Tới nội dung
Chỉ Chính chủ#Phát hành mô hình
13 tháng 11Thứ Sáu
  1. inclusionAI Models34

    inclusionAI phát hành trọng số FP8 Duo-1.0-distill-quant cho tương tác song công toàn phần

    inclusionAI đã phát hành Duo-1.0-distill-quant, trọng số Realization chưng cất bốn bước được lượng tử hóa FP8 cho mô hình thế giới đa phương thức song công toàn phần Duo 1.0. Các trọng số này được phủ lên gói inclusionAI/Duo-1.0-causal-base, gói này cung cấp Intent, codec, mô hình giọng nói và xương sống Realization dùng chung, và yêu cầu môi trường chạy hỗ trợ định dạng ModelOpt FP8 được đóng gói. Các trọng số được khởi tạo từ MiniMax H3 và sau đó được nhóm Duo huấn luyện.

  2. inclusionAI Models40

    inclusionAI phát hành Duo-1.0-distill, trọng số chưng cất bốn bước cho Duo 1.0

    inclusionAI đã phát hành Duo-1.0-distill, trọng số Realization chưng cất bốn bước cho Duo 1.0, một mô hình thế giới đa phương thức song công toàn phần dành cho tương tác âm thanh-hình ảnh theo thời gian thực. Các trọng số này được phát hành dưới dạng lớp phủ PyTorch Distributed Checkpoint trên gói inclusionAI/Duo-1.0-causal-base, sử dụng bộ lấy mẫu Euler với 4 bước và flow shift 5.0. Các trọng số được khởi tạo từ MiniMax H3 và sau đó được nhóm Duo huấn luyện.

  3. inclusionAI Models38

    SingVL-4B GGUF ra mắt: Bản dựng GGUF của mô hình quyết định đa phương thức Sing VL S1 4B trên Qwen3.5

    Sing VL S1, một mô hình quyết định đa phương thức 4 tỷ tham số được xây dựng trên Qwen3.5, nay đã có bản phát hành GGUF cho suy luận CPU với llama.cpp. Nó được phát hành với các bộ giải mã BF16 (8,42 GB), Q8_0 (4,48 GB) và Q4_K_M (2,71 GB) cùng một bộ chiếu thị giác F16 dùng chung, với ngữ cảnh mặc định 4096 token. Kiểm định GGUF bao gồm 9 ví dụ và 11 câu hỏi; điểm số công khai đầy đủ cho các biến thể GGUF vẫn đang chờ.

  4. 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.

  5. 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.

11 tháng 11Thứ Tư
  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. Hugging Face Blog42

    Tether AI Research phát hành BotPsy: Mô hình tác tử 0.8B trên thiết bị, xây dựng trên Qwen3.5-0.8B

    Tether AI Research đã phát hành BotPsy, một mô hình tác tử 0.8 tỷ tham số xây dựng trên Qwen3.5-0.8B dành cho việc sử dụng công cụ trợ lý cá nhân trên thiết bị. Mô hình này gần như nhân đôi điểm số tác tử của mô hình gốc, với BFCL v4 tăng từ 23,4 lên 44,0 và τ-bench từ 23,2 lên 51,5, đồng thời vượt qua mọi mô hình lên tới 1,2 tỷ tham số được thử nghiệm trên sáu bộ đánh giá sử dụng công cụ. Mô hình cũng giảm phản hồi không an toàn xuống 21% từ 36% và sử dụng ít hơn khoảng 3 lần token suy luận trên GPQA Diamond.

  3. inclusionAI Models34

    inclusionAI phát hành mô hình quyết định LemonDecider 4B v3 dựa trên Qwen3.5-4B

    inclusionAI đã phát hành LemonDecider 4B v3, một mô hình quyết định được tinh chỉnh từ Qwen3.5-4B, trả về xác suất lựa chọn, có/không hoặc thứ tự thông qua một lượt lan truyền xuôi kết hợp duy nhất thay vì sinh ra các token trả lời. Mô hình được huấn luyện trên khoảng 1,20M dòng quyết định/hỏi đáp và đạt 61,67 trên bộ công khai Decision Index 0.4, với độ trễ yêu cầu trung vị là 49,9 ms.

