Google 发布 400M 参数表格基础模型 TabFM,零样本胜过调优 AutoML
Google 发布 TabFM,一个 400M 参数的表格数据基础模型,把监督表格预测建模为上下文学习,单次前向即可输出经过校准的零样本预测,无需任务专属调优。
Google 发布 TabFM,一个 400M 参数的表格数据基础模型,把监督表格预测建模为上下文学习,单次前向即可输出经过校准的零样本预测,无需任务专属调优。
Audio8 ASR Infinite 发布,采用原生流式架构与滚动 KV Cache,使内存与延迟保持恒定,可支持 7×24 小时不间断运行。该模型每秒解码 12.5 次,每个时钟步输出一个文本 token,在 12.5/8.3/6.25 次决策每秒之间权衡感知粒度与资源开销。模型已发布,HuggingChat 的 ML 实习生搭建了 Gradio 工作流,可直接在线试用。
abliteration_ai 宣布其上月发布的 GLM-5.3 定制版允许客户自行控制安全护栏,称客户覆盖从初创公司到财富 500 强。该团队抨击大实验室以集中式护栏实施「黑盒」管控,客户即便进入特殊「cyber」项目也常被拦截而无法开展工作,认为大厂在意的是失去对网络安全能力的垄断。团队强调将坚持把护栏定义权交还给用户。
OpenAI 在 DevDay 上发布 GPT-6.1 Sol,官方称其性能与 GPT-6 Astra 大致相当,但成本大幅降低,每百万 token 定价 10 美分,约为 GPT-6.0 Astra 的一半。
推荐理由:对比 DevDay 公布的基准与定价可以看出,Sol 以约一半价格提供 Astra 级能力,并面向长时编码负载。
OpenAI 在开发者日活动上于 Codex 和 ChatGPT Work 推出 GPT-6.1 Sol 模型,官方称其在处理复杂任务时性能接近 Astra,但成本低于 Astra。
推荐理由:官方称该模型在复杂任务上性能接近 Astra 且成本更低,并给出每百万 tokens 定价,便于与现有方案比较成本。
OpenAI 在开发者活动日发布 GPT-6.1 Sol,官方称其为同等性能下性价比最高的模型,标准输入输出 token 价格只有 GPT-6 Astra 的五分之一。
推荐理由:原文给出 GPT-6.1 Sol 与 Astra、Opus 5.5 的定价和基准对比,读者可据此判断其单任务成本与定位。
华为 Mate 90 系列定档 10 月 1 日发布并于当日开售,OpenAI 发布 GPT-6.1 Sol,iQOO 16 以 5999 元起发布。GPT-6.1 Sol 性能接近 Astra,费用仅为 Astra 的五分之一;iQOO 16 首批搭载高通第六代骁龙 8 超级至尊版,安兔兔跑分 557W。
GPT-6.1 Sol 已在 Amazon Bedrock 正式可用,作为 GPT-6 Sol 的重大升级,面向智能体编码、计算机操作和专业工作负载提供更强推理。
推荐理由:文章给出 GPT-6.1 Sol 与 Astra、GPT-6 Sol 的评测及单任务成本对比,可据此评估智能体编码任务的性价比。
OpenAI 发布 GPT-6.1 Sol,称其在智能体编码、电脑操作和办公任务上接近仍未发布的旗舰 GPT-6 Astra,成本约为其五分之一。API 价格为每百万输入 token 2 美元、输出 10 美元,缓存输入 0.10 美元,Plus、Pro、Business、Enterprise 和 Edu 用户当日起可在 ChatGPT Work 和 Codex 使用。
推荐理由:原文对比 Sol 与 Astra、GPT-6 Sol 及 Claude 的价格与基准数据,可看清 OpenAI 在成本与性能之间的取舍。
OpenAI 在 DevDay 上发布 GPT-6.1 Sol,称其在智能体编码、计算机操作和专业工作上接近 GPT-6 Astra,而标准输入输出 token 价格仅为后者的五分之一。
推荐理由:GPT-6.1 Sol 与 GPT-6 Astra 的能力和价格对比,以及 Astra 版本因安全顾虑被搁置,构成本次发布的背景。
OpenAI 发布 GPT-6.1 Sol,面向编码、计算机操作和专业工作场景,官方称其智能水平接近 Astra。该模型的 API 输入与输出 token 价格均为 Astra 标准价的五分之一。
推荐理由:官方给出 GPT-6.1 Sol 相对 Astra 的 token 定价比例与能力定位,可用于判断其成本取舍。
Simon Willison 发布短帖,称 GPT 6.1 Sol 能以五分之一的价格提供接近 Astra 的智能水平。该帖发布于 9 月 29 日,标签涉及 OpenAI、生成式 AI、LLM 与 GPT。
