英國 AI Security Institute 評估 OpenAI GPT-5.5 的網絡安全能力
英國 AI Security Institute 評估中，GPT-5.5 的 Expert 級進階任務平均通過率為 71.4%，高於 Mythos Preview 的 68.6%。
推薦理由：報告分別測試進階網絡任務、企業攻擊鏈及工控模擬，並交代結果與測試限制，呈現 GPT-5.5 網絡安全能力的不同面向。
#推理
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今日 35 條英國 AI Security Institute：Blog精選AI 評分7676 Cerebras：BlogAI 評分6363 Jais 2 推出 8B 和 70B 阿拉伯語大型語言模型，展示主權 AI 開發藍圖
G42 旗下 Inception、MBZUAI 基礎模型研究所與 Cerebras Systems 推出 Jais 2 阿拉伯語大型語言模型系列，包含 8B 和 70B 型號。
Cerebras：BlogAI 評分6666 GLM-4.7 登陸 Cerebras Inference Cloud，部分場景程式碼生成速度最高達 1,700 TPS
Cerebras 宣佈，Z.ai 的 GLM-4.7 現已登陸 Cerebras Inference Cloud，程式碼生成約為 1,000 tokens per second，部分場景最高達 1,700 TPS。
Cerebras：BlogAI 評分7171 OpenAI GPT-5.3-Codex-Spark 由 Cerebras 提供支援，開放研究預覽
Cerebras 宣佈，由其提供運算支援的 OpenAI GPT-5.3-Codex-Spark 已開放研究預覽，面向即時軟件開發。模型運行速度超過 1,000 tokens/s；在 SWE-Bench Pro 和 Terminal-Bench 2.0 等基準上，其回應較 GPT-5.1-Codex-mini 更有能力，完成任務只需一小部分時間。
MarkTechPostAI 評分6464 Aleph Alpha 發佈 Kolibri 英德雙語 MoE 模型，總參數 78.1B、每個 token 啟用 3.46B
Aleph Alpha 發佈 Kolibri（Kolibri-1），一款面向英語和德語的開放權重 MoE 語言模型，總參數為 78.1B，每個 token 啟用 3.46B。
Zyphra ResearchAI 評分3636 Zyphra 發佈面向裝置端應用的 Zamba2-small（2.7B）小型語言模型
Zyphra 發佈 Zamba2-small（2.7B），一款面向裝置端應用的小型語言模型。相較 Phi3-3.8B，其首 token 生成速度快 2x、記憶體開銷減少 27%，生成延遲低 1.29x。模型權重以 Apache 2.0 授權開源。
Zyphra ResearchAI 評分5959 Zyphra 發佈 Zamba2-VL 視覺語言模型系列，提供 1.2B、2.7B 和 7B 參數規模
Zyphra 發佈 Zamba2-VL 視覺語言模型系列，提供 1.2B、2.7B 和 7B 參數版本，採用 Zamba2 混合 SSM–Transformer 骨幹。
Zyphra ResearchAI 評分5454 Zyphra 預覽 ZAYA1，稱其為首個完全以 AMD 硬件、軟件及網絡堆疊端到端訓練的 AI 模型
Zyphra 預覽 ZAYA1，稱其為首個完全以 AMD 硬件、軟件及網絡堆疊端到端訓練的 AI 模型。ZAYA1-base 使用 Zyphra 內部 AMD 專用訓練堆疊，訓練總量為 14T tokens；訓練叢集由 128 個節點組成，搭載 AMD MI300X GPU，實際訓練效能超過 750 PFLOPs。
Zyphra ResearchAI 評分5858 Zyphra 發佈在 AMD Instinct™ MI300 stack 上訓練的 ZAYA1-8B MoE 模型
Zyphra 發佈 ZAYA1-8B，這款 MoE 模型的活躍參數少於 1 billion。該模型在部分數學和編碼基準中勝過規模大得多的開放權重模型；搭配 Markovian RSA 時，HMMT'25 得分為 89.6，並逐輪只傳送最後 4K tokens 以維持固定上下文長度。
Zyphra ResearchAI 評分5050 ZAYA1-8B-Diffusion-Preview 在 AMD 上實現高效並行解碼