  4. inclusionAI Models40

    inclusionAI phát hành SingVL S1 4B - mô hình quyết định đa phương thức trên Qwen3.5

    inclusionAI đã phát hành SingVL S1, một mô hình quyết định đa phương thức 4B được xây dựng trên Qwen3.5, có khả năng trả lời các câu hỏi có tên trên văn bản hoặc JSON và tối đa bốn hình ảnh trong một lần chạy xuôi duy nhất của Transformers. Mô hình hỗ trợ câu hỏi lựa chọn, có/không (noul) và câu hỏi chấm điểm từ 2–10 mức, đạt 73,94 trên Public Vision Index và 69,76 trên Public Text Index. Mô hình đi kèm mã suy luận Python và một máy chủ HTTP FastAPI.

  5. inclusionAI Models22

    inclusionAI phát hành trọng số GGUF cho ZoomGain-9B

    inclusionAI đã phát hành trọng số định dạng GGUF cho ZoomGain-9B, được chuyển đổi bằng llama.cpp, bao gồm mô hình ngôn ngữ và bộ mã hóa hình ảnh/projector (mmproj) ở FP16, Q8_0 và Q4_K_M. Đầu vào hình ảnh yêu cầu ghép mô hình ngôn ngữ với tệp mmproj tương ứng, và kho lưu trữ tài liệu hóa suy luận CLI qua llama-mtmd-cli và thiết lập trò chuyện web qua llama-server. Cần bản dựng llama.cpp có hỗ trợ đa phương thức Qwen3.5, và việc lượng tử hóa có thể ảnh hưởng đến độ chính xác.

  6. 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.

  7. 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.

10 tháng 11Thứ Ba
  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.

9 tháng 11Thứ Hai
  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.

  3. Preferred Networks News55

    Preferred Networks phát hành PLaMo 3.0 Fin - mô hình ngôn ngữ nhỏ chuyên ngành tài chính dưới dạng trọng số mở

    Preferred Networks đã phát hành PLaMo 3.0 Fin, một mô hình ngôn ngữ nhỏ chuyên ngành tài chính được xây dựng trên mô hình tiền huấn luyện PLaMo 3 NICT từ nghiên cứu chung với NICT và được huấn luyện thêm trên dữ liệu tài chính tiếng Nhật, công bố trọng số mở trên Hugging Face theo PLaMo Community License. Mô hình bổ sung Reasoning từng bước với các dấu vết suy luận được xuất bằng tiếng Nhật, cùng với tool calling cho tìm kiếm web, tính toán và truy cập cơ sở dữ liệu nội bộ, và có thể chạy trên một GPU duy nhất trong môi trường đám mây kín hoặc tại chỗ. PFN cho biết quá trình huấn luyện theo chỉ dẫn cho Reasoning và sử dụng công cụ được thực hiện trên chip AI MN-Core 2 của riêng họ, với việc chuyển mã hoàn thành trong vòng một tuần và tốc độ huấn luyện tương đương với môi trường GPU.

6 tháng 11Thứ Sáu
  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.

5 tháng 11Thứ Năm
  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.

29 tháng 10Thứ Năm
  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. inclusionAI Models34

    inclusionAI phát hành Ling-3.0-flash-Sante-fp8, mô hình chăm sóc sức khỏe lượng tử hóa FP8

    inclusionAI đã phát hành Ling-3.0-flash-Sante-fp8, phiên bản lượng tử hóa FP8 của mô hình Ling-3.0-flash-Sante chuyên về chăm sóc sức khỏe, giữ nguyên 124B tổng tham số và 5.1B tham số hoạt động mỗi token. Mô hình đạt mức trung bình 73.9 trên các benchmark chăm sóc sức khỏe, tương đương checkpoint BF16, đồng thời giảm bộ nhớ trọng số cho phần cứng hỗ trợ FP8. Mô hình chỉ dành cho nghiên cứu này hỗ trợ ngữ cảnh 256K token và mặc định ở chế độ thinking với khả năng gọi công cụ.

