{
 "count": 100,
 "total": 202,
 "updated": "2026-11-06",
 "categories": [
  {
   "id": "open-llm",
   "title": "开放权重语言模型（含多模态）",
   "short": "开放权重 LLM"
  },
  {
   "id": "closed-llm",
   "title": "闭源 / 仅 API 的语言模型",
   "short": "闭源 LLM"
  },
  {
   "id": "speech",
   "title": "语音：转写与合成",
   "short": "语音"
  },
  {
   "id": "retrieval",
   "title": "嵌入、重排与文档解析",
   "short": "检索与解析"
  },
  {
   "id": "video-world",
   "title": "图像、视频与世界模型",
   "short": "图像 · 视频 · 世界"
  },
  {
   "id": "science",
   "title": "科学、生物与结构化数据",
   "short": "科学与数据"
  },
  {
   "id": "accel",
   "title": "推理加速：草稿模型（不是独立模型）",
   "short": "推理加速"
  },
  {
   "id": "decision",
   "title": "决策模型（这几周新出现的一类）",
   "short": "决策模型（这几周新出现的一类）"
  }
 ],
 "models": [
  {
   "id": "hydrogen-1",
   "name": "Hydrogen-1.0（附 NVFP4、MXFP4 版）",
   "developer": "深度原理（Deep Principle）",
   "size": "科学问题与科研辅助的文本模型：在智谱 GLM-5.3 上做 SFT 加 RL 的后训练，数据是化学、材料、生命科学的领域知识、自家实验室记录和发现轨迹。总参数 753B（HF 张量合计 753,329,940,480，与 GLM-5.3 的合计一致，MoE，DSA 稀疏注意力架构）；激活参数卡里没写。上下文 1M token，最长输出 128K",
   "avail": "开放权重：HF（BF16 原版；NVFP4 版给 NVIDIA Blackwell B200/B300，MXFP4 版给 AMD MI350X/MI355X）和 ModelScope；HF 设了自动审批（gated: auto，页面可见，下载前要在 HF 页同意条款）；另有 NeuroSpark 平台的 API 和他们自家的 AI Scientist 产品 Mira。官方示例用 SGLang 在 8 张卡上跑",
   "license": "MIT（模型卡：BF16 权重按 MIT，保留版权与许可声明；深度原理自写的代码和文档按 Apache-2.0）。基座 GLM-5.3 在 HF 上的许可标签是 other（glm-5.3），本刊没有核两者的关系",
   "facts": [
    "深度原理称在 FrontierScience-Research 上超过 GPT-6-Astra，GPQA-Diamond 上比 GLM-5.3 有提升，大致和 Kimi-K3 持平（厂商自述，博客图 1，自家评测设置）",
    "内部评测：科学计算和单步正向反应预测上，Hydrogen-1.0 在三档思考强度下都高于 GPT-6 Astra，对最高思考档分别领先 5.13 和 4.76 个百分点；NMR 结构解析 Astra 最高档反而高 3.33 分；实验方案设计上和 Kimi-K3 比（117 道共同题）（厂商自述，内部案例，博客原话提醒不同任务的绝对分不能直接比能力）",
    "模型卡写明训练数据和完整配方不随权重发布；输出“需科学复核”，不当作经过验证的实验结论（模型卡）",
    "发布日出处：深度原理博客列表里“Introducing Hydrogen-1.0”标 Nov 2, 2026（Model Release），正文写 “Today, we are introducing Hydrogen-1.0”；HF 仓库 UTC 10-31 15:54 已建，量化版 17:32"
   ],
   "links": [
    {
     "t": "深度原理官方博客",
     "u": "https://blog.deepprinciple.com/introducing-hydrogen-1.0/",
     "k": "official"
    },
    {
     "t": "HF 模型页（含模型卡）",
     "u": "https://huggingface.co/deep-principle/Hydrogen-1.0",
     "k": "official"
    },
    {
     "t": "博客列表（带日期）",
     "u": "https://blog.deepprinciple.com",
     "k": "official"
    }
   ],
   "dev_url": "https://www.deepprinciple.com/",
   "date": "2026-11-02",
   "category": "science",
   "access": "open",
   "eps": [
    110
   ],
   "ep_tags": {
    "110": "官方博客 11-02 · HF 仓库 10-31 已建"
   }
  },
  {
   "id": "h2o-lightning-e4b-bolt",
   "name": "H2O-Lightning-E4B 与 H2O-Lightning-Bolt-74B",
   "developer": "H2O.ai",
   "size": "E4B：Google gemma-4-E4B-it 的微调，HF 张量合计 7.94B（BF16），上下文 131,072 token，单卡至少约 44GB 显存。Bolt-74B：NVIDIA Nemotron-3.5-Bolt-74B-A9B-24GB 的微调，74B 总参数 / 9B 激活，权重 32.2 GiB（路由专家用 NVIDIA 的 IQ2_XXS 2 比特格式，稠密部分 BF16，微调已并入）。两者都对“选一个（至多 255 个选项）/ 判是非 / 打分 / 在图里框出目标”给出概率，每个问题只输出 1 个 token",
   "avail": "开放权重，但设了自动审批的门槛（HF gated: auto，页面可见，下载前要在 HF 页同意许可条款）；自带 serve.sh 和决策接口（POST /v1/systemone）。Bolt-74B 要特定的 vLLM 开发版加 b12x 1.5.1，在一张 RTX PRO 6000（96GB）上跑；E4B 用 vLLM 0.30.0。同一个系列的 4B（10-02）、31B（10-20）更早，已不算新",
   "license": "H2O Model Non-Commercial Licence v1.1（仅限非商用、非生产使用）；Bolt-74B 的 NVIDIA 基座另按 OpenMDW 1.1。不是 OSI 开源",
   "facts": [
    "Bolt-74B 模型卡自测（2026-11-01，一张 RTX PRO 6000）：64 路并发每秒 5.62 个请求，单请求延迟中位数 314.2 毫秒；双向读取与训练端前向的概率差第 90 百分位 0.040 至 0.050，卡里写的奇偶校验门槛是 0.05，第三次启动为 0.0502（模型卡，厂商自述）",
    "版本：E4B 卡写“release v1.0”，Bolt-74B 卡写“release v1.0.1（checkpoint step 30000）”。卡里没有给两个模型的基准分数，本刊没有找到它们的第三方评测",
    "发布日只有 HF 卡可依：H2O.ai 官方博客列表截至 10-28，没有这两个模型的公告；日期取自卡内自测日 11-01 和仓库首次提交时刻，置信度中等"
   ],
   "links": [
    {
     "t": "HF：H2O-Lightning-Bolt-74B",
     "u": "https://huggingface.co/h2oai/h2o-lightning-bolt-74b",
     "k": "official"
    },
    {
     "t": "HF：H2O-Lightning-E4B",
     "u": "https://huggingface.co/h2oai/h2o-lightning-e4b",
     "k": "official"
    },
    {
     "t": "H2O.ai 博客（同系列 4B 的 10-07 发布文）",
     "u": "https://h2o.ai/blog",
     "k": "official"
    }
   ],
   "dev_url": "https://h2o.ai/",
   "date": "2026-11-01",
   "category": "decision",
   "access": "open",
   "eps": [
    110
   ],
   "ep_tags": {
    "110": "HF 卡，无公告页 · UTC 11-01 17:17 与 18:42 · 北京 11-02 凌晨"
   }
  },
  {
   "id": "primal-vae",
   "name": "Primal VAE（2x1 / 2x2）",
   "developer": "Ostris（Jaret Burkett，ai-toolkit 作者）",
   "size": "图像 VAE（扩散模型的自编码器），两个变体各约 80M 参数：2x1 是空间下采样 2 倍、1 通道，2x2 是 2 倍、2 通道；扩散模型自带的 4×4 分块之后分别等于 Flux.1 VAE（16 通道 @ 8 倍）和 Flux.2 VAE（32 通道 @ 8 倍）的形状；图像边长要是 16 的倍数",
   "avail": "开放权重，不设门槛（HF 未设 gated）：ostris/primal_vae，用 diffusers 的 AutoModel 加载（trust_remote_code）；也可以从 ai-toolkit 加载自己训练的检查点",
   "license": "Apache-2.0（模型卡；LICENSE 文件是 UTC 10-31 10:09 的提交补上的）",
   "facts": [
    "设计：潜变量训练成范数和噪声一致，所以没有缩放因子、没有平移、不需要潜变量归一化；编码器和解码器是镜像的卷积 U-Net，4 级（模型卡）",
    "Ostris 称它在重建上优于 Flux.2 VAE（开发者自述，X 帖）。第一个试验：用 2x1 配 64 倍空间压缩来训 MOSS Image，同样算力下原生出 4096×4096，而 MOSS Image 默认是 1024×1024（开发者自述，10-31 X 帖，是过夜训练的中间结果）",
    "社区评论（Reddit r/StableDiffusion）指出卡里缺“拿它训扩散模型收敛快不快”的对比，重建好不等于好训（独立，评论者意见）"
   ],
   "links": [
    {
     "t": "HF 模型页（含模型卡）",
     "u": "https://huggingface.co/ostris/primal_vae",
     "k": "official"
    },
    {
     "t": "Ostris 发布帖（X）",
     "u": "https://x.com/ostrisai/status/2116285109573988712",
     "k": "official"
    }
   ],
   "dev_url": "https://x.com/ostrisai",
   "date": "2026-10-31",
   "category": "video-world",
   "access": "open",
   "eps": [
    110
   ],
   "ep_tags": {
    "110": "开发者 X 帖 UTC 10-30 21:44 · 北京 10-31 05:44"
   }
  },
  {
   "id": "sensenova-loop-9b",
   "name": "SenseNova Loop-9B-Preview",
   "developer": "商汤科技（SenseTime，OpenSenseNova）",
   "size": "约 9B 总参数（HF 张量合计 9.66B；元数据显示精度分布是 F32 9.41B、BF16 0.24B，和模型卡“BF16 主干、FP32 的 mHC 路由参数”的说法不一致，本刊没有逐文件核）的多模态循环（Looped）Transformer：32 层不同的解码层，其中第 4 至 27 层这一块共享权重、连跑两遍，每次前向做 56 层解码计算，模型卡给的“推理参数”约 14.6B；线性注意力与全注意力 3:1 交错；两路 mHC（流形约束超连接）残差；读文本和图像、输出文本；训练最长序列 262,144 token",
   "avail": "开放权重，不设门槛（HF 未设 gated）：HF、ModelScope、GitHub（OpenSenseNova/SenseNova-Loop）；要用模型卡指定的 Transformers 5.18.0 加自带代码加载；SGLang 和 vLLM 的支持写的是两个 PR（SGLang #47281、vLLM #64832），模型卡让用 PR 版本；模型卡写支持 MTP 加速，DSpark、DFlash2 草稿模型“在训练中”；技术报告标 TBD",
   "license": "Apache-2.0（HF 卡、GitHub LICENSE）",
   "facts": [
    "架构：把中间一段解码层改成参数共享的循环块，用多轮迭代加深有效计算深度，而不加参数；两路 mHC 管理循环段里的信息流，Sinkhorn 归一化迭代 20 次（模型卡）",
    "商汤称在 9B 参数下“媲美 27B”，并在 WorkBuddy Bench、RaccoonPPT Bench、AutomationBench 上超过 Qwen3.5-27B；消融里加 mHC 使 GPQA Diamond 提高 4.42 分、TeamBench 提高 13.34 分（厂商自述）。本刊没有找到第三方复现",
    "发布日出处：模型卡 News 写 “[2026.10.30] We release SenseNova-Loop-9B-Preview”；IT之家 11-01 稿写“商汤科技 10 月 30 日宣布开源”；雷峰网转载的商汤稿落款 10-31 10:51。HF 仓库 10-28 建、GitHub 首个提交 10-29，都不是发布日"
   ],
   "links": [
    {
     "t": "HF 模型页（含模型卡）",
     "u": "https://huggingface.co/sensenova/SenseNova-Loop-9B-Preview",
     "k": "official"
    },
    {
     "t": "GitHub",
     "u": "https://github.com/OpenSenseNova/SenseNova-Loop",
     "k": "github"
    },
    {
     "t": "雷峰网转载的商汤稿",
     "u": "https://www.leiphone.com/category/industrynews/f9tAHG0kPopK1Nnw.html",
     "k": "media"
    },
    {
     "t": "IT之家（新浪科技转载）：10 月 30 日宣布开源",
     "u": "https://finance.sina.com.cn/tech/digi/2026-11-01/doc-inixetzz6796313.shtml",
     "k": "media"
    }
   ],
   "dev_url": "https://github.com/OpenSenseNova",
   "date": "2026-10-30",
   "category": "open-llm",
   "access": "open",
   "eps": [
    110
   ],
   "ep_tags": {
    "110": "边界日 · 10-30"
   }
  },
  {
   "id": "mage-vl-cowork",
   "name": "Mage-VL-Cowork（4B）",
   "developer": "Microsoft（Mage 团队）",
   "size": "4B 级视觉-语言模型（HF 张量合计 4.74B，BF16，含视觉部分）：从 Mage-VL 的 4B 中间检查点出发，五阶段课程（中训练、SFT、RL）训成的“混合电脑操作”单一策略，同时会调 computer_use（点屏幕）和 bash（写代码、跑终端）两种工具，没有外部路由器",
   "avail": "开放权重，不设门槛（HF 未设 gated）；GitHub microsoft/Mage 里有 mage_vl_cowork 目录（代码）；项目页和技术报告可看；社区已有 GGUF、MLX 版",
   "license": "Apache-2.0（HF 卡）",
   "facts": [
    "Microsoft 称在 OSWorld-Verified（50 步预算）上 66.0%，是 4B 级里最高，高于 Muse Glimmer-30B 和 Qwen3.6-27B；在线 RL 比混合 SFT 阶段再加 10.16 个百分点，同时模型调用少 13.0%、输出 token 少 25.4%（厂商自述，项目页、模型卡）",
    "训练数据靠 Mage-CUA-Forge 合成：29.4 万条桌面和网页任务、6,915 个原子技能，称经常性生成成本降低 82.6%；保留 318,837 条混合轨迹（厂商自述，技术报告摘要）",
    "发布日出处：HF 仓库 UTC 10-30 12:13–12:14 一次提交即公开（北京 10-30 20:13，在 EP.109 直播之后）；arXiv 2610.40747 的 Submitted 是 UTC 10-29 15:54，论文先于权重一天。项目页没有日期"
   ],
   "links": [
    {
     "t": "HF 模型页（含模型卡）",
     "u": "https://huggingface.co/microsoft/Mage-VL-Cowork",
     "k": "official"
    },
    {
     "t": "项目页",
     "u": "https://microsoft.github.io/Mage/cowork/",
     "k": "official"
    },
    {
     "t": "arXiv 2610.40747",
     "u": "https://arxiv.org/abs/2610.40747",
     "k": "official"
    },
    {
     "t": "GitHub：microsoft/Mage",
     "u": "https://github.com/microsoft/Mage/tree/main/mage_vl_cowork",
     "k": "github"
    }
   ],
   "dev_url": "https://microsoft.github.io/Mage/cowork/",
   "date": "2026-10-30",
   "category": "open-llm",
   "access": "open",
   "eps": [
    110
   ],
   "ep_tags": {
    "110": "边界日 · 10-30"
   }
  },
  {
   "id": "mistral-large-4",
   "name": "Mistral Large 4（Le Chonk，权重版）",
   "developer": "Mistral AI（法国）",
   "size": "约 1T 总参数 / 约 49B 激活（含 embedding 和输出层为 52B）的多模态 MoE（128 个路由专家、每个 token 激活 4 个、1 个共享专家），1M 上下文，读文本和图像、输出文本；模型卡写在 3,800 块 NVIDIA Grace Blackwell GPU 上、自家的欧洲数据中心从零训练",
   "avail": "开放权重，不设门槛（HF 未设 gated）：54 个 safetensors 分片，另有 NVFP4 量化版（面向 Blackwell）；模型内置 DSpark 推测解码草稿头；vLLM、SGLang、transformers、llama.cpp 都能用；Mistral API 的型号是 mistral-large-4。官方博文写放出的是比 10-06 预览“改进过”的版本（多了三周强化学习）",
   "license": "Mistral Ecosystem Open-Weight License（模型卡写是改过的 MIT，商用和非商用都行；做模型即服务要另签商业许可；条款本刊没有逐条核）",
   "facts": [
    "厂商自报：Cognition 的私有基准 FrontierCode 2.0 上 19.7%，居开放权重之首；Artificial Analysis Coding Agent Index 48%，与 GLM-5.3 基本持平、每个任务少用 47% 的 token；Terminal-Bench 4.0 41%，比预览版高 13 个百分点、输出 token 少 30%（官方博文）",
    "网络安全：Artificial Analysis Cyber Index 51%；在 JailbreakBench、StrongREJECT、AgentHarm 的网络类提示上对恶意请求的平均拒绝率 96.6%（Mistral 自测，称开放模型里最高）；Booz Allen、Cisco、Cloudflare、CrowdStrike、Elastic、ENISA 等在博文里给了评语（官方博文）",
    "独立数据：Artificial Analysis 的开放权重榜（指数 v5）上 Mistral Large 4（high）是 26，排第 7，前六名都是中国模型，Meta 的 Muse Spark Open 是 25（独立，10-30 上午读榜）"
   ],
   "links": [
    {
     "t": "官方博文",
     "u": "https://mistral.ai/news/mistral-large-4-oss/",
     "k": "official"
    },
    {
     "t": "HF 模型页",
     "u": "https://huggingface.co/mistralai/Mistral-Large-4-1T-A52B",
     "k": "official"
    },
    {
     "t": "文档页",
     "u": "https://docs.mistral.ai/models/mistral-large-4-0",
     "k": "official"
    },
    {
     "t": "AA 开放权重榜",
     "u": "https://artificialanalysis.ai/models/open-source",
     "k": "official"
    }
   ],
   "date": "2026-10-29",
   "category": "open-llm",
   "access": "open",
   "eps": [
    107,
    108,
    109
   ],
   "ep_tags": {
    "107": "背景 · 10-06",
    "108": "背景 · 10-06",
    "109": "10-29 放出权重"
   },
   "dev_url": "https://mistral.ai/"
  },
  {
   "id": "gemini-4-carbon",
   "name": "Gemini 4 Carbon",
   "developer": "Google DeepMind",
   "size": "参数规模未披露；闭源。上下文 1M token，输入文本、图像、视频和语音，输出文本（AA 文章）",
   "avail": "尚未公开可得：先提供给一部分网络防御者，再通过 Fairwind 计划（官方页写目前与全球 650 多家伙伴合作，仅限防御和学术研究的双重用途任务）逐步放给更多可信伙伴；开发者、企业、消费者“as soon as possible”，没有日期。公告写发布时的介绍期价格是输入 2 美元、输出 10 美元每百万 token，缓存输入再减 95%；脚注写介绍期结束后为 4 美元和 20 美元；AA 的图表按 4/20 标准价算",
   "license": "闭源，仅 Google 自家入口（尚未开放）",
   "facts": [
    "Google 自报：AA 智能指数 v5 第一，59；网络安全三项 SEC-bench Pro 88.2%（找漏洞）、ExploitGym 54.8%（利用）、CWE-bench 71.0%（补丁），公告注明是 “evaluated without guardrails”（无护栏条件下测的）（厂商自述）",
    "独立：Artificial Analysis 通过 Google 的 API 自己测，Carbon（high 推理档）59，Opus 5.5（max）58、GPT-6 Astra（max）57；AA 页面里未取整是 59.43 对 58.40；9 项评测里 4 项第一（HLE-Diamond、Terminal-Bench-Science、AA-Omniscience、AutomationBench-AA），编程和知识工作不领先；每个指数任务 7.76 美元，比 Opus 5.5（max）低约 23%（独立，AA 文章和模型页）",
    "Google 自报：Terminal-Bench 4.0 上作弊成功率降到 0.0%，高危错位警报下降近 80%，对 Argon 把无依据的说法减少约一半；并说正参与美国政府的自愿式发布前模型测试（厂商自述）",
    "本刊没有找到 Carbon 的单独 model card；公告只链到上一代 Argon 的安全报告"
   ],
   "links": [
    {
     "t": "Google 官方公告",
     "u": "https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/introducing-gemini-4-carbon/",
     "k": "official"
    },
    {
     "t": "Artificial Analysis：Gemini 4 Carbon 新的第一名",
     "u": "https://artificialanalysis.ai/articles/gemini-4-carbon-new-number-1",
     "k": "media"
    },
    {
     "t": "Fairwind 计划（Google DeepMind）",
     "u": "https://deepmind.google/fairwind-program/",
     "k": "official"
    }
   ],
   "dev_url": "https://deepmind.google/",
   "date": "2026-10-29",
   "category": "closed-llm",
   "access": "closed",
   "eps": [
    109
   ],
   "ep_tags": {
    "109": "官方公告 UTC 10-28 17:00 · 北京 10-29 01:00"
   }
  },
  {
   "id": "nemotron-35-transcribe",
   "name": "NVIDIA Nemotron 3.5 Transcribe（30B-A4B）",
   "developer": "NVIDIA",
   "size": "模型卡：约 34B 总参数、约 4.3B 激活（含音频编码器；语言骨干约 3.5B 激活，音频编码器约 0.8B）；官方博客写“约 30B、约 4B 激活”。Mamba-2–Transformer 混合 MoE 语言模型，外接 Transformer ASR 编码器和说话人编码器；单条录音最长 1 小时，上下文 65,536 token",
   "avail": "开放权重：Hugging Face 和 ModelScope 可下载，BF16，另有 FP8、NVFP4 版；也上 Build.Nvidia.com 和 NGC；模型卡列 1 张 H100 80GB 作部署目标。同时放出 Granary v2 数据集和 NeMo 微调配方。只能离线转写，不是实时流式",
   "license": "OpenMDW-1.1（HF 卡片 license_name 为 openmdw-1.1，标签 other）；模型卡写可用于商用和非商用，需遵守该许可和所含第三方组件的许可；条款本刊没有逐条核",
   "facts": [
    "能力：一个检查点做 40 种语言的转写、31 种语言与英语互译、13 种语言的说话人归属，可以用自然语言提示控制输出，最多标 8 位说话人，还能做音频问答（官方博客）",
    "NVIDIA 自报：HF Open ASR 榜英文赛道开放权重第一，平均词错率 5.33%（官方博客）；模型卡里同一榜单九个数据集的均值写 4.71%，长音频 10.98%、多语 4.62%（模型卡）——两处口径不同，本刊没有对齐，引用请带出处",
    "官方博客转述 Artificial Analysis：AA-WER 2.8%，开放权重并列第一（本刊没有在 AA 页核到）",
    "局限：模型卡写这是离线模型，内部分块不等于实时流式；音频理解、推理和口语指令遵循只在英文上评测；少数情况下生成会循环，建议后处理折叠重复（模型卡）"
   ],
   "links": [
    {
     "t": "官方博客（Hugging Face）",
     "u": "https://huggingface.co/blog/nvidia/nemotron-transcribe-granary",
     "k": "official"
    },
    {
     "t": "Hugging Face：模型卡",
     "u": "https://huggingface.co/nvidia/NVIDIA-Nemotron-3.5-Transcribe-30B-A4B",
     "k": "official"
    },
    {
     "t": "Granary v2 数据集",
     "u": "https://huggingface.co/datasets/nvidia/Granary-v2",
     "k": "official"
    }
   ],
   "dev_url": "https://www.nvidia.com/",
   "date": "2026-10-28",
   "category": "speech",
   "access": "open",
   "eps": [
    109
   ],
   "ep_tags": {
    "109": "官方博客与模型卡 10-28"
   }
  },
  {
   "id": "lfm3",
   "name": "LFM3（文本 / 视觉 / 音频 / omni 与两个决策模型，均约 2B）",
   "developer": "Liquid AI",
   "size": "首批 6 个模型，都在 2B 上下：文本 LFM3-1.7B（另有 Base 基座）、视觉 VL-2B、音频 Audio-2B、omni Omni-2B，另有两个由视觉和 omni 模型专门化出来的决策模型；文本模型上下文 256K，4-bit 约 1 GB（官方博客）",
   "avail": "开放权重，不设门槛（HF 未设 gated）：基座与后训练模型 10-27 起可在 Hugging Face 下载，也可用 Liquid 的 Playground 和 API；HF 上另有 MLX、GGUF、ONNX、NVFP4 等量化版（本刊只列母体）",
   "license": "LFM 1.0（HF 卡片 license_name 为 lfm1.0，标签 other；条款本刊没有逐条核，商用条件看原文）",
   "facts": [
    "官方写 LFM3-1.7B 用比 LFM2.5-2.6B 少 35% 的参数，表现更好；每个模型都可以在单张 GPU 上微调（厂商自述）",
    "架构：门控短卷积、滑窗注意力（窗口 256 token）和全局注意力三种算子混合，24 层里 13 层卷积、5 层滑窗、6 层全局；用“硬件在环”的架构搜索，测试设备从 LFM2 的一部手机加一台笔记本扩到 14 种设备和后端组合（官方博客）",
