Tới nội dung
Chỉ Chính chủ#Phát hành mô hình
  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.

  2. Google DeepMind90

    Google DeepMind phát hành Gemini 4 Hydrogen, một mô hình Gemini 4 nhanh hơn cho lập trình và quy trình tác tử

    Google DeepMind giới thiệu Gemini 4 Hydrogen, một mô hình Gemini 4 được xây dựng cho lập trình hàng ngày nhanh và thực thi tác tử thay vì suy luận tầm xa của Gemini 4 Carbon và Argon. Nó đạt 51 điểm trên Chỉ số Trí tuệ Artificial Analysis ở mức suy nghĩ cao mặc định so với 50 của Argon, đạt 54 ở cài đặt xhigh mới, và có giá cố định 1,50 USD mỗi triệu token đầu vào và 7,50 USD mỗi triệu token đầu ra trên cửa sổ ngữ cảnh 1 triệu token. Google cũng ra mắt Orchestrator trong Google Antigravity, công cụ chuyển đổi giữa các mô hình như Carbon và Hydrogen trong một phiên và đạt mức thành công nhiệm vụ gần bằng Carbon trên Terminal-Bench 4.0 trong khi sử dụng ít hơn 24% hạn mức và hoàn thành nhanh hơn 19%.

    Vì sao đáng chú ý: Gemini 4 Hydrogen của Google nhắm đến lập trình hàng ngày nhanh và công việc tác tử, với giá cố định 1,50/7,50 USD mỗi triệu token trên cửa sổ ngữ cảnh 1M và Orchestrator mới chuyển đổi giữa các mô hình Gemini 4.

  1. Google DeepMind72

    DeepMind phát hành AlphaGenome 2, mô hình DNA dự đoán tác động của biến thể trong từng loại tế bào cụ thể

    Google DeepMind công bố AlphaGenome 2, mô hình chuỗi DNA thế hệ mới dự đoán cách các chuỗi DNA và biến thể của chúng ảnh hưởng đến các loại tế bào người cụ thể. Được huấn luyện trên hơn 107 triệu hồ sơ tế bào riêng lẻ thuộc 68 mô, mô hình có điều kiện này xác định được gần gấp đôi số biến thể làm thay đổi biểu hiện so với mô hình trước đó, và trên bộ dữ liệu tế bào miễn dịch TenK10K, nó thu hồi được 30% biến thể nhân quả so với 16% của AlphaGenome gốc được tinh chỉnh trên dữ liệu đơn bào. Mô hình có sẵn cho nghiên cứu phi thương mại qua AlphaGenome API và ở chế độ xem trước riêng tư cho nghiên cứu thương mại.

    Vì sao đáng chú ý: AlphaGenome 2 chuyển từ giá trị trung bình trên toàn mô sang điều kiện hóa theo từng tế bào, gần như tăng gấp đôi khả năng thu hồi biến thể nhân quả trên dữ liệu tế bào miễn dịch, điều này quan trọng để liên kết tín hiệu GWAS với các loại tế bào cụ thể.

  2. MiniMax Blog75

    MiniMax phát hành H3-Image, mô hình trọng số mở tạo ảnh 4K trong dưới 10 giây

    MiniMax phát hành H3-Image, một mô hình tạo ảnh trọng số mở được xây dựng trên H3, hỗ trợ tạo ảnh từ văn bản, tạo ảnh dựa trên tham chiếu và chỉnh sửa ảnh, có thể tạo ra ảnh 4096 × 4096 trong dưới 10 giây. Công ty cho biết mô hình xử lý tối đa 16 ảnh tham chiếu, tuyên bố khả năng tuân thủ lời nhắc đạt mức tiên tiến nhất trong các mô hình trọng số mở, và báo cáo tốc độ nhanh gấp tới 5 lần so với các lựa chọn thay thế phổ biến. H3-Image có sẵn qua Nền tảng API MiniMax, MiniMax Code và Hailuo AI, với giá bằng 50–70% các sản phẩm tương đương, giảm 50% cho các yêu cầu 4K trở lên trong tuần ra mắt.

    Vì sao đáng chú ý: MiniMax phát hành H3-Image trọng số mở, tuyên bố tạo ảnh 4K trong dưới 10 giây và giá bằng 50–70% các sản phẩm phổ biến tương đương, mang đến cho nhà phát triển một lựa chọn mở mới cho công việc hình ảnh độ phân giải cao.

