ cho đến nay, với năng lực an ninh mạng và tác vụ dài hạn đạt mức tiên tiến nhất, xếp hạng #1 trên Chỉ số Trí tuệ Artificial Analysis v5.0 với 59 điểm. Mô hình đạt 88,2% trên SEC-bench Pro về phát hiện lỗ hổng, 54,8% trên ExploitGym về khai thác và 71,0% trên CWE-bench về vá lỗi, đồng thời đạt hạng #4 (1768) trên WebDev Arena. Carbon ra mắt với mức giá giới thiệu tương đương Argon, 2 USD mỗi triệu token đầu vào và 10 USD mỗi triệu token đầu ra, và lần đầu tiên được cung cấp cho một nhóm chuyên gia phòng thủ không gian mạng thông qua Chương trình Fairwind trước khi phát hành rộng rãi.

    Vì sao đáng chú ý: Kết quả đánh giá của Gemini 4 Carbon trong phát hiện và vá lỗ hổng cho thấy cách các mô hình tiên phong đang được định vị cho công tác phòng thủ an ninh mạng.

Bạn đã xem hết