    "LFM3-1.7B-Base 预训练 22T token，最后 3.5T token 是中期训练，加了更多 agent 轨迹和工具调用，同时把上下文扩到 256K（官方博客）"
   ],
   "links": [
    {
     "t": "官方博客",
     "u": "https://www.liquid.ai/blog/lfm3",
     "k": "official"
    },
    {
     "t": "Hugging Face：LFM3-1.7B",
     "u": "https://huggingface.co/LiquidAI/LFM3-1.7B",
     "k": "official"
    }
   ],
   "dev_url": "https://www.liquid.ai/",
   "date": "2026-10-27",
   "category": "open-llm",
   "access": "open",
   "eps": [
    109
   ],
   "ep_tags": {
    "109": "官方博客日期 10-27，时刻未写"
   }
  },
  {
   "id": "gpt-61-terra",
   "name": "GPT-6.1 Terra",
   "developer": "OpenAI",
   "size": "官方页未写参数规模和上下文长度；定位是快而省的一档（GPT-5.6 Terra 的后继，比 GPT-6.1 Sol、GPT-6 Astra 便宜）",
   "avail": "10-26 起在 ChatGPT Work 和 Codex 对 Plus、Pro、Enterprise、Edu 用户开放；API 型号 gpt-6.1-terra；标准 API 价格每百万 token 输入 1 美元、缓存输入 0.05 美元、输出 5 美元（官方页）；官方写这比 GPT-5.6 Terra 和 GPT-6.1 Sol 的标准 API 价格低 50%，AA 记的 GPT-5.6 Terra 是输入 2、输出 12 美元",
   "license": "闭源，仅 API 与 ChatGPT 产品",
   "facts": [
    "定位：更清晰的写作、更细的视觉推理和更准的电脑操作；官方写在 Agents’ Last Exam 上，中等推理强度比 GPT-5.6 Terra 高 15 个百分点、成本约三分之一，与 GPT-6 Astra 相当而每 token 价格只有它的十分之一（厂商自述）",
    "官方内部“诱发错误提示”基准上，低推理强度的错误率从 GPT-5.6 Terra 的 53.6% 降到 16.7%，最大强度降到 4.3%；Terminal-Bench 4.0 最大强度 50.3%，GPT-5.6 Terra 公布值 21.5%（厂商自述）",
    "官方页写 GPT-6.1 Terra 在 Preparedness Framework 的网络安全方面达到 “Critical” 阈值，并保留 GPT-6 Astra 的防护（官方页，系统卡本刊没有逐条核）",
    "独立：AA 指数（v4.3.2，10-26 文章）最大推理强度比 GPT-5.6 Terra 高 6 分，每任务成本 0.40 美元对 1.40 美元；比 GPT-6.1 Sol 低 4 分，比 GPT-6 Luna 高 10 分；Coding Agent Index v2.0 得 48（GPT-6.1 Sol 54）；AA-Omniscience 里“不知道时仍作答”的比例 38%，GPT-5.6 Terra 是 88%（独立，AA 官方文章）",
    "独立：AA 10-27 升到指数 v5 后，GPT-6.1 Terra（max）是得分最高的十个模型里每任务最便宜的，0.96 美元；在 FrontierCode 2.0 上和 GPT-6 Astra、Claude Sonnet 5.5 并列 42%（独立，AA 公告）"
   ],
   "links": [
    {
     "t": "官方发布页",
     "u": "https://openai.com/index/introducing-gpt-6-1-terra/",
     "k": "official"
    },
    {
     "t": "官方 X 帖",
     "u": "https://x.com/ChatGPT/status/2114781101822714241",
     "k": "official"
    },
    {
     "t": "Artificial Analysis：GPT-6.1 Terra 把成本效率前沿往前推",
     "u": "https://artificialanalysis.ai/articles/gpt-6-1-terra-pushes-the-cost-efficiency-frontier",
     "k": "media"
    }
   ],
   "dev_url": "https://openai.com/",
   "date": "2026-10-27",
   "category": "closed-llm",
   "access": "closed",
   "eps": [
    109
   ],
   "ep_tags": {
    "109": "官方 X 帖 UTC 10-26 18:08 · 北京 10-27 02:08"
   }
  },
  {
   "id": "metatron-v1",
   "name": "Metatron v1（Unitree G1 人形机器人的统一控制策略）",
   "developer": "NVIDIA",
   "size": "MaskedMimic 风格的 Transformer 学生策略，控制 Unitree G1 的 29 个关节；原生 PyTorch 检查点 459,455,983 字节；浏览器版是 ONNX 导出（单机器人的场景与恢复版、六机器人的 G1 Racer 版），两者接口不通用（模型卡）",
   "avail": "开放权重，不设门槛（HF 未设 gated）；原生检查点接入 ProtoMotions，ONNX 版可在浏览器里用 WebGPU 或 WebAssembly 跑；也可用于其他模拟器和真机 G1，但模型卡写明兼容不等于安全认证",
   "license": "NVIDIA Open Model License（模型）；源码 Apache-2.0；训练用的动作片段不在仓库里重新分发",
   "facts": [
    "行走、场景交互和摔倒恢复由同一个策略完成，没有单独的恢复适配器（模型卡）",
    "模型卡没有基准分数；本刊未试用",
    "发布日按 HF 仓库首个提交（10-27 21:43 UTC）；NVIDIA 官方发布稿本刊没有核到"
   ],
   "links": [
    {
     "t": "HF 模型页",
     "u": "https://huggingface.co/nvidia/Metatron-v1",
     "k": "official"
    },
    {
     "t": "ProtoMotions",
     "u": "https://github.com/NVlabs/ProtoMotions",
     "k": "github"
    }
   ],
   "dev_url": "https://developer.nvidia.com/",
   "date": "2026-10-27",
   "category": "video-world",
   "access": "open",
   "eps": [
    109
   ],
   "ep_tags": {
    "109": "HF 仓库 10-27 建"
   }
  },
  {
   "id": "mirendil-fern",
   "name": "Fern 0.1（Mirendil 的首个模型）",
   "developer": "Mirendil",
   "size": "0.1–0.5T 参数（只给范围）；上下文最高 1,000 万 token（约 23 MB 代码）；输入文本和代码；基座 Mirendil-Base 从零预训练，0.1 版只做了一小轮后训练；同族 Mirendil-Base-Large（0.5–2T）预训练约 80%、Mirendil-Base-XL（2–10T）约 20%（官方）",
   "avail": "没有公开 API、没有权重、没有许可：只能申请早期访问（官方页写 “Access Coming soon”，早期访问表单面向少数团队和研究者）",
   "license": "—（未公布）",
   "facts": [
    "公司背景（公司自述）：2026 年成立的前沿实验室，6-24 宣布 2 亿美元种子轮，a16z 和 Kleiner Perkins 领投，后有 NVIDIA 等投资；创始团队约 20 位来自 Anthropic、xAI、Google DeepMind、OpenAI 的研究员和工程师",
    "公司自述（10-21 长文，窗口外）：首个预训练模型由一位研究员 3.5 个月、不到 1,000 万美元算力造出，含 agent 的 token 花费和数据处理；agent 写了 99% 以上的代码；没有蒸馏、没买数据；也写明“不是自主造出来的，是有经验的人用 AI 工具造的”（厂商自述）",
    "基准全是 Mirendil 自跑：Fern 0.1 的 Terminal Bench 4.0 只有 6.1（对比表里 Opus 5.5 为 66.4、Kimi-K3 为 12.6），SWE-Bench Verified 73.4（Opus 5.5 98.2）；卖点是长上下文：RULER 在 10M token 处单针 100%、multi-key 检索 91%、多跳 QA 51%（每格 100 例）。官方页 10-27 晚改过图 1、2，引用以现行页为准（厂商自述）",
    "没有找到 Fern 的论文、model card 或 API 价格"
   ],
   "links": [
    {
     "t": "官方发布页",
     "u": "https://mirendil.com/news/introducing-fern/",
     "k": "official"
    },
    {
     "t": "官方长文：Pretraining at scale without a pretraining team",
     "u": "https://mirendil.com/news/pretraining-at-scale-without-a-pretraining-team/",
     "k": "official"
    },
    {
     "t": "NEO LAB № 64 Mirendil",
     "u": "https://xiaopingfeng.com/graph/neolab/mirendil",
     "k": "self"
    }
   ],
   "dev_url": "https://mirendil.com/",
   "date": "2026-10-26",
   "category": "closed-llm",
   "access": "closed",
   "eps": [
    109
   ],
   "ep_tags": {
    "109": "X 发布帖 UTC 10-26 15:37"
   }
  },
  {
   "id": "hy-simulmt",
   "name": "Hy-SimulMT（30B-A3B，另有 Interleave、FP8、GGUF 版）",
   "developer": "腾讯混元（Tencent Hunyuan）",
   "size": "总参数约 30.4B（HF 张量合计 30,394,794,496），名称标 A3B（约 3B 激活）；中英双向的实时语音到语音同传，边听边出译文文字和语音，支持实时声音克隆",
   "avail": "开放权重，不设门槛（HF 未设 gated），同一页有 Interleave 版、FP8 版和 GGUF 版；GitHub 仓库 Tencent-Hunyuan/Hy-SimulMT 提供 SimulInfer 推理服务和 SimulTrain 训练工具，语音输出和声音克隆要另配 TTS 服务；也可在 Hy Translate App 里试用",
   "license": "Apache-2.0（模型卡与 HF 标签）",
   "facts": [
    "做什么：持续接收音频、边说边译，面向会议、演讲、访谈这类现场场景；目标是在译得准和等得短之间找平衡（模型卡）",
    "厂商自述：在开源的 RealSI 长音频评测上，StreamLAAL（流式翻译滞后）约 3 秒，是对比系统里最低的；GEMBA 质量分高于对比的开源模型和五个商用 API 里的四个；还拿它和专业同传做了对比。StreamLAAL 不等于第一声语音输出的时间（模型卡，对比对象和图表在卡里，本刊没有复跑）",
    "发布日：模型卡 News 写 10-26；HF 和 GitHub 仓库 10-22 就建了，不当发布日（模型卡）"
   ],
   "links": [
    {
     "t": "HF 模型页",
     "u": "https://huggingface.co/tencent/Hy-SimulMT-30B-A3B",
     "k": "official"
    },
    {
     "t": "GitHub",
     "u": "https://github.com/Tencent-Hunyuan/Hy-SimulMT",
     "k": "github"
    },
    {
     "t": "HF 合集",
     "u": "https://huggingface.co/collections/tencent/hy-simulmt",
     "k": "official"
    }
   ],
   "dev_url": "https://github.com/Tencent-Hunyuan",
   "date": "2026-10-26",
   "category": "speech",
   "access": "open",
   "eps": [
    109
   ],
   "ep_tags": {}
  },
  {
   "id": "nanbeige43-33b",
   "name": "Nanbeige4.3-33B（附 Base 版）",
   "developer": "Nanbeige LLM Lab（BOSS 直聘 / Kanzhun 旗下）",
   "size": "约 33B（HF 张量合计 33,118,977,024，BF16）；上下文最长 524,288 token（512K）；模型卡没写架构细节",
   "avail": "开放权重，不设门槛（HF 未设 gated）；同时放出 Nanbeige4.3-33B-Base；模型卡给了 Transformers、SGLang、vLLM 的用法（SGLang / vLLM 示例用 qwen3 推理解析器和 qwen3_coder 工具解析器）",
   "license": "Apache-2.0（HF 标签与模型卡头部）",
   "facts": [
    "定位是旗舰教师模型（flagship teacher model）：先造一个强的 agent 老师，再蒸馏出 Nanbeige4.3-3B 等小模型；官方称在约 30B 量级的开放模型里 agent 表现最好，重点是 agentic coding 和办公类任务（模型卡）",
    "自报（统一最高思考档位、同一超参和 harness，对手是 Qwen3.8-27B、Muse-Glimmer-30B、Gemma4-31B）：Terminal-Bench 2.1 为 80.9，Qwen3.8-27B 是 73.0；Terminal-Bench 4.0 为 23.8，对 6.3；DeepSWE 为 65.5，对 42.5；SWE-Bench Pro 为 60.3，略低于 Qwen3.8-27B 的 61.7；GDPval 为 84.8，略低于 86.4（厂商自述）",
    "对比只限同量级的三个模型，不含更大的模型；各基准用的 harness 不同（Terminus 2、mini-swe-agent v2.4.6、Claude Code 等），本刊没有找到第三方复测（厂商自述）",
    "发布时刻：官方 X 帖 UTC 10-25 12:11:14（北京 20:11）；HF 仓库建于 10-24，10-25 11:11 UTC 最后更新。X 账号简介写“Nanbeige LLM Lab, BOSS Zhipin (Kanzhun Limited)”，模型卡联系邮箱是 kanzhun.com 域名（模型卡）"
   ],
   "links": [
    {
     "t": "HF 模型页",
     "u": "https://huggingface.co/Nanbeige/Nanbeige4.3-33B",
     "k": "official"
    },
    {
     "t": "官方 X 帖",
     "u": "https://x.com/nanbeige/status/2114328933181333798",
     "k": "official"
    },
    {
     "t": "Base 版 HF 页",
     "u": "https://huggingface.co/Nanbeige/Nanbeige4.3-33B-Base",
     "k": "official"
    }
   ],
   "dev_url": "https://huggingface.co/Nanbeige",
   "date": "2026-10-25",
   "category": "open-llm",
   "access": "open",
   "eps": [
    109
   ],
   "ep_tags": {
    "109": "官方 X 帖 UTC 10-25 12:11 · 北京 20:11"
   }
  },
  {
   "id": "hurston-1",
   "name": "Hurston-1",
   "developer": "Destined AI（亚特兰大，个人项目；Show HN 作者 Gcarter08）",
   "size": "约 3.3B（HF 张量合计 3,300,928,512），窄带（电话音质）文本转语音，在 Maya1 上微调",
   "avail": "开放权重，但 HF 仓库设了“自动审批”（gated: auto，需登录并同意条件才能下载）；首个版本，作者说下一版在做",
   "license": "Apache-2.0（HF 标签与作者的 Show HN 帖；模型卡正文设了下载门槛，本刊没有核到）",
   "facts": [
    "作者自述：用自己收集的 1,800 多小时、2 万多人授权同意的语音数据中的 136 小时微调 Maya1；面向电话场景的窄带输出，对美国南方口音和非洲地区英语口音更好（作者 Show HN 帖，厂商自述）",
    "作者写明的局限：同一声音在不同提示间不保持一致，不支持声音克隆；称它已用于 Amazon、Salesforce 等客户，带来过 50 万美元以上收入（作者自述，本刊未核）",
    "发布日以作者的 Show HN 帖为准：UTC 10-25 01:30（美东 10-24 21:30），作者写“This is the first release”；HF 仓库建于 10-15、10-17 最后更新，何时公开无法核实（置信度中）（作者 Show HN 帖，模型卡）",
    "HF 元数据：基座 maya-research/maya1，license 标签 apache-2.0（模型卡）"
   ],
   "links": [
    {
     "t": "HF 模型页",
     "u": "https://huggingface.co/destined/hurston-1",
     "k": "official"
    },
    {
     "t": "作者的 Show HN 帖",
     "u": "https://news.ycombinator.com/item?id=50227330",
     "k": "social"
    }
   ],
   "dev_url": "https://huggingface.co/destined",
   "date": "2026-10-25",
   "category": "speech",
   "access": "open",
   "eps": [
    109
   ],
   "ep_tags": {
    "109": "Show HN UTC 10-25 01:30 · 北京 09:30"
   }
  },
  {
   "id": "kimi-k31-pro",
   "name": "Kimi K3.1 Pro / K3.1 Pro Highspeed",
   "developer": "月之暗面（Moonshot AI）",
   "size": "2.8T 总参数 / 104B 激活参数（MoE）、100 万 token 上下文、多模态（官方 X 帖）；官方博客正文只写 “3T-class”；是 Kimi K3 的后训练版本（后训练算力大幅增加）",
   "avail": "10-23 起在 Kimi.ai 与手机应用、Kimi Work（3.1.0 及以上）、Kimi Code 和 Kimi API 上可用（型号 kimi-k3.1-pro、kimi-k3.1-pro-highspeed）；企业版管理员默认关闭，要自己开启。权重尚未放出：官方 X 帖写 “Open weights by Nov 4, 2026”，博客写 “The full model weights will be released by Nov 4”（不晚于 11-04，没写具体日子；AA 写 “expected to release the weights soon after launch”）。API 价格（VentureBeat、Simon Willison 转述）：Pro 每百万 token 输入 2 美元、输出 10 美元，缓存命中 0.20 美元，比 K3（3/15/0.30）低三分之一；Highspeed 速度 2 到 3 倍，输入 4、输出 20 美元，缓存命中价相同",
   "license": "未公布（权重还没放；上一代 Kimi K3 用 Kimi K3 License，HF 标签 other）",
   "facts": [
    "K3 的后训练版本，靠大规模联合强化学习覆盖数百个下游领域；官方主打编码、3D 建模、金融研究等 agent 能力，并写 “matches or approaches the strongest proprietary models”（厂商自述）",
    "自报：Terminal-Bench 4.0 为 65.7%，GPT-6 Astra 58.2%、Claude Opus 5.5 66.4%；BenchCAD（带工具）92.7%，Opus 5.5 96.2%、GPT-6 Astra 95.9%；OfficeQA Pro v2 为 64.4。基准的评测框架各不相同，官方脚注逐项写明（厂商自述）；AA 测得 Terminal-Bench 67%（自称同类最高），与 Moonshot 自测的 65.7% 差 1.3 点，但两边 harness 不对等（厂商自述，独立）",
    "网络能力是主动削减过的：训练的中期和强化学习两个阶段都去掉了网络安全相关数据；内部 xdev-bench-hard（pass@3）上，未做削减的检查点 90.5%，最终版 81.0%。官方写其网络能力仍落后于至少已公开三个月的前沿闭源模型，并说打算逐步提高开放权重里的网络能力（厂商自述）",
    "独立：Artificial Analysis 智能指数 55，在 215 个模型里排第 4，前面是 Claude Opus 5.5（58）、Claude Sonnet 5.5 与 Muse Wonder Full（各 56）；高于 Claude Fable 5.1、GPT-6 Astra、Gemini 4 Argon（均为 53，Simon Willison 转述）。指数版本 v4.3.2，和 AA 开放权重榜是同一把尺（榜首 MiMo-V2.6-Pro 46、Kimi K3 44）；AA 页现在标 “Proprietary model”，AA 写权重发布后它会是得分最高的开放权重模型（AA 官方 X 帖与模型页）",
    "独立：AA 官方 X 帖（UTC 10-23 22:51）称其 Cyber Index 为 64%（防御型网络能力指数，较 K3 的 41% 涨 23 点），是开放可得模型第一，比此前的 DeepSeek V4.1 Flash 1017（57%）高 7 个点；更高的 GPT-6 Sol 只通过 OpenAI 的受信任访问项目提供（独立）",
    "发布时刻：官方 X 帖 UTC 10-23 17:15:24（帖子 ID 反推并已打开核对），即北京 10-24 01:15；官方博客页本身没有写日期，配图路径里是 20261023（官方 X 帖，官方博客）",
    "独立：AA 10-27 把指数升到 v5，Kimi K3.1 Pro 变成 46，仍是开放权重里最高（权重未放），和榜首 Claude Opus 5.5 的 58 差 12 分，v4.3 时是 3 分；已放出权重的最高是 DeepSeek V4.1 Flash 1017 和 GLM-5.3，32 分（独立，AA 公告）"
   ],
   "links": [
    {
     "t": "官方博客",
     "u": "https://www.kimi.ai/blog/kimi-k3-1-pro",
     "k": "official"
    },
    {
     "t": "官方 X 帖（规格与权重承诺）",
     "u": "https://x.com/Kimi_Moonshot/status/2113680701770068067",
     "k": "official"
    },
    {
     "t": "Artificial Analysis 模型页（指数 55、v4.3.2）",
     "u": "https://artificialanalysis.ai/models/kimi-k3-1-pro",
     "k": "media"
    },
    {
     "t": "Artificial Analysis 的 X 帖（Cyber Index）",
     "u": "https://x.com/ArtificialAnlys/status/2113765233462481276",
     "k": "social"
    },
    {
     "t": "VentureBeat：价格与权重/许可待定",
     "u": "https://venturebeat.com/technology/moonshots-kimi-k3-1-pro-flirts-with-open-weights-leadership-amid-paid-influencer-scandal-allegations",
     "k": "media"
    },
    {
     "t": "Simon Willison：价格与 AA 分数",
     "u": "https://simonwillison.net/2026/Oct/23/kimi-k31-pro",
     "k": "media"
    },
    {
     "t": "上一代 Kimi K3 模型卡",
     "u": "https://huggingface.co/moonshotai/Kimi-K3",
     "k": "official"
    },
    {
     "t": "Artificial Analysis：Intelligence Index v5 公告",
     "u": "https://artificialanalysis.ai/articles/artificial-analysis-intelligence-index-v5",
     "k": "media"
    }
   ],
   "dev_url": "https://www.kimi.ai/",
   "date": "2026-10-24",
   "category": "closed-llm",
   "access": "closed",
   "eps": [
    109
   ],
   "ep_tags": {
    "109": "UTC 10-23 17:15 · 北京 10-24 01:15"
   }
  },
  {
   "id": "dessa",
   "name": "Dessa",
   "developer": "Block（Jack Dorsey 的公司；Dessa 研究组由多伦多深度学习创业公司 Dessa 的前成员组成，直接向 Dorsey 汇报）",
   "size": "参数量未披露；全双工语音到语音模型（音频进、音频出）",
   "avail": "没有权重，也没有公开 API。官方页只有演示录音；页面脚本里“Download”按钮提示“Download coming soon”、等候名单提示“The waitlist opens soon”；官方说先给一小群 AI 安全研究员早期访问（Verge 转引）。官方称可在 MacBook Pro M4 Max 及以上本地运行（厂商自述）",
   "license": "—（未公布）",
   "facts": [
    "官方称从零训练，只用人类对话的声音，不用文本、不用预训练模型，是它所知第一个只靠人类语音训练、能做实时真实对话的 AI；称只用一台 NVIDIA GB200 NVL72 训练（厂商自述）",
    "全双工：边听边说，会插话和附和；官方称推理快于实时、本地运行要 MacBook Pro M4 Max 或更好；负责人 Ragavan Thurairatnam 的推文说可在消费级 GPU 上跑（The Verge 转引）。官方页还放了它与 OpenAI 的 GPT-Live-1 对话的录音，页面注明对方开发者未参与也未认可（厂商自述）。没有基准分数，没有第三方测评，本刊未试用",
    "发布时刻：负责人推文 UTC 10-23 16:38（由推文 ID 反推），The Verge 报道 UTC 19:32；官方页本身没有写日期（负责人 X 帖，The Verge）"
   ],
   "links": [
    {
     "t": "官方页",
     "u": "https://block.xyz/dessa",
     "k": "official"
    },
    {
     "t": "The Verge",
     "u": "https://theverge.com/ai-artificial-intelligence/1017906/jack-dorsey-block-dessa-ai-voice-speech",
     "k": "media"
    },
    {
     "t": "负责人 Ragavan Thurairatnam 的 X 帖",
     "u": "https://x.com/RagavanThurair/status/2113671324400861645",
     "k": "social"
    }
   ],
   "dev_url": "https://block.xyz/dessa",
   "date": "2026-10-24",
   "category": "speech",
   "access": "closed",
   "eps": [
    109
   ],
   "ep_tags": {
    "109": "UTC 10-23 16:38 · 北京 10-24 00:38"
   }
  },
  {
   "id": "hy-nomas",
   "name": "Hy-Nomas（附 Diffusers 版）",
   "developer": "腾讯混元（Tencent Hunyuan）",
   "size": "视频世界生成模型：分段自回归的 MMDiT（54 个双流块，隐层 2,048）+ Qwen2.5-VL-7B 的语言部分做文本编码器 + 相机控制模块 + PixelUMM 视频解码器；蒸馏版 8 步去噪，720×1280、24 FPS。总参数量模型卡没写（Diffusers 版仓库 HF 张量合计 8.55B，含哪些组件未核）",
   "avail": "开放权重 + 代码（GitHub Tencent-Hunyuan/Hy-Nomas）+ 在线 demo + Hy-Nomas-Bench（4 套基准共 280 个用例）。标准配置要 8 卡序列并行；另有 INT8 DiT + FP8 解码器 + CPU 卸载的单卡配置，可在一张 RTX 4090 上做视频推理；技术报告标“Coming Soon”",
