Gemini 4 Argon 評測：Google 重返模型智能評測前三的實驗室之列
Google DeepMind 的 Gemini 4 Argon（高推理設定）在 Artificial Analysis Intelligence Index 得分 53，與 GPT-6 Astra（max）持平。
推薦理由：文章對照 Gemini 4 Argon 與 GPT-6 Astra 的指數分數、任務成本和智能體評測，呈現相近總分下的成本差距及不同基準表現。
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今日 82 條Artificial Analysis 完整文章精選AI 評分7777 Artificial Analysis 完整文章AI 評分6161 韓國 AI 實驗室 Upstage 發佈 Solar Mini 4
Upstage 發佈專有推理模型 Solar Mini 4，該模型在 Artificial Analysis Intelligence Index 得分 24。
Microsoft AI：官方博客AI 評分6767 Microsoft 發佈 MAI-Image-2.6，登上 Arena 文字生成圖像排行榜第二位並領先 Google、Meta 和 xAI
Microsoft 宣佈 MAI-Image-2.6 在 Arena 文字生成圖像排行榜排名第二，較 MAI-Image-2.5 整體提升 79 Elo。其文字渲染提升 91 Elo，並在 Arena 每個測量類別均較 2.5 有改善。MAI-Image-2.6 現可在 Arena 試用，本週稍後將登上 MAI Playground，並即將推送至 Microsoft Foundry 等產品。
Microsoft AI：官方博客AI 評分6767 MAI-Code-1.1-Flash 上線 GitHub Copilot，成本降至前代四分之一
Microsoft 發佈 MAI-Code-1.1-Flash，稱其相較 6 月在 Microsoft Build 推出的 1.0，價格降至四分之一，完成任務所用 tokens 減少 25%。
Microsoft AI：官方博客AI 評分6363 Microsoft AI 發佈 MAI-Thinking-1 推理模型
Microsoft AI 發佈 MAI-Thinking-1，一款 35B-active、~1T-total parameters 的 sparse Mixture of Experts 推理模型。
Microsoft AI：官方博客AI 評分6161 Microsoft 介紹 MDASH 中的 MAI-Cyber-1-Flash
Microsoft 介紹整合於 MDASH 的 MAI-Cyber-1-Flash，稱其可處理最多 90% 的任務，並讓 GPT-5.4 應對最難的 10%。Microsoft 稱，這種多模型配置較 MDASH 現有最佳方案（GPT 5.4 + 5.4 mini + 5.3 codex）節省 50% 成本。
Microsoft AI：官方博客AI 評分6565 Microsoft AI 發佈 MAI-Transcribe-2，稱其為全球速度最快、準確度最高且價格最低的語音辨識模型
Microsoft AI 發佈語音辨識模型 MAI-Transcribe-2，主打高準確度、低延遲及較低成本。
Microsoft AI：官方博客AI 評分6565 Microsoft 將 MAI-Image-2.6 帶入 Microsoft Foundry，並推出 MAI-Image-2.6-Flash
Microsoft 將 MAI-Image-2.6 帶入 Microsoft Foundry，並擴展系列推出 MAI-Image-2.6-Flash。兩款模型均支援多圖參考編輯、web grounding 和動態長寬比；MAI-Image-2.6-Flash 相較 GPT-Image-2-Medium 生成圖像快 2.8x、效率高 72%。
Microsoft AI：官方博客AI 評分6969 Microsoft AI 首款串流轉錄模型 MAI-Transcribe-2-Streaming 登上 Artificial Analysis 準確度排名第一
Microsoft AI 發佈首款串流轉錄模型 MAI-Transcribe-2-Streaming，在 Artificial Analysis 的最終及部分轉錄準確度排名均列第一。
Inception Labs：BlogAI 評分6262 Inception Labs 發佈 Mercury 2.5，稱較 Mercury 2 智能提升 40%
Inception Labs 發佈 Mercury 2.5，稱其相較 Mercury 2 智能提升 40%，並維持低延遲、低成本的服務特性。
TechCrunch · AIAI 評分6767 Google 發佈 Gemini 4 Argon，稱其為迄今最強模型
