Cloudflare 发布多模态决策模型 Clef-omni，Clef 提速、Clef-flash 降价
Cloudflare 发布 Clef-omni，在文本和图像之外新增音频（wav/mp3）与视频（mp4/webm）输入，基于 Qwen3-Omni-30B-A3B-Instruct MoE 构建并已在 Hugging Face 开放权重，定价为每百万输入 token 0.15 美元。
#多模态
#多模态
今日 1 条国际大厂AI 评估 · 71/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 71/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。
魔搭ModelScope社区AI 评估 · 53/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 53/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 AutoTrust AI Lab 开源多模态决策模型 JEV-27B-VL，Jev Decision Index 0.3 视觉榜单第一
AutoTrust AI Lab 开源基于 Qwen3.8-27B 的多模态决策模型 JEV-27B-VL，融合 System 1 快速决策与 System 2 深度推理，可视为能“看见”的 JEV-27B。
OpenRouter(@OpenRouterAI)AI 评估 · 42/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 42/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 Perplexity Decider v1.1 上线 OpenRouter：开源权重多模态决策模型
Perplexity Decider v1.1 现已上线 OpenRouter，这是 Perplexity 的开源权重多模态决策模型，可接收文本、JSON 或图像并返回带概率的类型化答案，输入价格 $0.02/M，输出免费。
OpenRouter(@OpenRouterAI)AI 评估 · 57/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 57/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 阶跃星辰 Step 5 Preview 上线 OpenRouter，稀疏 MoE 架构支持 1M 上下文
阶跃星辰（StepFun）的 Step 5 Preview 已在 OpenRouter 上线，官方称其为面向智能体任务的新旗舰模型。该模型采用稀疏 MoE 架构，激活参数 27B、总参数 600B，支持 1M 上下文以及文本、图像和视频输入，官方称其在编码和专业领域知识工作上表现较强，尤其是金融场景。
Aravind Srinivas(@AravSrinivas)AI 评估 · 66/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 66/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 Perplexity 开源 pplx-embed-v2-late 多向量嵌入模型，9B 与 0.6B 双版本
Perplexity 开源 pplx-embed-v2-late，包含 9B 和 0.6B 两个晚期交互多向量嵌入模型，用于检索文本、图像和页面，二者共享同一嵌入空间以支持跨模型查询。
lmarena.ai(@lmarena_ai)AI 评估 · 64/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 64/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 Mistral Large 4 进入 Agent Arena 榜单前 15 实验室
Mistral Large 4 在 Agent Arena 超过 5000 场真实智能体会话中录得 -6.6% 的净提升分数，位列总榜第 43，比上一版本 Mistral Medium 3.5（-12.60%）高 11 个名次。
Jerry Liu(@jerryjliu0)AI 评估 · 30/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 30/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 LightOn OCR-3 上线 OpenDocRouter，定价 $0.28 / 1m input、$1.40 / 1m output
LightOn OCR-3 已在 OpenDocRouter 上线，定价 $0.28 / 1m input、$1.40 / 1m output，在 ParseBench 上约 $3.19 / 1k 页。
elvis(@omarsar0)AI 评估 · 60/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 60/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 Odyssey-3 Pro 在 Physics-IQ Verified 刷新最高分
Odyssey 发布 Odyssey-3 系列世界模型，其中 Odyssey-3 Pro 在 Physics-IQ Verified 上刷新最高分，该基准要求模型续写真实物理实验视频。
歸藏(guizang.ai)(@op7418)AI 评估 · 23/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 23/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 GPT-6 Astra 读取 Memory 后用 Blender 建模生成海报
GPT-6 Astra 读取用户 Memory 后，按用户喜好用 Blender 建模的几个模型做了一张海报，模型的细节、材质、光影都做得很好。
特工宇宙AI 评估 · 66/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 66/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 Vidu Q4 Preview 发布：最高支持 4K 直出，0.09 元/秒起
Vidu 发布旗舰视频模型 Q4 的首个预览版本 Q4 Preview，最高支持 4K 直出，最多可输入 15 张参考图，并支持 3 段参考音频统一音色。SaaS 侧 Preview 阶段提供两个月限时优惠，最低 0.09 元/秒起，官方称一个 10s 视频的创作成本首次可以低至不到一块钱。
机器之心SOTA模型AI 评估 · 59/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 59/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 Anthropic 发布 Claude Haiku 5.5，Mistral 开放 Mistral Large 4 公开预览 API