   "license": "Apache-2.0（模型卡与 LICENSE；Qwen 文本编码器等第三方组件各按其许可）",
   "facts": [
    "支持多轮自由文本交互加相机轨迹控制，一段一段地生成“世界”，用持久的 KV cache 保持上下文；附电影感、双臂机器人两个 LoRA（后者用 RealSource-World 真实机械臂数据训练）（模型卡）",
    "模型卡没有给任何基准分数，只发布了自家的 Hy-Nomas-Bench 数据集；效果没有第三方测评，本刊未试用",
    "官方发布帖：腾讯混元 X 帖 UTC 10-23 17:00:00（北京 10-24 01:00，整点，像是定时发布），模型卡徽章链到这条帖子。HF 仓库 API 建仓日是 10-21，但提交记录里首个提交在 10-23 11:18 UTC，LICENSE 和中英文模型卡是 20:25 到 21:50 UTC 才补上，Diffusers 版 10-24 才建（模型卡）"
   ],
   "links": [
    {
     "t": "HF 模型页",
     "u": "https://huggingface.co/tencent/Hy-Nomas",
     "k": "official"
    },
    {
     "t": "官方 X 帖",
     "u": "https://x.com/TencentHunyuan/status/2113676827114053892",
     "k": "official"
    },
    {
     "t": "GitHub",
     "u": "https://github.com/Tencent-Hunyuan/Hy-Nomas",
     "k": "github"
    },
    {
     "t": "项目页与 demo",
     "u": "https://hy-nomas.hy.tencent.com/",
     "k": "official"
    }
   ],
   "dev_url": "https://github.com/Tencent-Hunyuan",
   "date": "2026-10-24",
   "category": "video-world",
   "access": "open",
   "eps": [
    109
   ],
   "ep_tags": {
    "109": "UTC 10-23 17:00 · 北京 10-24 01:00"
   }
  },
  {
   "id": "minimax-m31f",
   "name": "MiniMax M3.1 Flash",
   "developer": "MiniMax",
   "size": "约 428B 总 / 23B 激活的 MoE，1M 上下文，多模态输入、文本输出；稀疏注意力 + 量化感知训练，附 DSpark 推测解码的 draft head（HF 元数据里的张量总数约 2,200 亿，是 FP8/U8 打包所致，官方口径 428B）",
   "avail": "API 10-19 起：每百万 token 输入 0.15、输出 0.60、缓存输入 0.015 美元；权重 10-23 01:06 UTC 公开（HF MiniMaxAI/MiniMax-M3.1-Flash）。商业使用要显著标注 “Built with MiniMax M3.1-Flash”，年收入超 2,000 万美元的产品须事先书面授权，附录禁止军事用途",
   "license": "MiniMax Community License（非商业免费；HF 标签 other）",
   "facts": [
    "定位 agent 任务、编程、computer use、网络安全；官方称线上推理快近 3 倍、成本比上一代降 70%（厂商自述）",
    "自报：DeepSWE v1.1 73.7、Terminal Bench 4.0 38.1、HLE 无工具 43.4；同表里 Opus 5 分别是 74.0、51.8、55.6（厂商自述）",
    "“击败 DeepSeek 和 Opus 5”是 VentureBeat 的标题，指 Automation-Bench 上 MiniMax 自己的对比图（62.2 对 60.5）（厂商自述）；第三方复测本刊没有核到"
   ],
   "links": [
    {
     "t": "官方博客",
     "u": "https://www.minimax.io/blog/minimax-m31f",
     "k": "official"
    },
    {
     "t": "官方 X 帖（权重公开）",
     "u": "https://x.com/MiniMax_AI/status/2113436864904610008",
     "k": "official"
    },
    {
     "t": "HF 模型页",
     "u": "https://huggingface.co/MiniMaxAI/MiniMax-M3.1-Flash",
     "k": "official"
    },
    {
     "t": "Artificial Analysis 页面",
     "u": "https://artificialanalysis.ai/models/minimax-m3-1-flash",
     "k": "official"
    },
    {
     "t": "VentureBeat",
     "u": "https://venturebeat.com/technology/minimaxs-new-m3-1-flash-beats-deepseek-and-opus-5-on-a-key-business-benchmark-at-lower-cost-but-with-a-high-hallucination-rate",
     "k": "media"
    }
   ],
   "date": "2026-10-23",
   "category": "open-llm",
   "access": "open",
   "eps": [
    108
   ],
   "ep_tags": {}
  },
  {
   "id": "atria-dawn",
   "name": "Atria Dawn（正式版，附 FP8 版）",
   "developer": "上海人工智能实验室（Shanghai AI Laboratory，HF 组织为 internlm）",
   "size": "744B 参数的 MoE，建在 GLM-5.2 基座上（模型卡）；HF 张量合计 753.3B（BF16）；上下文 512K；激活参数模型卡没写",
   "avail": "开放权重，不设门槛；BF16 和 FP8 两版（模型卡标 full release），HF 与 ModelScope 同步；另有此前的 Atria Dawn Preview（256K 上下文，HF 仓库建于 9-11）",
   "license": "MIT（模型卡正文写明代码与权重均为 MIT；HF 元数据里没有 license 标签）",
   "facts": [
    "面向科研与工程场景的 agent 模型，分发现、创作、交付、网络安全四个方向；模型卡写明基座是 744B 参数 MoE 的 GLM-5.2（Z.ai 的模型），即实验室在别家开放权重上继续训练（模型卡）",
    "是 Preview 的正式版：上下文从 256K 加到 512K。模型卡的评测表同时列了正式版、Preview，以及 DeepSeek V4 Pro 0813、Kimi K3、Qwen 3.8 Max、GLM 5.3、GPT 5.6 sol、Claude Opus 5 的成绩，本刊未复核表内数字（厂商自述）",
    "发布日以 HF 提交记录为准：权重 UTC 10-23 03:21 到 08:45（北京 11:21 到 16:45）陆续上传，模型卡 12:46 UTC 与 GitHub 同步。没有找到带日期的官方公告帖，官网是纯 JS 页面，抓不到正文（置信度中）",
    "论文 arXiv:2609.15818 见 HF 标签与模型卡徽章（本刊未核）"
   ],
   "links": [
    {
     "t": "HF 模型页",
     "u": "https://huggingface.co/internlm/Atria-Dawn",
     "k": "official"
    },
    {
     "t": "官网",
     "u": "https://atria-asi.ai/",
     "k": "official"
    },
    {
     "t": "FP8 版 HF 页",
     "u": "https://huggingface.co/internlm/Atria-Dawn-FP8",
     "k": "official"
    },
    {
     "t": "论文 arXiv:2609.15818",
     "u": "https://arxiv.org/abs/2609.15818",
     "k": "official"
    }
   ],
   "dev_url": "https://atria-asi.ai/",
   "date": "2026-10-23",
   "category": "open-llm",
   "access": "open",
   "eps": [
    109
   ],
   "ep_tags": {
    "109": "边界日 · 10-23"
   }
  },
  {
   "id": "nemotron-bolt-e4b",
   "name": "Nemotron 3.5 Bolt E4B（BF16 / 4GB）",
   "developer": "NVIDIA",
   "size": "总参数 8B、有效 4B（模型卡）；HF 张量合计 7.996B；Gemma-4-E4B 架构，由 Gemma-4-E4B-it 后训练；上下文 64K（输入输出各最多 64K），文本进、文本出",
   "avail": "开放权重，不设门槛：BF16 版（面向定制和后训练）、4GB 版（Q4_K_M 量化）、配套的 DFlash 草稿模型；build.nvidia.com 同日上线。博客称目标是 GeForce RTX、Jetson、RTX Spark、DGX Spark 上的本地语音和设备助手",
   "license": "OpenMDW-1.1（HF 标签 other，模型卡写明；模型卡称可商用）",
   "facts": [
    "不是 EP.108 收的 Nemotron 3.5 Bolt（74B 总 / 9B 激活的 MoE，10-15）的新变体，而是同品牌下另一个小模型：基座是 Google 的 Gemma-4-E4B-it，加 Nemotron 后训练，强化多轮工具调用、指令遵循和输入落地（模型卡）",
    "NVIDIA 称对话式 agent 基准上平均质量比自家上一代高约 40%，输出 token 比同类少最多约 80%（厂商自述，官方博客）",
    "发布日：模型卡写 Hugging Face 与 build.nvidia.com 均为 10/23/2026，博客页标 Published: October 23, 2026；HF 仓库建于 10-05，先建后发（模型卡）",
    "语种数博客写 35 种，模型卡元数据的语言列表是 34 种，两个数都不采用；模型卡称预训练和后训练数据一并开放（模型卡）"
   ],
   "links": [
    {
     "t": "NVIDIA 研究博客",
     "u": "https://research.nvidia.com/labs/nemotron/NVIDIA-Nemotron-3.5-Bolt-E4B-4GB/",
     "k": "official"
    },
    {
     "t": "BF16 版 HF 页",
     "u": "https://huggingface.co/nvidia/NVIDIA-Nemotron-3.5-Bolt-E4B-BF16",
     "k": "official"
    },
    {
     "t": "4GB 版 HF 页",
     "u": "https://huggingface.co/nvidia/NVIDIA-Nemotron-3.5-Bolt-E4B-4GB",
     "k": "official"
    }
   ],
   "dev_url": "https://developer.nvidia.com/nemotron",
   "date": "2026-10-23",
   "category": "open-llm",
   "access": "open",
   "eps": [
    109
   ],
   "ep_tags": {
    "109": "边界日 · 10-23"
   }
  },
  {
   "id": "thinkingcap-gemma4-26b",
   "name": "ThinkingCap-gemma-4-26B-A4B-it",
   "developer": "BottleCap AI",
   "size": "26B 总 / 约 4B 激活的 MoE，图文输入；HF 张量合计 25.8B，与基座相同",
   "avail": "开放权重，不设门槛，另有 GGUF 版；还有收费的企业版 ThinkingCap PRO（称思考 token 平均少 62%），没有公开权重",
   "license": "Apache-2.0（模型卡头部；license_link 指向 Google 的 Gemma 4 许可页）",
   "facts": [
    "不是新基座：在 Google 的 gemma-4-26B-A4B-it 上做“少想”后训练，是 ThinkingCap 系列第五个模型（前四个是 Qwen3.6-27B、Qwen3.8-27B、Nemotron-3.5-Lightning-30B-A3B、Qwen3.8-Flash-Next）（厂商自述）",
    "自测 12 个基准：思考 token 平均少 38.9%（最多 69.1%，LongBench v2），平均准确率 75.18% 对 75.03%（-0.15pp）；最大的代价是 AA-LCR 掉 4.00pp。原模型由 BottleCap 自己重测，不是引用官方数（厂商自述）",
    "循环输出的比例从 3.64% 降到 0.76%；默认不开思考，要用 enable_thinking=True 打开，所有数字都在开思考下测得（厂商自述 / 模型卡）",
    "博客页标 Oct 23, 2026，HF 仓库同日 09:55 UTC 建（官方博客，模型卡）"
   ],
   "links": [
    {
     "t": "官方博客",
     "u": "https://bottlecapai.com/post/thinkingcap-gemma-4-26b",
     "k": "official"
    },
    {
     "t": "HF 模型页",
     "u": "https://huggingface.co/bottlecapai/ThinkingCap-gemma-4-26B-A4B-it",
     "k": "official"
    },
    {
     "t": "GGUF 版 HF 页",
     "u": "https://huggingface.co/bottlecapai/ThinkingCap-gemma-4-26B-A4B-it-GGUF",
     "k": "official"
    }
   ],
   "dev_url": "https://www.bottlecapai.com/",
   "date": "2026-10-23",
   "category": "open-llm",
   "access": "open",
   "eps": [
    109
   ],
   "ep_tags": {
    "109": "边界日 · 10-23"
   }
  },
  {
   "id": "ideogram-vector",
   "name": "Ideogram Vector",
   "developer": "Ideogram",
   "size": "参数量未披露；Ideogram 的第一个矢量模型：文本生成 SVG，或把图片转成矢量（API 型号 ideogram-vector-1）",
   "avail": "闭源，没有权重；Ideogram 应用和 API 可用。官方页价格（每张 SVG）：文生矢量低档 0.13、中档 0.16、高档 0.20 美元，高档带参考图 0.32 美元；图转矢量每张 0.10 美元",
   "license": "—",
   "facts": [
    "官方 X 帖称 “Ideogram's first vector model”：由文本提示生成干净、可编辑、渐变平滑、字体锐利的 SVG，或把任意图片转成精细的可缩放矢量；发帖时刻 UTC 10-22 16:03:53，即美东 12:03、北京 10-23 00:03（官方 X 帖，厂商自述）",
    "官方页：可在矢量编辑器里调整颜色、选中并改单个形状；接口为 POST /v2/svg/generate/ideogram-vector-1（文生矢量）和 POST /v2/svg/vectorize/ideogram-vector-1（图转矢量）（模型卡）",
    "没有找到基准或第三方评测，本刊只核了官方页和官方 X 帖"
   ],
   "links": [
    {
     "t": "官方模型页",
     "u": "https://ideogram.ai/models/vector",
     "k": "official"
    },
    {
     "t": "官方 X 帖",
     "u": "https://x.com/ideogram_ai/status/2113300317584720259",
     "k": "official"
    }
   ],
   "dev_url": "https://ideogram.ai/",
   "date": "2026-10-23",
   "category": "video-world",
   "access": "closed",
   "eps": [
    109
   ],
   "ep_tags": {
    "109": "边界日 · 10-23（美国 10-22）"
   }
  },
  {
   "id": "wevisone-vl",
   "name": "WeVisOne-VL 2B / 4B",
   "developer": "腾讯微信视觉（WeChat Vision, Tencent）",
   "size": "2B 版 HF 张量合计 2.44B，4B 版 4.83B；基于 Qwen3-VL，外加一个约 9.6M 参数的像素解码器（模型卡）；用结构化的下一 token 预测统一目标检测、指代定位、计数、指点、OCR 这类目标级任务和指代分割、可提示抠图这类像素级任务",
   "avail": "开放权重，不设门槛（HF 未设 gated）；GitHub 仓库 Tencent/WeVisOne-VL 提供推理包，另有项目页和论文（arXiv:2610.31329）；社区已有 GGUF 等量化版",
   "license": "Apache-2.0（Tencent 自写的代码；第三方组件各按其许可）",
   "facts": [
    "论文自称在 30 多个基准上目标级和像素级任务都领先，并对“目标不存在”的查询保持稳健拒绝（论文摘要，厂商自述，本刊没有逐项核）",
    "局限（模型卡）：精细的 alpha 边缘对分辨率、严重遮挡、复杂透明和提示措辞敏感；为了推理效率直接输出结构化结果、不做显式思维链，目前只做单轮图像感知，视频网格会被像素解码器拒绝",
    "发布时间线：2B 权重 10-23 06:43 UTC 才放出，4B 10-27 补上；论文 10-22 提交 arXiv，没有单独的发布稿（HF 提交记录、arXiv）"
   ],
   "links": [
    {
     "t": "HF 4B 模型页",
     "u": "https://huggingface.co/tencent/WeVisOne-VL-4B",
     "k": "official"
    },
    {
     "t": "HF 2B 模型页",
     "u": "https://huggingface.co/tencent/WeVisOne-VL-2B",
     "k": "official"
    },
    {
     "t": "论文",
     "u": "https://arxiv.org/abs/2610.31329",
     "k": "official"
    },
    {
     "t": "GitHub",
     "u": "https://github.com/Tencent/WeVisOne-VL",
     "k": "github"
    }
   ],
   "dev_url": "https://tencent.github.io/WeVisOne-VL",
   "date": "2026-10-23",
   "category": "open-llm",
   "access": "open",
   "eps": [
    109
   ],
   "ep_tags": {
    "109": "边界日 · 10-23"
   }
  },
  {
   "id": "decisions-api",
   "name": "Decisions API（基于 GPT-6 Luna）",
   "developer": "OpenAI",
   "size": "未披露（用的是 GPT-6 Luna，不是新训练的模型）",
   "avail": "API 专用端点，闭源，10-22 正式可用（此前公测）；每百万输入 token 0.10 美元、缓存输入 0.01 美元，不收输出 token；美国/欧盟区域处理可选，每次请求最多 400 个问题",
   "license": "—",
   "facts": [
    "答案有限的问题专用：predicate（0–1 概率）、choice（选一个，附概率和置信度）、score（按量表打分）；OpenAI 称比通过 Responses API 调 GPT-6 Luna 最多快 10 倍（厂商自述）",
    "TechCrunch 引产品负责人：延迟从 1–3 秒降到 100–180 毫秒；对标 TypeSafe 的 Jev；两个决策榜单上 OpenAI 排第 8 和第 14，最新的 Jev 排第 7 和第 3（TechCrunch 转述，本刊没有核榜单）",
    "对上期“美国公司的决策模型基座全是 Qwen”是基座不是 Qwen 的反例，但它是通用模型的窄接口，不是可下载权重的决策模型"
   ],
   "links": [
    {
     "t": "OpenAI 官方页",
     "u": "https://openai.com/index/decisions-api/",
     "k": "official"
    },
    {
     "t": "TechCrunch",
     "u": "https://techcrunch.com/2026/10/22/openai-makes-its-jev-competitor-widely-available-as-decision-model-competition-heats-up/",
     "k": "media"
    }
   ],
   "date": "2026-10-22",
   "category": "decision",
   "access": "closed",
   "eps": [
    105,
    108
   ],
   "ep_tags": {
    "105": "预览 · 09-29"
   }
  },
  {
   "id": "pplx-decider-flash",
   "name": "pplx-decider-flash-v1.2 与 Decider for Mac",
   "developer": "Perplexity",
   "size": "4B（基于 Qwen3.5-4B，从 27B 决策模型蒸馏，HF 张量约 4.54B）",
   "avail": "开放权重；托管 API 每百万输入 token 0.01 美元（27B 的 v1.2 是 0.02 美元），不收输出 token；10-22 的新东西是 Mac 应用 Decider for Mac：在本机跑这个 4B 模型，不要 API key、不产生用量账单，要 Apple 芯片、macOS 13 以上、16 GB 内存，首次启动下载约 5.8 GB，本机 127.0.0.1:8080 提供与托管 API 相同的请求格式",
   "license": "Apache-2.0",
   "facts": [
    "模型本身不是这周新的：HF 仓库 10-15 创建（发布日只能参考仓库日期和 API 更新日志的“October 2026”），新的是本地应用（官方 @perplexitydevs 10-22）",
    "自报：Decision Index 0.3 总分，联合请求 58.88、每请求一问 60.05，27B 的 v1.2 是 68.09（厂商自述）"
   ],
   "links": [
    {
     "t": "Decider for Mac 文档",
     "u": "https://docs.perplexity.ai/docs/decisions/decider-for-mac",
     "k": "official"
    },
    {
     "t": "HF 模型页",
     "u": "https://huggingface.co/perplexity-ai/pplx-decider-flash-v1.2",
     "k": "official"
    },
    {
     "t": "官方 X 帖",
     "u": "https://x.com/perplexitydevs/status/2113400731969663183",
     "k": "official"
    }
   ],
   "date": "2026-10-22",
   "category": "decision",
   "access": "open",
   "eps": [
    108
   ],
   "ep_tags": {
    "108": "模型 10-15 · 应用 10-22"
   }
  },
  {
   "id": "lingdt",
   "name": "LingDT-Decision-1.0",
   "developer": "蚂蚁数科",
   "size": "4B 与 27B 两个版本",
   "avail": "上线蚂蚁数科 DTMaaS 平台，开发者限时免费体验；稿件没有说开放权重或许可",
   "license": "未说明",
   "facts": [
    "蚂蚁数科自述：在客服、风控、金融等真实业务测试里，Token 消耗比大语言模型降 90% 以上、响应快 10 倍；在 23 项开源评测上，27B 版综合评分第一，超过 Microsoft-Decision-1、Jev 1.13.0 等（厂商自述，比的是它自选的基准）",
    "“准确率超过微软和 Jev”只是蚂蚁数科的自述；本刊没有核到官方稿或技术报告，HF 上没有找到蚂蚁数科的仓库"
   ],
   "links": [
    {
     "t": "雷锋网",
     "u": "https://www.leiphone.com/category/industrynews/IshbO1ikAgjvB6G9.html",
     "k": "media"
    }
   ],
   "date": "2026-10-22",
   "category": "decision",
   "access": "closed",
   "eps": [
    108
   ],
   "ep_tags": {}
  },
  {
   "id": "xing4-intent",
   "name": "Xing4.0-29B-Intent",
   "developer": "中国电信（星辰通用人工智能实验室）",
   "size": "约 29B（由 Xing4.0-29B-A4B 微调，A4B 即约 4B 激活的 MoE 基座，HF 张量合计约 31.2B）；另有 FP8 与 GGUF 版",
   "avail": "开放权重，同时开放 275 万条训练语料和推理镜像；HF 仓库 10-15 创建，以量子位稿的“正式发布并开源”日 10-22 为准",
   "license": "Apache-2.0",
   "facts": [
    "意图识别与参数抽取的专用模型，输出 JSON，已用在电信客服和智能家居音箱；量子位的稿件把开发方写成中国电信（有的转述写成中国移动，是错的）",
    "自报：从 48 个中英文公开数据集抽 6,000 题，总分 58，高于 18 款通用模型里最高的 49（Gemini-3.6-Flash）；类别决策 5,606 题，总决策分 70，Jev 是 56、GPT-6-Luna 是 65（中国电信自述，评测是自家设计的）"
   ],
   "links": [
    {
     "t": "HF 模型页",
     "u": "https://huggingface.co/XingChen-AGI/Xing4.0-29B-Intent",
     "k": "official"
    },
    {
     "t": "量子位",
     "u": "https://www.qbitai.com/2026/10/504832.html",
     "k": "media"
    }
   ],
   "date": "2026-10-22",
   "category": "decision",
   "access": "open",
   "eps": [
    108
   ],
   "ep_tags": {}
  },
  {
   "id": "canva-craft",
   "name": "Canva Craft",
   "developer": "Canva（Canva Research）",
   "size": "未披露；两阶段：先由规划模型写出构图计划（元素、位置关系、层级、要出现的文字），再由渲染模型出图；最高 2K，30 多种宽高比，可生成 55 种语言的文字",
   "avail": "闭源，没有权重；Canva 里从 Dream Lab 进入，对全部用户开放，另有公共 API；MCP“即将”支持；更快更便宜的 Craft-fast 和 Craft-ultrafast“upcoming”；价格没披露",
   "license": "—",
   "facts": [
    "Canva 称这是它第一个从零训练的基础模型，训练数据强调设计而非照片，含数百万个人工制作的模板（官方稿自述）",
    "DesignArena 众包榜首发总榜第 4（官方自述；The Verge 补充：排在 OpenAI 的 GPT-Image-2.5 Sunburst、Flare 和 GPT-Image-2 之后），“人物与肖像”“风景与自然”两类第 1；别写成总榜第一"
   ],
   "links": [
    {
     "t": "Canva 官方稿",
     "u": "https://www.canva.com/newsroom/news/canva-craft/",
     "k": "official"
    },
    {
     "t": "TechCrunch",
     "u": "https://techcrunch.com/2026/10/22/canva-releases-its-first-image-generation-model/",
     "k": "media"
    },
    {
     "t": "The Verge",
     "u": "https://www.theverge.com/ai-artificial-intelligence/1017151/canva-craft-in-house-ai-model",
     "k": "media"
    }
   ],
   "date": "2026-10-22",
   "category": "video-world",
   "access": "closed",
   "eps": [
    108
   ],
   "ep_tags": {
    "108": "美国 10-22 · 官方页 10-23"
   }
  },
  {
   "id": "heygen-video-1",
   "name": "HeyGen Video 1",
   "developer": "HeyGen",
   "size": "未披露",
