miceworks 发布 Mark-SLM-V3-150M 稀疏语言模型
研究者 miceworks 在 Hugging Face 发布 Mark-SLM-V3-150M,一个 150M 参数、基于 deepseek2 架构的稀疏语言模型,采用 MLA 与细粒度 MoE,并导出为 IQ4 NL 量化的 GGUF 文件。模型在 3.47M token 的课程数据上训练,在 Open SLM Leaderboard 上取得 16.36
研究者 miceworks 在 Hugging Face 发布 Mark-SLM-V3-150M,一个 150M 参数、基于 deepseek2 架构的稀疏语言模型,采用 MLA 与细粒度 MoE,并导出为 IQ4 NL 量化的 GGUF 文件。模型在 3.47M token 的课程数据上训练,在 Open SLM Leaderboard 上取得 16.36
Simon Willison 在博客中介绍,Google 的 Gemini 4 Carbon 此前仅向部分网络安全防御者开放,今天已向所有用户开放。该模型定价为每百万输入 2 美元、每百万输出 10 美元,并将于 12 月 1 日翻倍至 4 美元和 20 美元。作者用 pelican 测试和 Antigravity IDE 中的 Three.js 动画提示词
NVIDIA 在 Hugging Face 发布 Nemotron-3.5-Super-VL-120B-A12B-NVFP4,这是其视觉语言模型 Nemotron 3.5 Super VL 的 NVFP4 量化版本,通过量化感知蒸馏从 BF16 版本压缩而来,以降低显存需求。模型采用 Mamba-2、MoE 与注意力混合架构,搭配 C-RADIO 视觉编码器
Latent Space 评测了中国公司 NaiveAI 推出的开源权重模型 Naive-N0.5-Flash,该模型基于小米 MiMo-V2.5 继续训练并适配 DeepSeek 稀疏注意力,主打高速生成(宣称约 2100 tokens/秒)。在 30 道不同难度题目的测试中,其吞吐接近或超过 1000 tokens/秒,中位响应时间 3.1 秒快于 De
英伟达发布机器人基础模型GR00T 2,采用“世界-动作模型”架构,在预测下一步动作的同时生成短期未来视频,从而将人类视频中的动作迁移到机械臂,减少传统遥操作训练成本。该模型使用超过1000块GB300芯片训练,包含约40万小时头戴摄像头拍摄的人类操作视频;实验室中五指机器人未经专门遥操作即可完成点蜡烛、切香蕉等任务,成功率10%至80%不等。英伟达还推出可
谷歌在两周测试期后正式开放 Gemini 4 Carbon,该模型与 Gemini 4 Argon 互补,面向多步编码、调试和开放式科研等任务,但推理消耗更多 token。谷歌同时预览 Antigravity 的 /swarm 功能,可将单条提示转为协同工作的智能体团队。不过 Anthropic 新发布的 Fable 5.2 在 Artificial Ana
另有 1 家信源报道
Google DeepMind 发布视觉-语言-动作模型 Gemini Robotics 2.5,称其相比自家此前基线在多种任务上成功率提升 30% 至 100%,完成任务速度提升 20% 至 30%。该模型与 Apptronik 的 Apollo 2 人形机器人、梅赛德斯-奔驰合作,在匈牙利和德国的在产装配线上完成金属零件分拣试点,报告成功率达 96%。D
Google DeepMind 发布 Gemini 4 Carbon,面向开发者、企业、科研人员和消费者开放,主打网络安全能力与长周期智能体工作流。Carbon 在 CursorBench 4.0、Perplexity WANDR、Zapier AutomationBench 等基准上排名第一,且单任务成本比次优外部模型低 2 倍以上。同时预览 Google
另有 1 家信源报道
NVIDIA 发布 Alpamayo 2 Edge,一款面向车载实时运行的自适应推理视觉-语言-动作(VLA)模型,基于 2B Nemotron 推理骨干与扩散动作专家,可在 NVIDIA DRIVE AGX Thor 上运行。该模型通过自适应推理、离线蒸馏、AlpaGym 闭环强化学习后训练及 DFlash2 投机解码等优化,在闭环驾驶性能上较最佳基线提升
Google 向公众发布最新 AI 模型 Gemini 4 Carbon,此前两周该模型仅向部分“网络安全防御者”开放。Google 称 Carbon 是其“最强模型”,可对标 Anthropic 与 OpenAI 的顶级系统,并预览了智能体开发平台 Antigravity 上的“swarm”功能,可将单条提示转化为协同工作的智能体团队。Carbon 通过