NVIDIA 发布开源表格预测基础模型 Kumo Tabular,给定带标签的表格行和待预测行,单次前向推理即可返回类别概率或数值预测,无需训练、调参和特征工程。
字节 Seedream 5.0 Flash 已在 Runware 平台上线,主打高吞吐量图片编辑,价格为每张输出图片 $0.019 起。该模型最多可用 10 张参考图进行编辑,能将一张图分解为最多 16 层 PNG 图层,并支持通过精确的 prompt 坐标定位做局部编辑。
NVIDIA 发布并开源表格数据基础模型系列 Kumo Tabular,开放权重且可商用,由 Jure Leskovec 团队推出。该模型只需提供带标签的表格数据即可使用,支持分类与回归任务。官方称其在精度与推理时间的权衡上建立了新的 Pareto 前沿。
PostHog 发布 9B 决策模型 Jeeves,基于 Qwen3.5-9B,采用 LoRA 微调加指针头的类 Jev 架构。在 held-out 测试集得分 0.889,优于 Kev-9B 的 0.822 与 Jev 的 0.857。JevBench 公开档位达 0.935,前代为 0.866,训练采用 SFT 与 CISPO,并配有 block-4 diffusion drafter。
Lightricks 在 Hugging Face 开源了针对 LTX 2.5(22b)的两款 LoRA,分别面向视频放大与老素材修复。Refine 用于把 HD 画面推到 8K,在贴近原始内容的前提下补出 8K 应有的细节;Restore 可把 540p 片段升到 4K,增强色彩并带来干净锐利的现代数码摄影机质感。
ElevenLabs 发布语音模型 Eleven v4,并推出面向实时语音智能体的 Turbo 版本,官方称 Turbo 在测试中约 150 毫秒开始输出语音。
Microsoft Research 与 Broad Institute 合作推出面向生物学的多模态世界模型 Quine,联合训练基因组、蛋白质、化学、RNA/细胞状态与生物成像等跨尺度表征,一个模态的证据可支撑另一模态的预测,并配有连接模型、科学工具、文献与湿实验的交互式 harness。
Claude Opus 5.5 本周发布,以 88.4% 领跑 SimpleBench,并因讲解视频在时间线上刷屏。在 Terminal-Bench-Science 上,其得分从 low 档的 24% 升至 xhigh 的 62%,max 档回落到 59%;视觉评测中被列为 Anthropic 迄今最强视觉模型,成本比 Fable 5.1 低约 60%。
快手可灵正式发布 Kling 4.0 大版本更新,10 月正式上线,高性价比的 Kling 4.0 Flash 已于 9 月 28 日开放小范围体验。新版本支持 10-bit HDR、30 秒长镜头与最多 15 项参考素材,主打真实、可控、专业。早期体验创作者已用它制作完整音乐视频,唇形同步成为最大亮点,可通过黑帧渲染音轨与静帧合成实现口型对齐。
IQuest 研究团队发布并开源 IQuest-Q1,这是总参数 320B 的 MoE 模型,每 token 仅激活 15B,256 个专家中每次激活 8 个,上下文长度达 524,288。
作者基于 Unsloth 做微调合并,发布名为 Gmcoder 的 9B 开源编码模型,已在 Hugging Face 上线。据称该模型在 HumanEval+ Mini 上超过 Ornith 1.5 和 Oxcoder,且不靠「过度思考」取胜,回答问题时 token 消耗比对手少 40–68%。这属于个人开发者的开源微调实战成果。
ornith-ai 在 Hugging Face 发布三个 DFlash 草稿模型检查点,为 Ornith-1.5-9B、Ornith-1.5-397B 和 Ornith-1.5-35B-A3B 提供投机解码加速。DFlash 草稿模型并非独立语言模型,须与目标模型在支持 DFlash 的推理环境中配合运行,仓库同时附带 serving 配置。
博主 FinanceYF5 分享一段号称 100% 由 AI 生成的视频,只用一条提示词、全程无剪辑,真实感已难分辨真假,展示 Kling 4.0 在视频生成上的写实能力。类似演示此前由 @minchoi 首发并引发关注。
Kling 4.0 仅凭一条提示词、全程无剪辑生成 100% 由 AI 生成的视频,其真实感被认为已难分辨真假。该演示来自 @minchoi,由博主 FinanceYF5 转引,为同一演示的转发版本。
长期爆料 OpenAI 动向的账号 markk 称,目前流传的三个 OpenAI 新模型命名候选为 Dots、Orbit 和 o。该爆料未附更多细节,信息未经官方证实,真实性待观察。
Reddit 用户观察到 Claude Opus 5.5 与 Sonnet 5.5 表现均超过 OpenAI 的 Sol 和 Astra,认为这让明日 OpenAI Dev Day 的看点更足。
