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。
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。
Qwen-Image-2.1-Multiple-Angles-LoRA 模型已上线 Hugging Face,可通过 huggingface.co/akhaliq 访问。该模型以 LoRA 形式为 Qwen-Image-2.1 提供多角度图像生成能力,具体参数与效果未在原文披露。
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。
LightOn OCR-3 已在 OpenDocRouter 上线,定价为 $0.28 / 1m 输入、$1.40 / 1m 输出,在 ParseBench 上约合 $3.19 / 1k 页,性能接近 Gemini 3.8 flash low 但价格低约 45%,处于开源权重 OCR 模型的帕累托前沿。
JetBrains 发布开源模型 Mellum2.1,这是 6 月开源的 12B MoE 模型的新版本,架构未变,仍为 2.5B 激活参数、Apache 2.0 许可,改进集中在预训练之后的强化学习阶段。
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。
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。
Cloudflare 在 Birthday Week 期间发布开源权重决策模型 Clef,包含 27B 多模态模型和面向延迟敏感场景的 9B 模型 Clef-Flash,输入为状态与带类型问题的 schema,输出每个候选项的概率,不生成自由文本。
Perplexity 将两款模型发布到 Hugging Face,并给出了对应的模型集合链接。原文未披露模型名称、参数规模或具体能力信息。
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。
OpenAI 发布由内部前沿模型产出的一批新数学结果,并公开了 github.com/openai/math 仓库。OpenAI 称在发布过程中咨询了普林斯顿高等研究院的数学与人工智能独立咨询小组,并参考其建议和公开推荐意见来确定发布方式。Thomas Wolf 转引该消息时评价没有炒作、只有结果。
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。
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。
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。
Perplexity 在 Hugging Face Decision Index(决策模型基准)上排名第一。该模型采用开放权重,所有人均可访问。
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 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。
Hugging Face 上出现了 Mistral 的新模型页面 "Le fat chaton"。该推文附带 huggingface.co/mistralai 的模型链接,发布后获得 50 条回复、69 次转发和 1091 个点赞。
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。
NVIDIA 将 Nemotron-Labs-3-Competitive-Coding 发布到 Hugging Face,这是一个基于 Nemotron-3-Ultra 的竞赛编程专用模型。
Reflection AI 发布名为 Beam 的高效智能体开源模型,总参数 501B、激活参数 23B。官方称其在编码与智能体任务上推进了西方开源前沿,主打前沿推理效率,并从头端到端训练,完整权重将于本月发布。
NVIDIA 的 Nemotron 3 Diarization 模型在 HuggingFace 上线后登上热门榜。该模型用于说话人分离,即使多人声音重叠也能追踪谁在何时说话,最多支持 8 位说话人,参数量 100M。官方感谢下载者,并回应了部分提问。
Cloudflare 的 workers ai 团队发布首个自研模型系列 clef,包含两个快速、准确的决策模型,在质量与延迟基准上登顶。模型已开源,权重可在 Hugging Face 获取(Cloudflare/clef),也可直接使用 workers ai 的托管版本。
Perplexity 在 Hugging Face 上线 pplx-embed-v2-context-9b-preview 嵌入模型,型号中的 9b 指向 90 亿参数规模,v2-context 命名表明其面向长上下文场景。该模型以 preview 预览版形式开放查看,具体能力与可用方式尚未披露。
