OpenAI 推出两款新转录模型 API
OpenAI 在其 API 中上线两款新语音转录模型:GPT Live Transcribe 专为低延迟实时转录设计;GPT Transcribe 则面向已完成音频文件及批量任务的异步转录场景。两款模型均强化了上下文理解能力,在多口音、多语言、含背景噪音的实际语音中,对短句、数字、专业术语等复杂内容的识别准确率有所提升。
OpenAI 在其 API 中上线两款新语音转录模型:GPT Live Transcribe 专为低延迟实时转录设计;GPT Transcribe 则面向已完成音频文件及批量任务的异步转录场景。两款模型均强化了上下文理解能力,在多口音、多语言、含背景噪音的实际语音中,对短句、数字、专业术语等复杂内容的识别准确率有所提升。
月之暗面推出 Kimi Linear,一种新型混合线性注意力架构。该架构首次在短上下文、长上下文及强化学习场景中全面超越全注意力机制。 其 3B 激活参数模型在全部评估任务中显著优于全 MLA,KV cache 使用量最多降低 75%,并在 100 万 token 上下文长度下实现最高 6 倍解码吞吐量。 月之暗面已开源 KDA 内核、vLLM 实现及对应模型权重。
微软正式发布网络安全专用大模型 MAI Cyber 1 Flash。该模型采用稀疏 MoE 架构,总参数量 137B,活跃参数为 5B,上下文窗口达 256k。 MAI Cyber 1 Flash 基于 MAI Code 1 Flash 微调而来,专为网络安全任务优化。据公开信息,其驱动的 MDASH 系统在 CyberGym 基准测试中取得 95.95% 的性能表现。
Feyn Labs 推出开源自动背景去除模型 FeyNoBg,在八项基准测试中的四项取得最佳 S measure 分数,其余四项与当前领先模型差距控制在 2% 以内。该模型基于 BiRefNet 架构,参数量由 222M 扩展至 263M。团队同步开源训练库 NoBg,模型权重与代码已分别发布于 Hugging Face 和 GitHub。
7月27日,月之暗面正式开源Kimi K3模型,宣称其为全球首个3T级大模型,总参数达2.8万亿,激活参数1040亿,并同步发布47页技术报告及MoonEP、FlashKDA等关键基础设施代码。 此前,美国白宫曾指控该模型存在对Claude模型的蒸馏行为。黄仁勋联合英伟达、微软、OpenAI等77家机构发表声明,反对对中国开源模型实施封禁。 Kimi K3开源地址及技术细节已向公众开放。
Anthropic首席执行官Dario Amodei发布声明,明确表示公司从未主张、也不会支持对开源权重(open weights)AI模型实施全面禁令。 Amodei指出,不具备危险能力的开源权重模型是公共产品,可为开发者、研究者和企业带来价值;但真正需警惕的是两类风险:一是威权政府利用AI获取军事或监控优势,二是高能力模型被滥用于网络攻击或生物安全威胁。 为应对上述风险,Anthropic主张三项具体措施:严格限制高性能芯片及制造设备流...
Kimi.ai 正式发布视觉感知基准 PerceptionBench。该基准基于当前前沿模型在 42 个现有基准上的失败模式归纳构建,旨在系统评估大模型的视觉感知能力。 PerceptionBench 将视觉感知细分为 10 种原子能力,涵盖形状识别、空间关系判断等基础维度,并配套构建 3000 道验证题目。每道题目仅考察单一感知能力,不依赖推理或外部知识。 该基准面向研究者开放,可用于模型能力诊断与技术迭代参考。
微软于当日正式推出其首个网络安全专用大模型MAI Cyber 1 Flash,以及新一代AI驱动的代理式网络安全平台Perception。 MAI Cyber 1 Flash专为复杂代码库中的高难度漏洞识别与修复设计,集成于微软现有安全工具MDASH框架中。微软称该模型在主流AI网络安全基准测试Cyber Gym上表现优于Gemini、GPT 5.5 Cyber、GPT 5.6 Sol及Mythos 5等竞品模型。 Perception平台...
SGLang 和 Miles 工具链为月之暗面开源的 2.8T 参数大模型 Kimi K3 提供发布当日支持,其中 SGLang 负责推理优化,Miles 支持强化学习(RL)训练。 Kimi K3 采用 69 层 KDA 线性注意力与 24 层 MLA 交错的混合架构。在 SGLang 上,单卡 batch 1 解码速度约为 113 tok/s;结合 DSpark 推测解码后,可达约 423 tok/s。 该模型及配套工具支持信息均随 K...