   "avail": "API / 平台（HeyGen Platform）：文生视频、图生视频、参考图生成，5 到 15 秒、480p 到 2K，场景自带同一提示词生成的声音；发布价约 0.018 美元/秒",
   "license": "—",
   "facts": [
    "HeyGen 称这是它的第一个通用视频模型，在 Artificial Analysis 的盲测里文生视频排第 1（官方 X 帖，厂商自述；本刊没有打开榜单核）"
   ],
   "links": [
    {
     "t": "HeyGen Platform",
     "u": "https://platform.heygen.com/models/heygen-video",
     "k": "official"
    },
    {
     "t": "官方 X 帖",
     "u": "https://x.com/HeyGen/status/2113325916181102761",
     "k": "official"
    }
   ],
   "date": "2026-10-22",
   "category": "video-world",
   "access": "closed",
   "eps": [
    108
   ],
   "ep_tags": {}
  },
  {
   "id": "carbon-x",
   "name": "Carbon-X",
   "developer": "Hugging Face（HuggingFaceBio）",
   "size": "14.8B（40 层，从 Qwen3-14B 出发，3,020 亿 token 中训练 DNA + 文本；混合分词器：Qwen3 词表 + 5,515 个 DNA 词元，每个 DNA 词元覆盖 6 个碱基；上下文 40,960）",
   "avail": "开放权重，不设门槛；单张 80 GB GPU 可跑（bf16），vLLM 可部署；DNA 分词器是自定义代码（trust_remote_code），要 Transformers v5",
   "license": "Apache-2.0",
   "facts": [
    "在聊天里输入原始 DNA，用英文回答：预测变异良性还是致病、找调控区、按生物类群分类、预测下一段碱基并解释（模型卡）",
    "自报：五个 DNA 基准平均 66.7%（关闭思考），比起点 Qwen3-14B 高 27 个点；GPT-6.1 Sol 是 67.5%，推理成本约为后者的 1/1,800；估算分析 ClinVar 里 240 万个意义未明的变异，用 Carbon-X 约 300 美元，前沿模型 3.2 万到 400 万美元（厂商自述，按 H200 每小时 5 美元折算）",
    "Wired 10-22 的标题：Hugging Face’s New AI Model Lets You Chat With DNA（据标题和导语）"
   ],
   "links": [
    {
     "t": "HF 模型页",
     "u": "https://huggingface.co/HuggingFaceBio/Carbon-X",
     "k": "official"
    },
    {
     "t": "Wired",
     "u": "https://www.wired.com/story/hugging-face-new-ai-biology-model-chat-with-dna/",
     "k": "media"
    }
   ],
   "date": "2026-10-22",
   "category": "science",
   "access": "open",
   "eps": [
    108
   ],
   "ep_tags": {}
  },
  {
   "id": "olmoearth-1-3",
   "name": "OlmoEarth v1.3",
   "developer": "Ai2",
   "size": "128M（ViT-Base）+ 14.3M Perceiver + 0.1M 线性学生；读一年的 Sentinel-1/2 与 Landsat 时间序列，每个 10 米像素给出 128 维向量（前 64 维也可单独用）",
   "avail": "权重、预训练数据、预训练代码都公开；同时放出全球逐年预计算嵌入（10 米，64/128 维，在 Source Cooperative）和浏览器端 Embeddings Explorer；HF 仓库 09-04 就建了，不是发布日",
   "license": "OlmoEarth Artifact License（HF 标签 other，非 Apache/MIT）",
   "facts": [
    "对比 AlphaEarth Foundations 和 Tessera v2：27 项评测里 128 维版有 20 项最高，64 维版 18 项领先；训练算力只有 v1.2 的 53%、v1 的 18%（Ai2 自述）"
   ],
   "links": [
    {
     "t": "HF 博客",
     "u": "https://huggingface.co/blog/allenai/olmoearth-v1-3",
     "k": "official"
    },
    {
     "t": "HF 模型页",
     "u": "https://huggingface.co/allenai/OlmoEarth-v1_3-Base",
     "k": "official"
    }
   ],
   "date": "2026-10-22",
   "category": "science",
   "access": "open",
   "eps": [
    108
   ],
   "ep_tags": {}
  },
  {
   "id": "flint",
   "name": "Flint",
   "developer": "Recursive（CEO Richard Socher）",
   "size": "39.8B 总 / 约 2.5B 激活的 MoE（49 层，256 个路由专家激活 6 个，另有 1 个共享专家）",
   "avail": "开放权重，不设门槛；HF 上的 RecursiveSI/flint（BF16 约 80 GB）及 int4 / NVFP4 / GGUF 版；另有托管 API 和 Apple 芯片本地引擎 rec",
   "license": "Apache-2.0",
   "facts": [
    "编程 agent 模型，文本进文本出，带推理和多轮工具调用（模型卡）",
    "Recursive 称小团队不到四个月从零训成，自研的“Eureka Machine”自动研究系统参与了几乎每个环节（厂商自述）",
    "自报：Terminal-Bench 2.1 54.9%、SWE-bench Verified 74.2%、SWE-bench Pro v2 89.7%；模型卡注明 Terminal-Bench 把靠联网检索得到的解算作失败，别家分数未必做同样处理（厂商自述）",
    "Wired 记者在 48GB 的 Mac 上试用后给了正面评价，是单人上手，不是基准（独立）",
    "上下文：博客写最长 512k，HF 卡写文档化配置是 262,144"
   ],
   "links": [
    {
     "t": "Recursive 官方博客",
     "u": "https://recursive.com/updates/introducing-recursive-flint",
     "k": "official"
    },
    {
     "t": "HF 模型页",
     "u": "https://huggingface.co/RecursiveSI/flint",
     "k": "official"
    },
    {
     "t": "TechCrunch",
     "u": "https://techcrunch.com/2026/10/21/recursive-launches-flint-a-laptop-coding-model-it-says-was-largely-built-by-ai/",
     "k": "media"
    },
    {
     "t": "Wired",
     "u": "https://www.wired.com/story/recursive-self-improvement-flint-latest-model-scary-good",
     "k": "media"
    }
   ],
   "dev_url": "https://xiaopingfeng.com/graph/neolab/recursive-superintelligence",
   "date": "2026-10-21",
   "category": "open-llm",
   "access": "open",
   "eps": [
    108
   ],
   "ep_tags": {}
  },
  {
   "id": "nemotron-parse",
   "name": "Nemotron 3.5 Parse",
   "developer": "NVIDIA",
   "size": "630.8M（C-RADIOv4-SO400M 视觉编码器 + 10 层 mBART 解码器）",
   "avail": "开放权重，不设门槛；HF 仓库 9-03 就建了，模型卡的发布日期栏是空的，这里以 10-21 的博客为准",
   "license": "OpenMDW-1.1",
   "facts": [
    "文档图像解析：输出带语义版面类别、框和阅读顺序的 Markdown / HTML 表格和图表结构；取代 Nemotron Parse 2.0（模型卡）",
    "自报：ParseBench 三遍均值 75.20，称是 1B 以下第一（截至 10-20）；单遍 72.74、每秒 16.1 页（H100）（厂商自述）"
   ],
   "links": [
    {
     "t": "HF 博客",
     "u": "https://huggingface.co/blog/nvidia/nemotron-retriever-world-class-agentic-retrieval",
     "k": "official"
    },
    {
     "t": "HF 模型页",
     "u": "https://huggingface.co/nvidia/Nemotron-3.5-Parse",
     "k": "official"
    }
   ],
   "date": "2026-10-21",
   "category": "retrieval",
   "access": "open",
   "eps": [
    108
   ],
   "ep_tags": {}
  },
  {
   "id": "rfd4-proteina",
   "name": "RFD4-Proteina",
   "developer": "NVIDIA（GenAIR）与 Baker Lab",
   "size": "约 4.36 亿参数（流匹配模型 + 自编码器打包）",
   "avail": "开放权重，不设门槛；Diffusers 流水线 10-20 合并；可选的第三方资源（AlphaFold2 / OpenFold3 重折叠镜像）另有条款",
   "license": "BSD-3-Clause",
   "facts": [
    "可编程蛋白设计：同时生成序列和全原子结构，上下文可含蛋白、小分子、核酸、聚糖、金属离子和修饰残基（模型卡）",
    "自报：24 个靶点的结合剂基准上，“高思考”档每 GPU 小时产出 76.40 个通过计算筛选的结构不同设计，Proteina-Complexa 是 13.24（厂商自述）",
    "结果只是计算验证，博客自己写需要实验证实结合"
   ],
   "links": [
    {
     "t": "HF 博客",
     "u": "https://huggingface.co/blog/nvidia/rfd4-proteina-protein-design",
     "k": "official"
    },
    {
     "t": "HF 模型页",
     "u": "https://huggingface.co/nvidia/RFD4-Proteina",
     "k": "official"
    }
   ],
   "date": "2026-10-21",
   "category": "science",
   "access": "open",
   "eps": [
    108
   ],
   "ep_tags": {}
  },
  {
   "id": "kumo-relational",
   "name": "Kumo Relational",
   "developer": "NVIDIA（Kumo 团队）",
   "size": "未披露",
   "avail": "开放权重，不设门槛；可经 structured-data-models 库或 NIM 加载",
   "license": "OpenMDW-1.1",
   "facts": [
    "预训练的关系型基础模型：用上下文学习（最多 10,000 个上下文样本）直接对多表数据库做预测，不用逐任务训练；只用合成的关系数据预训练（模型卡）",
    "自报：15 个数据库、41 个任务上“首个超过监督 ML 的少样本基础模型”；RelBench V1 分类约比专家调过的梯度提升树高 4 个 AUROC（厂商自述）"
   ],
   "links": [
    {
     "t": "HF 博客",
     "u": "https://huggingface.co/blog/nvidia/kumo-relational",
     "k": "official"
    },
    {
     "t": "HF 模型页",
     "u": "https://huggingface.co/nvidia/Kumo-Relational",
     "k": "official"
    }
   ],
   "date": "2026-10-21",
   "category": "science",
   "access": "open",
   "eps": [
    108
   ],
   "ep_tags": {}
  },
  {
   "id": "ampersand",
   "name": "Ampersand v0.1",
   "developer": "humans&",
   "size": "约 744B 总 / 约 40B 激活的 MoE，1M 上下文；基座是 Z.ai 的 GLM 5.3（模型卡）",
   "avail": "仅 API（Agents API，用 OpenAI 的客户端调用），没有权重；每百万 token 输入 1.00、缓存输入 0.20、输出 5.20 美元",
   "license": "—",
   "facts": [
    "定位“为人们一起做成事而训练”的协作模型：用强化学习在长程社交场景里训练，模拟用户由他们的 Persimmon 模型扮演（厂商自述）",
    "模型卡标明“结果为暂定”：CooperBench 有搭档时 39.0%、单做 48.8%，基座 GLM 5.3 是 17.3% / 52.5%（厂商自述）",
    "模型卡的安全表：WMDP-cyber 80.6% → 89.0%，提示注入敏感度“明显高于前沿模型”（模型卡自述）"
   ],
   "links": [
    {
     "t": "官方博客",
     "u": "https://ampersand.humansand.ai/blog/",
     "k": "official"
    },
    {
     "t": "模型卡",
     "u": "https://ampersand.humansand.ai/blog/model-card.html",
     "k": "official"
    },
    {
     "t": "价格文档",
     "u": "https://ampersand.humansand.ai/docs/PRICING.html",
     "k": "official"
    }
   ],
   "dev_url": "https://xiaopingfeng.com/graph/neolab/humans-and",
   "date": "2026-10-20",
   "category": "closed-llm",
   "access": "closed",
   "eps": [
    108
   ],
   "ep_tags": {}
  },
  {
   "id": "voxtral-3",
   "name": "Voxtral 3 系列",
   "developer": "Mistral AI（法国）",
   "size": "Mini Transcribe 3 是 4B；其余型号博客和文档页都没写",
   "avail": "Mistral API（欧、美和全球端点），文档标 PUBLIC PREVIEW + PREMIER（商用，非开放权重）；HF 的 mistralai 组织下没有 Voxtral 3 仓库",
   "license": "商用 API",
   "facts": [
    "四个型号：Small Transcribe 3（旗舰，带说话人分离、上下文偏置、话轮结束检测）、Mini Transcribe 3（批量，4B）、Mini Transcribe Realtime 3（流式，延迟低于 500 毫秒）、Mini TTS 3（文档里叫 Voxtral TTS 3）",
    "价格：Mini Transcribe 3 批量每分钟 0.0035 美元，Realtime 0.008，Small Transcribe 3 0.0040，Mini TTS 3 每百万字符 13 美元",
    "转写覆盖 50 种语言；博客称 Small 优于 Whisper、Scribe v2 和 Gemini 3.5 Transcribe，但博客自己的 FLEURS-45 图里，Small（约 4.1% WER）和 Microsoft AI Transcribe 2（约 4.0%）几乎持平（厂商自述）",
    "TTS 的语种数，博客写 35+，文档页写 9 种，两处不一致，本刊两个数都不采用"
   ],
   "links": [
    {
     "t": "官方博客",
     "u": "https://mistral.ai/news/voxtral-3/",
     "k": "official"
    },
    {
     "t": "Small Transcribe 3 文档",
     "u": "https://docs.mistral.ai/models/voxtral-small-transcribe-3-0",
     "k": "official"
    },
    {
     "t": "Mini TTS 3 文档",
     "u": "https://docs.mistral.ai/models/voxtral-mini-tts-3-0",
     "k": "official"
    }
   ],
   "date": "2026-10-20",
   "category": "speech",
   "access": "closed",
   "eps": [
    108
   ],
   "ep_tags": {}
  },
  {
   "id": "granite-speech-5",
   "name": "Granite Speech 5.0 2B",
   "developer": "IBM",
   "size": "约 2B（HF 张量 2.31B）：16 块 conformer CTC 编码器 + Q-former 投影 + 基于 granite-4.0-1b-base 的语言模型",
   "avail": "开放权重，不设门槛",
   "license": "Apache-2.0",
   "facts": [
    "语音识别：英、法、德、西、葡、日；翻译：上述语言与英语互译，另有英译意大利语和普通话；训练用了 39 万小时公开音频加合成数据（模型卡）",
    "IBM 称在 Open ASR 榜的开放权重模型里，平均英语 WER 5.06% 排第 2；本刊没有打开榜单核（厂商自述）",
    "可用语言提示、最多 2,000 个关键词偏置、按需输出标点和大小写"
   ],
   "links": [
    {
     "t": "IBM 的 HF 博客",
     "u": "https://huggingface.co/blog/ibm-granite/granite-speech-5",
     "k": "official"
    },
    {
     "t": "HF 模型页",
     "u": "https://huggingface.co/ibm-granite/granite-speech-5.0-2b",
     "k": "official"
    }
   ],
   "date": "2026-10-20",
   "category": "speech",
   "access": "open",
   "eps": [
    108
   ],
   "ep_tags": {}
  },
  {
   "id": "phonon",
   "name": "Phonon（31m / 40m）",
   "developer": "Gradium（巴黎）",
   "size": "31M 与 40M 参数（Q8 约 64 MB 与 75 MB）",
   "avail": "开放权重 + Rust 推理运行时；31m（英语）Apache-2.0，40m（单语或五语合一）CC BY-NC，商用要走 Gradium；40m 的 HF 仓库要申请",
   "license": "Apache-2.0 / CC BY-NC",
   "facts": [
    "端侧 TTS，CPU、GPU、NPU 都能跑；称笔记本 CPU 上 7 毫秒开口（厂商自述）",
    "Gradium 自建的 500 句难句测试（数字、邮箱、邮编）：英语 WER Phonon 31m 1.70%，Kokoro 3.50%（厂商自述）",
    "是 4 月宣布、一直内测的模型的开放版本"
   ],
   "links": [
    {
     "t": "官方博客",
     "u": "https://gradium.ai/blog/release-phonon-open-weight",
     "k": "official"
    },
    {
     "t": "NEO LAB № 60 Gradium",
     "u": "https://xiaopingfeng.com/graph/neolab/gradium",
     "k": "self"
    }
   ],
   "dev_url": "https://gradium.ai/",
   "date": "2026-10-20",
   "category": "speech",
   "access": "open",
   "eps": [
    108
   ],
   "ep_tags": {}
  },
  {
   "id": "nemotron-embed",
   "name": "Nemotron 3.5 Embed（8B / 1B）",
   "developer": "NVIDIA",
   "size": "8B 版 8.38B（4096 维）；“1B”版实为 1.55B（2048 维）；32,768 token 上下文，支持 Matryoshka 截断",
   "avail": "开放权重，不设门槛；8B 基于 Ministral-3-8B-Instruct，1B 由 8B 蒸馏；另有 NVFP4 版",
   "license": "OpenMDW-1.1",
   "facts": [
    "多模态检索嵌入：文本查询去找页面图像、文本或图文（模型卡）；文本评测 34 种语言，视觉检索 18 种",
    "自报：ViDoRe v3.1 nDCG@10，8B 版 61.17，称是稠密检索器第一（截至 10-20）；MIRACL Vision 72.6，比 Qwen3-VL-Embedding-8B 高 4.3（厂商自述）",
    "1B 的 NVFP4 版吞吐 +27.1%，保留 99.85% 的 ViDoRe v3 精度（厂商自述）"
   ],
   "links": [
    {
     "t": "HF 博客",
     "u": "https://huggingface.co/blog/nvidia/nemotron-retriever-world-class-agentic-retrieval",
     "k": "official"
    },
    {
     "t": "Embed-8B 模型页",
     "u": "https://huggingface.co/nvidia/Nemotron-3.5-Embed-8B-BF16",
     "k": "official"
    },
    {
     "t": "Embed-1B 模型页",
     "u": "https://huggingface.co/nvidia/Nemotron-3.5-Embed-1B-BF16",
     "k": "official"
    }
   ],
   "date": "2026-10-20",
   "category": "retrieval",
   "access": "open",
   "eps": [
    108
   ],
   "ep_tags": {}
  },
  {
   "id": "nemotron-rerank",
   "name": "Nemotron 3.5 Rerank 8B",
   "developer": "NVIDIA",
   "size": "8.38B，交叉编码器，32,768 token 上下文",
   "avail": "开放权重，不设门槛",
   "license": "OpenMDW-1.1",
   "facts": [
    "多语言、多模态重排：文本查询加文本、页面图或图文文档，输出相关性 logit（模型卡）",
    "自报：新的 ViDoRe v3.1 重排榜（与 MTEB 团队合作）图文 60.49，Qwen3-VL-Reranker-8B 是 59.17；在 agent 检索测试里加上 Rerank，每次查询的 token 成本降约 13% 到 14%（厂商自述）"
   ],
   "links": [
    {
     "t": "HF 博客",
     "u": "https://huggingface.co/blog/nvidia/nemotron-retriever-world-class-agentic-retrieval",
     "k": "official"
    },
    {
     "t": "HF 模型页",
     "u": "https://huggingface.co/nvidia/Nemotron-3.5-Rerank-8B-BF16",
     "k": "official"
    }
   ],
   "date": "2026-10-20",
   "category": "retrieval",
   "access": "open",
   "eps": [
    108
   ],
   "ep_tags": {}
  },
  {
   "id": "cosmos3-h",
   "name": "Cosmos3-H-Embodied-Nano / Cosmos3-H-Dreams",
   "developer": "NVIDIA（含 CMR Surgical 的数据）",
   "size": "Embodied-Nano 16B（约 7B 在后训练中更新）；Dreams 15.17B",
   "avail": "开放权重，不设门槛",
   "license": "NVIDIA Open Model License",
   "facts": [
    "手术机器人世界模型：Embodied-Nano 在 15 个手术数据集上联合训练前向动力学、逆动力学和策略；Dreams 在 CMR Surgical Versius 的胆囊切除视频加运动学上微调，再蒸馏成 4 步的自回归学生（模型卡）",
    "NVIDIA 称这是第一个用临床胆囊切除录像训练、支持实时运动控制的生成式手术模拟器，单张 RTX PRO 6000 可交互运行（厂商自述）",
    "博客说有 4 步和 2 步两个检查点，模型卡只列了 4 步，2 步未确认"
   ],
   "links": [
    {
     "t": "HF 博客",
     "u": "https://huggingface.co/blog/nvidia/cosmos3-h-dreams",
     "k": "official"
    },
    {
     "t": "Embodied-Nano 模型页",
     "u": "https://huggingface.co/nvidia/Cosmos3-H-Embodied-Nano",
     "k": "official"
    },
    {
     "t": "Dreams 模型页",
     "u": "https://huggingface.co/nvidia/Cosmos3-H-Dreams",
     "k": "official"
    }
   ],
   "date": "2026-10-20",
   "category": "video-world",
   "access": "open",
   "eps": [
    108
   ],
   "ep_tags": {}
  },
  {
   "id": "cosmos3-sim",
   "name": "Cosmos3-Nano 的 Sim-Auto / Sim-Bimanual / Sim-Transfer / Transfer-Auto",
   "developer": "NVIDIA",
   "size": "各约 16B",
   "avail": "开放权重，不设门槛；卡片日期是 10-20，但仓库 8 月就建了，没有找到单独的发布稿",
   "license": "OpenMDW-1.1",
   "facts": [
    "Sim-Auto：实时闭环驾驶模拟，生成多视角相机视频和激光雷达；Transfer-Auto：批量生成多视角相机 + 激光雷达数据，可改天气和时间；Sim-Bimanual：双臂机器人动作下的环境演化模拟（模型卡）"
   ],
   "links": [
    {
     "t": "HF 合集",
     "u": "https://huggingface.co/collections/nvidia/cosmos3-examples",
     "k": "official"
    },
    {
     "t": "Sim-Auto 模型页",
     "u": "https://huggingface.co/nvidia/Cosmos3-Nano-Sim-Auto",
     "k": "official"
    }
   ],
   "date": "2026-10-20",
   "category": "video-world",
   "access": "open",
   "eps": [
    108
   ],
   "ep_tags": {}
  },
  {
   "id": "omnii-1",
   "name": "Omnii-1",
   "developer": "Radical Numerics",
   "size": "未披露",
   "avail": "研究预览，需申请访问；没有开放权重",
   "license": "—",
   "facts": [
    "跨 28 种生物模态原生预训练（DNA、RNA、蛋白、染色质可及性等），称“数万亿 token”，同日发布八个应用（公司自述）",
    "公司自跑的对比：Omnii Genome 对 AlphaGenome 和 Borzoi，如 RNA-seq 对数皮尔逊 r 0.830 对 0.80 / 0.75，没有第三方复现（厂商自述）",
    "噬菌体一条是公司自述：AI 设计的噬菌体首次在医师主导的同情用药下用于一名耐药菌感染患者，病程和结果没有披露，本刊没有找到医院或监管方的独立来源"
   ],
   "links": [
    {
     "t": "公司博客",
     "u": "https://www.radicalnumerics.ai/blog/omnii-1",
     "k": "official"
    },
    {