Audio8 ASR Infinite 是一款原生流式语音识别模型,每秒解码 12.5 次,靠滚动 KV Cache 让内存和延迟保持恒定,可支撑 24/7 连续运行。它以每个时钟步一个文本 token 的方式工作(每秒 12.5 / 8.3 / 6.25 次决策),在感知粒度与资源开销之间取得平衡。模型已在 Hugging Face 上线,并配有 Gradio 试用工作流。
NVIDIA 发布 Kumo Tabular,一个面向表格数据的基础模型系列,据称在准确率与推理时间的权衡上建立了新的帕累托前沿。该系列以开放权重、开源软件和允许商用的宽松许可发布,已上线 Hugging Face(huggingface.co/nvidia/Kumo-Ta…)和 GitHub(github.com/NVIDIA/structu…)。
Qdrant 发布 Constella 研究预览,这是一组围绕 400M 参数英文嵌入模型 Stella 构建的模型家族,文档向量由 Stella 编码,查询可由 Zero、Nano 或 Stella 本身编码,均搜索同一个 Qdrant 集合,因此查询编码器可按请求热插拔,无需重新嵌入。
PrunaAI 的 P-Video-2-Pro 已上线 Replicate。该模型基于 MiniMax H3,其 Quality 与 Speed 两个版本在 Design Arena 图生视频榜单以 1325 Elo 并列第二,Quality 生成耗时 8.0 秒,Speed 为 4.5 秒。
作者提醒,现在有了音频版的 Nano Banana,模型和 demo 均已开源在 GitHub 与 Hugging Face 上,可实现秒级克隆声音、像编辑文本一样编辑音频、改变音色音调与情绪、去除口音、增强或分离人声,甚至加入咳嗽和笑声等效果。腾讯还发布了更快更小的 flash 变体。
TypeSafe AI 推出决策模型 Jev 后,开源项目 Laya 作为其开源版非自回归决策模型上线一周左右获得近 2 万个 Star,它不做文本生成,只根据输入文本和问题在几十毫秒内返回结构化答案和概率。
Qwen-Image-2.1-viggle-turbo v0.2 已在 Hugging Face 发布,支持文生图和图像编辑,仅需 6 步,比 40 步的 Qwen-Image-2.1 模型快约 5 倍。
小米 MiMo 基础模型权重已在 Hugging Face 上线,同时发布了量化 GGUF 版本,分别托管于 XiaomiMiMo/MiMo 与 bartowski/MiMo 仓库。两个链接均指向 Hugging Face 的模型发布页,方便开发者下载部署。
Pruna-Qwen-Image-2.1 是一组少步 LoRA 适配器,可让 Qwen-Image-2.1 的图像生成与编辑最高提速 6.3 倍,生成或编辑一张图只需 5 步或 8 步,而非原来的 40 步。5 步用于追求最高速度,8 步用于速度与质量的最佳平衡,Hugging Face 上有对应工作流可试用。
Hugging Face 语音识别和翻译两个分类趋势榜第一分别是网易有道的 Confucius4-R2T2 和 Confucius4-T3PO,前者是 2B 真流式语音识别模型,出了字不再回改,后者是 140 亿参数级实时翻译模型。
NVIDIA 开源 Nemotron 3 Diarization 模型,可在实时对话中稳定追踪说话人,并采用商业友好许可。该模型与 Transformers 实现 day-zero 集成,Hugging Face 工程师在测试中配合 Reachy Mini 与运行在 DGX Spark 上的 speech-to-speech 验证了效果,机器人能识别新声音并记住名字。
NVIDIA 发布 Nemotron 3 Diarization 模型,可在多人同时说话、声音重叠时追踪谁在何时发言,最多支持 8 位说话人,参数量为 100M。该模型已在 Hugging Face 上线。
作者在 2026 云栖大会期间实测阿里开源的 Qwen-Image-2.1 图像模型,该模型视觉生成部分为 7B、32 层 Single-Stream DiT,用 Comfy 桌面端在 3090 上即可运行。
Jina AI 开源端到端文档解析模型 jina-ocr-v1,总参数 3.4B、每 Token 仅激活 570M,在 OmniDocBench v1.6 得 91.14 分、olmOCR-Bench 得 83.4 分,均刷新同级别最佳成绩。
小米发布 MiMo-V2.6 系列,含 Pro、Flash 和 20 倍速的 Pro-UltraSpeed 三个版本,AA 指数 46 分与同日发布的 Grok 4.7 打平,位列开源模型第一。
作者以实测视角对比 Grok 4.7 与 MiMo V2.6 的性能、价格和速度,呈现国产开源模型的实际能力边界。
小米发布开源权重模型 MiMo-V2.6-Pro,在 Artificial Analysis 智能指数上得 46,成为该榜单最高分开源模型,前代 MiMo-V2.5-Pro 为 26。