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各家新模型的发布、开源与迭代：旗舰更新、开源权重放出、能力与价格变化。
33 条精选近 30 天 26 条共收录 69 条
Preferred Networks 于 2026 年 10 月 27 日开始提供 PLaMo 3.1 Prime，新增网页搜索和 Deep Research 功能，后者可在数分钟到数十分钟内自主规划、收集、分析并撰写带来源引用的报告。Deep Research 还支持本地部署，并可连接内部文档检索系统；该公司称，与 PLaMo 3.0 Prime 相比，在包括 AA Omniscience 在内的八项幻觉相关基准上平均得分提升约 15%。PFN 还提到，通过推测解码处理速度提升 1.7 倍，非推理模式下输出 token 减少 90%，并推出了免费的 PLaMo API 套餐以及 PLaMo Chat 活动，在 2026 年 11 月 30 日前每天提供两次 Deep Research。
推荐理由：PFN 的 PLaMo 3.1 Prime 新增了可本地运行的自主 Deep Research，为日本企业提供了一个可本地部署、用于带来源引用的调研工作的选项。
Mistral 发布了 Voxtral 3，这是一系列语音转文本和文本转语音模型，外加一个基于 LiveKit 构建的语音智能体 SDK，可在单一流水线中流式完成聆听、推理、工具调用和说话。Voxtral Small Transcribe 3 覆盖 50 多种语言，支持说话人分离和上下文偏置；Voxtral Mini TTS 3 支持 35 多种语言和 50 多种方言；该技术栈可通过 Mistral 的欧盟托管 API 或自部署获取。定价为批量转写每分钟 0.0035 美元起，TTS 每 100 万字符 13 美元。
推荐理由：Mistral 的 Voxtral 3 将多语言语音模型与基于 LiveKit 的语音智能体 SDK 相结合，为团队提供了一个可主权部署的实时语音智能体选项。
MiniMax 正式推出 MiniMax M3.1 Flash，这是一款新一代 Flash 模型，据称相比前代将使用成本降低 70%，在线推理速度提升近三倍。公司报告其在 DeepSWE v1.1 上达到 73.7%，在 BankerToolBench 上为 76.2，在 OSWorld V2 上为 61.7，在 Agents' Last Exam 上为 29.6，在 CyberGym 上为 82%，输出速度超过 200 TPS，中位数为 170+ TPS。定价为每 100 万输入 token 0.15 美元、每 100 万输出 token 0.60 美元、每 100 万缓存输入 token 0.015 美元，该模型可通过 MiniMax API、M Plan 和 MiniMax Code 使用，权重将于后续发布。
推荐理由：MiniMax 的 Flash 模型声称以每 100 万输入 token 0.15 美元的价格实现顶级的智能体与编程得分，为智能体工作负载的成本侧提供了一个具体的数据点。
Mistral 发布了 Timestral，这是其首个时间序列基础模型系列，包含从 5M 到 209M 参数的四种规模。最大的模型在 GIFT-Eval、TIME 和 fev-bench 三大主要公开基准上，在来自单一检查点、未使用集成方法的预训练零样本模型中排名第一，且参数量仅为此前最先进模型的三分之二。Timestral 可生成具有 21 个分位数的概率多变量预测，支持仅历史协变量和已知未来协变量，可在无 GPU 的 CPU 上运行，并可通过 Mistral Forge 进行微调，同时在修改版 MIT 许可证下发布了 GitHub 仓库和技术报告。
推荐理由：Mistral 的首个时间序列基础模型系列凭借 209M 参数的检查点在 GIFT-Eval、TIME 和 fev-bench 上宣称获得零样本排名第一，为预测工作提供了规模与精度的权衡参考。
inclusionAI 发布了 Ming-3.0-audio-flash，这是一个 126B 参数的混合专家音频模型，激活参数为 6.5B；同时发布的还有紧凑型 Ming-3.0-audio-tiny，参数为 9.3B，激活参数为 2.7B。flash 模型覆盖中英文语音识别，包括方言和嘈杂多说话人场景、长音频理解、非语音声音与音乐感知、音频推理，以及可选用合成语音输出的端到端口语对话。该模型以 MIT 许可证提供，附带 vLLM-Omni、SGLang 和 Transformers 推理路径，默认 Flash 配置在 128K 上下文下使用四块 80 GB H800 GPU 进行张量并行。
推荐理由：该发布详细介绍了一个 126B 参数的 MoE 音频模型（激活参数 6.5B），以及一个 9.3B 的 tiny 变体，为开放音频语言模型的规模与部署提供了具体参考。
Meta 发布了 Muse Spark Open 的权重，这是一个开放权重的原生多模态模型，总参数 816B（激活参数 42B），上下文窗口为 1M token，定位面向编程和智能体任务。它是同类模型中首个借助 MLX 框架、在两台 Apple M5 Ultra Mac Studio 上于桌面端运行的模型，并可通过 Baseten、Fireworks AI、Groq、Modal、Nebius、OpenRouter 和 Together AI 等 API 合作伙伴获取，权重已在 Hugging Face、Amazon SageMaker AI、Google Cloud Model Garden 和 Microsoft Foundry Models 上提供。Meta 表示，该模型在 SGLang 中附带可自动调优的 Helion GPU 内核，在 NVIDIA 和 AMD GPU 上实现 1.03-3.95 倍的内核级加速，在 AMD MI350 上实现 3% 的端到端加速。
推荐理由：Meta 发布了一个 816B 参数多模态模型的开放权重，该模型可在两台 Mac Studio 上运行，为开发者提供了一个用于长程编程和智能体任务的本地选项。