  3. 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. Amazon Science62

    Amazon phát hành mô hình nền tảng dạng bảng Mitra-v2 với tiền huấn luyện tổng hợp mở rộng

    Amazon giới thiệu Mitra-v2, mô hình nền tảng dạng bảng thế hệ thứ hai cho phân loại và hồi quy, được phát hành kèm các mô hình đã tinh chỉnh cùng mã suy luận và tinh chỉnh theo giấy phép Apache-2.0 trên Hugging Face. Mô hình được tiền huấn luyện trên các bảng tổng hợp có số hàng gấp 10 lần và số cột gấp khoảng ba lần so với Mitra-v1, sử dụng prior SCM lai mới và bộ tối ưu lai trong khi giữ nguyên kiến trúc Transformer. Trên TabArena, một benchmark công khai gồm 51 bộ dữ liệu thực tế, Mitra-v2 dẫn đầu nhóm mô hình đơn, vượt Mitra-v1 trên 32 trong số 33 bộ dữ liệu mà cả hai chạy gốc, và hoàn thành cả 51 bộ trong giới hạn một giờ; Mitra-v2 đã tinh chỉnh cũng đứng đầu trên ScoringBench.

    Vì sao đáng chú ý: Mitra-v2 cho thấy việc mở rộng dữ liệu tiền huấn luyện tổng hợp, thay vì làm sâu mạng, đưa một mô hình nền tảng dạng bảng lên đỉnh nhóm mô hình đơn của TabArena.

  2. Google DeepMind78

    Google DeepMind phát hành mô hình VLA Gemini Robotics 2.5 cho khả năng khéo léo trong thế giới thực

    Google DeepMind giới thiệu Gemini Robotics 2.5, mô hình thị giác-ngôn ngữ-hành động có năng lực mạnh nhất từ trước đến nay của họ, mở rộng phạm vi kỹ năng mà robot có thể học và tăng tốc độ tiếp thu các kỹ năng đó. Được đánh giá trên 200 nhiệm vụ khác nhau, mô hình đạt tỷ lệ thành công cao hơn 30% đến 100% so với các baseline trước đó đồng thời hoàn thành nhiệm vụ nhanh hơn 20% đến 30%, và trong một thử nghiệm chứng minh khái niệm trên dây chuyền sản xuất của Mercedes-Benz, robot hình người Apollo 2 của Apptronik đã nhặt và đóng gói phụ tùng ô tô với tỷ lệ thành công 96%. Bản phát hành này cũng bổ sung hướng dẫn suy luận tại thời điểm suy diễn cho an toàn vật lý, giúp tăng 33% tỷ lệ hoàn thành nhiệm vụ an toàn khi xung quanh có chướng ngại vật và 43% khi xung quanh có người ở gần, cùng với ASIMOV-Jailbreak, một benchmark mã nguồn mở mà trên đó Gemini 4 Argon đạt khả năng chống jailbreak 99,5%.

    Vì sao đáng chú ý: Gemini Robotics 2.5 đã cải thiện tỷ lệ thành công trên 200 nhiệm vụ thêm 30% đến 100%, và đạt tỷ lệ thành công 96% khi nhặt và đặt trong một thử nghiệm trên dây chuyền sản xuất của Mercedes-Benz, cung cấp dữ liệu tham chiếu để đánh giá việc triển khai thực tế của các mô hình VLA.

  1. Zyphra Research78

    Zyphra phát hành ZONOS3-Mini, mô hình TTS nhân bản giọng nói zero-shot theo giấy phép Apache 2.0 chạy trên thiết bị

    Zyphra đã phát hành ZONOS3-Mini, một mô hình chuyển văn bản thành giọng nói MoE thưa với 100M tham số hoạt động và 800M tổng tham số theo giấy phép Apache 2.0, được huấn luyện trên 112 NVIDIA H100 trong 2,5 ngày. Mô hình đạt thời gian đến âm thanh đầu tiên dưới 570 ms trên trình duyệt với Pixel 9 và dưới 150 ms trên M3 MacBook Air, với các runtime cho WebGPU, SGLang, vLLM và GGML. Mô hình bổ sung khả năng kiểm soát danh tính, giọng điệu, chất lượng, tâm trạng và cách thể hiện, bao gồm điều khiển ở cấp độ từ, và Zyphra báo cáo rằng mô hình đứng đầu trong số các mô hình mở trên benchmark ZTTS2-Eval mới của họ.