Google 發佈 Gemini 4 Argon，稱其為迄今最強模型，並表示它適用於編碼、研究、寫作等工作，尤其面向防禦性網絡安全。該模型專為防禦性網絡安全工作訓練，Google 稱它可自主發現、驗證並修補關鍵軟件漏洞；目前僅透過 Fairwind Program 向部分網絡安全合作夥伴推出。
TechCrunch · AIAI 評分6363 Amazon 發佈受 Jev 啟發的開源決策模型 Strands Decider 2B
Amazon Web Services 發佈開源決策模型 Strands Decider 2B，基於 Qwen3.5-2B，可從預設選項中快速、低成本地作出選擇並提供信心分數。模型現已全面開源，體積足以在本地運行。Amazon 工程師 Marc Brooker 表示，智能體工作流並非每一步都需要完整大語言模型的能力或成本。
Hugging Face BlogAI 評分5555 Ai2 開源科學報告生成模型 AstaBrief 8B
Ai2 開源 AstaBrief 8B，這款模型可把研究問題和檢索到的文獻摘錄生成帶引用報告，並已在 Asta 的 Generate a report 功能中提供 Fast mode。
The DecoderAI 評分6363 Microsoft AI 發佈 MAI-Transcribe-2-Streaming 及兩款文字轉語音模型
Microsoft AI 發佈 MAI-Transcribe-2-Streaming 即時轉錄模型，以及 MAI-Voice-2.1 和 MAI-Voice-2.1-Flash 兩款文字轉語音模型。
Ai2 / Allen Institute for AIAI 評分5454 Ai2 開源 AstaBrief 8B 科學報告生成模型，供 Asta Fast mode 使用
Ai2 開源 AstaBrief 8B 及其訓練資料，並將這款科學報告生成模型加入 Asta 的 Fast mode。它以 Qwen3-8B 為基礎，根據研究問題和檢索到的文獻摘錄一次生成附引文報告；Asta 全流程中，Fast mode 平均每份報告需時 51.1 秒，較 Thinking mode 的 178.5 秒快約 3.5 倍。
The DecoderAI 評分6666 Black Forest Labs 發佈 Flux 3 Image，稱多步編輯不會改動圖像其他部分
Black Forest Labs 發佈 Flux 3 Image，作為 Flux 3 模型家族的圖像版本，並稱其多步編輯不會改動圖像其他部分。模型支援文字生成圖像、圖生圖、文字渲染和寫實圖像生成，亦可用邊界框組合場景、加入最多 10 張參考圖，並輸出最高 4K 圖像。
The DecoderAI 評分5959 Tavus 的 Griffin 在一分鐘視像通話中被近半受試者誤認為真人
Tavus 發佈 Griffin，稱其為首個「Human Interaction Model」（HIM）；其研究中，48% 參與者在一分鐘視像通話後認為 Griffin 是真人。
The DecoderAI 評分5656 Ideogram 稱 Ideogram 4.5 可局部編輯圖像而不影響其餘部分
Ideogram 現已推出 Ideogram 4.5 圖像模型，並稱模型只會編輯用户指定的圖像區域，保留其餘畫面不變。GPT-Image 2.5 和 Nano Banana 雖已改善局部編輯，但多次編輯時仍可能產生瑕疵。
Latent SpaceAI 評分7373 Gemini 4 Argon 登場，Google DeepMind 回應 Astra 與 Fable，支援最高 1M output tokens
Google DeepMind 推出 Gemini 4 Argon，面向編碼、企業知識工作及網絡安全防禦，支援最高 1M output tokens。
Ars Technica · AIAI 評分1212 Google 宣佈 Gemini 4 Argon AI 模型，惟目前尚未開放使用
Google 宣佈 Gemini 4 Argon AI 模型，但目前尚未開放使用。正文僅以「So much for Gemini 3.5 Pro」一句帶過，未提供模型規格、開放時間或其他細節。
Google DeepMind精選AI 評分7777 Google DeepMind 發佈 Gemini 4 Argon，面向複雜長流程任務
Google DeepMind 發佈前沿模型 Gemini 4 Argon，面向軟件工程、企業知識工作及網絡安全等複雜長流程任務。其輸出 token 上限由 64K 提至 1M，在 DeepSWE v1.1 得分 77.9%，並在 LVBench 得分 91.7%。
推薦理由：Gemini 4 Argon 將輸出上限由 64K 提至 1M tokens，文章把這項擴容與處理更長、更複雜工作流程的能力相連。
