Anthropic 发布 Claude Haiku 5.5 并大幅降价
Anthropic 发布 Claude Haiku 5.5，支持可调节推理级别，针对 10 万 token 以下提示词降价最高 90%。该模型在计算机使用和编码任务上表现显著提升，同时 Sonnet 5.5 缓存读取成本减半。
推荐理由：Anthropic 大幅降价并推出可调节推理的 Haiku 5.5，为高频低成本场景提供了新的选型参考。
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今日 0 条The Decoder精选AI 评分8282 Latent Space精选AI 评分9090 Anthropic发布Claude Haiku 5.5并调整Sonnet 5.5定价
Anthropic发布Claude Haiku 5.5，定价与GPT-6 Luna持平，支持1M上下文和Effort设置，定位为多模型智能体中的低成本子智能体。同日Anthropic下调Sonnet 5.5缓存读取价格，并更新SDK内置Computer-use工具集。
推荐理由：Anthropic发布Haiku 5.5并调整Sonnet定价，为多模型智能体工作流提供了低成本替代方案。
Hugging Face Blog精选AI 评分8282 Liquid AI 开源 d1-3B 与 d1-omni-600M 端侧多模态决策模型
Liquid AI 开源 d1-3B 和 d1-omni-600M 决策模型，基于 Liquid Foundation Models 架构，通过单次前向传播输出结构化决策而非生成 Token。
推荐理由：Liquid AI 开源 d1-3B 与 d1-omni-600M 决策模型，在端侧设备实现毫秒级推理，为多模态结构化决策提供新方案。
Ars Technica · AI精选AI 评分8080 Mistral 发布万亿参数模型 Le Chonk，挑战顶级 AI
Mistral 发布万亿参数模型 Mistral Large 4（昵称 Le Chonk），主打编程与网络安全，声称性能接近顶级闭源模型。
推荐理由：Mistral 发布万亿参数开源模型，主打编程与垂直领域，提供闭源替代方案。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 TII 发布 Falcon ASR 语音识别模型，支持阿联酋方言
TII 发布 Falcon ASR 语音识别模型，参数量 1.6B，针对阿联酋方言优化并支持英语、法语、西班牙语和葡萄牙语。在公开基准上平均词错率（WER）为 20.92%，优于此前最佳结果，并提供在线 Demo 体验。
推荐理由：模型针对阿联酋方言优化并支持多语种，提供了可验证的基准成绩与在线体验入口。
Latent Space精选AI 评分9797 AI新闻：OpenAI发布722篇数学论文，Mistral推出Large 4模型
OpenAI发布内部Navier-Stokes模型的722篇数学手稿，包含准黎曼猜想等成果，引发数学界重大反响。Mistral发布1T参数多模态模型Large 4，支持API并承诺开源。Google推出多模态嵌入模型EmbeddingGemma 2及图像模型Nano Banana 2.1。OpenAI发布决策API公测版，Anthropic扩展网络安全验证计划。
推荐理由：原文梳理了OpenAI内部模型数学突破、Mistral新模型发布及多项工具更新，提供行业全景与关键争议点。
OpenAI News精选AI 评分8585 GPT-6 伴随智能界面全球上线
OpenAI 宣布 GPT-6 在 ChatGPT 中全球上线，并推出智能界面（Intelligent UI），提供包含视觉和交互体验的更快响应。
推荐理由：GPT-6 伴随智能界面全球上线，提供包含视觉与交互体验的更快响应，直接改变 ChatGPT 的使用方式。
Google DeepMind精选AI 评分7575 Google DeepMind 发布开源多模态嵌入模型 EmbeddingGemma 2
Google DeepMind 发布 EmbeddingGemma 2，这是一个基于 Gemma 4 架构的 7.4 亿参数多模态嵌入模型，原生支持文本、代码、图像、音频和视频的统一嵌入空间。
推荐理由：7.4亿参数原生多模态模型，支持端侧运行与向量截断，适合隐私优先的本地检索场景。
Mistral AI精选AI 评分9292 Mistral 发布 Mistral Large 4 预览版