    Vì sao đáng chú ý: Mô hình TTS MoE nhỏ gọn của Zyphra kết hợp nhân bản giọng nói zero-shot với điều khiển cách thể hiện ở cấp độ từ trong khi chạy thời gian thực trên điện thoại và máy tính xách tay.

  2. Meta AI Research Blog78

    Meta phát hành Muse Ember, mô hình nhỏ nhất và hiệu quả nhất cho các tác vụ agent

    Meta đã phát hành Muse Ember, mô hình nhỏ nhất và hiệu quả nhất của họ, nhắm đến những công việc lặp đi lặp lại mà agent làm cả ngày như gọi công cụ, tác vụ con lập trình, định tuyến, trích xuất và phân tích tài liệu dài. Meta cho biết mô hình này đạt điểm cao nhất của Claude Haiku 5.5 với chi phí khoảng một phần ba và vượt mọi cấu hình GPT-6 Luna, ở mức 0,10 USD mỗi triệu token đầu vào và 0,50 USD mỗi triệu token đầu ra. Mô hình đi kèm cửa sổ ngữ cảnh 1M token, tối đa 512K token đầu ra, hỗ trợ đầu vào văn bản, hình ảnh, âm thanh và video gốc, và có sẵn ngay hôm nay trên Muse Code và Meta Model API với tên muse-ember-1.0.

    Vì sao đáng chú ý: Mô hình nhỏ nhất của Meta nhắm đến các bước agent có khối lượng lớn, và so sánh chi phí mỗi tác vụ với Claude Haiku 5.5 và GPT-6 Luna cho thấy tuyên bố về hiệu quả đến từ đâu.

  1. Google DeepMind78

    Google DeepMind phát hành Gemini Omni 1.2 Flash với clip 15 giây và giá thấp hơn 30%

    Google DeepMind đã ra mắt Gemini Omni 1.2 Flash, hiện đã được cung cấp rộng rãi trên Gemini API và Gemini for business, với khả năng tạo video gốc dài 15 giây, chỉnh sửa hội thoại nhiều lượt và tuân thủ tham chiếu tốt hơn. Giá giảm 30% so với Gemini Omni 1.1 xuống còn 0,07 USD mỗi giây cho video 720p, và người dùng có thể tạo bản nháp ở 360p hoặc 720p trước khi nâng cấp lên 1080p hoặc 4K. Clip có thể được đặt từ 3 đến 15 giây theo từng bước một giây, và đầu ra mang watermark SynthID không thể nhận biết.

    Vì sao đáng chú ý: Gemini Omni 1.2 Flash nâng độ dài clip gốc lên 15 giây và giảm giá 30% xuống còn 0,07 USD mỗi giây video 720p, với tính năng chỉnh sửa hội thoại nhiều lượt hiện đã được cung cấp rộng rãi.

  2. Google Blog · AI80

    Google phát hành Gemini Omni 1.2 Flash với clip 15 giây và giảm giá 30%

    Google DeepMind đã ra mắt Gemini Omni 1.2 Flash và cung cấp rộng rãi trên Gemini API và Gemini for business. Mô hình tạo và chỉnh sửa clip gốc dài tối đa 15 giây, tăng từ 10 giây ở Omni 1.1, hỗ trợ chỉnh sửa hội thoại nhiều lượt và giữ tham chiếu nhân vật, sản phẩm và phong cách nhất quán hơn; video 720p hiện có giá 0,07 USD mỗi giây, thấp hơn 30% so với Omni 1.1. Đầu ra mang watermark SynthID và mô hình đang được triển khai trong Flow, Google Vids, ứng dụng Gemini và Google Ads.

    Vì sao đáng chú ý: Gemini Omni 1.2 Flash giảm giá 30% xuống 0,07 USD mỗi giây cho video 720p đồng thời mở rộng clip gốc lên 15 giây, mang đến cho các nhóm sản xuất video quy mô lớn một lựa chọn rẻ hơn để so sánh với các phiên bản trước.

  3. Meta AI Research Blog60

    Meta ra mắt các mô hình Muse và Meta AI chuyên biệt với Active Memory và Active Focus

    Meta đang triển khai các phiên bản chuyên biệt của những mô hình hiện có, được huấn luyện bằng Muse Wonder, cho người dùng Muse và Meta AI. Các mô hình chuyên biệt bổ sung Active Memory và Active Focus, và Meta báo cáo mô hình Muse hiện tại đạt 47% trên Chỉ số Siêu trí tuệ Cá nhân của mình so với 38% của mô hình trước đó, 90% so với 76% trên bài đánh giá Active Memory, và cải thiện 67% trong việc hoàn thành các tác vụ hàng ngày khi phát sinh vấn đề bất ngờ.

