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模型发布 最新动态

新模型的发布、开源与迭代:大模型厂商的旗舰更新、开源权重放出、性能与价格变化的第一时间记录。

226 条精选近 30 天 17 条共收录 269 条

更新

精选归档 · 第 6 页

12月11日周四第 101–120 条
  1. OpenAI News82

    OpenAI 发布 GPT-5.2,面向科学与数学能力升级

    OpenAI 发布 GPT-5.2,称其为目前数学与科学能力最强的模型,在 GPQA Diamond 和 FrontierMath 等基准上刷新 SOTA。官方表示这些提升已转化为实际研究进展,包括解决一个开放理论问题并生成可靠的数学证明。

    推荐理由:OpenAI 官方给出 GPT-5.2 在数学与科学基准上的新结果,并说明这些提升如何落到实际研究进展中。

  2. OpenAI News67

    OpenAI 更新 GPT-5 系统卡,发布 GPT-5.2 模型系列

    OpenAI 发布 GPT-5 系列的最新模型家族 GPT-5.2,并更新了 GPT-5 系统卡。该系列模型的安全缓解方案与 GPT-5 系统卡和 GPT-5.1 系统卡中描述的基本一致。GPT-5.2 模型同样在多样化数据集上训练,包括互联网公开信息、与第三方合作获取的信息,以及用户或人类训练师与研究人员提供或生成的信息。

    推荐理由:OpenAI 公布 GPT-5.2 系统卡更新,说明其安全缓解措施与 GPT-5、GPT-5.1 基本一致,可据此了解该系列的安全策略延续。

  3. OpenAI News82

    OpenAI 发布 GPT-5.2 前沿模型

    OpenAI 发布 GPT-5.2,称其为面向日常专业工作最先进的前沿模型,具备领先的推理、长上下文理解、编码和视觉能力。该模型已在 ChatGPT 和 OpenAI API 中提供,用于支撑更快、更可靠的智能体工作流。

    推荐理由:OpenAI 官方发布 GPT-5.2,读者可据此了解新模型在推理、长上下文、编码与视觉上的定位及可用入口。

12月9日周二
  1. Mistral AI80

    Mistral 发布 Devstral 2 编码模型家族与 Vibe CLI

    Mistral 发布 Devstral 2 编码模型家族,含 123B 的 Devstral 2 和 24B 的 Devstral Small 2,均开源,前者采用修改版 MIT 许可,后者采用 Apache 2.0。

    推荐理由:官方给出两款开源编码模型的参数、许可与 SWE-bench 成绩,并附独立人工评测对比,可据此判断开源编码模型与闭源模型的差距。

12月3日周三
  1. Mistral AI80

    Mistral 发布 Mistral 3 系列,含 675B 参数 Mistral Large 3 与 3B/8B/14B Ministral 3

    Mistral 发布 Mistral 3 系列,包括 14B、8B、3B 三个稠密小模型和迄今最强的 Mistral Large 3,后者为稀疏 MoE,41B 激活参数、675B 总参数,全部以 Apache 2.0 许可开源。

    推荐理由:Mistral 3 全系以 Apache 2.0 开源并给出 NVFP4 量化与多平台部署路径,可据此判断开源前沿模型的落地成本。

11月20日周四
  1. Google DeepMind78

    Google DeepMind 发布 Nano Banana Pro(Gemini 3 Pro Image)图像模型

    Google DeepMind 发布 Nano Banana Pro(Gemini 3 Pro Image),基于 Gemini 3 Pro 构建,主打高保真图像生成与编辑,已在 Google AI Studio 和 Vertex AI 以付费预览形式逐步开放。

    推荐理由:官方给出新图像模型的分辨率、文本渲染与搜索接地能力,可据此判断多模态应用的选型与成本取舍。

  2. Google DeepMind82

    Google DeepMind 发布 Nano Banana Pro(Gemini 3 Pro Image)图像生成与编辑模型

    Google DeepMind 发布 Nano Banana Pro(Gemini 3 Pro Image),这是基于 Gemini 3 Pro 的新一代图像生成与编辑模型,可生成更准确、文本更清晰的多语言图像,并支持最多 14 张图像合成、保持最多 5 人一致性,提供 2K 和 4K 分辨率及局部编辑、光照调整等控制。

    推荐理由:Google DeepMind 发布基于 Gemini 3 Pro 的图像生成编辑模型,读者可了解其文本渲染、多图合成与产品接入范围。

11月19日周三
  1. OpenAI News78

    OpenAI 发布 GPT-5.1-Codex-Max 智能体编码模型

    OpenAI 发布 GPT-5.1-Codex-Max,一款面向 Codex 的更快、更智能的智能体编码模型。该模型针对长时间运行的项目级任务设计,强化了推理能力与 token 效率。