Anthropic 于 10 月 7 日发布 Claude Haiku 5.5，面向摘要、上下文压缩、数据库查询和分类等高频任务，是首款支持可调推理强度的 Haiku 模型，提示词不超过 10 万 Token 时每百万输入、输出 Token 分别为 0.10 美元和 0.50 美元，当前未开放模型权重。
国际大厂AI 评估 · 71/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 71/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 谷歌开源 EmbeddingGemma 2：740M 参数支持本地多模态检索
谷歌于 10 月 6 日开源 EmbeddingGemma 2，这是其首个原生多模态开源嵌入模型，可把文字、代码、图片、视频、音频放进同一个 768 维空间并用一句话检索。
国际大厂AI 评估 · 48/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 48/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 Mistral Large 4 开启 API 公开预览，1 万亿参数权重计划月底发布
Mistral 发布原生多模态 MoE 模型 Mistral Large 4（昵称“Le Chonk”）公开预览，总参数 1 万亿、激活约 490 亿，可通过 Mistral Studio API 试用，权重计划月底发布。
Perplexity(@perplexity_ai)AI 评估 · 44/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 44/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 Perplexity 发布 pplx-embed-v2-late 多模态嵌入模型，已上 Hugging Face
Perplexity 发布 pplx-embed-v2-late，包含两个 late-interaction 嵌入模型，可在共享嵌入空间中检索文本、图像和页面，支持跨模态查询。两个模型均达到前沿性能，并已在 Hugging Face 公开提供。
DeepLearning.AI(@DeepLearningAI)AI 评估 · 71/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 71/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 Google Gemini 3.8 Live 语音到语音模型发布
Google 发布 Gemini 3.8 Live 语音到语音模型，将听、推理和回应放在一个系统中，跳过语音转文字再转语音的接力流程。Extended Thinking 版本在 Artificial Analysis 的 Speech to Speech Index 排名第一，标准版在真人盲测实时对话中排名第二。
meng shao(@shao__meng)AI 评估 · 57/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 57/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 Google DeepMind 开源 EmbeddingGemma 2 端侧多模态嵌入模型
Google DeepMind 开源发布原生多模态、专为端侧设计的 740M 参数嵌入模型 EmbeddingGemma 2，把文本、代码、图像、视频、音频映射进同一个 768 维向量空间。
宝玉(@dotey)AI 评估 · 75/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 75/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 Google 开源 EmbeddingGemma 2 多模态嵌入模型，可在手机本地运行
Google 开源 EmbeddingGemma 2，这是一个可在手机和电脑本地运行的多模态嵌入模型，文字、图片、视频、音频和代码可放进同一套坐标系，不联网也能用一句话检索内容。
ollama(@ollama)AI 评估 · 41/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 41/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 Google DeepMind 的 EmbeddingGemma 2 上线 Ollama，首个原生多模态端侧嵌入模型
Google DeepMind 的 EmbeddingGemma 2 现已上线 Ollama，可通过 `ollama pull embeddinggemma-2` 获取。该模型面向消费级设备，是 Google DeepMind 首个原生多模态开源端侧嵌入模型，除文本外还将代码、图像、音频和视频统一到同一嵌入空间。
Google DeepMind BlogAI 评估 · 65/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 65/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 Google DeepMind 发布 EmbeddingGemma 2 开源轻量多模态嵌入模型
Google DeepMind 发布 EmbeddingGemma 2，基于 Gemma 4 架构、740M 参数、Apache 2.0 许可，将文本、代码、图像、视频和音频映射到统一嵌入空间。
Justine Moore(@venturetwins)AI 评估 · 62/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 62/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 Justine Moore 实测 Tavus 新模型 Griffin 的实时交互视频
Justine Moore 实测了 Tavus 引发热议的新模型，认为其在实时交互视频上进步明显，全程无剪辑或加速，一些举止神态真实得令人意外。
Philipp Schmid(@_philschmid)AI 评估 · 62/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 62/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 Google 发布 EmbeddingGemma 2 多模态嵌入模型
Google 发布 EmbeddingGemma 2，这是其首个原生多模态嵌入模型，基于 Gemma 4 构建，采用 Apache 2.0 许可。它可将 100 多种语言以及代码、图像、音频和视频嵌入同一个向量，上下文长度 8,192，提供 740M omni、440M text+vision、570M text+audio 和 270M text-only 四种规格。