    Vì sao đáng chú ý: Các mô hình Muse và Meta AI chuyên biệt của Meta mang Active Memory và Active Focus đến nhiều người dùng hơn, với mức cải thiện được báo cáo trên các bài đánh giá về ghi nhớ và hoàn thành tác vụ.

  1. Preferred Networks News71

    PFN phát hành PLaMo 3 Translate, LLM dịch thuật trọng số mở cho thiết bị biên

    Preferred Networks đã phát hành PLaMo 3 Translate, một LLM chuyên dịch thuật được sử dụng trong dịch vụ PLaMo Translation của họ, dưới dạng mô hình trọng số mở trên Hugging Face vào ngày 5 tháng 11. 8B, 2B, 8B và 31B) và hỗ trợ 53 ngôn ngữ bao gồm tiếng Nhật và tiếng Anh, chạy trên điện thoại thông minh, máy tính xách tay và máy chủ nội bộ mà không cần kết nối đám mây.

    Vì sao đáng chú ý: PFN phát hành một LLM chuyên dịch thuật với bốn kích cỡ từ 0.8B đến 31B, cho phép các công ty và cá nhân chạy dịch thuật 53 ngôn ngữ trên thiết bị mà không cần truy cập đám mây.

  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.

  1. Preferred Networks News60

    PFN phát hành PLaMo 3.1 Prime với tìm kiếm Web và Deep Research

    Preferred Networks bắt đầu cung cấp PLaMo 3.1 Prime vào ngày 27 tháng 10 năm 2026, bổ sung tính năng tìm kiếm Web và Deep Research tự động lập kế hoạch, thu thập, phân tích và viết báo cáo có trích dẫn nguồn trong vài phút đến vài chục phút. Deep Research cũng chạy được tại chỗ (on-premises) và có thể kết nối với các hệ thống tìm kiếm tài liệu nội bộ, trong khi công ty báo cáo mức cải thiện điểm trung bình khoảng 15% trên tám benchmark liên quan đến ảo giác (hallucination), bao gồm AA Omniscience, so với PLaMo 3.0 Prime. PFN cũng cho biết tốc độ xử lý nhanh hơn 1,7 lần nhờ giải mã suy đoán (speculative decoding) và giảm 90% token đầu ra ở chế độ không suy luận, đồng thời ra mắt gói PLaMo API miễn phí cùng chiến dịch PLaMo Chat cung cấp Deep Research hai lần mỗi ngày cho đến ngày 30 tháng 11 năm 2026.

    Vì sao đáng chú ý: PLaMo 3.1 Prime của PFN bổ sung Deep Research tự động chạy tại chỗ, mang đến cho doanh nghiệp Nhật Bản một lựa chọn triển khai cục bộ cho công việc điều tra có trích dẫn nguồn.

  1. Mistral AI82

    Mistral ra mắt mô hình giọng nói Voxtral 3 và SDK tác nhân giọng nói

    Mistral đã phát hành Voxtral 3, một họ mô hình chuyển giọng nói thành văn bản và văn bản thành giọng nói cùng một SDK tác nhân giọng nói được xây dựng trên LiveKit, cho phép truyền phát nghe, suy luận, gọi công cụ và nói trong một quy trình duy nhất. Voxtral Small Transcribe 3 hỗ trợ hơn 50 ngôn ngữ với tính năng phân tách người nói và điều chỉnh theo ngữ cảnh, Voxtral Mini TTS 3 hỗ trợ hơn 35 ngôn ngữ và hơn 50 phương ngữ, và bộ công cụ này có sẵn thông qua API do Mistral lưu trữ tại EU hoặc triển khai tự túc. Giá khởi điểm từ 0,0035 USD/phút cho phiên âm hàng loạt và 13 USD cho mỗi 1 triệu ký tự cho TTS.

    Vì sao đáng chú ý: Voxtral 3 của Mistral kết hợp các mô hình giọng nói đa ngôn ngữ với SDK tác nhân giọng nói dựa trên LiveKit, mang đến cho các đội ngũ một lựa chọn có thể triển khai có chủ quyền cho các tác nhân giọng nói thời gian thực.