     "t": "NEO LAB № 57",
     "u": "https://xiaopingfeng.com/graph/neolab/radical-numerics",
     "k": "self"
    }
   ],
   "dev_url": "https://xiaopingfeng.com/graph/neolab/radical-numerics",
   "date": "2026-10-20",
   "category": "science",
   "access": "closed",
   "eps": [
    108
   ],
   "ep_tags": {}
  },
  {
   "id": "eagle-4",
   "name": "EAGLE-4",
   "developer": "Eagle AI Corp",
   "size": "两个草稿头：Qwen3.8-27B-EAGLE4 为 3.09B，Nemotron-3.5-Super-VL-120B-A12B-EAGLE4 为 4.12B",
   "avail": "代码和权重公开；不是 OSI 开源：年收入 2000 万美元以下可商用，做“竞品服务”须另签",
   "license": "Eagle 4 Source-Available License",
   "facts": [
    "README：Qwen3.8-27B 上最高 3.4 倍生成速度、答案相同（SGLang，4×B300，单请求 3.42 倍，8 并发 2.09 倍，64 并发 1.39 倍）（厂商自述）",
    "不同来源的倍数不同：README 3.42、论文和 HF 卡 3.59、fal 的技术稿 3.77，取决于测试设置",
    "专题 04 里提到的 961.6 token/s 来自 EAGLE 团队的帖子，本刊没有在论文、README、HF 卡或 fal 稿里找到，没有采用"
   ],
   "links": [
    {
     "t": "GitHub 仓库",
     "u": "https://github.com/eagle-hq/EAGLE-4",
     "k": "github"
    },
    {
     "t": "Qwen3.8-27B 草稿头",
     "u": "https://huggingface.co/EAGLE-Corp/Qwen3.8-27B-EAGLE4",
     "k": "official"
    },
    {
     "t": "许可证",
     "u": "https://raw.githubusercontent.com/eagle-hq/EAGLE-4/main/LICENSE",
     "k": "github"
    },
    {
     "t": "NEO LAB № 61 Eagle AI Corp",
     "u": "https://xiaopingfeng.com/graph/neolab/eagle-ai",
     "k": "self"
    }
   ],
   "date": "2026-10-20",
   "category": "accel",
   "access": "open",
   "eps": [
    108
   ],
   "ep_tags": {}
  },
  {
   "id": "mercury-3",
   "name": "Mercury 3",
   "developer": "Inception Labs",
   "size": "参数量未披露（官方称总参数是 Mercury 1 的 40 倍以上）；1M 上下文；扩散式（非自回归）文本模型",
   "avail": "仅 API（Inception API 平台、OpenRouter、Baseten、Vercel），没有声明开放权重；每百万 token 输入 0.20、输出 0.70 美元，首发五折",
   "license": "—",
   "facts": [
    "Inception 称约 1,068 token/s，在一系列基准上优于 GPT-6 Luna 和 Claude Haiku 5.5 且快 4 到 8 倍；博客页上没有基准表（厂商自述）",
    "合作方 TinyFish 的 50 个 Mind2Web 实时任务，完成了 50%（厂商自述）",
    "本刊只读了官方博客，没有核到独立评测"
   ],
   "links": [
    {
     "t": "官方博客",
     "u": "https://www.inceptionlabs.ai/blog/introducing-mercury-3",
     "k": "official"
    }
   ],
   "dev_url": "https://xiaopingfeng.com/graph/neolab/inception-labs",
   "date": "2026-10-19",
   "category": "closed-llm",
   "access": "closed",
   "eps": [
    108
   ],
   "ep_tags": {}
  },
  {
   "id": "flux-3-max",
   "name": "FLUX 3 Max",
   "developer": "fal（fal Research；在 Black Forest Labs 的 FLUX 3 Video 上后训练）",
   "size": "未披露",
   "avail": "仅 API（fal）：文生视频、图生视频、关键帧；720p，可升 1080p，5 到 20 秒；每秒 0.17 美元（720p）、0.29 美元（1080p），首发 75% 折扣到 11-07",
   "license": "—",
   "facts": [
    "fal 称 10 秒视频约 12 秒生成，Seedance 2.5 要 277.80 秒，约快 22 倍；两者在 Artificial Analysis 的初步图生视频榜上都是 1,139 Elo（厂商自述）",
    "VentureBeat 核了 AA 的实时榜：FLUX 3 Max 1,138 Elo（置信区间 1,123 到 1,153），Seedance 2.5 1,138，MiniMax H3 1,140，区间重叠，AA 给的名次范围是第 1 到第 5（独立）",
    "速度是 fal 自己的计时，取决于设置"
   ],
   "links": [
    {
     "t": "fal 页面",
     "u": "https://fal.ai/flux-3-max",
     "k": "official"
    },
    {
     "t": "VentureBeat",
     "u": "https://venturebeat.com/technology/fal-launches-flux-3-max-claiming-22-faster-ai-video-generation-than-seedance-2-5",
     "k": "media"
    }
   ],
   "date": "2026-10-19",
   "category": "video-world",
   "access": "closed",
   "eps": [
    108
   ],
   "ep_tags": {}
  },
  {
   "id": "memt-1",
   "name": "MemT-1.0（Nano / Flash）",
   "developer": "MemTensor",
   "size": "Nano：36B 总 / 3B 激活（Qwen3.6-35B-A3B 骨干，451M 可训练记忆参数）；Flash：288B 总 / 17B 激活（DeepSeek-V4-Flash 骨干，3.61B 记忆参数）",
   "avail": "开放权重（HF 标签：Nano Apache-2.0，Flash MIT）；论文 arXiv 10-19 提交，HF 仓库 10-15 和 10-17 创建（先建后发）",
   "license": "Apache-2.0 / MIT",
   "facts": [
    "在主干旁加“原生记忆块”，把交互历史压成固定大小的记忆状态（不是长上下文，也不是外挂 RAG）；论文摘要称 128K 历史下 Nano 端到端推理快约 1.86 倍、持久存储比完整 KV 缓存少 66 倍（论文自述）",
    "在 11 个记忆基准上，Flash 和 Nano 在“参数化记忆”方法里排第 1、第 2，但论文自己写 “Strong textual-memory systems remain ahead overall”（文本式记忆系统总体仍领先）；X 上流传的“256K、120 倍”不在摘要和模型卡里，本刊没有核到"
   ],
   "links": [
    {
     "t": "arXiv 论文",
     "u": "https://arxiv.org/abs/2610.26825",
     "k": "official"
    },
    {
     "t": "HF 模型页（Nano）",
     "u": "https://huggingface.co/MemTensor/MemT-1.0-Nano",
     "k": "official"
    }
   ],
   "date": "2026-10-19",
   "category": "open-llm",
   "access": "open",
   "eps": [
    108
   ],
   "ep_tags": {}
  },
  {
   "id": "ming-3-tts",
   "name": "Ming-3.0-tts（0.5B / tiny）",
   "developer": "蚂蚁集团（inclusionAI / Ant Ling）",
   "size": "0.5B 稠密骨干（基于 Qwen2.5-0.5B，整份 checkpoint 约 1.5B）；另有 7.9B 总 / 1.3B 激活的 MoE tiny 版",
   "avail": "开放权重，需配套 GitHub 推理代码；GitHub 初始发布提交在 10-19，Artificial Analysis 10-20 评测，没有找到蚂蚁官方稿的日期",
   "license": "MIT",
   "facts": [
    "零样本声音克隆、声音设计，情感/语速/音调/音量控制；44.1 kHz；中英德西法韩日加四川话、粤语（模型卡）",
    "Artificial Analysis：Controlled Voice 竞技场开放权重第一，Pronunciation Robustness 并列第一；前 10 里别的开放权重 TTS 都在 3.5B 以上，它用少 7 到 70 倍的参数进了同一档（独立）；闭源的 Eleven v4 系列仍在它前面（AA 页面 Elo 1189.67 对 1329–1335）"
   ],
   "links": [
    {
     "t": "HF 模型页",
     "u": "https://huggingface.co/inclusionAI/Ming-3.0-tts-0.5B",
     "k": "official"
    },
    {
     "t": "GitHub",
     "u": "https://github.com/inclusionAI/Ming-3.0-tts",
     "k": "github"
    },
    {
     "t": "Artificial Analysis",
     "u": "https://artificialanalysis.ai/text-to-speech/models/ming-3-0-tts",
     "k": "official"
    },
    {
     "t": "AA 的 X 帖",
     "u": "https://x.com/ArtificialAnlys/status/2113380805552857591",
     "k": "social"
    }
   ],
   "date": "2026-10-19",
   "category": "speech",
   "access": "open",
   "eps": [
    108
   ],
   "ep_tags": {}
  },
  {
   "id": "ds-flash-1017",
   "name": "DeepSeek V4.1 Flash 1017",
   "developer": "DeepSeek",
   "size": "主干 552B + 196B 的 Engram 条件记忆；预填充激活 8B、解码激活 16B；1M 上下文（数字取自基础版 V4.1-Flash 的模型卡，1017 版的卡没有重述，配置一致）",
   "avail": "开放权重，不设门槛（FP8，专家为 FP4）；同时上了 DeepSeek 网页、App 和 API（模型名 deepseek-flash，价格不变）",
   "license": "MIT",
   "facts": [
    "对 V4.1-Flash 的小更新：官方称推理、编码、agent 和视觉基准都有提升，任务耗时和输出更短（模型卡）",
    "自报（对比 V4.1-Flash）：HLE 无工具 42.6 对 36.8，Terminal-Bench 4.0 42.3 对 31.2，DeepSWE v1.1 77.0 对 74.2（厂商自述）",
    "官方更新日志写明针对 DeepSeek Harness、腾讯 CodeBuddy、WorkBuddy 做了优化",
    "Artificial Analysis 开放权重榜第 2（45.10，10-19 读取）（独立）"
   ],
   "links": [
    {
     "t": "官方新闻页",
     "u": "https://api-docs.deepseek.com/news/news261017",
     "k": "official"
    },
    {
     "t": "HF 模型页",
     "u": "https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash-1017",
     "k": "official"
    },
    {
     "t": "API 更新日志",
     "u": "https://api-docs.deepseek.com/updates",
     "k": "official"
    }
   ],
   "date": "2026-10-17",
   "category": "open-llm",
   "access": "open",
   "eps": [
    108
   ],
   "ep_tags": {}
  },
  {
   "id": "beam",
   "name": "Beam 1.0",
   "developer": "Reflection AI",
   "size": "501.3B 总 / 23.4B 激活，100 万 token 上下文，仅文本",
   "avail": "开放权重，不设门槛；HF 上的 reflection/Beam-1.0-501B-A23B。模型卡写明不禁止蒸馏，也不禁止用输出训练别的模型",
   "license": "Apache-2.0",
   "facts": [
    "自报：Terminal Bench v2.1 80.1%、SWE Bench Pro v1 66.1%、GPQA Diamond 90.6%（厂商自述）",
    "技术报告标着“coming”，目前放出的是一份 Safety Technical Report（模型卡）",
    "Artificial Analysis 开放权重榜第 10（30.33，10-19 读取）（独立）"
   ],
   "links": [
    {
     "t": "官方博客",
     "u": "https://reflection.ai/blog/beam-is-available",
     "k": "official"
    },
    {
     "t": "HF 模型页",
     "u": "https://huggingface.co/reflection/Beam-1.0-501B-A23B",
     "k": "official"
    }
   ],
   "dev_url": "https://xiaopingfeng.com/graph/neolab/reflection-ai",
   "date": "2026-10-16",
   "category": "open-llm",
   "access": "open",
   "eps": [
    106,
    108
   ],
   "ep_tags": {
    "106": "先行 · 10-05",
    "108": "边界日 · 10-16"
   }
  },
  {
   "id": "nemotron-dory",
   "name": "Nemotron Labs Dory 1.0 4B",
   "developer": "NVIDIA",
   "size": "约 4B（HF 张量 3.98B）；循环结构：8 层输入 + 20 层共享循环块 + 8 层输出，循环块可跑 1、2 或 4 遍；英文，256K 上下文",
   "avail": "开放权重，不设门槛；BF16、MXFP8、NVFP4、GGUF 版；vLLM 和 llama.cpp 当时还靠未合并的 PR",
   "license": "OpenMDW-1.1",
   "facts": [
    "同一份权重按预算跑 1、2 或 4 遍，不用重训（模型卡）",
    "自报（NVIDIA 自跑的卡表，1 / 2 / 4 遍）：SWE-bench Verified 50.3 / 59.5 / 61.8，多数项落后 Qwen3.6-35B-A3B（厂商自述）",
    "没有找到官方发布稿，发布日以 HF 模型卡的 10-16 为准"
   ],
   "links": [
    {
     "t": "HF 模型页",
     "u": "https://huggingface.co/nvidia/NVIDIA-Nemotron-Labs-Dory1.0-4B-BF16",
     "k": "official"
    }
   ],
   "date": "2026-10-16",
   "category": "open-llm",
   "access": "open",
   "eps": [
    108
   ],
   "ep_tags": {
    "108": "边界日 · 10-16"
   }
  },
  {
   "id": "kling-4",
   "name": "Kling 4.0 / 4.0 Flash",
   "developer": "Kling AI（快手）",
   "size": "未披露",
   "avail": "闭源。Kling 网站和 App（积分制）；企业 / 开发者 API 和 Adobe Firefly 接入都写“即将”",
   "license": "—",
   "facts": [
    "10-16 的全球发布稿：原生 30 秒生成（可延到 2 分钟）、最多 15 个多模态参考和 10 个关键帧、8,000 token 提示、更多语言和口音（厂商自述）",
    "官方博客 9-30 写新体验自 9-28 起分批开放；10-bit HDR 和 21:9 写“soon”",
    "没有标准化基准"
   ],
   "links": [
    {
     "t": "全球发布稿",
     "u": "https://www.globenewswire.com/news-release/2026/10/16/3382484/0/en/kling-ai-launches-kling-4-0-globally-with-professional-grade-output-stable-motion-and-multimodal-control.html",
     "k": "media"
    },
    {
     "t": "Kling 官方博客",
     "u": "https://kling.ai/blog/kling-4-ai-video-model",
     "k": "official"
    }
   ],
   "date": "2026-10-16",
   "category": "video-world",
   "access": "closed",
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    108
   ],
   "ep_tags": {
    "108": "边界日 · 10-16"
   }
  },
  {
   "id": "moss-image",
   "name": "MOSS-Image（Base / SFT）",
   "developer": "OpenMOSS 团队",
   "size": "5B（HF 张量约 5.08B）",
   "avail": "开放权重；有 ComfyUI 插件和 Diffusers 流水线",
   "license": "Apache-2.0",
   "facts": [
    "文生图，用 JSON 提示指定物体、要渲染的文字和框，文字渲染强，中英双语（厂商自述）",
    "社区很快出了 4 步 / GGUF / DMD 变体；GitHub 1,428 星（10-23 取）"
   ],
   "links": [
    {
     "t": "项目页",
     "u": "https://openmoss.github.io/MOSS-Image/",
     "k": "official"
    },
    {
     "t": "HF 模型页",
     "u": "https://huggingface.co/OpenMOSS-Team/MOSS-Image-SFT",
     "k": "official"
    }
   ],
   "date": "2026-10-16",
   "category": "video-world",
   "access": "open",
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    108
   ],
   "ep_tags": {
    "108": "边界日 · 10-16"
   }
  },
  {
   "id": "dflash2",
   "name": "Muse-Spark-Open-816B-A42B-DFlash2",
   "developer": "NVIDIA",
   "size": "4.38B 稠密草稿模型",
   "avail": "开放；配合 vLLM / SGLang 在 Blackwell 上用，不是独立模型",
   "license": "NVIDIA Open Model Agreement + Meta 的 Muse 许可",
   "facts": [
    "DFlash 2：块扩散草稿，加每个子层周围的两抽头块内卷积和成对路径选择器（模型卡）",
    "自报：接受长度 3.87（MT-Bench 贪心，推理 xhigh，并发 32，一个 GB300 节点，NVFP4 目标模型）；卡上没有 token/s 的加速数字（厂商自述）"
   ],
   "links": [
    {
     "t": "HF 模型页",
     "u": "https://huggingface.co/nvidia/Muse-Spark-Open-816B-A42B-DFlash2",
     "k": "official"
    }
   ],
   "date": "2026-10-16",
   "category": "accel",
   "access": "open",
   "eps": [
    108
   ],
   "ep_tags": {
    "108": "边界日 · 10-16"
   }
  },
  {
   "id": "muse-spark-open",
   "name": "Muse Spark Open",
   "developer": "Meta",
   "size": "816B 总 / 42B 激活，1M 上下文；输入含文本、图像、视频、音频（输入模态据 The Decoder）",
   "avail": "开放权重，但要在 HF 填表、人工审批才能下（gated: manual）；须标注 “Built with Muse Spark Open”；以 API 形式对外卖且收入超 2000 万美元的服务商要另签协议",
   "license": "Muse Model License（非 OSI）",
   "facts": [
    "Meta 自称“迄今最强的美国开放权重模型”，依据是自家的评分图；Meta 自己的表里 Terminal-Bench 2.1 是 76.4，低于 Beam 的 80.1（厂商自述）",
    "Artificial Analysis 开放权重榜第 7（38.87，10-19 读取），美国模型里最高（独立）"
   ],
   "links": [
    {
     "t": "Meta 研究博客",
     "u": "https://research.meta.ai/blog/muse-spark-open",
     "k": "official"
    },
    {
     "t": "HF 模型页",
     "u": "https://huggingface.co/meta-models/Muse-Spark-Open-816B-A42B",
     "k": "official"
    }
   ],
   "date": "2026-10-15",
   "category": "open-llm",
   "access": "open",
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    108
   ],
   "ep_tags": {
    "108": "背景 · 10-15"
   }
  },
  {
   "id": "nemotron-super-vl",
   "name": "Nemotron 3.5 Super VL",
   "developer": "NVIDIA",
   "size": "120B 总 / 12B 激活（模型卡）；HF 张量合计 124.45B，含视觉编码器。Mamba-2 + MoE + 注意力混合，C-RADIO 视觉编码器，上下文最长 1M",
   "avail": "开放权重，不设门槛；BF16、NVFP4、Base 三个仓库",
   "license": "OpenMDW-1.1",
   "facts": [
    "文本、图像、视频输入，文本输出；由 Nemotron 3 Ultra 蒸馏而来（NVIDIA 自述）",
    "自报：CharXiv 推理 80.8%（用 Python 84%）；NVIDIA 自跑的卡表里 Terminal-Bench 2.1 是 60.67，低于同表里 Qwen3.8-Flash-Next 的 85.80（厂商自述）",
    "NVIDIA 称在同尺寸开放模型里单卡吞吐最高可达 5 倍（厂商自述）"
   ],
   "links": [
    {
     "t": "NVIDIA 开发者博客",
     "u": "https://developer.nvidia.com/blog/nvidia-nemotron-3-5-super-vl-powers-specialized-agents-with-multimodal-reasoning/",
     "k": "official"
    },
    {
     "t": "HF 模型页",
     "u": "https://huggingface.co/nvidia/NVIDIA-Nemotron-3.5-Super-VL-120B-A12B-BF16",
     "k": "official"
    }
   ],
   "date": "2026-10-15",
   "category": "open-llm",
   "access": "open",
   "eps": [
    108
   ],
   "ep_tags": {
    "108": "背景 · 10-15"
   }
  },
  {
   "id": "nemotron-bolt",
   "name": "Nemotron 3.5 Bolt",
   "developer": "NVIDIA",
   "size": "74B 总 / 9B 激活；24GB 版把专家权重压到 2 比特",
   "avail": "开放权重，不设门槛；BF16、24GB、GGUF 版",
   "license": "OpenMDW-1.1",
   "facts": [
    "视觉语言 MoE（混合 Mamba-Transformer），目标是在 24GB 显存里本地跑日常 agent 任务（RTX / DGX Spark）；由 Super VL 用 NVIDIA 的 “Star Elastic” 路由引导压缩得到（模型卡）",
    "自报（NVIDIA 自跑的卡表）：GPQA-Diamond 88.83（24GB 版 86.43），Qwen3.6-35B-A3B 是 83.40（厂商自述）"
   ],
   "links": [
    {
     "t": "NVIDIA 研究博客",
     "u": "https://research.nvidia.com/labs/nemotron/Nemotron-3.5-Bolt-24GB/",
     "k": "official"
    },
    {
     "t": "HF 模型页",
     "u": "https://huggingface.co/nvidia/NVIDIA-Nemotron-3.5-Bolt-74B-A9B-BF16",
     "k": "official"
    }
   ],
   "date": "2026-10-15",
   "category": "open-llm",
   "access": "open",
   "eps": [
    108
   ],
   "ep_tags": {
    "108": "背景 · 10-15"
   }
  },
  {
   "id": "flux-3-klein",
   "name": "FLUX.3 Image Klein",
   "developer": "Black Forest Labs",
   "size": "5.6B（文本编码器 Qwen3-VL 不计）",
   "avail": "开放权重，要在 HF 申请（自动通过）；个人和年收入不足 500 万美元的公司可免费商用，研究与非商用免费，更大的组织要自托管许可或走 API；BFL API 每千张图 0.009 美元起",
   "license": "FLUX Kommunity License",
   "facts": [
    "文生图、编辑、最多 10 张参考图的多参考生成，原生 4K，支持框布局控制；BFL 称内部评测在文生图、多参考和编辑上排第一（厂商自述）",
    "INT8 版最低 8GB 显存可跑；HF 博客称 H100 上 1024×1024 约 2 秒（厂商自述）"
   ],
   "links": [
    {
     "t": "BFL 官方博客",
     "u": "https://bfl.ai/blog/flux-3-image-klein",
     "k": "official"
    },
    {
     "t": "HF 博客",
     "u": "https://huggingface.co/blog/flux-3",
     "k": "official"
    }
   ],
   "date": "2026-10-15",
   "category": "video-world",
   "access": "open",
   "eps": [
    108
   ],
   "ep_tags": {
    "108": "背景 · 10-15"
   }
  },
  {
   "id": "nvidia-flora",
   "name": "Flora（Captioner 27B / Rewarder 27B / TempSeg 9B）",
   "developer": "NVIDIA",
   "size": "Captioner 和 Rewarder 在 Qwen3.5-27B 上后训练，TempSeg 在 Qwen3.5-9B 上后训练",
   "avail": "权重在 HF，不设门槛，但非商用，仅限研究开发",
   "license": "NVIDIA OneWay Noncommercial License",
   "facts": [