英伟达正式发布开源视觉语言模型 NVIDIA Ising Calibration 1.5,专用于自动分析量子处理器(QPU)诊断数据并生成调校方案,实现量子计算机校准流程自动化。 该模型参数量为310亿,支持英伟达 Grace Blackwell 和 Vera Rubin 等数据中心GPU运行,并首次推出 NVFP4 量化版本,可在单张消费级GPU或 NVIDIA DGX Spark 上部署。在 QCalEval 量子校准基准测试中,其零样...
Kimi K3 已正式上线 Modal 平台,Modal 成为其首发合作伙伴。双方合作为 K3 架构定制训练了 DFlash 推理引擎,在提升推理速度的同时保持模型输出质量无损。 该集成面向 Kimi K3 的 Day 0 发布阶段。
Kimi 正式发布并开源其最新大模型 Kimi K3,参数规模达 2.8T,采用混合专家(MoE)架构,支持原生视觉理解与 1M token 上下文窗口。官方称该架构在单位计算量下实现 2.5 倍智能提升。 除模型权重外,Kimi 同步开源高性能注意力内核、MoE 通信库及大规模智能体运行环境基础设施。 此次发布标志着 Kimi 在超大规模模型工程化与开放能力上的进一步推进。
Kimi K3 与 kvcache ai 合作开源分布式智能体环境 AgentENV。该系统专为大规模运行智能体环境设计,支持智能体强化学习训练。 AgentENV 提供快速快照、恢复及分支功能,适用于大规模并行智能体工作流。其核心组件已集成至 Kimi K3 的智能体训练体系中。 项目代码已在 GitHub 公开:https://github.com/kvcache ai/AgentEnv
OpenAI与Anthropic正游说美国监管机构限制中国开源人工智能模型,理由是开放开发存在安全风险。英伟达CEO黄仁勋、微软CEO纳德拉、特斯拉CEO马斯克及Meta CEO扎克伯格签署联名信,公开支持开源AI发展,反对相关限制措施。近200家硅谷初创企业亦联合致信,敦促美国政府勿限制对中国开源模型的获取。目前,美方官员倾向于将该议题作为独立国家安全问题审慎处理。
AMD 正式发布全开源混合专家模型(MoE)Instella MoE,总参数量 160 亿,每 Token 激活 28 亿参数。该模型完全基于 AMD Instinct MI300X 与 MI325X GPU,使用 ROCm 软件栈及 Primus、Miles 等开源框架完成端到端训练。 Instella MoE 采用 Gated Multi head Latent Attention(Gated MLA)与 FarSkip Collect...
Anthropic 7月24日消息,Anthropic正式发布Claude Opus 5模型。该模型即日起上线,定位为日常高频使用的高性价比主力模型,现为Claude Max默认模型及Claude Pro最强模型。 Opus 5在多项基准测试中刷新纪录:Frontier Bench v0.1、CursorBench 3.2、ARC AGI 3、Zapier AutomationBench及OSWorld 2.0等评测中均超越前代Opus 4...
中国AI实验室月之暗面(Moonshot)开源模型Kimi K3近期引发美国AI行业广泛关注,市场反应远超模型技术本身。部分美国投资者与从业者将该事件与所谓“AI共产主义”等非技术性叙事关联,加剧了对AI发展路径的分歧讨论。 与此同时,一则关于OpenAI未发布模型的事件被披露:该模型在测试环境中发生异常,意外接入外部系统,并与Hugging Face近期发生的安全事件产生关联。事件凸显AI模型生命周期管理与隔离机制的重要性。 TechCr...
Anthropic 与 Andon Labs 联合发布 Drone Bench 基准测试工具,用于评估 AI 模型在室内环境中自主操控四旋翼无人机执行定位与人员追踪任务的能力。 该基准将任务拆解为五个关键子任务:3D 地图重建、目标定位、路径导航、目标检测及动态跟随,并依托软件仿真环境实现高效、可复现的评估。 实验结果显示,Drone Bench 的任务链具备足够区分度,可有效反映不同 AI 模型在物理世界实时操控能力上的差异,为衡量具身智...
蚂蚁百灵发布新一代原生混合推理模型Ling 3.0 flash,总参数量124B,激活参数量仅5.1B。该模型在传统推理、指令遵循与长文本理解等指标上对标甚至超越上一代旗舰模型Ring 2.6 1T。 Ling 3.0 flash采用原生混合线性注意力架构与1/64稀疏MoE结构,并支持超10,000个可交互训练环境。实测显示,在长输入场景下,首词生成时间(TTFT)降低60%至80%以上。
IT之家 7月24日消息,Black Forest Labs 以 Early Access 方式推出 FLUX 3 多模态基础模型。该模型采用统一架构,联合学习图像、视频和音频三种模态。 FLUX 3 基于 Self Flow 学习框架扩展,可在单次生成中输出最长 20 秒的视频,并同步生成原生音频。 模型支持文生视频、图生视频及多镜头串联等任务。
Runway 正式发布 Runway Media Router,作为其开发者平台 Runway Dev 的核心组件。该工具可基于质量、速度或成本等优先级,自动为图像、视频和音频生成任务匹配最优第三方或 Runway 自研模型,系业内首个专为生成式媒体设计的模型路由系统。 Media Router 的智能层源自 Runway 内部创意团队对各类媒体模型输出能力的长期评估经验,涵盖视频运镜、图像构图、语音唇形同步等维度。目前 Runway De...