  1. MiniMax Blog83

    MiniMax ra mắt M3.1 Flash, tuyên bố chi phí thấp hơn 70% và suy luận nhanh gần 3 lần

    MiniMax chính thức ra mắt MiniMax M3.1 Flash, một mô hình Flash thế hệ mới mà hãng cho biết cắt giảm 70% chi phí sử dụng so với phiên bản tiền nhiệm và khiến suy luận trực tuyến nhanh gần ba lần. Công ty báo cáo đạt 73,7% trên DeepSWE v1.1, 76,2 trên BankerToolBench, 61,7 trên OSWorld V2, 29,6 trên Agents' Last Exam và 82% trên CyberGym, với tốc độ đầu ra 200+ TPS và trung vị 170+ TPS. Giá là 0,15 USD mỗi 1M token đầu vào, 0,60 USD mỗi 1M token đầu ra và 0,015 USD mỗi 1M token đầu vào được lưu trong bộ nhớ đệm, và mô hình có sẵn qua MiniMax API, M Plan và MiniMax Code, với trọng số sẽ được phát hành sau.

    Vì sao đáng chú ý: Mô hình Flash của MiniMax tuyên bố đạt điểm số agentic và lập trình hàng đầu với giá 0,15 USD mỗi 1M token đầu vào, mang lại một dữ liệu cụ thể về khía cạnh chi phí của khối lượng công việc agent.

  1. Mistral AI71

    Mistral ra mắt mô hình nền tảng chuỗi thời gian Timestral, đứng đầu GIFT-Eval, TIME và fev-bench

    Mistral đã ra mắt Timestral, họ mô hình nền tảng chuỗi thời gian đầu tiên của mình, với bốn kích thước từ 5M đến 209M tham số. Mô hình lớn nhất xếp hạng nhất trên cả ba bộ đánh giá công khai chính là GIFT-Eval, TIME và fev-bench, trong số các mô hình zero-shot đã được huấn luyện trước từ một checkpoint duy nhất mà không cần ensemble, chỉ sử dụng hai phần ba số tham số so với mô hình tốt nhất trước đó. Timestral tạo ra dự báo đa biến theo xác suất với 21 phân vị, hỗ trợ các biến đồng biến chỉ trong quá khứ và biến đồng biến đã biết trong tương lai, chạy trên CPU mà không cần GPU, và có sẵn thông qua Mistral Forge để tinh chỉnh, cùng với kho lưu trữ GitHub và báo cáo kỹ thuật được công bố theo giấy phép MIT đã sửa đổi.

    Vì sao đáng chú ý: Họ mô hình nền tảng chuỗi thời gian đầu tiên của Mistral tuyên bố đứng đầu xếp hạng zero-shot trên GIFT-Eval, TIME và fev-bench với checkpoint 209M tham số, cung cấp tài liệu tham khảo về đánh đổi kích thước-độ chính xác cho công việc dự báo.

  2. inclusionAI Repositories67

    inclusionAI phát hành các mô hình âm thanh Ming-3.0-audio-flash và Ming-3.0-audio-tiny

    inclusionAI đã phát hành Ming-3.0-audio-flash, một mô hình âm thanh Mixture-of-Experts 126 tỷ tham số với 6,5 tỷ tham số được kích hoạt, cùng với Ming-3.0-audio-tiny nhỏ gọn với 9,3 tỷ tham số và 2,7 tỷ tham số được kích hoạt. Mô hình flash bao phủ nhận dạng giọng nói tiếng Trung và tiếng Anh trên các phương ngữ và môi trường nhiều người nói ồn ào, hiểu âm thanh dài, nhận thức âm thanh không phải giọng nói và âm nhạc, suy luận âm thanh, và hội thoại nói đầu-cuối với đầu ra giọng nói tổng hợp tùy chọn. Nó đi kèm với các đường suy luận vLLM-Omni, SGLang và Transformers theo Giấy phép MIT, với các cấu hình Flash mặc định sử dụng song song tensor trên bốn GPU H800 80 GB ở ngữ cảnh 128K.

    Vì sao đáng chú ý: Bản phát hành mô tả chi tiết một mô hình âm thanh MoE 126 tỷ tham số với 6,5 tỷ tham số được kích hoạt, cùng với một biến thể tiny 9,3 tỷ, cung cấp một tham chiếu cụ thể cho việc định cỡ và triển khai mô hình ngôn ngữ-âm thanh mở.