微软发布 Microsoft-Decision-1 决策模型并在 OpenRouter 上线
微软发布面向快速决策的模型 Microsoft-Decision-1，并已在 OpenRouter 上线。按微软给出的数字，它在 36 项盲测（约 15 万道题）上准确率最高，比第二名快 4.5 倍，比 GPT-6 Sol 快 35 倍，扰动输入下仅有 1.3% 的决策发生翻转。
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今日 4 条OpenRouter(@OpenRouterAI)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。 宝玉(@dotey)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。 微软发布决策模型 Microsoft-Decision-1，基于 Qwen3.5-9B 后训练
微软推出新模型 Microsoft-Decision-1，专做选择题式判断，不生成文章也不聊天，给定选项后快速判断该选哪个并给每个选项打概率分，已在 Microsoft Foundry 上线，之后会上 OpenRouter。
elvis(@omarsar0)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。 微软发布决策模型 Microsoft-Decision-1
微软发布系统一模型 Microsoft-Decision-1，用于快速决策，在结构化决策任务上表现最优，延迟和质量均优于 LLM 与其他决策模型。微软已在内部将其用于事件响应、质量控制和科学发现等场景。发布者还提到，决策模型可用于驱动 LLM 评判和科研流程中的候选假设筛选，并称在自己的评测中这类模型在一致性和更复杂决策上仍存在困难。
Satya Nadella(@satyanadella)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。 微软发布决策模型 Microsoft-Decision-1
微软发布新模型 Microsoft-Decision-1，面向快速决策场景，在结构化决策任务上性能领先，在延迟和质量上优于 LLM 及其他决策模型。该模型已在微软内部测试，应用范围涵盖事件响应、质量控制和科学发现。
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。
AWS Machine Learning BlogAI 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。 AWS 上线 Claude Haiku 5.5
AWS 宣布 Claude Haiku 5.5 已在 Amazon Bedrock 和 Claude Platform on AWS 上线。据 Anthropic 介绍，它是 Claude 5.5 家族中速度最快、效率最高的模型，面向子智能体和高并发成本敏感场景，多数任务成本比 Claude Haiku 4.5 低约 75%。
国际大厂精选AI 评估 · 76/100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 · 76/100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。 OpenAI 发布内部模型 722 篇数学论文，攻克 500 个公开数学难题中的 90 个
OpenAI 从一个未发布内部前沿模型公开了 722 篇数学手稿，归入 372 个结果族，来自约 4000 个研究问题的评测，平均每个结果约消耗 3 小时 ChatGPT Pro 推理算力，同时发布论文、证明工件与部分推理摘要，模型本身仍未公开。
为什么值得看
汇总了 OpenAI 内部数学模型的稿件规模与算力投入，以及 Mistral、Google 等多个同期发布的对照信息。
Mustafa Suleyman(@mustafasuleyman)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。 Microsoft AI 发布 MAI-Transcribe-2-Streaming 实时转写模型
Microsoft AI 发布流式语音转文字模型 MAI-Transcribe-2-Streaming，据 Artificial Analysis 的 AA-WER Streaming 评测，其最终转写准确率与首个部分转写准确率均列第一，最终转写词错率 2.5%、语音结束后 0.13 秒返回结果。
Ideogram(@ideogram_ai)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。 Ideogram 4.5 在 Image Editing 榜单以 Elo 1250 位列第 15
Ideogram 4.5 在 Design Arena 的 Image Editing 榜单以 Elo 1250 排名第 15，与 Microsoft AI 的 MAI-Image-2.6 和 Google DeepMind 的 Gemini 3 Pro Image Preview 处于同一性能区间。该模型虽为精准定向编辑打造，但在通用编辑任务上表现极佳，尤其擅长信息图表改字等排版编辑。
cohere(@cohere)AI 评估 · 36/100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 · 36/100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。 Cohere Embed 5 上线 API、Model Vault、Microsoft Foundry 与 Amazon SageMaker