    "训练 GR00T-2 用的数据引擎：TempSeg 在操作视频里定位动作区间，Captioner 给每段写动作指令，Rewarder 给整段结果和过程打奖励，用于强化学习后训练；输出是标注，不用于控制机器人（模型卡）"
   ],
   "links": [
    {
     "t": "Captioner 模型页",
     "u": "https://huggingface.co/nvidia/Flora-Captioner",
     "k": "official"
    },
    {
     "t": "Rewarder 模型页",
     "u": "https://huggingface.co/nvidia/Flora-Rewarder",
     "k": "official"
    }
   ],
   "date": "2026-10-15",
   "category": "video-world",
   "access": "open",
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    108
   ],
   "ep_tags": {
    "108": "背景 · 10-15"
   }
  },
  {
   "id": "timestral",
   "name": "Timestral（5M / 28M / 123M / 209M）",
   "developer": "Mistral AI（法国）",
   "size": "四个规模：5M、28M、123M、209M 参数；上下文 32,768 个时间步",
   "avail": "开放权重（HF 的 mistralai/Timestral-*），GitHub 有代码；CPU 可跑",
   "license": "Modified MIT（HF 标签是 other）",
   "facts": [
    "Mistral 第一个时间序列基础模型；209M 版称在 GIFT-Eval、TIME、fev-bench 三个主流公开基准上排第一，参数量约为此前最好成绩的三分之二（厂商自述）",
    "概率式多变量预测（21 个分位数），支持过去与已知未来协变量；CPU 上预测一天的延迟从 10 毫秒（5M）到 140 毫秒（209M）（厂商自述）",
    "HF 模型卡里 GIFT-Eval MASE 0.658、CRPS 0.446（模型卡）"
   ],
   "links": [
    {
     "t": "官方博客",
     "u": "https://mistral.ai/news/timestral",
     "k": "official"
    },
    {
     "t": "HF 模型页",
     "u": "https://huggingface.co/mistralai/Timestral-209M",
     "k": "official"
    }
   ],
   "date": "2026-10-15",
   "category": "science",
   "access": "open",
   "eps": [
    108
   ],
   "ep_tags": {
    "108": "背景 · 10-15"
   }
  },
  {
   "id": "ultramarine-1-flash",
   "name": "Ultramarine 1 Flash",
   "developer": "Paper Instruments",
   "size": "未披露；在智谱 GLM-5.3 Flash 上做大规模强化学习，训练任务为合成的金融、法律、咨询、运营场景（88 种环境类型）",
   "avail": "目前只有 Ultramarine API：每百万 token 输入 0.15、缓存输入 0.03、输出 0.50 美元，与 GLM-5.3 Flash 相同；产品页写“权重即将放出”",
   "license": "未披露（权重未放；基座 GLM-5.3 Flash）",
   "facts": [
    "技术报告称：六项知识工作评测平均比基座高 4.1 分，输出 token 少 6.5%；自家 PI Knowledge Work 内部评测每任务 0.13 美元，对 Claude Fable 5（max）8.19 美元、GPT-5.6 Sol（max）2.09 美元（厂商自述）",
    "产品页对照：JobBench 62.9 对 Fable 5 的 57.4、FrontierFinance 53.3 对 49.2、AutomationBench 50.2 对 46.2，Ultramarine 高；DiligenceBench 50.6 对 52.9、APEX-Agents 1.1 的 57.0 对 63.6，Fable 5 高（厂商自述，全部为公司自跑或自转引）"
   ],
   "links": [
    {
     "t": "Paper Instruments 技术报告",
     "u": "https://paperinstruments.com/blog/ultramarine",
     "k": "official"
    },
    {
     "t": "产品页",
     "u": "https://paperinstruments.com/ultramarine",
     "k": "official"
    }
   ],
   "date": "2026-10-14",
   "category": "closed-llm",
   "access": "closed",
   "eps": [
    107
   ],
   "ep_tags": {}
  },
  {
   "id": "grok-voice-3",
   "name": "Grok Voice 3.0",
   "developer": "SpaceXSI（xAI）",
   "size": "未披露；语音到语音模型",
   "avail": "闭源，API 当天可用（Speech to Speech API），每分钟 0.08 美元（每小时 4.80 美元），与 2.0 同价；使用 grok-voice-latest 的 agent 自动切换",
   "license": "—",
   "facts": [
    "发布页引 Artificial Analysis（10-13）的语音到语音指数：Grok Voice 3.0 为 86.9，GPT-Live-1（Astra，Medium）83.2，Gemini 3.8 Live 82.6，上一版 2.0 为 81.3；Full Duplex Bench 97.0%；τ-Voice 71.6%，页面称与 GPT-Live-1（Astra）相当、延迟低 40%（独立指数，由厂商发布页转引，本刊没有单独核 AA 原页）",
    "使用数字全是 SpaceX 自家的：特斯拉车内每天数百万次对话，Starlink 客服每天约 2 万通电话、约 70% 全程无人介入（厂商自述，厂商同时是客户）"
   ],
   "links": [
    {
     "t": "SpaceXSI 发布页",
     "u": "https://x.ai/news/grok-voice-3",
     "k": "official"
    }
   ],
   "date": "2026-10-14",
   "category": "speech",
   "access": "closed",
   "eps": [
    107
   ],
   "ep_tags": {}
  },
  {
   "id": "gemini-4-argon",
   "name": "Gemini 4 Argon",
   "developer": "Google DeepMind",
   "size": "未披露，1M 上下文",
   "avail": "闭源。9-30 先给可信的网络防御者小范围用，10-13 全面开放（Gemini API 付费档、AI Studio、Android Studio、Antigravity、Gemini 应用）；介绍价每百万 token 输入 2、输出 10 美元",
   "license": "—",
   "facts": [
    "Google 称 Vals 指数第一；12 个端到端模拟网络攻击场景全部解出（此前是 5 个）（厂商自述）",
    "Artificial Analysis：AA-Omniscience 42，在指数 45 分以上的模型里幻觉率最低（15%）（The Decoder 转述）（独立）"
   ],
   "links": [
    {
     "t": "Google 官方博客",
     "u": "https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/introducing-gemini-4-argon/",
     "k": "official"
    },
    {
     "t": "安全与保障说明",
     "u": "https://blog.google/innovation-and-ai/technology/safety-security/gemini-4-model-safety-security/",
     "k": "official"
    }
   ],
   "date": "2026-10-13",
   "category": "closed-llm",
   "access": "closed",
   "eps": [
    105,
    106,
    108
   ],
   "ep_tags": {
    "105": "先行 · 09-30",
    "106": "先行 · 09-30",
    "108": "背景 · 10-13"
   }
  },
  {
   "id": "muse-wonder",
   "name": "Muse Wonder / Wonder Full",
   "developer": "Meta",
   "size": "未披露，1M 上下文",
   "avail": "闭源。Wonder 走 Meta Model API 和 Muse Code（每百万 token 输入 4、缓存输入 0.20、输出 20 美元）；Wonder Full 只在 Muse Code 订阅里，没有 API 价",
   "license": "—",
   "facts": [
    "Artificial Analysis Intelligence Index v4.3：Wonder 52、Wonder Full 56，上一代 Muse Spark 1.3 是 48（The Decoder 转述，本刊没有重新核）（独立）",
    "Vals AI Index：Wonder 第 10，Wonder Full 第 5（The Decoder 转述）（独立）",
    "Meta 说完整评估报告“soon”，核查时还没看到"
   ],
   "links": [
    {
     "t": "Meta 官方稿",
     "u": "https://about.fb.com/news/2026/10/introducing-muse-wonder-models/",
     "k": "official"
    },
    {
     "t": "dev.meta.ai 模型页",
     "u": "https://dev.meta.ai/models/muse-wonder",
     "k": "official"
    },
    {
     "t": "The Decoder",
     "u": "https://the-decoder.com/metas-new-frontier-model-muse-wonder-full-breaks-into-the-ai-top-tier/",
     "k": "media"
    }
   ],
   "date": "2026-10-12",
   "category": "closed-llm",
   "access": "closed",
   "eps": [
    108
   ],
   "ep_tags": {
    "108": "背景 · 10-12"
   }
  },
  {
   "id": "colgrep-agent-2b",
   "name": "ColGrep-Agent-2B",
   "developer": "LightOn",
   "size": "2B（HF 张量合计 2.52B）；MiniCPM5-2B 微调的代码定位 agent",
   "avail": "开放权重，不设门槛（HF lightonai/colgrep-agent-2B，另有 GGUF）；本地运行，夹在你的编码 agent 和代码仓库之间，用多向量语义检索 ColGrep 搜代码、读文件、追引用，返回文件路径、行号区间和代码",
   "license": "Apache-2.0",
   "facts": [
    "官方自测：把它接进 Claude Code，在 13 个训练时没见过的仓库、52 道代码查询题上，每题 API token 比 grep 少 34.3%（95% 置信区间 28 到 40），带缓存的成本少 40%；答对率 80.8% 对 83.3%，差异不显著，但每题耗时从 13.0 秒涨到 21.6 秒（厂商自述）",
    "博客自己写：只测了“查代码”类问题，不是端到端改代码（厂商自述）；配套论文 arXiv 2610.05099；HF 仓库建于 10-03，这里以博客日 10-12 作为发布日"
   ],
   "links": [
    {
     "t": "LightOn 博客（HF）",
     "u": "https://huggingface.co/blog/lightonai/colgrep-agent",
     "k": "official"
    },
    {
     "t": "HF 模型页",
     "u": "https://huggingface.co/lightonai/colgrep-agent-2B",
     "k": "hf"
    }
   ],
   "date": "2026-10-12",
   "category": "open-llm",
   "access": "open",
   "eps": [
    107
   ],
   "ep_tags": {}
  },
  {
   "id": "clef-omni",
   "name": "Clef-omni",
   "developer": "Cloudflare",
   "size": "HF 张量合计 35.3B；骨干是 Qwen3-Omni-30B-A3B-Instruct（MoE），保留理解部分、去掉语音合成输出部分；输入可含文本、图像、音频（wav / mp3）、视频（mp4 / webm）",
   "avail": "开放权重，不设门槛（HF Cloudflare/clef-omni）；同时托管在 Workers AI（@cf/cloudflare/clef-omni）。同日 Clef-flash 降价到比 Jev 便宜、Clef 提速",
   "license": "Apache-2.0",
   "facts": [
    "决策模型的第一个全模态版本：一个模型同时看文本、图像、音频和视频，不用先转写或拆通道；做法是对整个输入做一次 prefill，同时给所有选项打分，不生成 token（厂商自述）",
    "建在 Qwen3-Omni-30B-A3B-Instruct 上，HF 标签 license:apache-2.0，基座同为 Apache-2.0（模型卡）",
    "EP.107 故事线 C 把它和 Clef、微软 Decision-1、Perplexity、H2O、AWS 并列，说明美国公司的决策模型基座多是阿里的 Qwen（模型卡）"
   ],
   "links": [
    {
     "t": "官方博客",
     "u": "https://blog.cloudflare.com/clef-faster-cheaper-multimodal",
     "k": "official"
    },
    {
     "t": "HF 模型页",
     "u": "https://huggingface.co/Cloudflare/clef-omni",
     "k": "hf"
    }
   ],
   "date": "2026-10-09",
   "category": "decision",
   "access": "open",
   "eps": [
    106,
    107
   ],
   "ep_tags": {
    "107": "边界日 · 10-09"
   }
  },
  {
   "id": "microsoft-decision-1",
   "name": "Microsoft-Decision-1",
   "developer": "Microsoft",
   "size": "未披露参数；在 Qwen3.5-9B 上后训练（官方写明，并说之后会迁到 Microsoft AI（MAI）和 OpenAI 的模型上重做）",
   "avail": "只托管：Microsoft Foundry 和 OpenRouter 可用，本刊没有看到权重发布",
   "license": "—（基座 Qwen3.5-9B 为 Apache-2.0）",
   "facts": [
    "决策模型：对给定选项输出校准过的概率，支持是否题、选择题、评分，也可按评分标准给 AI 回答和 agent 动作打分（厂商自述）",
    "微软自测：36 项基准、近 15 万题（训练时保持盲）上准确率第一；速度比第二名 H2O-Lightning-4B v1.1 快 2.5 倍，P50 延迟比 GPT-6 Sol 快约 35 倍；八种扰动下决策平均翻转 1.3%，选项描述改写、选项倒序或打乱时为零（厂商自述）",
    "博客发布后改过一次，补进了 Jev 的准确率和校准对比（博客编者注）",
    "EP.107 故事线 C 把它列为“美国公司的决策模型基座是 Qwen”的第一例；“35 倍”的对象是通用大模型 GPT-6 Sol，不是同类决策模型，对第二名只快 2.5 倍（厂商自述）"
   ],
   "links": [
    {
     "t": "微软官方博客",
     "u": "https://commandline.microsoft.com/microsoft-decision-1-model-foundry/",
     "k": "official"
    },
    {
     "t": "Foundry 模型页",
     "u": "https://ai.azure.com/catalog/models/Microsoft-Decision-1",
     "k": "official"
    }
   ],
   "date": "2026-10-09",
   "category": "decision",
   "access": "closed",
   "eps": [
    106,
    107
   ],
   "ep_tags": {
    "107": "边界日 · 10-09"
   }
  },
  {
   "id": "carbon-a",
   "name": "Carbon-A 1.2B",
   "developer": "Hugging Face（HuggingFaceBio）",
   "size": "1.2B（HF 张量 1.15B）；6-mer 词元，一次看 98,304 个碱基",
   "avail": "开放权重，不设门槛（需 trust_remote_code）；另放出 Carbon 注释数据库",
   "license": "Apache-2.0",
   "facts": [
    "只看 DNA 序列预测编码区，一个模型覆盖哺乳类、其他脊椎动物、无脊椎动物、植物、真菌和原生生物（模型卡）",
    "自报：42 个基准基因组上宏平均核苷酸 F1 0.944，高于 AUGUSTUS、Helixer、Tiberius 等（厂商自述）",
    "注释出 5.66 亿个新基因候选，覆盖 22,617 个物种；博客写明 RNA 证据还不能说明翻译或功能"
   ],
   "links": [
    {
     "t": "HF 博客",
     "u": "https://huggingface.co/blog/HuggingFaceBio/carbon-annotator-genbank-genome-annotation",
     "k": "official"
    },
    {
     "t": "HF 模型页",
     "u": "https://huggingface.co/HuggingFaceBio/Carbon-A-1.2B",
     "k": "official"
    }
   ],
   "date": "2026-10-08",
   "category": "science",
   "access": "open",
   "eps": [
    108
   ],
   "ep_tags": {
    "108": "背景 · 10-08"
   }
  },
  {
   "id": "claude-haiku-5-5",
   "name": "Claude Haiku 5.5",
   "developer": "Anthropic",
   "size": "未披露参数；上下文 1M token，最长输出 128K（Anthropic 模型文档）；知识截止 2026-06",
   "avail": "闭源，API 和各云平台当天可用（Claude API、Amazon Bedrock、Google Cloud、Microsoft Foundry）。API 每百万 token：提示在 10 万以内时输入 0.10、输出 0.50、缓存读 0.01 美元，超过 10 万为 0.50 / 2.50 / 0.05 美元（Haiku 4.5 是 1 / 5 美元）",
   "license": "—",
   "facts": [
    "发布页称这是 Anthropic 迄今最便宜、最快、最强的小模型，较 Haiku 4.5 平均运行成本约低 75%（含新分词器多用的 token）；第一个带可调 effort 档位的 Haiku；网络安全护栏比 Haiku 4.5 严、比近期其他模型松（厂商自述）",
    "发布页自报：OSWorld 2.1（离线子集）72.4%、Terminal-Bench 4.0 39.2%（同表 Sonnet 5.5 为 70.6%）；Anthropic 自己写复杂编码仍该选 Sonnet 5.5 或 Opus 5.5（厂商自述）",
    "系统卡写明它不在能力前沿、没有触及新的 RSP 阈值，并在自动行为审计里“比任何受测模型都更爱拒答”（模型卡）",
    "Artificial Analysis：智能指数 43（max 档），较上一代 Haiku 高 26 分，与 2.8T 参数的开放权重 Kimi K3（44）相当；每道指数任务输出约 16.2 万 token，约为 GPT-6 Luna 的 3 倍；成本数据暂定，尚未计入 10 万 token 以上的加价档（独立）"
   ],
   "links": [
    {
     "t": "Anthropic 发布页",
     "u": "https://www.anthropic.com/claude-haiku-5-5",
     "k": "official"
    },
    {
     "t": "系统卡",
     "u": "https://www.anthropic.com/claude-haiku-5-5-system-card",
     "k": "official"
    },
    {
     "t": "Artificial Analysis 文章",
     "u": "https://artificialanalysis.ai/articles/claude-haiku-5-5",
     "k": "media"
    },
    {
     "t": "Anthropic 模型文档",
     "u": "https://platform.claude.com/docs/en/about-claude/models/overview",
     "k": "official"
    }
   ],
   "date": "2026-10-07",
   "category": "closed-llm",
   "access": "closed",
   "eps": [
    106
   ],
   "ep_tags": {}
  },
  {
   "id": "gpt-6-sol-luna-oct",
   "name": "GPT-6 Sol / GPT-6 Luna（10 月更新，ChatGPT 聊天版，带 Intelligent UI）",
   "developer": "OpenAI",
   "size": "未披露",
   "avail": "闭源。10-07 起在 ChatGPT 聊天里替换 GPT-5.6 Sol / Luna：Plus、Pro、Business、Enterprise 当天推 GPT-6 Sol，Free 和 Go 次日起推 GPT-6 Luna；Codex 和 ChatGPT Work 里用的仍是 9 月版；本刊没有核到 API 是否提供 10 月版",
   "license": "—",
   "facts": [
    "OpenAI 称训练 GPT-6 用文字、图形和交互元素组织回答，回答里可带图表、按钮、表单和小工具；实现是一套原生、可流式的组件库加一个边生成边处理界面的编译器；需要联网搜索的问题上 GPT-6 Instant 比 GPT-5.6 Instant 平均早 44% 开口（OpenAI 内部评测）（厂商自述）",
    "系统卡（10 月更新）：这版 Sol / Luna 在网络安全、生物化学两个领域都按 Preparedness Framework 的“高”能力处理；对越狱的抵抗比 GPT-5.6 强；GPT-6 Sol 在标准自伤评测上有统计显著的退步，GPT-6 Luna 在自伤、血腥、性内容上有，OpenAI 人工复核后称违规回答多为低严重度（模型卡）",
    "Intelligent UI 不是单独的模型名，是这版 GPT-6 的输出方式；发布页写明 Work 和 Codex 用的模型这次不变（厂商自述）"
   ],
   "links": [
    {
     "t": "OpenAI 发布页",
     "u": "https://openai.com/index/gpt-6-for-everyone/",
     "k": "official"
    },
    {
     "t": "系统卡（10 月更新）",
     "u": "https://deploymentsafety.openai.com/gpt-6-october",
     "k": "official"
    }
   ],
   "date": "2026-10-07",
   "category": "closed-llm",
   "access": "closed",
   "eps": [
    106,
    107
   ],
   "ep_tags": {
    "107": "背景 · 10-07"
   }
  },
  {
   "id": "liquid-open-d1",
   "name": "Open d1：d1-3B / d1-omni-600M",
   "developer": "Liquid AI",
   "size": "d1-3B：3.12B（HF 张量合计），LFM2.5-VL-3B 骨干，文本加图像；d1-omni-600M：0.59B，LFM2.5-Encoder-350M 骨干，文本加图像或文本加音频，官方称是第一个实验性检查点",
   "avail": "开放权重，HF 上直接下载（LiquidAI/d1-3B、LiquidAI/d1-omni-600M）；llama.cpp 当天支持，含 NVFP4",
   "license": "LFM Open License v1.0（HF 标 other / lfm1.0；非 OSI 开源：年收入 1000 万美元及以上的主体，商业使用不在许可范围内）",
   "facts": [
    "决策模型：一次前向给出带校准的答案，不生成 token；d1-3B 自报 Decision Index v0.2.1（公开集）48.57，称高于所有 10B 以下模型，与大 12 倍的 Decider 35B-A3B 相当；d1-omni-600M 为 15.95（厂商自述，Decision Index 是 Liquid 自己的基准）",
    "官方自报延迟：d1-3B 在 RTX 4090 上 8 ms、Jetson AGX Thor 16 ms、Jetson AGX Orin 26 ms、Orin Nano 50 ms；视觉部分只报了“保持骨干 LFM2.5-VL-3B 的视觉能力”，私有视觉评测集没公布（厂商自述）"
   ],
   "links": [
    {
     "t": "Liquid AI 官方博客",
     "u": "https://www.liquid.ai/blog/d1-open",
     "k": "official"
    },
    {
     "t": "HF 模型页（d1-3B）",
     "u": "https://huggingface.co/LiquidAI/d1-3B",
     "k": "hf"
    }
   ],
   "date": "2026-10-07",
   "category": "decision",
   "access": "open",
   "eps": [
    106
   ],
   "ep_tags": {}
  },
  {
   "id": "h2o-lightning-4b",
   "name": "H2O-Lightning-4B（v1.1）",
   "developer": "H2O.ai",
   "size": "4B（HF 张量合计 4.66B）；Qwen3.5-4B 的 LoRA 适配，以文本为主，后续 v1.2.2 加了图像输入（单次最多四张）",
   "avail": "开放权重，不设门槛（HF h2oai/h2o-lightning-4b）；可在未改动的 vLLM 上跑，外加一个小的 Python 外壳",
   "license": "Apache-2.0",
   "facts": [
    "决策模型：一次前向给出各选项的概率，不生成文字；博文 10-07 称 v1.1 在 JevBench 官方综合分上排开放权重第 1（72.5，对 Jev 的 71.5），每千次决策约 0.021 美元（估算）（厂商自述）",
    "JevBench 的综合分是智能、校准、速度、成本四项等权的调和平均；名次是 H2O 在 10-07 读榜后自己写的，不是榜单方的结论（厂商自述）",
    "微软 Decision-1 的博客把 H2O-Lightning-4B v1.1 当作延迟上的第二名，称自己比它快 2.5 倍（厂商自述，微软博客）；EP.107 故事线 C 把它列为“基座是 Qwen”的第五家美国公司（模型卡）"
   ],
   "links": [
    {
     "t": "H2O 官方博客",
     "u": "https://h2o.ai/blog/2026/h2o-lightning-jevbench",
     "k": "official"
    },
    {
     "t": "HF 模型页",
     "u": "https://huggingface.co/h2oai/h2o-lightning-4b",
     "k": "hf"
    }
   ],
   "date": "2026-10-07",
   "category": "decision",
   "access": "open",
   "eps": [
    106,
    107
   ],
   "ep_tags": {
    "107": "背景 · 10-07"
   }
  },
  {
   "id": "edgerock-4b",
   "name": "EdgeRock-4B（固定内存的文本 + 图像模型）",
   "developer": "Rock Matrix（rockmatrix-ai）",
   "size": "HF 张量合计约 4.58B；用循环状态、局部注意力和 Rock Memory Anchors 三部分，让历史存储不随上下文变长：每条序列的注意力 KV 约 72 MiB（厂商自述）；读文本和图像、输出文本",
   "avail": "开放权重，不设门槛（HF 未设 gated），自定义代码；另有 FP8、NF4、INT8 版，社区有 GGUF 和 MLX 版；附技术报告和 Rock Matrix 白皮书",
   "license": "EdgeRock Model License 1.0（HF 标签 other，模型卡标签写可商用；条款本刊没有逐条核）",