Google DeepMind 今日发布 Gemini 4 Argon，这是 Google 自去年 11 月 Gemini 3 Pro 以及 2 月小幅升级的 3.1 Pro 以来的首次重大旗舰模型升级。此次发布之前，Google 在整个夏天对其更快、成本更低的 Flash 系列进行了四次快速更新，而承诺的 Gemini 3.5 Pro 则一直处于测试阶段；Every 认为 Argon 让 Google 重新回到了前沿对话之中。
推荐理由：Google DeepMind 发布 Gemini 4 Argon，这是其自 Gemini 3 Pro 以来的首次旗舰升级，让 Google 重返前沿模型的讨论。
Meta 推出 Muse Wonder 系列，包括 Muse Wonder 和 Muse Wonder Full，称其在个人与专业智能体任务、记忆和编程方面达到最先进性能。Muse Wonder 即日起通过 Meta Model API 和 Muse Code 提供，Muse Wonder Full 即日起面向 Muse Code 订阅用户提供。这些模型将 Active Memory（跨对话携带上下文并检索任务相关细节）与 Active Focus（持续处理长期目标并在重要操作前确认）相结合；Meta 表示两者均在其千兆瓦级 Prometheus 数据中心训练。
推荐理由：Meta 的 Muse Wonder 系列声称在智能体、记忆和编程基准上取得最先进结果，其构建围绕 Active Memory 和 Active Focus 两项能力。
Mistral 已推出 Mistral Large 4 的公开预览版，这是一个 1 万亿参数的原生多模态模型，拥有 520 亿活跃参数，现可通过 Mistral Studio API 使用。Mistral 表示，该模型可与最强的开源模型竞争，并优于美国和欧洲的其他开放权重模型，在 Artificial Analysis Cyber Index 漏洞复现与修补测试中得分 82%，在其综合 Coding Agent Index 中得分 49.8%。权重将于本月底发布，此前已与网络安全合作伙伴和主管部门进行红队测试；Mistral 表示，该模型是在其自有欧洲数据中心内的 3,800 块 NVIDIA Grace Blackwell GPU 上从零开始训练的。
推荐理由：Mistral 迄今最大的模型声称在网络安全和智能体编程方面拥有开放权重领先地位，并承诺月底发布权重。
Anthropic 发布了 Claude Sonnet 5.5，这是继 Opus 5.5 之后 Claude 5.5 系列的第二款模型。公司称其在相同每 token 价格下比 Sonnet 5 更智能、更高效，速度快 30%。由于每项任务通常需要更少的 token，Anthropic 表示大多数工作的成本最多可降低 30%。该模型原生支持 100 万 token 上下文窗口、最大 128k 输出，并默认开启思考功能。发布指南列出了 Sonnet 5 用户需要注意的破坏性变更，包括用 between_tools 设置替代已禁用的思考功能、将强制 tool_choice 替换为 auto 加 strict tools，以及将 computer use 迁移至 computer_toolset_20260801 工具集。
推荐理由：Anthropic 的 Sonnet 5.5 保持 Sonnet 5 的定价，同时降低每任务 token 用量，迁移说明则展示了已在 Sonnet 5 上构建的团队需要做哪些变更。
MiniMax 推出了 Music 3.0，这是一款开放权重音乐生成模型，能够根据创意概念和可选歌词，在单次生成中作曲、编曲并制作出最长五分钟的完整歌曲。该流程将一个基于 Qwen3.5-8B 初始化的 8B Global LLM 与一个 0.6B Local LLM 配对，融合二者连续的隐藏状态来为 2.4B 流匹配模块和 123M Flow-VAE 提供条件，并使用八层 RVQ 以及随时间描述情感、配器和演唱方式的结构化字幕（Structured Captions）。MiniMax 表示，这能更准确地理解创作意图，编曲更丰满，人声更清晰、更自然。
推荐理由：MiniMax 的架构拆解展示了 8B 全局 LLM 如何与 0.6B 局部模型及流匹配技术栈配合，以解决长歌曲的连贯性问题。
MiniMax 发布了 H3，这是一款通用多模态生成模型，可将文本、图像、视频和音频理解为统一上下文，并生成最高 15 秒、2K 分辨率且带原生立体声的视频。该公司称，2K 输出的每秒成本不到主流模型的三分之一，并计划在符合适用法律法规的前提下于未来几天开放模型权重。H3 基于 Contextual Omni Representation、H3-VAE、H3-Omni Transformer 和 In-Context Regeneration 构建，MiniMax 表示完整技术报告即将发布。
推荐理由：MiniMax 的 H3 将文本、图像、视频和音频生成统一在一个模型中，并声称 2K 定价低于主流模型的三分之一，同时承诺很快开放权重。
MiniMax 发布了 M3，这是一款开放权重模型，据称是首个将前沿编程与智能体性能、100 万 token 上下文窗口以及原生图像和视频输入结合在一起的模型。M3 采用 MiniMax 新的 MSA 稀疏注意力架构，公司报告称该架构将 100 万上下文下的每 token 计算量降至上一代的 1/20，并将预填充速度提升 9 倍以上、解码速度提升 15 倍以上。它在 SWE-Bench Pro 上得分 59.0%，在 Terminal-Bench 2.1 上得分 66.0%，在 MCP Atlas 上得分 74.2%，可通过 MiniMax Code、Token Plan 和 API 使用，权重和技术报告承诺在 10 天内发布。
推荐理由：MiniMax M3 将 100 万 token 上下文、前沿编程与智能体得分以及原生图像和视频输入结合在一个开放权重模型中，MSA 降低了长上下文下的每 token 计算量。