Zyphra 發佈 ZAYA1-8B-Diffusion-Preview，將自回歸訓練的 ZAYA1-8B 轉換為離散擴散模型，並同時草擬 16 個 token。
Prime IntellectAI 評分7474 Prime Intellect 啟動 INTELLECT-2 全球分散式 32B 參數模型強化學習訓練
Prime Intellect 啟動 INTELLECT-2，展開 32B 參數模型的全球分散式強化學習訓練，並開放任何人無需許可地貢獻異構算力。訓練以 QwQ-32B 為基礎，採用 DeepSeek-R1 的 GRPO 方法，聚焦可驗證的數學與編碼任務，並以系統提示詞設定思考 token 預算。
Prime IntellectAI 評分5656 Prime Intellect 發佈 INTELLECT-2，這是首個透過全球分散式強化學習訓練的 32B 參數模型
Prime Intellect 發佈 INTELLECT-2，稱這是首個透過全球分散式強化學習訓練的 32B 參數推理語言模型。訓練以跨異構運算節點的全非同步 RL 為核心，並配套推出 PRIME-RL、TOPLOC 和 SHARDCAST；模型、程式碼及數據均已開源，技術報告見 primeintellect.ai/intellect-2。
Prime IntellectAI 評分7373 Prime Intellect 發佈 106B 參數 INTELLECT-3 MoE 模型，開源大規模 RL 訓練資源
Prime Intellect 發佈 106B 參數的 INTELLECT-3 MoE 模型，並開源模型權重、訓練框架、數據集、RL 環境及評測。模型以 GLM-4.5-Air 為基礎，經 SFT 和 RL 訓練，使用 512 張 NVIDIA H200 GPU、分佈於 64 個互連節點，歷時兩個月。
Liquid AI 模型與工程博客AI 評分6161 Liquid AI 發佈 LFM2，定位為市場上最快的裝置端基礎模型
Liquid AI 發佈 LFM2，推出 0.35B、0.7B 和 1.2B 三個參數規模的模型，面向裝置端生成式 AI。官方表示，LFM2 在 CPU 上的 prefill 和 decode 速度最高達 Qwen3 的 2 倍，訓練效率較上一代提升 3 倍。
Liquid AI 模型與工程博客AI 評分6060 Liquid AI 發佈 LFM2-8B-A1B 端側 MoE 模型（已由 LFM2.5-8B-A1B 取代）
Liquid AI 發佈 LFM2-8B-A1B 早期檢查點，這款端側 MoE 模型共有 8.3B 參數，每個 token 啟用 1.5B 參數。官方公佈 16 項基準測試結果，其中 MMLU-Pro 得分為 37.42，較 LFM2-2.6B 高 11.46 分；模型面向手機、平板及手提電腦的本地推理。頁首註明，該模型已棄用，並由 LFM2.5-8B-A1B 取代。
Liquid AI 模型與工程博客AI 評分6161 Liquid AI 發佈面向端側部署的 LFM2.5 模型系列
Liquid AI 發佈面向端側部署的 LFM2.5 模型系列，涵蓋 Base、Instruct、日文、視覺語言及音訊語言型號。LFM2.5-1.2B 的預訓練規模由 10T 增至 28T tokens；LFM2.5-Audio-1.5B 的音訊 detokenizer 在 mobile CPU 上以同等精度較 LFM2 的 Mimi detokenizer 快 8x。
Liquid AI 模型與工程博客AI 評分6767 Liquid AI 發佈 LFM2.5-1.2B-Thinking，手機記憶體佔用低於 1GB
Liquid AI 發佈 LFM2.5-1.2B-Thinking，一款可完全在裝置上運行的推理模型，手機記憶體佔用低於 900 MB。模型有 1.2 billion 個參數，在多數推理基準中匹敵或超越 Qwen3-1.7B（thinking mode），參數量少 40%。現已可透過 Hugging Face、LEAP 和 Playground 使用。
Liquid AI 模型與工程博客AI 評分6262 Liquid AI 發佈 LFM2.5-350M，預訓練規模增至 28T tokens
Liquid AI 發佈基於 LFM2 架構的 LFM2.5-350M，這款 350M 參數模型經額外預訓練（由 10T 增至 28T tokens）及大規模強化學習。