Mistral 发布 Mistral Large 4 预览版，该模型拥有 520 亿活跃参数，在编码、Agent 工作流及多模态理解上表现领先。模型将于月底开源权重，目前可通过 Mistral Studio 试用 API。
推荐理由：原文披露了万亿参数架构与欧洲算力底座，并给出安全与编码等维度的实测数据。
Latent SpaceAI 评分3535 Reflection 发布开源代码模型 Beam 501B-A23B
Reflection 发布 Beam，一款 501B 总参数 / 23B 激活参数的 MoE 代码模型，声称在 SWE-bench Verified 上得分 80.9，推理效率是 GLM 5.2 的 3–4 倍。该模型使用 23.8T 预训练 token 从头训练，全量权重将于本月以 Apache 2.0 协议开源。
Hugging Face Blog精选AI 评分6565 Ai2 开源 AstaBrief 8B 科学报告生成模型
Ai2 开源了 AstaBrief 8B 模型，该模型基于 Qwen3-8B 微调，专为快速生成带引用的科学文献综述报告而设计。在 Asta 平台中，该模型作为 Fast 模式上线，报告生成速度比原有的 Thinking 模式快约 3.5 倍，同时保持了相近的引用准确性和用户满意度。
推荐理由：开源了针对科学报告生成的轻量模型，提供了一整套数据筛选与评估方法，可迁移至其他垂直领域。
Ars Technica · AI精选AI 评分8383 Google 发布 Gemini 4 Argon 模型，API 定价与百万级输出已公布
Google 发布 Gemini 4 Argon 模型，API 定价为输入 2 美元/百万 token、输出 10 美元/百万 token，支持 100 万 token 输出。该模型在 DeepSWE v1.1 基准测试中得分 77.9%，已用于内部代码迁移并节省大量内存。
推荐理由：Argon 提供百万级输出与工程基准领先数据，可评估其在长程任务与代码重构中的实际价值。
Google DeepMind精选AI 评分9090 Google 发布 Gemini 4 Argon 模型，输出上限扩至 100 万 token
Google 发布前沿模型 Gemini 4 Argon，将输出 token 上限扩至 100 万，在 DeepSWE、Vals Index 等评测中领先。该模型定价为输入 2 美元/百万 token，正通过 Fairwind 计划向受信任的网络安全防御者开放。
推荐理由：Argon 将输出上限扩至 100 万 token 并强化安全防御，为复杂长程推理与代码工作流提供了新基准。
Google DeepMind精选AI 评分8787 Google DeepMind 发布 Gemini 3.8 Flash 及网络安全版
Google DeepMind 发布 Gemini 3.8 Flash 及 Gemini 3.8 Flash Cyber，在保持 3.7 Flash 同等低成本（$0.75/$3.75 per million tokens）的同时，显著提升了编码、推理及网络安全能力。
推荐理由：在保持3.7 Flash同等低成本的同时，显著提升了编码、推理及网络安全能力，为开发者提供了高性价比的升级选择。
Hugging Face Blog精选AI 评分8282 IBM 发布 Granite 4.2 推理模型系列
IBM 发布 Granite 4.2 推理模型系列，包含 3B、8B 和 30B 三个尺寸，采用密集解码器架构并支持思考模式切换与原生工具调用。模型基于约 15T token 预训练，并通过包含 SWE、终端和搜索的多阶段强化学习进行后训练，在 SWE-bench Verified 等基准上表现强劲。
推荐理由：原文披露了从预训练到多阶段强化学习的完整构建细节，为同类模型提供了可迁移的技术参考。
Hugging Face Blog精选AI 评分7575 Liquid AI 发布 LFM2.5-DSpark 草稿模型，推理速度最高提升 3.2 倍
Liquid AI 发布 LFM2.5-DSpark 草稿模型，为 LFM2.5 系列模型提供推测解码路径，在 H100 上最高实现 3.18 倍吞吐提升，在 M4 Max 上最高实现 2.87 倍提升。该方案已开源并支持 llama.cpp 和 SGLang，在保持输出质量不变的前提下显著降低延迟。
推荐理由：原文给出了具体加速数据与部署配置，读者可据此评估端侧交互体验提升与现有工作流的适配度。
Hugging Face Blog精选AI 评分8585 Meta 发布 Muse Glimmer 30B 多模态模型
