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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。
11 条精选近 30 天 11 条共收录 19 条
月之暗面发布 Kimi K3.1 Pro，这是一款多模态 MoE 模型，总参数 2.8T、激活参数 104B、上下文窗口 100 万 token，标准版与 Highspeed 版已上线官网、App、Kimi Work、Kimi Code 和 API，权重承诺于 2026 年 11 月 4 日开放。
推荐理由：汇总了 Kimi K3.1 Pro 的独立评测、定价与开源承诺，也保留了围绕推理成本和推广方式的争议。
月之暗面发布 Kimi K3.1 Pro，这是 Kimi K3 的后训练版本，后训练算力显著增加，在 Artificial Analysis 智能指数上得 55 分，比 K3 提升 11 分，位列第四，仅次于 Claude Opus 5.5（58）、Claude Sonnet 5.5（56）和 Muse Wonder Full（56）。
推荐理由：榜单数据与开源权重计划并列，可对照闭源前沿模型看开源模型的追赶幅度。
NVIDIA 发布预训练关系基础模型 Kumo Relational，可直接在企业数据库上做预测，无需任务特定训练、特征工程或表扁平化。
推荐理由：原文给出预训练关系基础模型在 41 个任务上的对比结果与开源入口，可据此判断免训练预测能否替代现有 XGBoost 流水线。
Mistral 发布 Voxtral 3 语音模型家族及基于 LiveKit 的语音智能体 SDK，把听、推理、工具调用和说合成一条实时流式管线，每轮对话在一秒内完成。
推荐理由：原文给出语音模型与智能体 SDK 的完整能力、定价和部署方式，可据此判断实时语音智能体的落地成本。
Mistral 发布首个时间序列基础模型系列 Timestral，提供 5M、28M、123M、209M 四个尺寸，最大模型在 GIFT-Eval、TIME 和 fev-bench 三项公开基准的预训练零样本模型中排名第一，参数量约为此前 SOTA 的三分之二。
推荐理由：原文给出四个尺寸的参数量、三项基准排名和 CPU 推理延迟，便于判断时间序列基础模型的选型边界。
Google DeepMind 开始广泛推送 Gemini 4 Argon，并同步扩大 Fairwind 计划，向更多可信网络安全防御方开放。该模型在 12 个端到端模拟网络攻击场景中全部通过，上一代为 5 个；在 Gray Swan 间接提示注入基准上，15 次自适应攻击的成功率降至 0.7%。
推荐理由：原文披露了 Gemini 4 Argon 在网络安全与生物风险上的防护分层，以及智能体越界行为的实测数据。
Google DeepMind 发布 Gemini 4 Argon，主打物理理解、代码生成与视觉语义推理，在 Embodied Reasoning（ERQA）基准上以纯推理取得 87%，称超过其他前沿模型。
推荐理由：原文给出 ERQA 87% 的成绩与四类机器人工作流示例，可据此判断该模型在具身任务中的能力边界。
Google DeepMind 发布 Gemini 4 Argon，面向开发者、企业和消费者开放，通过 Gemini API、AI Studio、Antigravity 及 Gemini 应用和搜索 AI Mode 提供。
推荐理由：官方给出 Argon 在编码、科研与安全对齐上的具体案例和基准表现，可据此判断前沿模型在长程任务上的进展。
Google DeepMind 发布 EmbeddingGemma 2，把文本、代码、图像、视频和音频映射到统一嵌入空间，采用 Apache 2.0 许可，参数量 740M。
推荐理由：原文给出 740M 参数、模块化编码器与量化后内存占用，可据此判断端侧多模态检索的部署边界。
Mistral 发布 Mistral Large 4 公开预览，这是一个 1 万亿参数、520 亿激活参数的原生多模态模型，权重将于本月底开放。官方称其在网络安全、Agent 工作流和多模态理解上表现突出，在 Artificial Analysis Cyber Index 上位列全球前五，在视觉定位 Dense 200 上以 42% 超过 GPT-6-Astra 的 41%。
推荐理由：Mistral 公布 1 万亿参数开源权重模型的能力与评测细节，可对照其与闭源模型在网络安全和视觉定位上的差异。
Google DeepMind 发布新前沿模型 Gemini 4 Argon，先通过 Fairwind Program 向受信任的网络安全防御方开放，之后再逐步扩展到开发者、企业和消费者。
推荐理由：官方披露 Gemini 4 Argon 的评测成绩、内部落地案例与分阶段开放策略，可据此判断前沿模型在编码与网络安全上的能力边界。