  3. 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.

27 tháng 10Thứ Ba
  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.

22 tháng 10Thứ Năm
  1. Ai2 · Allen Institute for AI58

    Ai2 phát hành mô hình embedding vệ tinh OlmoEarth v1.3 với embedding toàn cầu tính sẵn và công cụ khám phá trên trình duyệt

    Ai2 đã phát hành OlmoEarth v1.3, một mô hình embedding vệ tinh chuyển chuỗi thời gian một năm của Sentinel-1, Sentinel-2 và Landsat thành một vector 128 chiều cho mỗi pixel 10 mét, với 64 chiều đầu tiên có thể dùng như một embedding nhỏ hơn. Ai2 đã tính sẵn embedding hằng năm cho toàn bộ hành tinh và công bố trên Source Cooperative, và embedding 128 chiều của mô hình đạt điểm cao nhất trong 20 trên 27 đánh giá so với AlphaEarth Foundations và Tessera v2, bao gồm một benchmark cây trồng nhiệt đới mới có tên PLANTEUR. Bản phát hành cũng bao gồm OlmoEarth Embeddings Explorer, một công cụ trình duyệt không cần đăng nhập để so sánh các năm, tìm những nơi tương tự và huấn luyện các bộ phân loại nhỏ ngay tại chỗ, với dữ liệu toàn cầu năm 2025, 2024 và 2023 và giai đoạn 2017 đến 2022 bao phủ một số quốc gia được chọn; trọng số, dữ liệu tiền huấn luyện và mã nguồn đều mở.

  2. inclusionAI Models58

    inclusionAI phát hành Ling-3.0-flash-Sante, mô hình MoE chuyên ngành y tế 124B

    inclusionAI đã phát hành Ling-3.0-flash-Sante, một mô hình chuyên ngành y tế được xây dựng trên Ling-3.0-flash với tổng cộng 124B tham số và 5,1B tham số hoạt động mỗi token, với trọng số trên Hugging Face và ModelScope. Mô hình sử dụng kiến trúc MoE tuyến tính lai kết hợp Kimi Delta Attention, gated MLA và các lớp MoE thưa, huấn luyện đến 256K token, và bật chế độ suy nghĩ theo mặc định với khả năng gọi công cụ thông qua các framework phục vụ tương thích. Công ty gắn nhãn đây là mô hình nghiên cứu, không phải thiết bị y tế, và cho biết đầu ra không được thay thế lời khuyên, chẩn đoán hoặc điều trị y tế chuyên nghiệp.

20 tháng 10Thứ Ba
  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.

19 tháng 10Thứ Hai
  1. inclusionAI Repositories58

    inclusionAI phát hành mô hình tổng hợp giọng nói Ming-3.0-tts với hai biến thể 0.5B dense và 7.9B MoE tiny

    inclusionAI đã phát hành Ming-3.0-tts, một họ mô hình tổng hợp giọng nói đa ngôn ngữ với trọng số mở gồm hai mô hình: Ming-3.0-tts-0.5b, một mô hình dense 0.5B, và Ming-3.0-tts-tiny, một mô hình MoE xây dựng trên Ling V3 với tổng 7.9B tham số và 1.3B tham số hoạt động. Cả hai đều đi kèm mã suy luận, một cookbook tác vụ và các bảng benchmark, đồng thời hỗ trợ nhân bản giọng nói, thiết kế giọng nói dựa trên văn bản, điều khiển cách thể hiện bằng ngôn ngữ tự nhiên dạng tự do, 14 thẻ ngôn ngữ cận ngôn ngữ nội tuyến, điều khiển cảm xúc và tốc độ/cao độ/âm lượng, cùng tiếng Trung, tiếng Anh, tiếng Đức, tiếng Tây Ban Nha, tiếng Pháp, tiếng Hàn, tiếng Nhật, tiếng Tứ Xuyên và tiếng Quảng Đông. Trên bảng xếp hạng text-to-speech của Artificial Analysis tháng 10 năm 2026, Ming-3.0-tts xếp thứ 1 trong số các mô hình trọng số mở ở hạng mục Controlled Voice, thứ 1 tổng thể ở hạng mục Pronunciation Robustness với 93.2%, và thứ 3 trong số các mô hình trọng số mở ở hạng mục Provider Voice.