Cohere Embed 5 现已通过 Cohere API、Model Vault、Microsoft Foundry 和 Amazon SageMaker 提供，也可直接在 North 中使用。Embed 5 的 Pro 与 Fast 两个版本共享同一嵌入空间，因此可用其中一个建索引、另一个做检索，同时保持性能表现。
Mustafa Suleyman(@mustafasuleyman)AI 评估 · 29/100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 · 29/100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。 Mustafa Suleyman：Muse Image、MAI-Image-2.6 与 GPT Images 2.5 刷新文生图性价比前沿
Artificial Analysis 数据显示，Muse Image、MAI-Image-2.6 和 GPT Images 2.5 近几周大幅推进了文生图在价格与速度上的帕累托前沿，生成高质量图像比以往更便宜、更快。Mustafa Suleyman 称这是全球图像生成领域最佳的性价比表现。
Mustafa Suleyman(@mustafasuleyman)AI 评估 · 13/100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 · 13/100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。 Mustafa Suleyman 分享微软 MAI 模型详情链接
Mustafa Suleyman 在 X 上发帖，引导读者前往 microsoft.ai/models/mai-tra… 了解该模型详情，正文未披露模型名称、参数规模或评测数据。
Mustafa Suleyman(@mustafasuleyman)AI 评估 · 29/100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 · 29/100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。 Mustafa Suleyman 发布 MAI-Transcribe-2：比 GPT-Transcribe 快 10 倍，比 Gemini 3.5 快 5 倍
MAI-Transcribe-2 语音转录模型发布，速度比 GPT-Transcribe 快 10 倍、比 Gemini 3.5 快 5 倍。该模型在 Artificial Analysis 准确率-延迟帕累托前沿排名第一，定价为市场最低。
Microsoft Research(@MSFTResearch)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。 微软 GigaPath-Flash 与 GigaTIME-Flash：病理基础模型如何用更少算力保持强性能
微软研究团队推出 GigaPath-Flash 与 GigaTIME-Flash，在保持强性能的同时降低计算需求，为更大规模研究和更广泛探索打开空间。
Microsoft Research BlogAI 评估 · 36/100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 · 36/100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。 Microsoft 推出 GigaPath-Flash 与 GigaTIME-Flash 病理基础模型
Microsoft 发布 GigaPath-Flash 和 GigaTIME-Flash 两个高效病理基础模型，采用从十亿参数 GigaPath 编码器蒸馏出的 22M 参数 ViT-S 主干，并以 Apache 2.0 许可开源。
Mustafa Suleyman(@mustafasuleyman)AI 评估 · 56/100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 · 56/100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。 微软 MAI-Image-2.6 登顶 Artificial Analysis 图像编辑榜
微软 AI 发布 MAI-Image-2.6，在 Artificial Analysis 图像编辑榜单位列第一，超过自家 MAI-Image-2.5-Pro、Reve 2.1 和 OpenAI 的 GPT Image 2，微软因此占据该榜前两名。
Microsoft Research BlogAI 评估 · 24/100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 · 24/100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。 微软 Skala 1.1 发布：训练数据增 2.5 倍，已接入 CP2K 并集成至 Psi4、FHI-aims、ORCA、VASP
微软研究院发布深度学习交换关联泛函 Skala 1.1，训练数据量较首个公开版本增加 2.5 倍，在 GMTKN55 基准 55 个类别中 32 项排名第一，加权平均误差 2.8 kcal/mol，以 meta-GGA 的计算成本超越当前最昂贵的全局杂化泛函。
Mustafa Suleyman(@mustafasuleyman)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。 微软 MAI-Image-2.5-Pro 登顶 Artificial Analysis 图像编辑榜
微软 AI 的 MAI-Image-2.5-Pro 在 Artificial Analysis 图像编辑榜单首次登顶，超过 Reve 2.1、GPT Image 2 和微软自家的 MAI-Image-2.5，在文生图榜单排名第 7。