clem 🤗(@ClementDelangue)AI 评估 · 68/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 68/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 Mistral 发布 Mistral Large 4，1T 参数多模态模型权重定于 10 月底开放
Mistral 发布 Mistral Large 4（Le Chonk），1T 参数、原生多模态、49B 激活参数，官方称其是欧美聚合基准上最好的开放权重模型，在视觉 grounding 上超过闭源前沿模型。
宝玉(@dotey)AI 评估 · 72/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 72/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 Google 发布图像生成编辑模型 Nano Banana 2.1
Google 发布新一代图像生成和编辑模型 Nano Banana 2.1，从今天起陆续上线 Gemini App、Google 搜索 AI 模式、AI Studio、Flow、Stitch、Google Ads 和 Gemini 企业平台。
Philipp Schmid(@_philschmid)AI 评估 · 67/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 67/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 Nano Banana 2.1 发布，价格降至上一代 Pro 的四分之一
Nano Banana 2.1（gemini-nano-banana-2.1）已上线，价格从上一代 Pro 模型的每张 0.134 美元降至 0.034 美元。
Google DeepMind(@GoogleDeepMind)AI 评估 · 55/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 55/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 Google DeepMind 发布 EmbeddingGemma 2，740M 参数以 Apache 2.0 开源
Google DeepMind 发布 EmbeddingGemma 2，参数量 740M，在多项基准上具有竞争力，甚至超过部分参数量两倍以上的专用模型。开发者可用它为应用加入多模态搜索，例如用语音备忘录在视频中定位片段，也可与 Gemma 4 搭配实现私密的端侧 RAG。该模型以 Apache 2.0 许可发布，权重已在 Hugging Face 和 Kaggle 上线。
Google DeepMind(@GoogleDeepMind)AI 评估 · 58/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 58/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 Google DeepMind 发布 EmbeddingGemma 2 端侧多模态嵌入模型
Google DeepMind 发布 EmbeddingGemma 2，称这是其首个原生多模态的端侧嵌入开源模型。该模型在文本之外统一了代码、图像、音频和视频，把它们映射到同一个共享空间。
The Keyword (blog.google)AI 评估 · 57/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 57/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 Google DeepMind 发布 EmbeddingGemma 2 端侧多模态嵌入模型
Google DeepMind 发布 EmbeddingGemma 2，一个将文本、代码、图像、视频和音频映射到统一嵌入空间的轻量多模态嵌入模型，基于 Gemma 4 架构、Apache 2.0 许可，参数量 7.4 亿。
elvis(@omarsar0)AI 评估 · 60/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 60/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 Mistral 发布 Mistral Large 4 开源权重模型，1T 参数原生多模态
Mistral 发布 Mistral Large 4（代号 Le Chonk），1T 参数、原生多模态、49B 激活参数，官方称其是美国或欧洲聚合基准上最好的开源权重模型。
Kling AI(@Kling_ai)AI 评估 · 30/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 30/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 Kling 4.0 与 Kling 4.0 Flash：创作者的新想象与新故事
Kling AI 展示创作者使用 Kling 4.0 和 Kling 4.0 Flash 制作的作品，主打新想象、新故事与新创作方式。官方同步放出演示视频，并附上 X（Twitter）原帖链接。
Simon Willison(@simonw)AI 评估 · 73/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 73/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 Mistral 发布 Mistral Large 4 模型，1T 参数、49B 激活
Mistral AI 发布 Mistral Large 4（代号 Le Chonk），1T 参数、原生多模态，49B 激活。官方称其在美国或欧洲开源权重模型中聚合基准表现最佳，在网络安全、制造和金融等关键负载上达到 SOTA，并在视觉 grounding 上超过闭源前沿模型。该模型由欧洲端到端打造，可通过 Mistral Cloud 部署，即日起开放 API，开放权重版本将于 10 月底发布。
Thomas Wolf(@Thom_Wolf)精选AI 评估 · 80/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 80/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 Mistral AI 发布 Mistral Large 4，1T 参数多模态开放权重模型
Mistral AI 发布 Mistral Large 4（代号 Le Chonk），1T 参数、原生多模态、49B 激活，号称是美欧聚合基准上最好的开放权重模型。该模型在网络防御、制造和金融等关键负载达到 SOTA，视觉 grounding 超过闭源前沿模型，端到端在欧洲锻造并可通过 Mistral Cloud 从欧洲部署，今日起 API 全面可用，开放权重将于十月底发布。
为什么值得看
Mistral Large 4 以 1T 参数、49B 激活的开放权重形态发布，可对照其与闭源前沿模型的基准位置。