  2. inclusionAI Repositories58

    inclusionAI phát hành mô hình nhận dạng giọng nói nhận biết ngữ cảnh Ming-3.0-asr-tiny

    inclusionAI đã phát hành Ming-3.0-asr-tiny, một mô hình nhận dạng giọng nói kết hợp mô hình ngôn ngữ Ling-tiny-v3 với bộ mã hóa âm thanh để phiên âm tiếng Trung và tiếng Anh, nhận dạng phương ngữ và ASR theo ngữ cảnh. Đánh giá phương ngữ bao gồm 15 bộ kiểm thử gồm Hồ Nam, Mân Nam, Quảng Đông, Tứ Xuyên và Thượng Hải, và có thể cung cấp từ khóa nóng hoặc hội thoại trước đó trong prompt để phân giải tên riêng và thuật ngữ kỹ thuật. Kho lưu trữ cung cấp hướng dẫn phục vụ bằng Transformers và SGLang, mã nguồn và trọng số được phát hành theo Giấy phép MIT.

  3. 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.

15 tháng 10Thứ Năm
  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.

  3. Meta AI Research Blog88

    Meta phát hành Muse Spark Open, mô hình đa phương thức trọng số mở 816B chạy trên hai Mac Studio

    Meta đã phát hành trọng số cho Muse Spark Open, một mô hình đa phương thức gốc với trọng số mở có tổng cộng 816B tham số (42B hoạt động) và cửa sổ ngữ cảnh 1M token, định hướng cho công việc lập trình và tác tử. Đây là mô hình đầu tiên trong phân khúc của nó chạy trên máy tính để bàn bằng hai Apple M5 Ultra Mac Studio với framework MLX, và có sẵn thông qua các đối tác API bao gồm Baseten, Fireworks AI, Groq, Modal, Nebius, OpenRouter và Together AI, với trọng số trên Hugging Face, Amazon SageMaker AI, Google Cloud Model Garden và Microsoft Foundry Models. Meta cho biết mô hình đi kèm với các kernel GPU Helion có thể tự động tinh chỉnh trong SGLang, mang lại tốc độ tăng tốc cấp kernel từ 1,03-3,95 lần trên GPU NVIDIA và AMD và tăng tốc end-to-end 3% trên AMD MI350.

    Vì sao đáng chú ý: Meta phát hành trọng số mở cho một mô hình đa phương thức 816B tham số chạy trên hai Mac Studio, mang đến cho nhà phát triển một lựa chọn cục bộ cho các tác vụ lập trình và tác tử dài hạn.

12 tháng 10Thứ Hai
  1. Meta AI Research Blog82

    Meta ra mắt các mô hình tiên phong Muse Wonder và Muse Wonder Full cho tác nhân cá nhân và chuyên nghiệp

    Meta giới thiệu dòng Muse Wonder, bao gồm Muse Wonder và Muse Wonder Full, được cho là đạt hiệu năng tiên tiến nhất trên các tác vụ tác nhân cá nhân và chuyên nghiệp, ghi nhớ và lập trình. Muse Wonder có sẵn hôm nay thông qua Meta Model API và Muse Code, trong khi Muse Wonder Full có sẵn hôm nay cho người đăng ký Muse Code. Các mô hình kết hợp Active Memory, mang ngữ cảnh xuyên suốt các cuộc hội thoại và truy xuất chi tiết liên quan đến tác vụ, với Active Focus, duy trì công việc trên các mục tiêu dài hạn và kiểm tra trước các hành động quan trọng; Meta cho biết cả hai đều được huấn luyện tại trung tâm dữ liệu Prometheus quy mô gigawatt của mình.