Meta 发布 Muse Glimmer 30B 多模态模型，专为本地智能体场景设计，采用 2B 视觉编码器与 28B 文本解码器架构。该模型开源并提供 transformers、llama.cpp 及 vLLM 支持，具备多模态工具调用与代码生成能力，演示了模型自量化与自部署等智能体应用。
推荐理由：Meta 发布 30B 多模态模型，针对本地智能体场景优化，提供多种推理框架支持与自部署演示。
Hugging Face Blog精选AI 评分8686 Thinking Machines 开源 Inkling 1T参数多模态大模型及 Inkling-Small
Thinking Machines 在 Hugging Face 开源 Inkling 1T参数多模态大模型及 Inkling-Small（276B/12B），原生支持图像、文本和音频输入，具备1M上下文窗口与智能体能力。模型提供BF16与NVFP4量化版本，支持SGLang、vLLM等推理引擎，并附带多项基准测试与部署配置。
推荐理由：提供了1T参数多模态模型及276B小模型的架构细节、量化部署方案与基准测试，便于评估其推理与多模态能力。
Hugging Face Blog精选AI 评分8585 Holo3.1 发布：支持移动端与端侧本地推理的计算机使用智能体
Holo3.1 发布，新增移动端自动化能力并支持函数调用协议，同时推出 0.8B 至 35B-A3B 四种尺寸及 FP8、NVFP4、Q4 GGUF 量化版本，支持在消费级硬件上实现本地化部署。
推荐理由：Holo3.1 扩展了移动端支持并推出端侧量化权重，为本地化部署提供了可迁移的参考。
Hugging Face Blog精选AI 评分7272 JetBrains 发布 Mellum2 12B MoE 模型
JetBrains 发布 Mellum2，一个 12B 参数的 MoE 模型，每 token 仅激活 2.5B 参数，推理速度比同类模型快 2 倍以上。该模型开源并支持 Apache 2.0 协议，适用于路由、RAG、子智能体和私有部署。
推荐理由：原文给出了模型架构和性能数据，读者可以据此评估它在多模型系统中的路由和编排价值。
Hugging Face Blog精选AI 评分6868 OlmoEarth v1.1 发布：计算成本降低至三分之一
AllenAI 发布 OlmoEarth v1.1 模型系列，通过优化 Transformer 的 Token 设计将计算成本降低至 v1 的三分之一，同时保持基准性能。该版本包含 Base、Tiny 和 Nano 多种尺寸，支持更高效的卫星图像推理与微调。
推荐理由：通过优化Token设计降低计算成本，为遥感模型的高效部署提供了可复用的工程实践。
Hugging Face Blog精选AI 评分8282 IBM 发布 Granite Embedding Multilingual R2 多语言嵌入模型
IBM 发布基于 ModernBERT 架构的 Granite Embedding Multilingual R2 系列多语言嵌入模型，包含 97M 和 311M 两个版本，支持 200 多种语言和 32K 上下文窗口。
推荐理由：IBM 发布基于 ModernBERT 的多语言嵌入模型，在 32K 长上下文和 97M 极小体积下实现开源同类最高检索质量。
Hugging Face Blog精选AI 评分7878 IBM 发布 Granite 4.1 系列开源大语言模型
IBM 发布 Granite 4.1 系列（3B、8B、30B）开源大语言模型，采用 Apache 2.0 协议。该系列在约 15T tokens 上预训练并支持 512K 上下文，通过多阶段强化学习显著提升了数学、编码和工具调用能力。其中 8B 模型在多项基准上匹敌或超越前代 32B MoE 模型。
推荐理由：原文详述了数据工程与多阶段强化学习等训练细节，展示了8B密集模型在多项基准上匹敌更大MoE架构的能力。
Hugging Face Blog精选AI 评分8383 NVIDIA 开源 Nemotron 3 Nano Omni 多模态模型
NVIDIA 在 Hugging Face 开源 Nemotron 3 Nano Omni 多模态理解模型，原生支持文档、图像、视频和音频的联合推理及智能体操作。该模型基于 Nemotron 3 混合 Mamba-Transformer 架构，在文档理解、视频分析和语音交互等基准测试中表现领先，并提供 BF16、FP8 和 NVFP4 权重下载。
推荐理由：NVIDIA 开源 Nemotron 3 Nano Omni 模型，原生支持图文音视频多模态理解与智能体操作，在多项基准上表现领先。