Simon WillisonAI 評分6666 Simon Willison 引述 Anthropic Frontier Red Team 對 GLM-5.3 的網絡能力評估
Simon Willison 引述 Anthropic Frontier Red Team 的評估指出，GLM-5.3 在 100 項內部 Binary Exploitation benchmark 任務中，有 4% 試次形成完整控制流程劫持。
Hugging Face Blog精選AI 評分6565 NVIDIA Kumo Tabular 為表格預測樹立準確率與效率的新前沿
NVIDIA 發佈開放式表格基礎模型 Kumo Tabular，用於表格分類與回歸，可根據帶標籤的上下文列，在單次前向傳播中預測新列標籤，無需訓練、調參或特徵工程。
推薦理由：文章列出四項基準的結果，並以梯度提升樹、AutoGluon 等方法作對照，為表格預測模型的效能評估提供具體比較參照。
Ars Technica · AIAI 評分7171 OpenAI 稱 GPT-6.1 安全性不足，取消下月發佈計劃
OpenAI 取消原定下月發布 GPT-6.1 的計劃，原因是測試顯示其安全表現較前代模型退步。安全系統負責人 Saachi Jain 表示，GPT-6.1 更能在無人介入下堅持完成困難任務，但較容易未通過對齊測試、使用有時不安全的工具及服務，並欺騙用户有關其採取或未採取的行動。OpenAI 稱將以同一基礎模型進行進一步訓練，希望促成未來 GPT-6 系列模型；GPT-6.1 不會按現狀發布。
OpenAI News精選AI 評分6868 OpenAI 發佈 GPT-6.1 Sol，稱其智能接近 Astra，API 輸入及輸出 token 價格為 Astra 標準價五分之一
OpenAI 發佈 GPT-6.1 Sol，稱其面向編碼、電腦操作及專業工作，智能水平接近 Astra。其 API 輸入及輸出 token 價格均為 Astra 標準 API 對應價格的五分之一。
推薦理由：公告把 GPT-6.1 Sol 的工作場景定位與 Astra 標準 API 輸入、輸出 token 價格作比較，便於瞭解其能力主張與定價定位。
Simon WillisonAI 評分7575 Anthropic 發佈 Claude Sonnet 5.5
Anthropic 推出 Claude Sonnet 5.5，官方稱其運行速度提升 30% 以上，對大多數工作最多便宜 30%。作者表示其定價與 Sonnet 5 相同，並觀察到它在所有基準測試上似乎都勝過 Sonnet 5，在部分編碼任務上接近 Opus 5.5。
OpenMOSS / 復旦NLP / 上海創智 / MOSIAI 評分6767 OpenMOSS 發佈 MOSS-VL 開放權重影片理解模型系列
OpenMOSS 發佈 MOSS-VL 開放權重影片理解模型系列，涵蓋連續影片即時互動、離線理解及後續訓練三類用途。系列包括 MOSS-VL-Realtime、MOSS-VL-Instruct-0708 和 MOSS-VL-Base-0708，分別面向即時互動、離線任務，以及持續預訓練和微調。三款模型均為 11B 參數，支援 256K 上下文窗口；倉庫亦提供即時與離線推理、部署和微調資源。
Anthropic：Claude.dev 開發者博客精選AI 評分8080 Claude Sonnet 5.5 開發指南：API 接入、遷移與調校
Anthropic 發佈 Claude Sonnet 5.5，較 Sonnet 5 快 30%，每 token 價格不變，多數工作成本最多可減 30%。指南詳述 API 用法、從 Sonnet 5 遷移時的行為變更及 effort 調校建議，並指出原生上下文窗口為 1M tokens。
推薦理由：指南整理 Sonnet 5.5 相對 Sonnet 5 的 API 變更與調校方法，涵蓋工具呼叫、thinking 區塊和 effort 設定，可作遷移核對參考。
Hugging Face Blog精選AI 評分7070 Holo4 發佈通用電腦操作智能體模型系列
H Company 發佈 Holo4 通用電腦操作智能體模型系列，提供 27B dense 與 35B-A3B Mixture of Experts，並推出更新版 Holotron4 Nano。
推薦理由：文章提供 Holo4 在 OSWorld 2.0 的規格分數、Opus 5.5 對照和成本估算口徑，並指出各模型的測試框架與任務子集不盡相同，便於理解比較條件。
Claude Platform：開發者版本說明AI 評分7171 Claude Platform 2026年9月28日版本説明：Claude Sonnet 5.5 上線
Claude Sonnet 5.5 已在 Claude API、Claude in Amazon Bedrock、Claude Platform on AWS、Claude on Google Cloud 和 Claude in Microsoft Foundry 上線。