    Vì sao đáng chú ý: Dòng Muse Wonder của Meta tuyên bố đạt kết quả tiên tiến nhất trên các benchmark tác nhân, ghi nhớ và lập trình, với Active Memory và Active Focus là hai năng lực cốt lõi mà nó được xây dựng xoay quanh.

6 tháng 10Thứ Ba
  1. Mistral AI82

    Mistral ra mắt bản xem trước Mistral Large 4, mô hình đa phương thức 1T tham số với trọng số dự kiến trong tháng này

    Mistral đã ra mắt bản xem trước công khai của Mistral Large 4, một mô hình đa phương thức gốc với 1 nghìn tỷ tham số và 52 tỷ tham số hoạt động, hiện có sẵn qua API Mistral Studio. Mistral cho biết mô hình này cạnh tranh với các mô hình mã nguồn mở mạnh nhất và vượt trội so với các mô hình trọng số mở khác từ Mỹ và châu Âu, đạt 82% trên bài kiểm tra tái tạo và vá lỗ hổng của Artificial Analysis Cyber Index và 49,8% trên Coding Agent Index tổng hợp của mình. Trọng số dự kiến sẽ được phát hành vào cuối tháng này, sau khi red-team với các đối tác an ninh mạng và cơ quan chức năng; Mistral cho biết mô hình được huấn luyện từ đầu trên 3.800 GPU NVIDIA Grace Blackwell trong các trung tâm dữ liệu châu Âu của riêng mình.

    Vì sao đáng chú ý: Mô hình lớn nhất của Mistral đến nay tuyên bố dẫn đầu về trọng số mở trong an ninh mạng và lập trình tác tử, với trọng số được hứa hẹn vào cuối tháng.

28 tháng 9Thứ Hai
  1. Anthropic · Claude.dev82

    Anthropic phát hành Claude Sonnet 5.5 với giá mỗi token không đổi và tốc độ đầu ra nhanh hơn 30%

    Anthropic đã phát hành Claude Sonnet 5.5, mô hình thứ hai trong dòng Claude 5.5 sau Opus 5.5, mà công ty cho biết thông minh hơn, hiệu quả hơn và nhanh hơn 30% so với Sonnet 5 với cùng mức giá mỗi token. Vì mô hình thường cần ít token hơn cho mỗi tác vụ, Anthropic cho biết hầu hết công việc tốn ít hơn tới 30% chi phí, và mô hình đi kèm cửa sổ ngữ cảnh gốc 1M token, đầu ra tối đa 128k và tính năng thinking bật theo mặc định. Hướng dẫn phát hành liệt kê các thay đổi phá vỡ tương thích đối với người dùng Sonnet 5, bao gồm thay thế disabled thinking bằng cài đặt between_tools, đổi forced tool_choice sang auto kèm strict tools, và chuyển computer use sang bộ công cụ computer_toolset_20260801.

    Vì sao đáng chú ý: Sonnet 5.5 của Anthropic giữ nguyên giá của Sonnet 5 trong khi cắt giảm lượng token dùng cho mỗi tác vụ, và ghi chú chuyển đổi cho thấy những gì thay đổi đối với các nhóm đã và đang xây dựng trên Sonnet 5.

