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只看模型#多模態
  1. Google DeepMind90

    Google DeepMind 發布 Gemini 4 Hydrogen，一款更快的 Gemini 4 模型，專為程式編寫與代理式工作流程打造

    Google DeepMind 推出 Gemini 4 Hydrogen，這是一款 Gemini 4 模型，專為快速的日常程式編寫與代理式執行而打造，而非像 Gemini 4 Carbon 與 Argon 那樣著重於長程推理。它在預設的高思考等級下，於 Artificial Analysis Intelligence Index 上得分 51，而 Argon 為 50；在全新的 xhigh 設定下達到 54；其定價在其 100 萬 token 上下文視窗內一律為每百萬輸入 token 1.50 美元、每百萬輸出 token 7.50 美元。Google 亦在 Google Antigravity 中推出 Orchestrator，可在同一工作階段內於 Carbon 與 Hydrogen 等模型之間切換，並在 Terminal-Bench 4.0 上達到接近 Carbon 的任務成功率，同時少用 24% 配額、完成速度快 19%。

    推薦理由：Google 的 Gemini 4 Hydrogen 鎖定快速的日常程式編寫與代理式工作，在 100 萬上下文視窗內一律採每百萬 token 1.50/7.50 美元的定價，並搭配可在 Gemini 4 模型之間切換的全新 Orchestrator。

  1. The Decoder80

    Google DeepMind 推出 Gemini Decisions API 與 Gemini Decision 1 模型

    Google DeepMind 推出 Gemini Decisions API，專為封閉式決策設計，例如是/否問題、多選題與量表評分，其底層 Gemini Decision 1 模型可在單次處理中處理多達 1,000 個獨立問題，涵蓋文字、圖像、音訊、影片與 PDF。它會在 150 至 250 毫秒內回傳附有信賴值的機率，每百萬輸入 token 收費 0.10 美元，且不收取輸出 token 費用，Google 稱這比 Gemini 3.5 Flash-Lite 便宜約五倍。該 API 現已可透過 Google AI Studio 使用，與 OpenRouter、LangChain 和 Vercel 的整合也正在陸續推出，Google 表示其內部已將其用於 Gemini Notebook 的模型路由、Stitch 的設計原型製作，以及 Google 搜尋的安全檢查。

    推薦理由：Google 進軍封閉式決策 API，顯示供應商如何為路由與安全檢查打包快速、低成本的評分功能，並提供定價與延遲數據供比較。

  1. Simon Willison82

    Simon Willison 在 Antigravity IDE 中測試 Gemini 4 Carbon，Google 同時向所有使用者開放存取權限

    兩週前針對部分網路防禦人員發表的 Gemini 4 Carbon，現已開放給所有人使用，輸入每百萬 token 收費 2 美元、輸出每百萬 token 收費 10 美元，價格預計於 12 月 1 日翻倍至 4 美元／20 美元。Simon Willison 在 Google 的 Antigravity IDE 中進行測試，利用 OpenStreetMap 資料生成了一段 Three.js 動畫，內容是機甲踩踏穿越紐約市；他並指出，Google 執行長 Sundar Pichai 強調了 Antigravity 的 /swarm 功能，該功能以 Blender 素材、WebGL 著色器與 Lyria 音樂打造了一款開放世界 3D 遊戲。

    推薦理由：Simon Willison 在 Antigravity IDE 中測試 Gemini 4 Carbon 的程式編寫與 3D 生成能力，讓人在 12 月 1 日價格翻倍前，搶先實際了解 Google 的最新模型。

  1. Claude YouTube78

    Anthropic 發布 Claude Fable 5.2，鎖定高難度技術工作

    Anthropic 發布 Claude Fable 5.2，這是一款為最艱鉅的技術挑戰與雄心勃勃的開放式專案所設計的模型，在程式編寫、推理與視覺方面均有改進。該公司建議大多數程式編寫與知識任務先從 Opus 5.5 著手；Fable 5.2 即日起於 Pro、Max、Team 與 Enterprise 方案提供。

    推薦理由：Claude Fable 5.2 鎖定雄心勃勃的開放式技術工作，並宣稱在程式編寫、推理與視覺方面有所提升，而 Opus 5.5 仍是大多數程式編寫與知識任務的建議預設選項。