9月29日有博主实测称 Anthropic 的 Sonnet 5.5 已对其开放,暗示新模型或处于灰度测试或提前开放阶段,该消息未经官方证实。另有 Reddit 帖子称 Sonnet 5.5 在 OpenAI Dev Day 前一天发布,性能已逼近 Opus 5.5,且两款新模型表现均优于 Sol 和 Astra。
X 用户 Sauers 发布一组号称来自 Opus 5.5、关于注意力机制(attention)的图表,并附有外部链接,该消息未经 Anthropic 官方证实,真实性待考,图表具体内容需点开原帖查看。同期同频道还流传 Opus 5.5 与 Sonnet 5.5 双双压制对手、OpenAI Dev Day 明日 20+ 发布迎战等说法。
H Company 发布面向 computer-use 任务的 Qwen3.8-27B 后训练版本 Holo4-27B。有博主用 Godot 自制吃豆人游戏实测,同一任务下 Holo4-27B 仅 68 次 agent 调用、消耗 240 万 token,原版 Qwen3.8-27B 为 197 次调用、1140 万 token,token 少约 79%、调用次数少 65%。
Anthropic 发布 Claude Sonnet 5.5,称其为家族中能力最强的中端模型,输出速度比上一代提升超过 30%。该模型定价与 Sonnet 5 相同,每百万输入 token 2 美元、每百万输出 token 10 美元、每百万缓存读取 20 美分,公司称完成同样工作所需 token 更少,因此成本低 30%。
Claude Opus 5.5 以 88.4% 领跑 SimpleBench,推理强度提到 xhigh 时 Terminal-Bench-Science 由 24% 升至 62%,但 max 反降到 59%。它被评为 Anthropic 史上最佳视觉模型,成本比 Fable 5.1 低约 60%。Opus 5.5 与 GPT-6 Astra 还能纯用代码生成视频动画。
Anthropic 发布 Claude Sonnet 5.5,速度较上一代提升 30%,智能体编码表现反超 Opus 5.5,并计划几周内推出 Haiku 新版本。智谱 ZCode 已删除涉事云端数据,赠送多张重置卡和 1 亿 Token,开源版更新至 3.14.3。鸿蒙智行智界 RX 以 25.98 万元起上市,荣耀 Magic9 系列 4499 元起发布。
Anthropic 发布 Claude 5.5 家族第二个模型 Claude Sonnet 5.5,输出生成速度提升超过 30%,每任务成本最多降低 30%,并在多项基准上接近 Opus 5.5。
推荐理由:文中给出 Sonnet 5.5 与 Opus 5.5、GPT-6 Sol 的跑分和 token 单价对照,可比较同档模型的成本差异。
Basis 用 GPT-6 Astra 完成了一份 50-tab 税务工作簿,速度达到 GPT-5.6 Sol 的两倍。GPT-6 Astra 对用户意图的理解更强,这让 Basis 在真实业务场景中使用它更有信心。
Anthropic 与 OpenAI 相继发布新模型,都主打能力小幅提升而成本明显下降。Anthropic 称 Opus 5.5 在默认设置下处理典型任务比 Opus 5 省约 40%,原因是 token 单价下降且完成任务耗用的 token 更少,并在网络安全、生物学等高风险领域沿用 Fable 5.1 的保护措施,被标记的请求可能被自动、透明地转给旧模型。
OpenAI 的 GPT-6 Sol 和 GPT-6 Luna 在 Amazon Bedrock 正式可用,API 定价显著低于 GPT-5.6 前代。GPT-6 Sol 面向开发与运维中反复出现的复杂任务,GPT-6 Luna 面向大批量重复任务,两者都支持显式提示词缓存。OpenAI 的内部事实性评测显示,GPT-6 Sol 的事实性错误约为 GPT-5.6 Sol 的一半。
推荐理由:两款模型按复杂任务与高频任务分层,API 定价低于 GPT-5.6 前代,可据此判断日常负载的选型。
OpenAI 发布 GPT-6 Sol 和 Luna 两款模型,称它们把前沿智能带入日常工作,区别在于能力与成本的不同平衡。
推荐理由:OpenAI 一次发布两款模型并给出能力与成本的不同取舍,读者可据此比较它们在日常工作场景中的定位。
AWS 宣布 Claude Opus 5.5 在 Amazon Bedrock 和 Claude Platform on AWS 上线,这是 Claude 5.5 系列的首个模型。
推荐理由:文章对比了 Claude Opus 5.5 与 Opus 5 在 token 效率、定价和安全分类器上的差异,并给出在 Bedrock 上调用该模型的代码示例。