    推荐理由:OpenAI 发布面向 Codex 的智能体编码模型,读者可据此了解其在长时项目任务上的定位与效率取向。

  2. Google DeepMind93

    Google DeepMind 发布 Gemini 3,Pro 版预览上线并推出 Deep Think 模式

    Google DeepMind 发布 Gemini 3,首发 Gemini 3 Pro 预览版,并同步接入 Gemini 应用、搜索 AI Mode、AI Studio、Vertex AI、Gemini CLI 及新智能体开发平台 Google Antigravity。

    推荐理由:Gemini 3 Pro 在多项基准上刷新成绩并同步接入搜索、Gemini 应用与开发者平台,可据此判断多模态与智能体能力的当前水位。

11月17日周一
  1. Google DeepMind62

    Google DeepMind 发布天气预报模型 WeatherNext 2

    Google DeepMind 与 Google Research 发布天气预报模型 WeatherNext 2,称其生成预报速度比前代快 8 倍,分辨率最高可达 1 小时,并能在单个 TPU 上不到一分钟生成数百种可能天气情景。

    推荐理由:官方给出 8 倍生成速度、1 小时分辨率与 99.9% 变量超越前代等指标,可据此判断 AI 天气预报的可用性边界。

11月13日周四
  1. Google DeepMind71

    Google DeepMind 发布 SIMA 2:可推理、对话并在 3D 虚拟世界中自我改进的智能体

    Google DeepMind 发布 SIMA 2,将 Gemini 模型作为智能体核心,使 SIMA 从指令执行者升级为能思考目标、与用户对话并自我改进的交互式游戏伙伴。SIMA 2 在未训练过的新游戏(如 ASKA、MineDojo)中泛化能力显著提升,并能通过 Gemini 反馈和试错进行自我改进,无需额外人类演示数据。该研究以有限研究预览形式向少量学者和游戏开发者开放早期访问。

    推荐理由:SIMA 2 把 Gemini 的推理能力接入 3D 游戏智能体,并展示了跨游戏泛化与自我改进的训练路径。

  2. OpenAI News78

    OpenAI 面向开发者发布 GPT-5.1

    GPT-5.1 已在 API 中开放,带来更快的自适应推理、扩展的提示词缓存和改进的编码表现。同时新增 apply_patch 和 shell 两个工具。

    推荐理由:GPT-5.1 进入 API,开发者可据此判断自适应推理、缓存与编码能力的升级幅度。

11月12日周三
10月29日周三
9月30日周二
  1. OpenAI News78

    OpenAI 发布视频生成模型 Sora 2

    OpenAI 发布视频生成模型 Sora 2,可在生成视频中同步对话与音效。原文同时说明 Sora 产品已不再提供。

    推荐理由:OpenAI 发布视频生成模型 Sora 2,首次在生成视频中同步对话与音效,可据此了解视频生成的能力边界变化。

  2. OpenAI News78

    OpenAI 发布 Sora 2 视频与音频生成模型系统卡

    OpenAI 发布新一代视频与音频生成模型 Sora 2,并同步公开系统卡。相比 Sora,新模型在物理准确性、画面真实感、音画同步、可控性和风格覆盖范围上有所提升。

    推荐理由:官方系统卡披露 Sora 2 在物理准确性、同步音频与可控性上的能力变化,可据此了解视频生成模型的新边界。

9月15日周一
  1. OpenAI News66

    OpenAI 发布 GPT-5-Codex,为 Codex 智能体编码优化

    OpenAI 在 GPT-5 系统卡增补中发布新模型 GPT-5-Codex,这是 GPT-5 针对 Codex 中智能体编码进一步优化的版本。该模型会根据任务复杂度更动态地调整思考投入,对简单对话查询或小任务快速响应,对更复杂任务则独立工作更长时间。

    推荐理由:GPT-5 系统卡增补披露了面向 Codex 智能体编码优化的新模型,读者可了解其动态调整思考投入的机制。

9月4日周四
  1. Hugging Face Blog62

    Google 发布 EmbeddingGemma 多语言嵌入模型

    Google 发布 EmbeddingGemma,一款面向端侧场景的多语言嵌入模型,308M 参数、2K 上下文窗口,支持 100 多种语言,量化后内存占用低于 200MB。

    推荐理由:原文给出 308M 参数、2K 上下文与量化后 200MB 内存等指标,可据此判断端侧多语言检索的可用边界。