  1. Meta AI Research Blog78

    Meta 發布 Muse Ember，其最小、最高效的代理任務模型

    Meta 發布 Muse Ember，這是其最小、最高效的模型，瞄準代理整日從事的重複性工作，例如工具呼叫、程式編寫子任務、路由、擷取與長文件解析。Meta 表示，它在約三分之一的成本下達到 Claude Haiku 5.5 的最佳分數，並勝過所有 GPT-6 Luna 設定，每百萬輸入 token 為 0.10 美元、每百萬輸出 token 為 0.50 美元。它隨附 100 萬 token 的上下文視窗、最高 512K 輸出 token、原生文字、圖像、音訊與影片輸入，即日起在 Muse Code 與 Meta Model API 上以 muse-ember-1.0 提供。

    推薦理由：Meta 最小的模型瞄準高頻的代理步驟，而其與 Claude Haiku 5.5 及 GPT-6 Luna 的每任務成本比較，說明了效率主張的來源。

  1. Google DeepMind78

    Google DeepMind 推出 Gemini Omni 1.2 Flash，支援 15 秒短片且價格降低 30%

    Google DeepMind 推出 Gemini Omni 1.2 Flash，現已在 Gemini API 與 Gemini for business 全面開放，具備原生 15 秒影片生成、多輪對話式編輯與更強的參考遵循能力。價格較 Gemini Omni 1.1 下降 30%，720p 影片為每秒 0.07 美元，使用者可先以 360p 或 720p 草擬，再升頻至 1080p 或 4K。短片長度可設定為 3 至 15 秒，以一秒為單位遞增，輸出帶有不可察覺的 SynthID 浮水印。

    推薦理由：Gemini Omni 1.2 Flash 將原生短片長度提升至 15 秒，並將 720p 影片價格降低 30% 至每秒 0.07 美元，多輪對話式編輯現已全面開放。

  2. Google Blog · AI80

    Google 推出 Gemini Omni 1.2 Flash，支援 15 秒片段並降價 30%

    Google DeepMind 推出 Gemini Omni 1.2 Flash，並在 Gemini API 與 Gemini for business 全面開放使用。該模型可生成與編輯原生片段，最長達 15 秒，高於 Omni 1.1 的 10 秒，支援多輪對話式編輯，並能更一致地維持角色、產品與風格參照；720p 影片現在每秒收費 0.07 美元，比 Omni 1.1 便宜 30%。輸出內容帶有 SynthID 浮水印，該模型正陸續在 Flow、Google Vids、Gemini 應用程式與 Google Ads 中推出。

    推薦理由：Gemini Omni 1.2 Flash 將 720p 影片價格調降 30% 至每秒 0.07 美元，同時把原生片段延長至 15 秒，讓大規模製作影片的團隊多了一個更便宜的選項，可與先前版本比較。

  1. Preferred Networks News71

    PFN 發布 PLaMo 3 Translate 開源權重翻譯 LLM，鎖定邊緣裝置

    Preferred Networks 於 11 月 5 日在 Hugging Face 上，以開源權重模型形式發布 PLaMo 3 Translate，這是其 PLaMo Translation 服務所採用的翻譯專用 LLM。共有 0.8B、2B、8B 與 31B 四種規模，支援包含日文與英文在內的 53 種語言，可在智慧型手機、筆記型電腦與內部伺服器上執行，無需連線雲端。

    推薦理由：PFN 發布翻譯專用 LLM，提供從 0.8B 到 31B 的四種規模，讓企業與個人能在裝置端執行 53 種語言的翻譯，無需雲端存取。

  1. Meta AI Research Blog88

    Meta 發布 Muse Spark Open，一個可在兩台 Mac Studio 上運行的 816B 開放權重多模態模型

    Meta 發布了 Muse Spark Open 的權重，這是一個原生多模態的開放權重模型，總參數 816B（活躍參數 42B），上下文視窗達 1M token，定位於程式編寫與代理式工作。它是同類模型中首個能在桌面上運行的模型，使用兩台 Apple M5 Ultra Mac Studio 搭配 MLX 框架；並可透過 Baseten、Fireworks AI、Groq、Modal、Nebius、OpenRouter 與 Together AI 等 API 合作夥伴取得，權重則發布於 Hugging Face、Amazon SageMaker AI、Google Cloud Model Garden 與 Microsoft Foundry Models。Meta 表示，該模型隨附 SGLang 中可自動調校的 Helion GPU 核心，在 NVIDIA 與 AMD GPU 上帶來 1.03–3.95 倍的核心層級加速，在 AMD MI350 上則有 3% 的端到端加速。