Liquid AI 模型與工程博客AI 評分6666 Liquid AI 發佈端側 MoE 模型 LFM2.5-8B-A1B
Liquid AI 發佈端側模型 LFM2.5-8B-A1B，將上下文窗口擴至 128K，並把預訓練規模由 12T 增至 38T tokens。該模型採用推理專用設計，詞表由 65,536 擴至 128,000，AA-Omniscience Index 由 -78.42 升至 -24.70。
Zyphra ResearchAI 評分5959 Zyphra 發佈 ZAYA1-74B-Preview，展示 AMD 上的大規模預訓練能力
Zyphra 發佈 ZAYA1-74B-Preview，這是一個有 4B 啟用參數、74B 總參數的 MoE 推理基礎 checkpoint，展示其在 AMD 上端到端進行大規模預訓練的能力。
Cohere 產品與研究博客AI 評分7070 Cohere 開源發佈 Command A+，向所有人提供主權 AI 智能體能力
Cohere 開源發佈 Command A+，這款採用 MoE 架構的 LLM 以 Apache 2.0 授權，面向高效能智能體任務。模型有 218B 總參數和 25B 活躍參數，支援 48 種語言，並提供 BF16、FP8 和 W4A4 量化版本。
Fireworks AIAI 評分6868 DeepSeek-V4.1-Flash 登陸 Fireworks，DeepSWE 每項任務成本約為 GPT-6 Astra 的 1/15
Fireworks 推出 DeepSeek-V4.1-Flash，其 DeepSWE Pass@1 為 74.34%，每項任務成本 $0.430，與 GPT-6 Astra 的 74.12% 相近。
Fireworks AIAI 評分6565 Fireworks Research 發佈 Ember-1，tokens 用量較 Kimi K3 少 40%
Fireworks Research 發佈 Ember-1，稱其在維持 Kimi K3 品質的同時，tokens 用量較 Kimi K3 減少 40%。模型以 Kimi K3 為基礎，經訓練縮短不必要的推理；在七項基準及兩家客戶的正式環境流量測試中，推理 token 數可減少 35–50%，準確度未有下降。
Liquid AI 模型與工程博客AI 評分5757 Liquid AI 發佈 LFM2.5-230M，可在雲端 GPU 和低成本 CPU 上運行
Liquid AI 發佈 LFM2.5-230M，這款小型模型可在雲端 GPU 和低成本 CPU 上運行，供開發者微調及部署於智能體工作流。官方列出的解碼速度為 Galaxy S25 Ultra 上 213 tok/s、Raspberry Pi 5 上 42 tok/s；LFM2.5-230M-Base 和 LFM2.5-230M 現已在 Hugging Face 提供。
Liquid AI 模型與工程博客AI 評分5757 Liquid AI 發佈 LFM2.5-Encoder-230M 和 LFM2.5-Encoder-350M，支援 8,192-token 上下文
Liquid AI 發佈 LFM2.5-Encoder-230M 和 LFM2.5-Encoder-350M，兩者均為支援 8,192-token 上下文的雙向編碼器。
Liquid AI 模型與工程博客AI 評分6969 Liquid AI 發佈可在裝置端運行的 LFM2.5-2.6B 模型
Liquid AI 發佈 2.6B 參數的 LFM2.5-2.6B，這款智能體模型可完全在裝置端運行，支援規劃、工具調用及多步任務。基準測試中，它在所有指令遵循基準及幾乎所有工具使用基準領先對照模型，較大型模型則在編碼上佔優。CPU 解碼速度在 M5 Max 達 220 tokens/s、Ryzen AI Max+ 395 達 113 tokens/s，手機上為 30 tokens/s。
Liquid AI 模型與工程博客AI 評分6363 Liquid AI 發佈 LFM2.5 系列 DSpark 草稿模型，H100 吞吐量最高達基線的 3.18 倍
Liquid AI 為 LFM2.5-1.2B-Instruct、LFM2.5-2.6B 和 LFM2.5-8B-A1B 發佈 DSpark 草稿模型，推理吞吐量在 H100 上最高達基線的 3.18 倍，在裝置端最高達 2.87 倍。