13 tháng 8Thứ Năm
  1. MiniMax Blog71

    MiniMax phát hành Music 3.0, mô hình tạo nhạc trọng số mở cho các bài hát đầy đủ dài tới năm phút

    MiniMax giới thiệu Music 3.0, một mô hình tạo nhạc trọng số mở có khả năng sáng tác, phối khí và sản xuất một bài hát hoàn chỉnh dài tới năm phút từ một ý tưởng sáng tạo và phần lời tùy chọn trong một lần tạo. Pipeline kết hợp một Global LLM 8B được khởi tạo từ Qwen3.5-8B với một Local LLM 0.6B, hợp nhất các trạng thái ẩn liên tục của chúng để điều kiện hóa một mô-đun flow-matching 2.4B và một Flow-VAE 123M, đồng thời sử dụng RVQ tám lớp cùng Structured Captions mô tả cảm xúc, nhạc cụ và cách thể hiện giọng hát theo thời gian. MiniMax cho biết điều này mang lại khả năng diễn giải ý định sáng tạo chính xác hơn, phối khí đầy đủ hơn và giọng hát rõ ràng, tự nhiên hơn.

    Vì sao đáng chú ý: Phân tích kiến trúc của MiniMax cho thấy cách một Global LLM 8B kết hợp với một mô hình cục bộ 0.6B và ngăn xếp flow-matching nhắm giải quyết vấn đề mạch lạc của bài hát dài.

31 tháng 7Thứ Sáu
  1. MiniMax Blog82

    MiniMax ra mắt H3, mô hình tạo đa phương thức tổng quát với video âm thanh nổi gốc ở độ phân giải 2K

    MiniMax đã ra mắt H3, một mô hình tạo đa phương thức tổng quát có khả năng hiểu văn bản, hình ảnh, video và âm thanh như một ngữ cảnh thống nhất, đồng thời tạo video với âm thanh nổi gốc dài tối đa 15 giây ở độ phân giải 2K. Công ty cho biết chi phí đầu ra 2K thấp hơn một phần ba so với các mô hình chủ lưu tính theo giây, và dự kiến sẽ mở trọng số mô hình trong những ngày tới, tuân theo các luật và quy định hiện hành. H3 được xây dựng trên Contextual Omni Representation, H3-VAE, H3-Omni Transformer và In-Context Regeneration, và MiniMax cho biết báo cáo kỹ thuật đầy đủ sẽ sớm được công bố.

    Vì sao đáng chú ý: H3 của MiniMax hợp nhất việc tạo văn bản, hình ảnh, video và âm thanh trong một mô hình và tuyên bố mức giá 2K thấp hơn một phần ba so với các mô hình chủ lưu, với trọng số được hứa hẹn sẽ sớm phát hành.

1 tháng 6Thứ Hai
  1. MiniMax Blog87

    MiniMax M3 ra mắt với ngữ cảnh 1M, lập trình tiên tiến và đa phương thức gốc

    MiniMax đã phát hành M3, một mô hình trọng số mở mà họ nói là mô hình đầu tiên kết hợp hiệu năng lập trình và tác nhân tiên tiến, cửa sổ ngữ cảnh 1 triệu token, và đầu vào hình ảnh và video gốc. M3 sử dụng kiến trúc chú ý thưa MSA mới của MiniMax, mà công ty báo cáo cắt giảm tính toán mỗi token ở ngữ cảnh 1M xuống còn 1/20 so với thế hệ trước và tăng tốc prefill hơn 9 lần và giải mã hơn 15 lần. Nó đạt 59,0% trên SWE-Bench Pro, 66,0% trên Terminal-Bench 2.1 và 74,2% trên MCP Atlas, và có sẵn thông qua MiniMax Code, Token Plan và API, với trọng số và báo cáo kỹ thuật được hứa hẹn trong vòng 10 ngày.

    Vì sao đáng chú ý: MiniMax M3 kết hợp ngữ cảnh 1 triệu token, điểm số lập trình và tác nhân tiên tiến, và đầu vào hình ảnh và video gốc trong một mô hình trọng số mở, với MSA cắt giảm tính toán mỗi token ở ngữ cảnh dài.