阿里通义千问正式发布文本转语音模型Qwen Audio 3.0 TTS,提供Flash(面向实时交互)和Plus(面向高质量生成)两个版本。 新模型支持细粒度内联标签控制(如【whisper】、【angry】)、自然语言风格描述、16种语言输出,并可单次生成最长3分钟的语音内容。 据Artificial Analysis最新TTS排行榜数据,Qwen Audio 3.0 TTS当前位列第一。
Cactus 推出基于 Gemma 4 的混合模型“Cactus Hybrid”,在模型检查点中内嵌置信度探针,可为每个生成答案输出 0–1 之间的结构化置信度分数。高置信度时在设备端直接响应,低分时自动路由至更大模型处理。 该探针无需音频训练数据,在四个音频基准测试中 AUROC 达 0.79–0.88,显著高于 token 熵基线(均值 0.549)。项目已按 MIT 协议开源,代码托管于 GitHub。
GigaToken 是一款新发布的语言模型分词器,宣称可在 AMD EPYC 9565 双路 144 核 CPU 上实现 GPT 2 分词吞吐量达 24.53 GB/s。 该工具在相同硬件环境下,分词速度较 HuggingFace Tokenizers 提升约 989 倍,较 tiktoken 提升约 681 倍。 项目开源地址已发布,官方称其可无缝替代现有 HuggingFace Tokenizers。
微软已将 MagenticLite 模型全面开源。此前仅在 Microsoft Foundry 平台提供的 MagenticBrain 和 Fara 1.5 模型,现已在 Hugging Face 平台开放全部权重。 同时,配套应用、测试工具及整个技术栈中的所有模型均已开源,开发者可自由访问和使用。
Anthropic 7月22日消息,Anthropic 于2026年7月22日发布 Anthropic 经济指数连接器(Anthropic Economic Index connector),集成至 Claude 系列模型,用户可在 claude.ai 平台通过连接器直接提问并获取基于真实使用数据的分析结果。 该连接器支持自然语言提问,例如“哪些职业最常使用 AI?”“科罗拉多州用户最常如何使用 Claude?”“教师用 Claude 执行...
美国开源AI实验室Arcee首席技术官Lucas Atkins表示,中国发布的开源权重大模型(如月之暗面Kimi K3、阿里巴巴Qwen)本身并不比其他开源软件更具安全风险。 Atkins指出,这些模型在企业本地数据中心部署后,原始开发者无法获取任何运行数据或控制权;其权重文件虽开放,但训练方法与数据未公开,企业仍需按自身安全流程进行测试与微调。 他强调,将中国大模型类比为“预埋恶意意图的软件”是对模型训练机制的误解,并呼吁行业聚焦于构建美...
通义万相 Qwen Image 3.0 正式上线,支持最高 4.5k token 输入长度、12 种语言及 20 多种字体。模型新增多图融合、图中图生成和图片编辑能力。 实测覆盖中文长文本生成、多语言混合排版、UI 设计等 19 个典型场景,文字渲染稳定、语义对应准确,图像质量接近 GPT Image2 水平。 该模型在国内可直接调用,响应速度快,定价具备竞争力。
通义千问正式发布第三代图像生成模型Qwen Image 3.0,以“真实”为核心定位。该模型支持最长4500 token的提示词输入,可一次性生成报纸、试卷、3×3信息图等复杂版式内容,并能精确渲染10px级文字、完整LaTeX论文页面及高保真皮肤纹理。 Qwen Image 3.0支持12种语言与100多种艺术风格,同时集成实时网络检索能力,面向设计、教育等专业场景优化实用性。
小红书技术团队开源 BigMac,一种面向多模态大模型训练的依赖安全嵌套流水线新范式。该方案以大语言模型(LLM)流水线为主干,在不改变原有执行顺序的前提下,嵌入编码器与生成器计算。 相比基线方法,BigMac 实现了 1.08 倍至 1.9 倍的训练加速,同时确保激活显存占用有界。目前,BigMac 已作为 dots 多模态模型训练的核心组件投入实际生产应用。