Mustafa Suleyman(@mustafasuleyman)AI 评估 · 22/100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 · 22/100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。 MAI-Image-2.6 在文生图与图像编辑榜单分列第 2、第 3
MAI-Image-2.6 在文生图 benchmark 排名第 2，同一模型在图像编辑排行榜上拿下第 3。该模型由此被定位为可胜任各类图像生成任务的全能选手。
Mustafa Suleyman(@mustafasuleyman)AI 评估 · 38/100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 · 38/100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。 微软 MAI-Image-2.6-Preview 登 Arena.ai 图像编辑榜第 3，超越 Google Nano Banana
微软 AI 的 MAI-Image-2.6-Preview 在 Arena.ai 单图编辑榜以 1,420 分升至第 3 名，较 MAI-Image-2.5 提升 19 分、排名从第 5 前进两位，超过 Google Nano Banana 和 Meta Muse Image。
智谱精选AI 评估 · 85/100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 · 85/100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。 智谱发布 GLM-5.3，编程能力提升并在网络安全任务中涌现新能力
智谱发布 GLM-5.3，基座模型与 GLM-5.2 相同，提升全部来自后训练 Scaling，官方称其为编程能力最强的开源模型。内部体感评测较 GLM-5.2 提升 50%，Terminal-Bench 3.0 得分从 4.6 升至 28.3，DeepSWE v1.1 从 46.2 升至 66.9，Agents' Last Exam 从 23.8 升至 28.5。
为什么值得看
官方给出后训练Scaling带来的编程与安全能力实测对比，可据此判断开源模型在编程和安全任务上的位置。
Mustafa Suleyman(@mustafasuleyman)AI 评估 · 20/100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 · 20/100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。 Mustafa Suleyman 分享 MAI Thinking 1 试用链接
Mustafa Suleyman 在 X 上放出 MAI Thinking 1 的试用链接 aka.ms/mai-thinking-1，未附更多说明。该帖获得 49 次点赞、5 条回复、3 次转发和 17646 次浏览。
Mustafa Suleyman(@mustafasuleyman)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。 Microsoft 发布首个推理模型 MAI-Thinking-1，上线 Microsoft Foundry
Mustafa Suleyman 宣布 Microsoft 首个推理模型 MAI-Thinking-1 从零构建，并已在 Microsoft Foundry 上线。
Mustafa Suleyman(@mustafasuleyman)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。 Mustafa Suleyman 发布新代码模型，效率提升 25%、成本降至四分之一并上线 GitHub Copilot
Mustafa Suleyman 宣布最新代码模型上线 GitHub Copilot，相比 6 月发布的模型效率提升 25%、质量更高、成本仅为四分之一。他邀请用户在 GitHub Copilot 中试用该模型。
Mustafa Suleyman(@mustafasuleyman)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。 微软 MAI-Image-2.6 登文生图竞技场第二
微软的 MAI-Image-2.6 在 Text-to-Image Arena 以 1336 分位列第二，比第一名的 GPT Image 2（Medium）低 45 分，领先第三名 Grok Imagine Image 2.0（Low）20 分，超过 Nano Banana、Meta 等对手。
Microsoft Research(@MSFTResearch)AI 评估 · 40/100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 · 40/100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。 微软推出 PRISM2：基于真实病理报告训练的病理多模态基础模型
微软发布 PRISM2，一个用病理图像和真实病理报告语言训练的多模态基础模型。仅靠简单问答，PRISM2 在多项基准任务上追平专用癌症检测系统，且无需为每项任务单独建模型。
Mustafa Suleyman(@mustafasuleyman)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。 Microsoft 发布 MAI-Image-2.5-Pro 图像模型并在 Foundry 开放预览