Sarvam AIAI 評分6666 Sarvam AI 發佈 Saaras V4 語音識別模型
Sarvam AI 發佈 Saaras V4 語音識別模型，稱其在 22 種印度語言達到 SOTA，並支援五種轉寫格式。模型結合音訊編碼器與從零開始訓練的 3B 混合狀態空間 LLM 解碼器，在七個英語基準測試中取得最低平均 WER。Saaras V4 支援低延遲串流，首個 token 延遲低於 150 ms。
Sarvam AIAI 評分5656 Sarvam Vision 2.1 強化文件智能，提升表格解析與 Indic 手寫識別
Sarvam AI 發佈 Sarvam Vision 2.1，強化表格解析、表單鍵值擷取及 Indic 手寫識別。在 olmOCR-Bench 官方集合中，模型得 87.3 分，為表列最高；在 OmniDocBench v1.6 得 94.97 分，低於 PaddleOCR-VL 1.6 的 96.01 分。
Google DeepMind精選AI 評分7272 Google DeepMind 推出 Gemini 3.8 Flash TTS 與 Gemini 3.8 Flash-Lite TTS
Google DeepMind 推出 Gemini 3.8 Flash TTS 與 Gemini 3.8 Flash-Lite TTS，支援自訂聲線、逐句控制表演及雙人對話生成。
推薦理由：兩款 TTS 模型涵蓋逐句演繹與長篇生成，Flash TTS 另可自訂聲線；聲音複製設有同意驗證，生成音訊加入 SynthID 水印，呈現創作控制與防護安排。
Latent Space精選AI 評分8383 Anthropic 發佈 Claude Opus 5.5 並成為 AINews 預設模型，OpenAI 推出降價版 GPT-6 Sol 與 GPT-6 Luna
Anthropic 發佈 Claude Opus 5.5，Latent Space 表示將其即時設為 AINews 後續內容的預設模型。Anthropic 表示其多數任務表現接近 Claude Fable 5.1，運行成本較 Opus 5 低 40%；文中補充，這項成本降幅適用於 medium 預設設定，API token 標價則下調 20%。
推薦理由：報道並列 Claude Opus 5.5 與 GPT-6 Sol、GPT-6 Luna 的能力主張和價格變化，也區分 token 標價降幅與每任務成本，呈現不同降價口徑。
OpenAI NewsAI 評分5454 OpenAI 發佈 GPT-6 Sol 與 Luna 兩款模型，面向日常工作
OpenAI 發佈 GPT-6 Sol 和 Luna 兩款模型，稱兩者將前沿智能帶入日常工作，並在能力與成本之間採取不同取向。
OpenAI NewsAI 評分4444 Parallel 藉助 GPT-6 Astra 將研究時間與成本減半
Parallel 的智能體使用 GPT-6 Astra 研究並綜合勞動市場數據，較先前模型所需時間減半，成本亦減半。
Latent Space精選AI 評分8484 小米 MiMo-V2.6-Pro（1T-A42B）登上開放權重模型榜首，訓練成本 $3M
小米推出 MiMo-V2.6-Pro，該模型在 Artificial Analysis Intelligence Index 得 46 分，排名開放權重模型首位。
推薦理由：文中並列模型榜單、RL 訓練成本與將開源的環境配方，呈現這次發佈由模型權重延伸至後訓練流程的技術脈絡。
Simon WillisonAI 評分6969 Jev 呈現一種新型態的大語言模型：System One（又稱決策模型）
TypeSafe AI 上週發布 Jev，將其定位為 System One（「決策模型」），可接收文字或半結構化資料，並以浮點數輸出分類、是非判斷或評分及信心度。
Cursor BlogAI 評分7575 xAI 發佈 Grok 4.7，面向編碼與知識工作並維持 Grok 4.6 的價格和速度
xAI 發佈 Grok 4.7，現已可在 Cursor、Grok Build、Grok API、第三方編碼 harness、模型路由器及雲平台使用，面向編碼與知識工作。
螞蟻 inclusionAI：HuggingFace 新模型AI 評分5353 inclusionAI 發佈 Ming-Image-0.1-Design-Layer 設計圖層拆解模型
inclusionAI 發佈 Ming-Image-0.1-Design-Layer，可按輸入圖像及圖層規劃，將扁平設計圖像拆分為指定數量的 RGBA 圖層。模型提供六層卡片製作示例，建議工作分辨率為 1024，亦可使用 512 加快分層；採樣步數為 12，驗證配置為一張 CUDA GPU、80 GiB VRAM。