   "facts": [
    "厂商自述：AIME 2024–2026 平均 pass@1 为 82.9%，对比最强的有界状态基线 RWKV-7 G1j（14B 级）的 18.8%；256K 上下文下 BF16 注意力 KV 比 Qwen3.5-4B 小 99.1%；单张 Hopper 80GB 上 128K 输入加 128K 输出、批量 1 解码 233.7 tokens/s；32K 加 32K 下端到端输出吞吐是 Qwen3.5-4B 的 6.42 倍；六个视觉基准平均 84.9%，保留 Qwen3.5-4B 的 95.3%（模型卡，全部自报，没有第三方复现）",
    "工程细节：附自带的 runtime 目录（推理、模型实现）和自定义代码；HF 提交记录显示 10-08 放出了 29 个文本基准的完整评测切分，方便复跑对比（模型卡、HF 提交记录）",
    "发布时间线：HF 仓库首个提交 10-07，4B 各精度版 10-16；10-23 只有人发帖评论，官方发布稿本刊没有核到（HF 提交记录）"
   ],
   "links": [
    {
     "t": "HF 模型页",
     "u": "https://huggingface.co/rockmatrix-ai/EdgeRock",
     "k": "official"
    },
    {
     "t": "白皮书",
     "u": "https://rockmatrix.ai/documents/rock-matrix-whitepaper-en.pdf",
     "k": "official"
    },
    {
     "t": "Rock Matrix 官网",
     "u": "https://rockmatrix.ai/",
     "k": "official"
    }
   ],
   "dev_url": "https://rockmatrix.ai/",
   "date": "2026-10-07",
   "category": "open-llm",
   "access": "open",
   "eps": [
    109
   ],
   "ep_tags": {
    "109": "背景 · 10-07"
   }
  },
  {
   "id": "embeddinggemma-2",
   "name": "EmbeddingGemma 2",
   "developer": "Google DeepMind",
   "size": "7.4 亿总参数（文本 2.7 亿 + 视觉编码器 1.7 亿 + 音频编码器 3 亿；纯文本用 2.7 亿）；768 维，8,192 token 上下文",
   "avail": "开放权重，不设门槛",
   "license": "Apache-2.0",
   "facts": [
    "原生多模态嵌入：文本（含代码）、图像、视频、音频映射到同一空间，100+ 语言（模型卡）",
    "自报：MTEB Code 相对 EmbeddingGemma 1 从 68.76 提到 78.68；Pixel 11 Pro 上量化后纯文本约 191MB 内存（厂商自述）",
    "10-21 NVIDIA 的检索博客把它当对照基线，所以这周又被提到"
   ],
   "links": [
    {
     "t": "Google 官方博客",
     "u": "https://blog.google/innovation-and-ai/technology/developers-tools/embeddinggemma-2/",
     "k": "official"
    },
    {
     "t": "HF 模型页",
     "u": "https://huggingface.co/google/embeddinggemma-2",
     "k": "official"
    }
   ],
   "date": "2026-10-06",
   "category": "retrieval",
   "access": "open",
   "eps": [
    108
   ],
   "ep_tags": {
    "108": "背景 · 10-06"
   }
  },
  {
   "id": "nld-uni",
   "name": "Nemotron-Labs-Diffusion-Uni-8B（NLD-Uni）",
   "developer": "NVIDIA",
   "size": "模型卡标题写 8B，HF 张量合计约 18.3B（8 个 BF16 分片），两个数对不上，本刊都不采用；扩散语言模型加专门的视觉组件，混合 Transformer 结构，理解和生成走不同的参数通路（模型卡）",
   "avail": "开放权重，不设门槛（HF 未设 gated），要 trust_remote_code；模型卡写在 H100 80GB、CUDA 12.6 上验证过",
   "license": "NVIDIA Open Source License Agreement（模型卡 GOVERNING TERMS，链接指向 nvidia/NL-Diffusion-Image 仓库的 LICENSE；HF 标签没写许可，条款本刊没有核）",
   "facts": [
    "一个统一的多模态模型：读图并回答、文生图、按指令改图；文本可用自回归或分块扩散解码（模型卡）",
    "模型卡没有基准分数；本刊未试用",
    "发布时间线：HF 仓库 10-05 建，10-28 仍有更新；官方发布稿本刊没有核到（HF 提交记录）"
   ],
   "links": [
    {
     "t": "HF 模型页",
     "u": "https://huggingface.co/nvidia/NLD-Uni",
     "k": "official"
    }
   ],
   "dev_url": "https://developer.nvidia.com/nemotron",
   "date": "2026-10-05",
   "category": "video-world",
   "access": "open",
   "eps": [
    109
   ],
   "ep_tags": {
    "109": "背景 · 10-05"
   }
  },
  {
   "id": "xaira-x-design-vega",
   "name": "X-Design Vega（抗体设计模型）",
   "developer": "Xaira Therapeutics",
   "size": "未披露；通用分子设计模型，用公开加专有数据训练",
   "avail": "用于公司自己的在研药物项目（XA-1、XA-4），发布稿没有给出对外提供的方式",
   "license": "—",
   "facts": [
    "内部肿瘤项目 XA-1：从零设计 182 条 VHH（纳米抗体），25 个初筛命中、18 个确认结合（10%）；最佳分子对人靶点 KD 17 nM、对食蟹猴 83 nM，成药性检测全部通过；从起点到先导 7 周，其中靶点表位事先已定好（厂商自述）",
    "GPCR 靶点 XA-4：传统天然文库筛选失败；Vega 设计 6 万条 VHH 的库，富集后挑 92 个做流式验证，最好的一个功能实验完全拮抗，IC50 183 nM；公司的词是“progressable”（可推进）而非“能成药”，并写明不保证最终成功（厂商自述）",
    "两个靶点都是匿名代号，没有同行评审，没有动物或人体数据（厂商自述，公司博客）",
    "EP.107 专题 03 把 X-Design 放在药物研发流水线的“生成式设计”一格：证据止步于体外结合和功能检测，没有动物和人体数据（厂商自述）"
   ],
   "links": [
    {
     "t": "Xaira 官方博客",
     "u": "https://www.xaira.com/news/de-novo-design-of-progressable-antibodies-to-therapeutic-targets",
     "k": "official"
    }
   ],
   "date": "2026-10-02",
   "category": "science",
   "access": "closed",
   "eps": [
    106,
    107
   ],
   "ep_tags": {
    "106": "边界日 · 10-02",
    "107": "背景 · 10-02"
   }
  },
  {
   "id": "clef",
   "name": "Clef（27B）/ Clef-flash（9B）",
   "developer": "Cloudflare",
   "size": "Clef：HF 张量合计 27.4B，冻结 Qwen3.8-27B 作骨干，再加路由头和 rank-256 低秩适配；Clef-flash：9.4B，骨干 Qwen3.5-9B。Clef 带视觉编码器，上下文 64k（官方称 Jev 是 32k）",
   "avail": "开放权重，不设门槛（HF Cloudflare/clef、Cloudflare/clef-flash）；同时托管在 Workers AI（@cf/cloudflare/clef）。另有强化学习微调服务：先由 Cloudflare 的前线工程师手把手做，自助版以后才有",
   "license": "Apache-2.0",
   "facts": [
    "决策模型：不生成文字，一次前向给出带概率的选项答案，接口与 TypeSafe 的 Jev 兼容；官方写明“目前用 Qwen 作基座并做后训练”，HF 标签里基座是 Qwen3.8-27B 和 Qwen3.5-9B（模型卡）",
    "官方称 Clef 在 Jev Decision Index 上排第一；43 项评测里延迟中位数 Clef 209 ms、Clef-flash 39 ms，Jev 524 ms；在 TypeSafe 自己的四组工作流评测里 Clef 赢 Jev 三组（厂商自述）",
    "博文写的是“周五晚决定做、周末训练、周四发布”，不到一周（厂商自述，出自 10-09 的 Clef-omni 博文）",
    "EP.107 故事线 C 补上了上期没写的一点：Clef 官方稿写明基座是 Qwen（Clef 为 Qwen3.8-27B、Clef-flash 为 Qwen3.5-9B），作为“美国公司的决策模型多建在 Qwen 上”的证据（模型卡）"
   ],
   "links": [
    {
     "t": "官方博客",
     "u": "https://blog.cloudflare.com/clef-decision-models/",
     "k": "official"
    },
    {
     "t": "HF 模型页（Clef）",
     "u": "https://huggingface.co/Cloudflare/clef",
     "k": "hf"
    }
   ],
   "date": "2026-10-01",
   "category": "decision",
   "access": "open",
   "eps": [
    106,
    107
   ],
   "ep_tags": {
    "106": "背景 · 10-01",
    "107": "背景 · 10-01"
   }
  },
  {
   "id": "strands-decider-2b",
   "name": "Strands Decider 2B",
   "developer": "AWS（Strands Labs）",
   "size": "2B：Qwen3.5-2B-Base 做骨干，去掉语言模型头，换成约百万参数的指针头，LoRA rank 16；博客说发布的是第 19 版",
   "avail": "开放权重，不设门槛（GitHub 开源，权重在 HF 的 StrandsAgents/strands-decider-2B-hobson-v19），训练数据和脚本一并公开；本地 CPU 或 GPU 可跑，官方称 RTX 3090 上中位延迟约 115 ms，M3 MacBook 小任务约 153 ms",
   "license": "Apache-2.0",
   "facts": [
    "决策模型：在给定选项里选并给出可靠度分数，一次并行前向、不生成文字；博客自己写明在复杂问题上明显不如推理模型，也不能写代码、聊天或做摘要（厂商自述）",
    "官方自报：JevBench 公共集上，2B 档 33 个模型里第 3，排除略大于 2B 的 30 个后第 1；简单题 100% 答对（厂商自述）",
    "EP.107 故事线 C 引它的模型卡：基座是 Qwen3.5-2B-Base（模型卡）"
   ],
   "links": [
    {
     "t": "AWS Strands 官方博客",
     "u": "https://strandsagents.com/blog/introducing-strands-decider/",
     "k": "official"
    },
    {
     "t": "HF 模型页",
     "u": "https://huggingface.co/StrandsAgents/strands-decider-2B-hobson-v19",
     "k": "hf"
    }
   ],
   "date": "2026-10-01",
   "category": "decision",
   "access": "open",
   "eps": [
    106,
    107
   ],
   "ep_tags": {
    "106": "背景 · 10-01",
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   }
  },
  {
   "id": "pplx-decider",
   "name": "pplx-decider-v1-27b（10-06 出 v1.1）",
   "developer": "Perplexity",
   "size": "HF 张量合计 26.1B；Qwen3.8-27B 微调，多模态（文本加图像输入）；模型卡写权重约 49 GiB",
   "avail": "开放权重，不设门槛（HF perplexity-ai/pplx-decider-v1-27b；v1.1 为 perplexity-ai/pplx-decider-v1.1-27b，规模相同）；同时有 Perplexity 的 Decisions API，v1.1 起输入价每百万 token 0.02 美元，是 v1 的一半（社区公告）",
   "license": "Apache-2.0",
   "facts": [
    "决策模型，微调自 Qwen3.8-27B（模型卡）；模型卡自报 11 项基准总分 85.71%，对照 Jev 84.51%、基座 Qwen3.8-27B 74.76%，成绩是通过 Perplexity API 测得（厂商自述）",
    "10-06 的 v1.1：Perplexity 称在 Hugging Face 新的 Decision Index 0.3 上得分最高，价格减半（厂商自述，社区公告）",
    "EP.107 故事线 C 引它的模型卡：“fine-tuned from Qwen3.8-27B”（模型卡）"
   ],
   "links": [
    {
     "t": "HF 模型页（v1）",
     "u": "https://huggingface.co/perplexity-ai/pplx-decider-v1-27b",
     "k": "hf"
    },
    {
     "t": "v1.1 社区公告",
     "u": "https://community.perplexity.ai/t/pplx-decider-v1-1-27b-our-updated-open-weights-multimodal-decision-model-is-now-available/6286",
     "k": "official"
    }
   ],
   "date": "2026-10-01",
   "category": "decision",
   "access": "open",
   "eps": [
    106,
    107
   ],
   "ep_tags": {
    "106": "背景 · 10-01",
    "107": "背景 · 10-01"
   }
  },
  {
   "id": "praxis-1",
   "name": "Praxis-1",
   "developer": "Runway",
   "size": "未披露；世界-动作模型，建立在 Runway 通用世界模型的大规模视频预训练之上",
   "avail": "权重还没放：官方页写“未来几个月公开发布”，没有写许可证；早期伙伴 Noble Machines、Standard Bots、Ultra 在自家硬件上测试，其他人可联系 Runway 机器人团队申请预发布访问。我们在 HF 上没有查到官方仓库",
   "license": "未公布",
   "facts": [
    "官方称这是 Runway 第一个“开放权重”的世界-动作模型，把视频预训练转成对真实机器人的控制（官方页）",
    "官方称在世界模型里模拟机器人策略，与真机结果的相关性为 0.95，优于更贵的 3D 重建式方法（Runway 自报，没有第三方复现）",
    "官方图：在网络视频上预训练，效果与遥操作机器人视频相当（从头微调后最终放置误差 16.1 厘米对 16.0 厘米，93 组评估对）（厂商自述）",
    "“开放权重”在权重上线之前只是承诺；页面 JSON 数据标注的发布时间是 09-30 17:00 UTC，EP.105 页面按 10-01 记（本刊核对）"
   ],
   "links": [
    {
     "t": "Runway 研究页",
     "u": "https://runway.com/research/introducing-praxis-1",
     "k": "official"
    }
   ],
   "dev_url": "https://runway.com/",
   "date": "2026-09-30",
   "category": "video-world",
   "access": "closed",
   "eps": [
    105
   ],
   "ep_tags": {}
  },
  {
   "id": "gpt-6-1-sol",
   "name": "GPT-6.1 Sol",
   "developer": "OpenAI",
   "size": "未披露参数；上下文 1,050,000 token，最长输出 128,000，知识截止 2026-04-30，文本和图像输入、文本输出（OpenAI API 文档）",
   "avail": "闭源。当天进 ChatGPT 的 Work 和 Codex（Plus、Pro、Business、Enterprise、Edu），聊天里暂无；API 模型名 gpt-6.1-sol，每百万 token 输入 2、缓存输入 0.10、输出 10 美元，超过 27.2 万输入 token 的请求整单按 2 倍输入、1.5 倍输出计；Ultrafast 档按标准价 6 倍（API 文档，10-23 读）",
   "license": "—",
   "facts": [
    "09-29 DevDay 发布：官方称是 GPT-6 Sol 的升级，在代理式编码、电脑使用和专业工作上接近 GPT-6 Astra，价格约为 Astra（输入 10 / 输出 50 美元）的五分之一；DeepSWE v1.1 上与 Astra 持平（厂商自述）",
    "系统卡附录（09-29）：看到警告仍想绕过的比例 23.5%，GPT-6 Astra 为 17.4%；编码任务里对结果的不实陈述 1.50%，Astra 0.51%；场景是 OpenAI 专门挑出来诱发问题的（模型卡）。本期专题 04 引用的就是这两组数",
    "Artificial Analysis 智能指数：6.1 Sol 52、Astra 53（EP.106 页引用 AA 榜，本刊没有单独核）（独立）"
   ],
   "links": [
    {
     "t": "OpenAI 发布页",
     "u": "https://openai.com/index/introducing-gpt-6-1-sol/",
     "k": "official"
    },
    {
     "t": "系统卡附录",
     "u": "https://deploymentsafety.openai.com/gpt-6-1-sol",
     "k": "official"
    },
    {
     "t": "API 模型文档",
     "u": "https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-6.1-sol",
     "k": "official"
    }
   ],
   "date": "2026-09-29",
   "category": "closed-llm",
   "access": "closed",
   "eps": [
    105,
    106
   ],
   "ep_tags": {
    "106": "背景 · 09-29"
   }
  },
  {
   "id": "ego4wam",
   "name": "Ego4WAM",
   "developer": "地平线（Horizon Robotics）",
   "size": "完整 checkpoint 25.07 GiB（BF16，含 Video DiT、VAE、UMT5 文本编码器、Action DiT 与本体感知编码器）；EP.105 页面写 13B，按文件大小折算约 13.5B（本刊折算）；视频底座为 Wan2.2-TI2V-5B",
   "avail": "开放权重，不设门槛：HF 上有两个目录，Base（仅视频预训练的初始化）和 RoboDojo Joint（可直接推理评测）；不是标准的 Transformers 格式，需要借 StarVLA 框架。GitHub 仓库在 EP.105 发稿时只有 README（页面所述），10-20 的提交把 Ego4WAM 合入了 main，README 现在带完整使用说明",
   "license": "权重 Apache-2.0（HF 卡）；代码 MIT（仓库声明）",
   "facts": [
    "研究“怎样扩大第一人称人类数据对机器人学习的价值”：约 90 小时真机数据加 1.5 万小时第一人称数据；没有物体或场景分布外的真机演示时，加入对齐的人类数据，物体分布外成功率从 10% 到 60%，场景分布外从 0% 到 20%（README，作者自报）",
    "RoboDojo 上平均分 20.29、成功率 14.35%，绝对值不高；README 自己承认记忆和开放指令类偏弱，并称在精度、成功率和长程任务上是已报告方法里最好的（作者自报）",
    "arXiv 2609.40341 是 09-30 提交的，晚于 EP.105 冻结（EP.105 页面补充）"
   ],
   "links": [
    {
     "t": "HF 模型页",
     "u": "https://huggingface.co/HorizonRobotics/Ego4WAM",
     "k": "hf"
    },
    {
     "t": "GitHub",
     "u": "https://github.com/HorizonRobotics/Ego4WAM",
     "k": "github"
    },
    {
     "t": "论文 arXiv 2609.40341",
     "u": "https://arxiv.org/abs/2609.40341",
     "k": "official"
    }
   ],
   "date": "2026-09-29",
   "category": "video-world",
   "access": "open",
   "eps": [
    105
   ],
   "ep_tags": {}
  },
  {
   "id": "holo4",
   "name": "Holo4-27B / Holo4-35B-A3B / Holotron4 Nano",
   "developer": "H Company",
   "size": "Holo4-27B 为稠密模型（HF 张量约 27.4B，基于 Qwen3.8-27B）；Holo4-35B-A3B 为 MoE，总 35B、激活约 3B（HF 张量约 35.1B，基于 Qwen3.6-35B-A3B）；Holotron4-30B-A3B（HF 张量约 33.0B，基于 NVIDIA Nemotron 3 Nano Omni，Holotron 3 的更新版）",
   "avail": "开放权重，不设门槛：BF16、FP8、NVFP4 和 4-bit GGUF 都有；也可用 H Models API（博客没写价格）。官方说几天内再放加速用的 DSpark drafter 检查点",
   "license": "Holo4-27B：CC-BY-NC-4.0（非商用，不是 OSI 开源）；Holo4-35B-A3B：Apache-2.0；Holotron4-30B-A3B：NVIDIA Open Model Agreement",
   "facts": [
    "agentic 模型系列，能通过 GUI、代码、MCP 和 API 操作软件，用公司的 Agentic Task Factory 生成的环境和任务做监督加强化学习训练（官方博客）",
    "自报：OSWorld 2.0 上 27B 得 61.7%，35B-A3B 得 30.9%；博客引的 Opus 5.5 是 81.8%，强调参数少几个数量级、成本低得多（厂商自述）",
    "官方说把评测背后的全部轨迹也开源了；博客没有第三方复测（官方博客）"
   ],
   "links": [
    {
     "t": "H Company 官方博客",
     "u": "https://huggingface.co/blog/Hcompany/holo4",
     "k": "official"
    },
    {
     "t": "Holo4-27B（HF）",
     "u": "https://huggingface.co/Hcompany/Holo4-27B",
     "k": "hf"
    },
    {
     "t": "Holo4-35B-A3B（HF）",
     "u": "https://huggingface.co/Hcompany/Holo4-35B-A3B",
     "k": "hf"
    },
    {
     "t": "Holotron4-30B-A3B（HF）",
     "u": "https://huggingface.co/Hcompany/Holotron4-30B-A3B",
     "k": "hf"
    }
   ],
   "date": "2026-09-28",
   "category": "open-llm",
   "access": "open",
   "eps": [
    105
   ],
   "ep_tags": {}
  },
  {
   "id": "claude-sonnet-5-5",
   "name": "Claude Sonnet 5.5",
   "developer": "Anthropic",
   "size": "未披露",
   "avail": "闭源。API 模型名 claude-sonnet-5-5，Claude Platform、AWS、Google Cloud、Microsoft Azure 都可用；每百万 token 输入 2 美元、输出 10 美元、缓存读取 0.10 美元（Sonnet 5 为 0.20），与 Sonnet 5 同价；支持零数据留存",
   "license": "—",
   "facts": [
    "官方：Claude 5.5 家族的第二款（Opus 5.5 在 09-22 先发），比 Sonnet 5 快 30% 以上，多数工作成本最多低 30%；Terminal-Bench 4.0 得 70.6%（Sonnet 5 为 10.3%，Opus 5.5 为 66.4%，官方脚注说明 Opus 的数取 xhigh 档）（厂商自述）",
    "第一个带网络安全防护和回退机制的 Sonnet；同一页写明 Opus 5.5 在需要持续判断的复杂开放任务上仍明显更强（厂商自述）",
    "Artificial Analysis 测得最高档每个任务输出约 19.3 万 token，是其测过最多的，单任务 7.60 美元，比 Sonnet 5 高约 50%（独立，EP.105 页面转述，本刊未重读 AA 页）",
    "官方说 Claude Haiku 5.5 几周内加入该家族（官方稿）"
   ],
   "links": [
    {
     "t": "Anthropic 官方页",
     "u": "https://www.anthropic.com/claude-sonnet-5-5",
     "k": "official"
    }
   ],
   "dev_url": "https://www.anthropic.com/",
   "date": "2026-09-28",
   "category": "closed-llm",
   "access": "closed",
   "eps": [
    105,
    106
   ],
   "ep_tags": {
    "106": "背景 · 09-28"
   }
  },
  {
   "id": "mimo-v26-pro-mopd",
   "name": "MiMo-V2.6-Pro-MOPD",
   "developer": "小米（MiMo）",
   "size": "稀疏 MoE，1.02T 总 / 42B 激活，上下文 1M；输入文本、图像、视频、音频（模型卡）。它是 MiMo-V2.6-Pro-RL 的升级版；V2.6-Pro-RL 与 V2.6-Flash-RL 的权重 09-21 先放出（属 EP.104 窗口）",
   "avail": "开放权重，不设门槛，HF 与 ModelScope 都有；小米另有 API 平台和 Xiaomi MiMo Studio / Desktop（价格卡上没写）",
   "license": "MIT",
   "facts": [
    "在 V2.6-Pro-RL 之上做 MOPD2：把多个领域教师在线蒸馏进一个模型，并缓解“工具调用重复”（反复发出相同或相似的工具调用却没进展）这个问题（模型卡）",
    "卡里的热力图显示 MOPD 前后各 Agent 外壳、各输入长度下的重复率普遍降了一到两个数量级；EP.105 页面转述例子：OpenCode 在 32K–64K 从 0.37% 降到 0.02%（小米自报，本刊没重跑）",
    "EP.105 专题 05 引 Artificial Analysis：MiMo-V2.6-Pro 是开放权重榜第一（46.3）（独立，页面转述）"
   ],
   "links": [
    {
     "t": "HF 模型页",
     "u": "https://huggingface.co/XiaomiMiMo/MiMo-V2.6-Pro-MOPD",
     "k": "hf"
    }
   ],
   "date": "2026-09-27",
   "category": "open-llm",
   "access": "open",
   "eps": [
    105
   ],
   "ep_tags": {}
  },
  {
   "id": "intern-decision",
   "name": "Intern-Decision 0.8B / 2B / 4B",
   "developer": "上海人工智能实验室（InternLM）",
   "size": "三个尺寸，HF 张量约 0.85B / 2.21B / 4.54B；在 Qwen3.5 的 0.8B / 2B / 4B 上微调语言骨干，冻结视觉塔和投影层",
   "avail": "开放权重，不设门槛（HF 集合 internlm/intern-decision）；GitHub 只放训练、推理、评测和校准代码，不含训练数据；有网页 Demo",
   "license": "Apache-2.0（HF 标签；GitHub 的许可文件 09-29 才补上）",
   "facts": [
    "输入一个状态、可选图片和多个带类型的问题（choice、score、noul 即是非），一次前向给出每个问题的概率，不生成文字（README）",
