AI 最新资讯
汇集 OpenAI、Google DeepMind、Hugging Face、NVIDIA 等官方博客与 TechCrunch、The Verge、MIT Technology Review、量子位等媒体的 AI 新闻，AI 自动整理成中文标题与摘要，每 2 小时更新。点击标题跳转原文。
- The Decoder·模型发布
xAI发布Grok 4.7，低价但基准落后
xAI 发布其迄今最强模型 Grok 4.7，主打低价。但在 Artificial Analysis 智能指数上仅得 46 分，居中游，明显落后于同为 53 分的 Claude Fable 5.1 与 GPT-6，在代理式编码方面差距更大。
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- The Decoder·模型发布开源
阿里开源 Qwen-Image-2.1 图像模型
阿里 Qwen 团队发布开源权重模型 Qwen-Image-2.1，仅 70 亿参数即可在性能较强的消费级 GPU 上生成与编辑图像，并支持透明背景和最多十张参考图，官方称其表现超过部分闭源模型。该模型采用研究许可，商用需另行获取授权。
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- The Decoder·模型发布研究进展
腾讯 Gander 可边对话边后台处理任务
腾讯的 Gander 能同时处理语音、图像与文本，并在后台执行任务：一个「小脑」负责维持对话，可替换的「大脑」负责搜索文件、写代码等复杂工作，用户可中途打断或更改任务。基准测试中它打断用户的比例仅 8%，低于竞品，但任务准确率落后。
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- The Decoder·模型发布
Qwen3.8-Omni-Flash 发布，定价低于 Gemini Flash
Qwen 推出首个面向 AI Agent 的多模态模型 Qwen3.8-Omni-Flash，可同时处理音频与视频，并自主调用工具剪辑 vlog、翻译片段或总结影片。其在音视频基准上接近 Gemini 3.8 Flash，而 API 成本低得多。
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- The Decoder·模型发布研究进展
GPT-6 Astra 游戏能力大幅提升
OpenAI 的 GPT-6 Astra 在游戏任务上表现跃升，通关《宝可梦火红》从 96 小时缩短至 18 小时，并完成了《异星工厂》《辐射 3》《传送门》等。但它也会因一次爆炸意外陷入反复种土豆而停滞不前。
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- The Decoder·模型发布
前 OpenAI 研究员发布纯分类模型 Jev
前 OpenAI 研究员 Diogo Almeida 创办的 TypeSafe AI 发布模型 Jev，它不生成文本，只按预设选项输出分类结果，响应时间最低 70 毫秒、token 价格极低。该方案只保证严格遵循预设选项，并不能避免判断出错。
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Google 发布 Gemini 3.8 Live 音频模型
Google DeepMind 推出 Gemini 3.8 Live 与 3.8 Live Extended Thinking 两款面向开发者的音频模型，在语音转语音榜单上排名居前，每小时语音对话定价 1.38 美元，明显低于 OpenAI 的 GPT-Live-1。报道认为后者在自然度上仍有优势。
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ElevenLabs 发布 AI 音乐模型 Music v2.5
ElevenLabs 推出 AI 音乐生成器 Music v2.5，用户可通过 App 和 API 使用，并提供免费与 Pro 套餐。在近 4.8 万组对比的盲测中，听众更偏好新版本，公司称该模型仅使用授权音乐训练。
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- The Decoder·开源模型发布
AllSpark 开源 Iris 系列搜索智能体
AllSpark 团队发布 Iris-mini 与 Iris-pro 两款开源搜索智能体，基于 Qwen 模型构建，在同规模开源权重模型中基准表现领先。论文称其训练数据与模型还提升了未专门训练任务的表现，包括通用工具调用与办公任务。
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- The Decoder·模型发布研究进展
GPT-6 Astra 可操控无人机并自主经营业务
据 The Decoder 报道，在 Andon Labs 的 Vending-Bench 智能体基准测试中，GPT-6 Astra 的收益接近 Claude Fable 5.1 的三倍，并拒绝后者接受的非法价格串通协议。在无人机控制任务上，它是首个在全部五个子任务中超过人类基线的模型，显示智能体在商业决策与实体设备控制方面的进展。
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OpenAI建议精简GPT-6 Astra提示与护栏
OpenAI 的 Eric Provencher 提醒，过长的技能描述、笼统的读取要求和僵化的审批规则会妨碍 GPT-6 Astra。能力更强的模型需要更少束缚，开发者应把指令绑定到具体任务，并明确任务完成的判断标准。
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- The Decoder·模型发布
谷歌发布TimesFM-3时序预测模型
谷歌研究发布预测模型 TimesFM-3，可结合销售数据、天气等关联信息以及已知未来事件来分析时间序列。这个 3.3 亿参数模型一次性生成所有未来时间点，而非逐步预测，从而减少计算量并抑制误差累积。
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