Tới nội dung
#Phát hành mô hình
  1. Hacker News · AI88

    Edge0 mã nguồn mở các mô hình trên thiết bị Edge0-145B và Edge0-120B cùng khung suy luận

    Edge0 đã mã nguồn mở Edge0-145B và Edge0-120B cùng khung suy luận thống nhất và các công cụ triển khai, tuyên bố Edge0-145B là mô hình trên thiết bị 145 tỷ tham số mã nguồn mở đầu tiên. Công ty báo cáo bộ nhớ đỉnh 29GB, prefill 1.100+ token/giây, decode 80+ token/giây và công suất tiêu thụ điển hình khoảng 120W trên một laptop tương thích, với ngữ cảnh 128K–256K. Họ dẫn điểm số nội bộ 64,6 trên DeepSWE 1.1, 86,52 trên Terminal-Bench 2.1, 90,4 trên GPQA-Diamond và 80,6 trên IFBench, và cho biết trọng số có trên Hugging Face với hỗ trợ ngay từ ngày đầu cho macOS, Windows và Linux.

    Vì sao đáng chú ý: Edge0 mã nguồn mở một mô hình trên thiết bị 145B báo cáo bộ nhớ đỉnh 29GB và decode 80+ token/giây, mang lại một dữ liệu cụ thể về mức độ mà suy luận cục bộ có thể mở rộng.

  2. 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.

  3. 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. The Decoder80

    Google DeepMind ra mắt API Gemini Decisions và mô hình Gemini Decision 1

    Google DeepMind đã giới thiệu API Gemini Decisions, được xây dựng cho các quyết định đóng như câu hỏi có/không, trắc nghiệm và đánh giá theo thang điểm, với mô hình nền tảng Gemini Decision 1 xử lý tới 1.000 câu hỏi độc lập trong một lần chạy trên văn bản, hình ảnh, âm thanh, video và PDF. Nó trả về xác suất kèm giá trị độ tin cậy trong 150 đến 250 mili giây và có giá 0,10 USD trên một triệu token đầu vào, không tính phí token đầu ra, mà Google cho biết rẻ hơn khoảng năm lần so với Gemini 3.5 Flash-Lite. API hiện đã có sẵn thông qua Google AI Studio, với các tích hợp cho OpenRouter, LangChain và Vercel đang được triển khai, và Google cho biết họ đã sử dụng nó nội bộ cho định tuyến mô hình trong Gemini Notebook, tạo mẫu thiết kế trong Stitch và kiểm tra an toàn trong Google Search.

    Vì sao đáng chú ý: Việc Google gia nhập thị trường API quyết định đóng cho thấy cách các nhà cung cấp đóng gói chấm điểm nhanh, chi phí thấp cho định tuyến và kiểm tra an toàn, kèm theo các con số về giá và độ trễ để so sánh.

  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. Latent Space85

    Anthropic phát hành Claude Fable 5.2 và Mythos 5.2, giành lại vị trí LLM hàng đầu khi bắt đầu roadshow IPO

    Anthropic phát hành Claude Fable 5.2 và Claude Mythos 5.2, đứng đầu hầu hết các bảng xếp hạng độc lập, bao gồm Artificial Analysis Intelligence Index v5 với 65 và SemiAnalysis GDPx với 16,4%. Giá giảm 20% xuống còn 8/40 USD cho 1M token đầu vào/đầu ra, nhưng SemiAnalysis báo cáo chi phí mỗi tác vụ GDPx tăng từ 67,16 USD lên 88,15 USD vì mô hình viết hàng trăm đến hàng nghìn ca kiểm thử và tạo các tác nhân phụ để kiểm tra công việc của mình. Nhiều đánh giá cho thấy mức nỗ lực tối đa hoạt động kém hơn mức cao, và Fable bị giới hạn ở 50% hạn mức đăng ký hàng tuần.

    Vì sao đáng chú ý: Anthropic phát hành Fable 5.2 và Mythos 5.2 với mức giảm giá 20% mỗi token, nhưng các đánh giá độc lập cho thấy chi phí mỗi tác vụ cao hơn và thiết lập nỗ lực tối đa hoạt động kém hơn mức cao.