    "README 自报：4B 版七个测试集平均 90.02%，Jev 为 88.74%，但各套件互有胜负（如 WildJailBreak 上 89.86 对 Jev 的 96.29）；RTX 4090 上本地请求延迟均值 44.16 毫秒；README 自己写“协议和范围不同”（厂商自述）",
    "技术报告 arXiv 2610.22131 是 10-22 才加进 README 的，不是发布当天的材料（本刊核对）"
   ],
   "links": [
    {
     "t": "GitHub",
     "u": "https://github.com/InternLM/Intern-Decision",
     "k": "github"
    },
    {
     "t": "HF（4B）",
     "u": "https://huggingface.co/internlm/Intern-Decision-4B",
     "k": "hf"
    },
    {
     "t": "HF（2B）",
     "u": "https://huggingface.co/internlm/Intern-Decision-2B",
     "k": "hf"
    },
    {
     "t": "HF（0.8B）",
     "u": "https://huggingface.co/internlm/Intern-Decision-0.8B",
     "k": "hf"
    }
   ],
   "date": "2026-09-26",
   "category": "decision",
   "access": "open",
   "eps": [
    105
   ],
   "ep_tags": {}
  },
  {
   "id": "neohorse-jev-4b",
   "name": "NeoHorse-Jev-4B",
   "developer": "TokenRhythm",
   "size": "4B 结构化决策模型，在 TokenRhythm 自家的 NeoHorse-1-4B 上微调；HF 没给张量总数",
   "avail": "开放权重，不设门槛；prefill-only 推理（不生成文字），支持 vLLM、SGLang 和自带的 Python / CLI / HTTP 运行时；可选单图加文本",
   "license": "Apache-2.0",
   "facts": [
    "三种题型 Choice / Noul / Score，返回候选分布、是非概率和期望评分，用来驱动路由、选工具、检查条件（模型卡）",
    "模型卡自报：六组文本评测聚合 77.70，在“四个成绩完整的开源决策模型”里最高；对比表里没有闭源的 Jev 本体（厂商自述，评测日期 09-24）",
    "日期：HF 仓库 09-23 创建，“Release”提交在 09-25 17:37 UTC，模型卡的评测表标 09-24，EP.105 页面写 09-24；公司归属（据量子位称由前华为盘古负责人王云鹤创办）只见媒体，不见公司官方页（EP.105 页面）"
   ],
   "links": [
    {
     "t": "HF 模型页",
     "u": "https://huggingface.co/TokenRhythm/NeoHorse-Jev-4B",
     "k": "hf"
    }
   ],
   "date": "2026-09-25",
   "category": "decision",
   "access": "open",
   "eps": [
    105
   ],
   "ep_tags": {
    "105": "边界日 · 09-25"
   }
  },
  {
   "id": "internw0-delta",
   "name": "InternW0-Δ",
   "developer": "上海人工智能实验室（InternRobotics）",
   "size": "参数量本刊没有核到；Mixture-of-Transformers 架构：预训练视频专家加动作专家，由冻结的 VLM 提供语义引导",
   "avail": "开放权重，不设门槛：HF 的 InternRobotics 下有 InternW0-Delta-Base、-RoboDojo、-Libero、-RoboTwin 四个检查点（仓库 09-22、09-23 创建），论文 09-25 提交；训练数据集和清洗流水线仍只是“承诺后续开放”，GitHub 上问时间表的 issue 官方回复“国庆后再讨论”（EP.105 页面）",
   "license": "权重 Apache-2.0（HF 卡）；代码 MIT（GitHub README）",
   "facts": [
    "世界-动作模型：把预训练视频动力学、场景语义、4D 几何与运动先验（训练期蒸馏）和动作生成放进同一个框架（论文摘要）",
    "摘要称训练语料超过 20K 小时；EP.105 核对项目图逐项加起来是 23,072 小时，来自 AgiBotWorld、RoboMIND、EgoDex 等已有公开数据集，不是新采集的（EP.105 页面）",
    "自报：LIBERO-Plus 92.8、RoboTwin 71.9（Clean→Random 设置）、RoboDojo 成功率 23.9%，同一页的 GPT-6-Astra 为 22.48%（作者自报，项目页口径，EP.105 页面所引）"
   ],
   "links": [
    {
     "t": "论文 arXiv 2609.31394",
     "u": "https://arxiv.org/abs/2609.31394",
     "k": "official"
    },
    {
     "t": "GitHub",
     "u": "https://github.com/InternRobotics/InternW0-Delta",
     "k": "github"
    },
    {
     "t": "HF（Base 检查点）",
     "u": "https://huggingface.co/InternRobotics/InternW0-Delta-Base",
     "k": "hf"
    }
   ],
   "date": "2026-09-25",
   "category": "video-world",
   "access": "open",
   "eps": [
    105
   ],
   "ep_tags": {
    "105": "边界日 · 09-25"
   }
  },
  {
   "id": "ali-decision-preview",
   "name": "decision-model-preview（阿里云百炼决策模型）",
   "developer": "阿里云（百炼 Model Studio）",
   "size": "底层模型未披露，不能写成“千问的决策模型”",
   "avail": "仅 API：POST /compatible-mode/v1/systemone，新加坡与北京两个地域，需要百炼 API Key；最多 16 个问题，上下文 65,536 token。EP.105 写“限时免费”（据百炼更新表）；本刊打开的文档页（最后更新 10-15）里已不见免费期说明，也没有价格",
   "license": "—",
   "facts": [
    "文档写明协议是 TypeSafe System One，示例直接用 typesafe-sdk，三类问题 choice、noul、score 与 Jev 的原语同名；一次前向返回每个问题的概率分布，choice 与 score 另返回置信度，不生成文字（官方文档）",
    "EP.105 的判断是：谁先把接口做出来，谁就定了协议——阿里用行动认领了 Jev 的接口（本刊编辑判断）",
    "上线日 09-24 取自 EP.105 页面所引的百炼更新表，本刊没有重开那张表（本刊核对）"
   ],
   "links": [
    {
     "t": "百炼文档",
     "u": "https://www.alibabacloud.com/help/en/model-studio/decision-model-api",
     "k": "official"
    }
   ],
   "date": "2026-09-24",
   "category": "decision",
   "access": "closed",
   "eps": [
    105
   ],
   "ep_tags": {
    "105": "背景 · 09-24"
   }
  },
  {
   "id": "flux-3-action",
   "name": "FLUX 3 Action（base / DROID / SO-101 三个检查点）",
   "developer": "Black Forest Labs",
   "size": "70 亿参数的世界-动作模型（官方：7B，从多模态 FLUX 3 底座衍生，预训练偏重视频，同时预测视频和动作）；HF 上 DROID 与 SO-101 检查点各约 69.5 亿",
   "avail": "权重在 Hugging Face（black-forest-labs/flux-3-action-base、-droid、-so101），需登录并接受条款，自动审批（gated=auto）；官方页同时给了单步 7B 检查点和一个引导蒸馏检查点；配合 LeRobot 库使用。BFL 博客页的发布日为 September 23, 2026，HF 仓库 09-22 建立",
   "license": "flux-kommunity-license（HF 标签 other）；条款全文要登录后才能看，本刊没有读到，是否允许商用没有核到",
   "facts": [
    "官方称在 RoboLab-120 榜上刷新开放模型成功率纪录：单步 7B 检查点 38.3% ± 0.38，对 Cosmos 3 Nano 的 36.8%；引导蒸馏检查点 42.2% ± 0.36；参数不到此前最强开放模型的一半，速度快最多 3.95 倍（厂商自述）",
    "官方称每秒机器人动作的推理速度比 Pi0.5 快 1.34 到 2.28 倍，同时仍联合预测视频和动作（厂商自述）"
   ],
   "links": [
    {
     "t": "BFL 官方模型页与报告",
     "u": "https://bfl.ai/models/flux-3-action",
     "k": "official"
    },
    {
     "t": "HF 模型页（base）",
     "u": "https://huggingface.co/black-forest-labs/flux-3-action-base",
     "k": "hf"
    }
   ],
   "dev_url": "https://bfl.ai",
   "date": "2026-09-23",
   "category": "video-world",
   "access": "open",
   "eps": [
    104
   ],
   "ep_tags": {}
  },
  {
   "id": "ember-1",
   "name": "Ember-1",
   "developer": "Fireworks AI（Fireworks Research）",
   "size": "在 Kimi K3 上后训练；参数量未披露",
   "avail": "闭源托管：作为 Fireworks Serverless 上与 Kimi K3 并列的 Research Preview，官方说研究类发布给开发者两周的无服务器试用，再按社区需求转常驻；没有放权重，价格没披露",
   "license": "—（底座 Kimi K3，官方博客没写许可）",
   "facts": [
    "官方称“K3 的质量，少 40% 的 token”：训练它少想不必要的推理，七个基准加两家客户的线上流量上，推理可缩短 35–50% 而不损失准确率（厂商自述）",
    "官方内部 A/B：分数 0.751 对 0.753，推理 token 降 71.3%；EP.105 页面还引了每任务输出 token 从 49.3K 降到 29.9K、总 token 降 39%（厂商自述，页面转述）",
    "训练算法没披露，EP.105 特意提醒不要写成 OPD（在线蒸馏）（EP.105 页面）"
   ],
   "links": [
    {
     "t": "Fireworks 官方博客",
     "u": "https://fireworks.ai/blog/ember-1",
     "k": "official"
    }
   ],
   "dev_url": "https://fireworks.ai/",
   "date": "2026-09-23",
   "category": "closed-llm",
   "access": "closed",
   "eps": [
    105
   ],
   "ep_tags": {
    "105": "背景 · 09-23"
   }
  },
  {
   "id": "claude-opus-5-5",
   "name": "Claude Opus 5.5",
   "developer": "Anthropic",
   "size": "参数量未披露；API 文档：上下文 1M token、最大输出 128K、知识截止 2026-06；自适应思考始终开启，不能再关闭“思考”模式",
   "avail": "Claude API（模型名 claude-opus-5-5）和 AWS、Google Cloud、Microsoft Azure 全面可用；每百万 token 输入 4、输出 20 美元（比 Opus 5 低 20%），缓存读取 0.20 美元（低 60%）；Claude Code 和 Claude 平台上有最高 2.5 倍速的 Fast 模式；支持零数据留存",
   "license": "闭源（商用 API）",
   "facts": [
    "官方开头写明：这是呼吁“放缓前沿节奏”之后的第一次发布，发布前由 Frontier Design、METR 等外部评估方测过；多数工作上与 Fable 5.1 水平相当，运行成本比 Opus 5 低 40%（厂商自述）",
    "它是第一个带 Fable 5.1 同类防护的 Opus：网络安全、生物、蒸馏相关请求会被透明回退给别的模型，多数网络安全任务改道到 Opus 4.8；官方基准脚注承认这很可能拉低它的得分（厂商自述）",
    "自报：Terminal-Bench 4.0 为 66.4%（xhigh 档），对照 Fable 5.1 的 55.8%、GPT-6 Astra 的 57.9%（OpenAI 自报，high 档）；Terminal-Bench-Science 0.1 为 58.7%（厂商自述）",
    "METR 发布前评估：相对 Fable 5.1 是“适度提升”，不太可能完全自动化 AI 研发，但会明显加速研究人员（独立）"
   ],
   "links": [
    {
     "t": "官方发布页",
     "u": "https://www.anthropic.com/news/claude-opus-5-5",
     "k": "official"
    },
    {
     "t": "METR 发布前评估摘要",
     "u": "https://metr.org/blog/2026-09-22-claude-opus-5-5/",
     "k": "official"
    },
    {
     "t": "Claude 模型总览（API 文档）",
     "u": "https://platform.claude.com/docs/en/about-claude/models/overview",
     "k": "official"
    }
   ],
   "dev_url": "https://www.anthropic.com",
   "date": "2026-09-22",
   "category": "closed-llm",
   "access": "closed",
   "eps": [
    104,
    105
   ],
   "ep_tags": {
    "105": "背景 · 09-22"
   }
  },
  {
   "id": "gpt-6-sol-luna",
   "name": "GPT-6 Sol / GPT-6 Luna",
   "developer": "OpenAI",
   "size": "参数量未披露；两者上下文都是 1,050,000 token、最大输出 128,000 token；知识截止 Sol 为 2026-04-20、Luna 为 2026-05-18（OpenAI API 文档页）",
   "avail": "09-22 起 ChatGPT Work 和 Codex 对 Plus、Pro、Business、Enterprise、Edu 用户开放，免费版和 Go 用户可在桌面应用用 Luna，暂不在 Chat 里；API 模型名 gpt-6-sol、gpt-6-luna。价格比 GPT-5.6 的促销价再降 50%：Sol 每百万 token 输入 2、输出 10 美元（原 4 / 20），Luna 输入 0.10、输出 0.50 美元（原 0.20 / 1.20）；缓存读取折扣 90%。此后 09-29 OpenAI 又发了 GPT-6.1 Sol（发布页页首的更新说明）；台账里本条只对应 09-22 的 GPT-6 Sol / Luna",
   "license": "闭源（商用 API / 订阅）",
   "facts": [
    "官方称 AutomationBench 上 xhigh 档的 Sol 超过 max 档的 Claude Opus 5，每任务成本只有后者的 9%；high 档 Luna 比上一代高 5.4 个百分点、每任务成本低 58%（厂商自述）",
    "官方写的是“相对 GPT-5.6 促销价降 50%”，对比基准是促销价，不是 GPT-5.6 的标准价（厂商自述，OpenAI 发布页）",
    "EP.104 指出发布页没有单独的 system card（链接指向 Astra 那份），也没提外部评估方（独立，据本刊 EP.104 页面的核对，本刊没有逐页核链接）"
   ],
   "links": [
    {
     "t": "OpenAI 官方发布页",
     "u": "https://openai.com/index/introducing-gpt-6-sol-and-luna/",
     "k": "official"
    },
    {
     "t": "OpenAI API 文档：GPT-6 Sol",
     "u": "https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-6-sol",
     "k": "official"
    },
    {
     "t": "OpenAI API 文档：GPT-6 Luna",
     "u": "https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-6-luna",
     "k": "official"
    },
    {
     "t": "CNBC",
     "u": "https://www.cnbc.com/2026/09/22/anthropic-openai-cheaper-ai-models.html",
     "k": "media"
    }
   ],
   "dev_url": "https://openai.com",
   "date": "2026-09-22",
   "category": "closed-llm",
   "access": "closed",
   "eps": [
    104
   ],
   "ep_tags": {}
  },
  {
   "id": "mimo-v2-6",
   "name": "MiMo-V2.6-Pro / MiMo-V2.6-Flash（Pro-RL、Flash-RL 检查点）",
   "developer": "小米（Xiaomi MiMo）",
   "size": "Pro：稀疏 MoE，1.02T 总参数 / 42B 激活；Flash：309B 总 / 15B 激活；两者上下文都是 1M，文本、图像、视频、音频输入（模型卡）；同日另有 9B 的蒸馏版 MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9B",
   "avail": "权重 MIT 协议，Hugging Face 无需申请；OpenRouter 上第三方托管，Pro 每百万 token 输入 0.435、输出 0.87 美元，Flash 输入 0.10、输出 0.28 美元（OpenRouter 页 10-23 读取，各提供商略有差异）。09-27 又放出 MOPD 检查点（窗口之后）",
   "license": "MIT（OSI 认可的开源许可）",
   "facts": [
    "模型卡称 Pro-RL 是 V2.6 系列旗舰检查点：用一次混合强化学习覆盖编程、通用 Agent、视觉和网络安全，并用“分组 Agent 评分”缓解只看对错的奖励信号（模型卡）",
    "模型卡自报：DeepSWE v1.1 Pro 为 71.9、Flash 为 67.9（表中 Claude Opus 5 为 74.0、GPT-5.6 Sol 为 73.0）；技术报告写 RL 后训练分别花 260 万、90 万美元，只算后训练，不含预训练、数据和环境（厂商自述，已核技术报告原文）",
    "Artificial Analysis 开源榜 09-23 读数：MiMo-V2.6-Pro 智能指数 46.3，排开源第一，前五全是中国模型（独立，据本刊 EP.104 页面转述，未重开 AA 页）"
   ],
   "links": [
    {
     "t": "HF 模型页（Pro-RL）",
     "u": "https://huggingface.co/XiaomiMiMo/MiMo-V2.6-Pro-RL",
     "k": "hf"
    },
    {
     "t": "HF 模型页（Flash-RL）",
     "u": "https://huggingface.co/XiaomiMiMo/MiMo-V2.6-Flash-RL",
     "k": "hf"
    },
    {
     "t": "技术报告（HF 上的 PDF）",
     "u": "https://huggingface.co/XiaomiMiMo/MiMo-V2.6-Pro-RL/blob/main/MiMo_V2_6_technical_report.pdf",
     "k": "hf"
    },
    {
     "t": "OpenRouter：Pro",
     "u": "https://openrouter.ai/xiaomi/mimo-v2.6-pro",
     "k": "media"
    }
   ],
   "dev_url": "https://mimo.xiaomi.com",
   "date": "2026-09-21",
   "category": "open-llm",
   "access": "open",
   "eps": [
    104
   ],
   "ep_tags": {}
  },
  {
   "id": "grok-4-7",
   "name": "Grok 4.7",
   "developer": "SpaceXAI（前 xAI；官方页署名 SpaceXSI）",
   "size": "参数量与上下文长度未披露；官方称基座比 Grok 4.6 更大，强化学习跑得更久、任务更难（偏向要花很多小时才能完成的问题）",
   "avail": "09-21 当天在 Cursor 和 Grok Build 可用，也通过 Grok API、第三方编程工具、模型路由和云平台提供；价格与速度与 Grok 4.6 相同：每百万 token 输入 2、输出 6 美元",
   "license": "闭源（商用 API）",
   "facts": [
    "官方对比表（Grok 4.7 xHigh 档）：CursorBench 4.0 为 46.3%，Grok 4.6 为 40.4%、GPT-5.6 Sol 为 41.7%、Fable 5.1 为 51.8%；DeepSWE v1.1 为 71.0%（高档位）（厂商自述）",
    "官方页副标题称“同类模型一半的价格、两倍的速度”；训练时让它原生理解 Grok Bot 的 harness，更擅长对话类任务和通识工作，并自称带有“迄今校准得最好的安全防护”（厂商自述）",
    "Artificial Analysis 的编码 Agent 指数给了 56 分，比上一代高 9 分（独立，据本刊 EP.104 页面转述，未重开 AA 页）"
   ],
   "links": [
    {
     "t": "官方发布页",
     "u": "https://x.ai/news/grok-4-7",
     "k": "official"
    },
    {
     "t": "Artificial Analysis 评测文",
     "u": "https://artificialanalysis.ai/articles/benchmarking-grok-4-7",
     "k": "media"
    }
   ],
   "dev_url": "https://x.ai",
   "date": "2026-09-21",
   "category": "closed-llm",
   "access": "closed",
   "eps": [
    104
   ],
   "ep_tags": {}
  },
  {
   "id": "qwen-image-2-1",
   "name": "Qwen-Image-2.1",
   "developer": "阿里巴巴通义（Qwen 团队）",
   "size": "视觉生成部分 7B 参数（32 层 Single-Stream DiT，官方口径）；HF 权重合计约 71.2 亿；统一文生图与图像编辑，原生支持透明（RGBA）图层，最多 10 张参考图",
   "avail": "权重在 Hugging Face 和 ModelScope，无需申请；10-09 又放出 8 步去噪的 Qwen-Image-2.1-Turbo，并上线 Pro 与 Turbo 的阿里云 API（窗口之后，GitHub 新闻栏）；同日 09-20 还有 Qwen-Image-2.1-PE-T2I、PE-I2I 两个仓库，本刊没有读卡",
   "license": "Qwen Research License Agreement（发布日期 2026-09-20，HF 标签 other）：只许非商业用途（定义为仅限研究或评测），商用要另向阿里申请；不是 OSI 开源",
   "facts": [
    "官方 README 称：混合粒度注意力加前缀 KV 缓存复用，用较低算力得到较好画质；能直接生成或编辑透明图层、从照片里抠主体；局部编辑支持画圈、涂抹标注或蒙版（厂商自述）",
    "官方 README 新闻栏：10-09 放出 8 步的 Turbo 版并上线 Pro / Turbo API；HF 上没有 Pro 版仓库，Pro 目前只见 API（厂商自述，HF 仓库列表）"
   ],
   "links": [
    {
     "t": "GitHub 仓库（README）",
     "u": "https://github.com/QwenLM/Qwen-Image-2.1",
     "k": "github"
    },
    {
     "t": "HF 模型页",
     "u": "https://huggingface.co/Qwen/Qwen-Image-2.1",
     "k": "hf"
    }
   ],
   "dev_url": "https://qwen.ai",
   "date": "2026-09-20",
   "category": "video-world",
   "access": "open",
   "eps": [
    104
   ],
   "ep_tags": {}
  },
  {
   "id": "cua-s1-forms",
   "name": "CUA-S1-FORMS",
   "developer": "Cua（trycua）",
   "size": "706,048 参数的小型“选项打分器”（tinyx）：字节级嵌入加 2 层 Transformer 编码器（宽 128、4 头）；不生成文字，对 GUI 表单里每个元素的各个选项（每个文档实体一项，外加 check / click / skip）一次前向给出概率",
   "avail": "权重公开在 Hugging Face（cua-ai/cua-s1-forms），无需申请；只能加载 safetensors 那一对文件，仓库里曾带的 pickle 检查点已删除；要从 trycua/cua 仓库装 cua-s1 包才能跑",
   "license": "MIT（OSI 认可的开源许可）",
   "facts": [
    "模型卡写明输入输出契约与 TypeSafe 的 Jev 相同，属于 Cua-S1 研究家族，并注明“不是 cua-s1-form-v0 研究档的正式映射发布”（模型卡）",
    "模型卡自报：在专门训练的表单任务上同题对比 99.7%，托管 Jev 为 83.6%；托管 Jev 在需要判断的决策上是 96%，拉低总分的是“识别已填字段、什么都不做”这条约定（74%）。这是专训对零样本，不能推广（厂商自述）",
    "训练数据全是合成表单，真实评测只有 196 个决策，卡上也写明没有在任意真实世界表单上验证过（模型卡）"
   ],
   "links": [
    {
     "t": "HF 模型页",
     "u": "https://huggingface.co/cua-ai/cua-s1-forms",
     "k": "hf"
    }
   ],
   "dev_url": "https://github.com/trycua/cua",
   "date": "2026-09-18",
   "category": "decision",
   "access": "open",
   "eps": [
    104
   ],
   "ep_tags": {
    "104": "边界日 · 09-18"
   }
  },
  {
   "id": "qwen3-8-livetranslate",
   "name": "Qwen3.8-LiveTranslate",
   "developer": "阿里巴巴通义（Qwen 团队）",
   "size": "参数量未披露；Hybrid-MoE 的 Thinker–Talker 双模块，音频与文本交错（Interleave）的流式架构；60 种语言的音频输入转文本，29 种语言的语音输出",
   "avail": "只通过 DashScope 实时 API 调用（官方博客给了调用示例）；Hugging Face 上没有权重（本刊在 HF 上没有搜到）；价格官方博客没写",
   "license": "商用 API",
   "facts": [
    "官方称同传平均延迟（LAAL）从上一代的 2.8 秒降到 2.3 秒；新增实时说话人分离（译文语音保留各自音色、声音克隆更稳）、原文译文同屏对齐、长上下文消歧（厂商自述）",
    "阿里 09-22 云栖大会官方稿再次把它列为新品，称延迟降近 20%（厂商自述）"
   ],
   "links": [
    {
     "t": "Qwen 官方博客",
     "u": "https://qwen.ai/blog?id=qwen3.8-livetranslate",
     "k": "official"
    },
    {
     "t": "阿里云栖大会官方稿",
     "u": "https://www.alibabacloud.com/en/press-room/alibaba-unveils-roadmap-on-full-stack-ai-strategy",
     "k": "official"
    }
   ],
   "dev_url": "https://qwen.ai",
   "date": "2026-09-18",
   "category": "speech",
   "access": "closed",
   "eps": [
    104
   ],
   "ep_tags": {
    "104": "边界日 · 09-18"
   }
  }
 ]
}