OpenRouter(@OpenRouterAI)精选AI 评估 · 77/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 77/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 Mistral 发布 Mistral Large 4：1T 参数、原生多模态，开放权重 10 月底释出
Mistral AI 发布 Mistral Large 4（代号 Le Chonk），1T 参数、49B 激活、原生多模态。官方称其在聚合基准上是美国或欧洲最好的开放权重模型，在网络防御、制造和金融等关键负载上达到 SOTA，视觉接地表现超过闭源前沿模型。
为什么值得看
Mistral Large 4 的参数规模、多模态能力与开放权重时间表一并给出，可据此判断欧洲开源模型的竞争位置。
OpenRouter(@OpenRouterAI)AI 评估 · 64/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 64/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 Mistral Large 4 上线 OpenRouter 公开预览
Mistral Large 4 已在 OpenRouter 上线公开预览，参数量 1T、激活 49B，原生多模态，支持 1M 上下文与最高 256K 输出。前两周价格五折，每 1M tokens 输入 $0.68、输出 $2.09，缓存 $0.07。
lmarena.ai(@lmarena_ai)AI 评估 · 75/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 75/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 Mistral Large 4 上线 Arena 的 Agent Arena 与 Code Arena
Mistral AI 的 Mistral Large 4（代号 Le Chonk）已上线 Arena，可在 Agent Arena 中实测，投票将影响其评估，分数稍后公布。
OpenRouter(@OpenRouterAI)AI 评估 · 74/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 74/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 Mistral AI 发布 Mistral Large 4，1T 参数原生多模态
Mistral AI 发布 Mistral Large 4（代号 Le Chonk），1T 参数、原生多模态，激活参数 49B。官方称其在聚合基准上是美国或欧洲最好的开放权重模型，在视觉定位上超过闭源前沿模型，并在网络防御、制造和金融等关键负载上达到 SOTA。该模型已在 Mistral Cloud 上端到端于欧洲构建并可部署，即日起通过 API 向所有用户开放，开放权重计划于 10 月底发布。
OpenRouter(@OpenRouterAI)AI 评估 · 65/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 65/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 Mistral Large 4 上线 OpenRouter 公测，1T 参数、512K 上下文
Mistral Large 4 已在 OpenRouter 开启公测，采用 1T 参数（激活 49B），原生多模态，支持 512K 上下文与最高 256K 输出。前两周五折，价格为每 1M tokens 输入 $0.68、输出 $2.09，缓存输入 $0.07。
Julien Chaumond(@julien_c)AI 评估 · 75/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 75/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 Mistral 发布 Mistral Large 4，1T 参数原生多模态、10 月底开放权重
Mistral AI 发布 Mistral Large 4（代号 Le Chonk），1T 参数、原生多模态，49B 激活，官方称其在美国或欧洲的开放权重模型中聚合基准表现最好，并在网络防御、制造和金融等关键负载上达到 SOTA，视觉 grounding 超过闭源前沿模型。
Arthur Mensch(@arthurmensch)精选AI 评估 · 78/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 78/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 Mistral AI 发布 Mistral Large 4，1T 参数原生多模态
Mistral AI 发布 Mistral Large 4（代号 Le Chonk），1T 参数、原生多模态、49B 激活参数，在自有算力上训练和推理。官方称其在聚合基准上是美国或欧洲最好的开放权重模型，在网络安全、制造和金融等关键负载上达到 SOTA，视觉 grounding 超过闭源前沿模型；由欧洲端到端打造，可通过自有 Mistral Cloud 从欧洲部署。
为什么值得看
Mistral 联合创始人披露 Large 4 的参数量、多模态与自有算力训练细节，可据此判断欧洲开源模型的量级位置。
Mistral AI(@MistralAI)精选AI 评估 · 77/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 77/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 Mistral 发布 Mistral Large 4，1T 参数原生多模态
Mistral AI 发布 Mistral Large 4（代号 Le Chonk），1T 参数、原生多模态、49B 激活参数，称其是美欧范围内聚合基准上最好的开源权重模型。该模型在网络安全、制造和金融等关键负载上达到 SOTA，并在视觉定位上超过闭源前沿模型；今日起通过 API 提供，开源权重将于 10 月底发布，并可通过其自有 Mistral Cloud 基础设施在欧洲部署。
为什么值得看
Mistral 官方给出新模型的参数规模、能力定位与开放节奏，可据此判断欧洲开源权重模型当前的位置。
向阳乔木(@vista8)AI 评估 · 64/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 64/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 Black Forest Labs 发布 FLUX 3 Image，支持精准局部编辑与 JSON 布局控制
Black Forest Labs 发布 FLUX 3 Image，主打精准局部编辑：框选区域后用文字描述修改需求，画面其余部分几乎不变。官方说明称该模型还支持用 JSON 坐标指定各元素位置的布局控制，适合排版、海报等场景，并最多可合成 10 张参考图。在线体验地址为 flux-tools.bfl.ai/precise-editing。