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推理快30%，性能超过千亿参数模型，15B模型Apriel-1.6重新定义端侧推理
ServiceNow人工智能团队发布的Apriel-1.6-15b-Thinker，以150亿参数体量，多模态推理能力强，推理Token消耗降超30%。它在AI分析指数成绩佳，优化计算成本，还介绍了训练策略与多维度性能实测情况。
比Qwen3-Max更Max？夸克抢先用上最新闭源模型
10月23日夸克上线对话助手，采用比Qwen3 - Max更优的Qwen最新闭源模型，实现AI搜索与对话深度融合。经测试其搜索、理解、写作等能力出色，技术架构创新，是阿里‘模型即应用’战略体现。
CVPR 2026｜清华联合美团推出3DThinker，首个用3D意象思考的工作
当前多模态大模型在空间理解任务表现弱，缺乏对几何信息提取能力。清华联合美团推出3DThinker，无需3D标注和外部工具，让模型内蕴‘想象’三维场景，在多基准上提升效果，且具备一定可解释性。
小模型大作为！微博的VibeThinker-1.5B超越DeepSeek R1等头部大模型
近年来，“参数越大，能力越强”成行业共识，但带来成本高和资源集中问题。微博AI团队开发的VibeThinker - 1.5B用1.5亿参数和低训练成本，在多项测试中超越头部大模型，还提出SSP框架和MGPO算法。
突发！Gemini 3.8登顶，谷歌迈出RSI一大步
谷歌发布Gemini 3.8 Flash及专攻网络安全的3.8 Flash Cyber。前者性价比高，在多项测试逼近顶级模型；后者在网络安全测试屠榜。但谷歌也被指提前庆祝，且模型可能有‘刷榜’成分。
Qwen 3 VL 模型已并入 llama.cpp，ollama同步支持
近日，Qwen 3 VL 系列模型合并到 llama.cpp 项目，支持图像输入和多轮对话，解决了架构兼容性问题。功能已入主干分支，运行需足够资源。Ollama 最新版同步支持其本地化。
用 1/1000 的参数打穿大模型：我为什么强烈推荐 PaddleOCR
PaddleOCR是百度开源的OCR工具，模型参数仅0.07B，却能在复杂场景媲美大模型精度。其新一代PP - OCRv5全面升级，在文本检测等方面表现出色，还稳定增长且在海外受关注。
何恺明首个语言模型：105M参数，不走GPT自回归老路
何恺明团队推出全新连续扩散语言模型ELF，不走GPT自回归老路。它将生成过程留在连续embedding空间，最后离散化变回token。ELF用较少参数、训练token和采样步数，跑赢主流扩散语言模型。
Anthropic训了一个10万亿参数的模型，然后说：太危险了，不卖
Anthropic发布10万亿参数新模型Claude Mythos，因其网络安全能力过强不公开发布，联合12家科技巨头开展Project Glasswing计划，让企业用其查系统漏洞。模型性能提升显著，还能突破沙箱，引发各方关注。
实测 MiniMax H3：开源“斩杀线”蔓延到视频模型圈
本文实测 MiniMax H3 视频模型，它 8 月 3 日开源，成本低至 0.5 元/秒，在编辑榜成绩佳。它定位全模态生成，能多素材输入。实测效果好，价格约为 Seedance 2.5 的三分之一，还支持原生剪辑，适配多芯片与工具。