模型发布 最新动态

推荐理由：原文给出了单卡 720P 超 24FPS 与百毫秒级端到端延迟的具体数据，并拆解了世界状态与视觉渲染解耦的技术路线，便于读者评估实时世界模型的可用边界。

推荐理由：原文给出长记忆写入模型的架构、两阶段训练流程与跨框架评测对比，附开源代码与权重，可作为 Agent 框架中记忆层替换通用大模型的参考。

推荐理由：给出了 GLM-Legal 在 Harvey LAB 等榜单上的通过率与和 Gemini 4 Argon 的成本对比，读者可据此评估法律垂直模型在真实律所任务中的取舍。

推荐理由：同时呈现了模型在代码和Agent任务上的分数提升以及token消耗下降两项变化，可供关注性价比的开发者横向参考。

推荐理由：原文给出 V4.1-Flash-1017 在 DeepSWE 等基准的准确率与单任务成本，并横向对比多家竞品，读者可据此判断该模型的成本效率边界。

推荐理由：材料横向汇总开放权重模型、推理基础设施、智能体研究和监管提案，并保留基准与部署数字，便于快速扫描近两日 AI 变化。

推荐理由：文章对比了拼接式与统一表征方案的技术差异，给出 Thinker-WM 在三大基准的具体得分与六大能力模式。

推荐理由：正文给出 5.6B 参数模型与更大闭源及开源版本的评测对比，并列出从 8GB 显存到 RTX 5090 的推理时间，读者可据此评估本地部署门槛。

推荐理由：原文给出 Glimpse 的视觉草稿空间机制以及与 GPT-6 Astra 等模型的对比数据，便于理解视觉推理与传统多模态模型的差别。

推荐理由：文章对比了不同测试设置下的基准成绩，展示了评测方法对分数的显著影响，可作为解读同类榜单的方法参考。

推荐理由：文章对比 JumpStart 实时端点、HyperPod Inference 与 SGLang 或 vLLM 三条部署路径及对应 H100/H200/B200 实例，便于评估在 AWS 上运行 Beam 的硬件与运维取舍。

推荐理由：原文详细列出了501B MoE模型的架构参数与各类基准分数，可作为评估开源大型MoE模型实际表现的参考。

推荐理由：原文给出一个 3B 激活参数的记忆写入专用模型，并提供在 Mem0、MemOS、Hy-Memory 与未参与训练的 EverMemOS 上的对比基准，用于评估替代通用 LLM 的写入效果。

推荐理由：Kling 4.0 把原生生成长度推到 30 秒并加入 10-bit HDR 与 4K 输出，可与同期视频模型做能力对照。

推荐理由：汇总了国内AI算力在短剧等领域的实际流向与多家厂商最新动作，便于把握行业资源分布。

推荐理由：文章介绍了 Granite Switch 4.1 如何用 aLoRA 把对话、决策与语音识别合并到单一端点，并给出与 Jev 等模型的推理速度对比，读者可据此评估这种组合架构的实际收益。

推荐理由：原文公开了模型架构参数、多项基准分数以及办公医疗场景实测，便于读者评估其在真实任务中的落地能力。

推荐理由：文章同时给出 816B 多模态 MoE 模型的架构、推理与微调命令，并附 llama.cpp、vLLM、SGLang 实测，便于直接对照复用。

推荐理由：三款模型覆盖企业服务器到 4GB 端侧设备，并给出参数规模、速度、基准与部署路径，便于比较不同智能体场景的选型。