MAI-Image-2.5-Pro 今日在 Foundry 开放预览，Microsoft 称其为最高保真度的专业级图像模型。该模型面向超高质量图像、精细编辑和图像内文字精确渲染，并与同家族其他图像模型一起供开发者按质量、速度、成本的权衡选择。
Mustafa Suleyman(@mustafasuleyman)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。 MAI-Voice-2-Flash 发布：比 MAI-Voice-2 快 2 倍、便宜 32%
MAI-Voice-2-Flash 正式发布，速度比 MAI-Voice-2 快 2 倍，价格便宜 32%，为每 100 万字符 $15。该模型已进入公开预览，并已驱动企业呼叫中心平台 Dynamics 365 Contact Center，可将 GPU 成本最高降低 89%。
Mustafa Suleyman(@mustafasuleyman)AI 评估 · 39/100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 · 39/100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。 微软 MAI 模型进展：PowerPoint 图像模型成本较 GPT-Image-2 降 84%
微软正在推进 MAI 系列模型的落地，覆盖 PowerPoint、OneDrive、Bing、Dragon Copilot 等产品。PowerPoint 图像模型成本较 GPT-Image-2 下降 84%，OneDrive 保存率提升 26%、延迟降低约 25%，Bing 已将其作为默认模型。Dragon Copilot 转写模型支持 58 种语言，多语言临床转写错误率减半。
Microsoft Research(@MSFTResearch)AI 评估 · 20/100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 · 20/100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。 微软发布 MagenticLite 与 Fara1.5 模型：入门指南与技术报告
微软研究发布 MagenticLite 和 Fara1.5 两款模型，并提供入门指南、模型入口及 Fara1.5 的博客与技术报告。相关资源已在 Models 页面开放获取。
Microsoft Research(@MSFTResearch)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。 MagenticLite 模型全面开源，MagenticBrain 与 Fara 1.5 上线 Hugging Face
微软研究院宣布 MagenticLite 的模型已全面开源，MagenticBrain 和 Fara 1.5 以开放权重上线 Hugging Face，此前这两个模型只在 Microsoft Foundry 提供。该应用、harness 以及整个技术栈中的所有模型现在均已开放。
Google AI Developers(@googleaidevs)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 Gemini 3.6 Flash 在 GitHub Copilot 中全面可用
Google 的 Gemini 3.6 Flash 现已全面可用，并正在 GitHub Copilot 中逐步推送。该模型面向网页与应用开发、编码及智能体任务；在测试中，它在编码和智能体工作流上的任务完成率高于 Gemini 3.5 Flash，token 效率也更好。用户可在 GitHub Copilot 应用或 @code 中试用。
Microsoft Research(@MSFTResearch)AI 评估 · 11/100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 · 11/100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。 Microsoft Research 感谢数据集创建者与社区贡献者，并征集下一版本的语言支持
Microsoft Research 公开致谢数据集创建者、社区贡献者、维护者与合作伙伴，称他们持续推动这项工作。该团队同时开放征集额外语言支持，以用于下一个版本的发布。
Microsoft Research(@MSFTResearch)AI 评估 · 15/100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 · 15/100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。 Aurora 1.5 扩展开放预测能力，Flint 重定义可视化，FlowDAgger 加速自适应
微软研究院推出 Aurora 1.5，将开放预测能力进一步扩展，同时发布 Flint 重定义可视化、FlowDAgger 加速自适应。此外，AI 智能体攻破了 Rowhammer 防御，内存技术正在重塑对话式 AI。
Microsoft Research(@MSFTResearch)AI 评估 · 31/100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 · 31/100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。 Aurora 1.5 为 Aurora 基础模型新增 22 个变量、逐小时时间分辨率与概率集合预报
Aurora 1.5 为 Aurora 基础模型新增 22 个变量、逐小时时间分辨率与概率集合预报，面向真实场景的天气、气候和能源应用。该版本由 Microsoft Research 发布。