  3. 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.

  4. Claude YouTube78

    Anthropic phát hành Claude Fable 5.2 cho các công việc kỹ thuật đầy tham vọng

    Anthropic đã phát hành Claude Fable 5.2, một mô hình được thiết kế cho những thách thức kỹ thuật khó khăn nhất và các dự án mở rộng đầy tham vọng, với những cải tiến về lập trình, suy luận và thị giác. Công ty khuyến nghị bắt đầu với Opus 5.5 cho hầu hết các tác vụ lập trình và tri thức; Fable 5.2 hiện đã có sẵn trên các gói Pro, Max, Team và Enterprise.

    Vì sao đáng chú ý: Claude Fable 5.2 nhắm đến các công việc kỹ thuật mở rộng đầy tham vọng, với những cải thiện được công bố về lập trình, suy luận và thị giác, trong khi Opus 5.5 vẫn là lựa chọn mặc định được khuyến nghị cho hầu hết các tác vụ lập trình và tri thức.

  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. Every78

    Đánh giá của Every: Fable 5.2 có thể xây dựng một sản phẩm hoàn chỉnh với rất ít sự điều hướng

    Every đưa tin rằng Fable 5.2, mô hình mới nhất của Anthropic, đã giúp Kieran Klaassen xây dựng một trình biên tập video kết hợp các tính năng kiểu Adobe Premiere, After Effects và Ableton, với một tác nhân AI vận hành nó, và Everycut đã ra mắt ba ngày sau khi anh bắt đầu. Bài đánh giá cho biết Fable 5.2 có thể đảm nhận toàn bộ một sản phẩm và tiếp tục xây dựng, kiểm thử và tinh chỉnh cho đến khi nó dùng được hàng ngày, khác với Opus 5.5, vốn khiến người dùng phải liên tục kiểm tra công việc của nó, và Fable 5 cùng 5.1, vốn chạy các tác vụ lớn trong nhiều giờ hoặc nhiều ngày. Every gọi đây là mô hình đầu tiên mà họ kiểm thử cho phép các chuyên gia xây dựng công cụ cấp sản xuất mà không cần đọc mã nguồn bên dưới.

    Vì sao đáng chú ý: Bài tường thuật trải nghiệm thực tế của Every về Fable 5.2 cho thấy một mô hình duy nhất có thể đảm nhận việc xây dựng sản phẩm đến đâu với rất ít sự điều hướng, đồng thời đưa ra so sánh cụ thể với Opus 5.5 và Fable 5/5.1.

  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.

  2. Artificial Analysis Articles78

    Thinking Machines phát hành Inkling 2 Small, đạt 31 điểm trên Chỉ số Trí tuệ Artificial Analysis

    Thinking Machines đã phát hành Inkling 2 Small, một mô hình suy luận độc quyền đạt 31 điểm trên Chỉ số Trí tuệ Artificial Analysis v5.0.1, cao hơn Inkling Small 18 điểm, với trọng số Apache 2.0 dự kiến sẽ có vào một ngày sau đó chưa được xác nhận. Mô hình 594B tham số (17B hoạt động) trước tiên có sẵn thông qua Tinker và Tinker Playground với giá $0.30/$1.00 cho mỗi 1M token đầu vào/đầu ra, và nó ngang bằng Gemini 3.8 Flash (high) trong khi kém hơn Claude Sonnet 5.5 trên các bài kiểm tra lập trình và ảo giác. Nó trung bình khoảng 150K token đầu ra cho mỗi tác vụ Chỉ số Trí tuệ, gấp khoảng 4 lần Inkling Small, với $1.18 mỗi tác vụ so với $0.20.

    Vì sao đáng chú ý: Kết quả đánh giá độc lập của Artificial Analysis cho thấy Inkling 2 Small vượt trội hơn mô hình tiền nhiệm ở đâu và vẫn còn kém Gemini 3.8 Flash và Claude Sonnet 5.5 ở đâu.

  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.