    推薦理由：Meta 發布了一個 816B 參數多模態模型的開放權重，該模型可在兩台 Mac Studio 上運行，為開發者提供了針對長時程程式編寫與代理式任務的本地選項。

  1. Mistral AI82

    Mistral 推出 Mistral Large 4 預覽版，1T 參數多模態模型權重將於本月釋出

    Mistral 已推出 Mistral Large 4 的公開預覽版，這是一個 1 兆參數的原生多模態模型，擁有 520 億活躍參數，現已可透過 Mistral Studio API 使用。Mistral 表示，該模型可與最強的開源模型競爭，並優於美國和歐洲的其他開放權重模型，在 Artificial Analysis Cyber Index 的漏洞重現與修補測試中得分 82%，在其綜合 Coding Agent Index 中得分 49.8%。權重將於本月月底釋出，此前已與網路安全合作夥伴和主管機關進行紅隊測試；Mistral 表示，該模型是在其歐洲自有資料中心內、以 3,800 顆 NVIDIA Grace Blackwell GPU 從頭訓練而成。

    推薦理由：Mistral 迄今最大的模型宣稱在網路安全和代理式程式設計方面取得開放權重領先地位，並承諾於月底釋出權重。

  1. MiniMax Blog71

    MiniMax 發布 Music 3.0，一款可生成長達五分鐘完整歌曲的開放權重音樂生成模型

    MiniMax 推出 Music 3.0，這是一款開放權重音樂生成模型，能從創意概念與可選歌詞出發，單次生成即可作曲、編曲並製作長達五分鐘的完整歌曲。此流程將一個由 Qwen3.5-8B 初始化的 8B Global LLM 與一個 0.6B Local LLM 配對，融合兩者的連續隱藏狀態，用以調控一個 2.4B flow-matching 模組與一個 123M Flow-VAE，並採用八層 RVQ 以及隨時間描述情緒、樂器編制與演唱方式的 Structured Captions。MiniMax 表示，這能更準確地詮釋創作意圖、編曲更飽滿，人聲也更清晰自然。

    推薦理由：MiniMax 的架構拆解顯示，一個 8B 全域 LLM 搭配一個 0.6B 本地模型與 flow-matching 堆疊，如何針對長歌曲的連貫性問題。

  1. MiniMax Blog82

    MiniMax 推出 H3，一款原生立體聲 2K 通用多模態生成模型

    MiniMax 推出 H3，這是一款通用多模態生成模型，能將文字、圖像、影片與音訊理解為統一的上下文，並生成最高 15 秒、2K 解析度且帶原生立體聲的影片。該公司表示，2K 輸出的每秒成本不到主流模型的三分之一，並計劃在未來幾天內依適用法規開放模型權重。H3 建構於 Contextual Omni Representation、H3-VAE、H3-Omni Transformer 與 In-Context Regeneration 之上，MiniMax 表示完整技術報告即將發布。

    推薦理由：MiniMax 的 H3 將文字、圖像、影片與音訊生成統一到一個模型中，並聲稱 2K 定價低於主流模型的三分之一，權重也承諾很快開放。

  1. MiniMax Blog87

    MiniMax M3 發布，具備 1M 上下文、前沿編碼與原生多模態能力

    MiniMax 發布 M3，這是一款開放權重模型，該公司稱其為首個結合前沿編碼與代理能力、1M token 上下文窗口，以及原生圖像與影片輸入的模型。M3 採用 MiniMax 新的 MSA 稀疏注意力架構，該公司報告稱，此架構在 1M 上下文下將每 token 計算量降至前一代的 1/20，並將預填充速度提升逾 9 倍、解碼速度提升逾 15 倍。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%，並可透過 MiniMax Code、Token Plan 與 API 使用，權重與技術報告承諾在 10 天內發布。

    推薦理由：MiniMax M3 將 1M token 上下文、前沿編碼與代理得分，以及原生圖像與影片輸入結合於一個開放權重模型中，並以 MSA 在長上下文下降低每 token 計算量。

已經到底了