Liquid AI 模型與工程博客AI 評分5757 Liquid AI 發佈 LFM2.5-VL-DSpark 草稿模型，加速視覺語言模型解碼
Liquid AI 發佈 LFM2.5-VL-3B 的實驗性視覺 DSpark 草稿模型，GPU 解碼吞吐量最高提升 2.66×，端側最高提升 3.13×。端到端吞吐量在 GPU 和端側分別最高提升 2.27× 和 2.62×；草稿模型約有 280M 參數，令部署模型參數量增加 8.9%，並支援 llama.cpp、SGLang 及 MLX-VLM。
Liquid AI 模型與工程博客AI 評分6969 Liquid AI 發佈首個支援文字與圖像的決策模型 d1
Liquid AI 發佈首個決策模型 d1，現支援文字和圖像輸入，並透過一次前向運算直接輸出各答案的機率，不生成 token。在六項實際應用中，d1 有四項表現匹敵或超越 GPT-6.1 Sol；相較 GPT-6.1 Sol 和 Claude Opus 5.5，成本低 19x 至 200x，且每項任務回應更快。
METR：BlogAI 評分6161 METR 發佈 Claude Opus 5.5 部署前評估摘要
METR 的部署前評估認為，Claude Opus 5.5 對 AI 研發的加速作用可能略高於 Fable 5.1，但不太可能完全自動化 AI 研發。評估在 10 個工作日內透過 API 測試五項任務，量化表現較 Fable 5.1 漸進提升，但在長時程任務所需的研究判斷方面仍有弱點。
小米 MiMo：官網發佈與博客AI 評分6161 Xiaomi 發佈 MiMo-V2.5-Pro-UltraSpeed，1T 參數模型生成速度突破 1000 tokens/s
Xiaomi 與 TileRT 發佈 MiMo-V2.5-Pro-UltraSpeed，稱其 1T 參數模型生成速度突破 1000 tokens/s。方案結合 FP4 量化、DFlash 推測解碼和 TileRT 系統優化，在單台標準 8-GPU 節點上實現 1000+ tokens/s。
Thinking Machines Lab：NewsAI 評分7373 Thinking Machines Lab 發佈開放權重模型 Inkling
Thinking Machines Lab 發佈從零訓練、提供完整權重的多模態模型 Inkling，採用 Mixture-of-Experts Transformer，總參數量為 975B、啟用參數量為 41B。
Thinking Machines Lab：NewsAI 評分7373 Thinking Machines Lab 發佈開放權重模型 Inkling-Small
Thinking Machines Lab 發佈開放權重模型 Inkling-Small，以 276B 總參數、12B 啟用參數達到與 Inkling 相若的表現，參數規模約為其四分之一。
MarkTechPostAI 評分6363 Reflection AI 推出 Beam：首款開放權重 MoE 模型，總參數 501B、每 token 啟用 23B 參數
Reflection AI 發佈首款開放權重 MoE 模型 Beam，總參數 501B、每 token 啟用 23B 參數，面向編碼、推理及智能體工作負載。
TechCrunch · AIAI 評分6161 Reflection 發佈開放權重模型 Beam，稱其以較低成本媲美中國開放模型
Reflection 正式發佈首個前沿開放權重模型 Beam，稱其在進階推理基準上媲美 Z.ai 的 GLM-5.2，並勝過領先西方開放模型。Reflection 稱 Beam 推理算力用量少 3-4x，但相關效能主張尚未經獨立核實。
The DecoderAI 評分6060 Aleph Alpha 發佈 Kolibri 開放權重模型，倡議歐洲 AI 主權
Aleph Alpha 發佈 Kolibri，這是一款擁有 78 billion 個參數的德英雙語開放權重模型，採用混合專家架構，每個 token 約啟用 3 billion 個參數。
Hacker News：AI 熱帖AI 評分3737 Show HN：德國主權 AI 新模型 Kolibri
測試者在 RTX pro 6000 配置上試用德國主權 AI 新模型 Kolibri，回報其 3B 活躍參數在 fp8 下約有 170 tkn/s 的速度。測試者表示，模型雖能找到正確做法，仍會因過度思考消耗過多 tokens，但速度表現不錯。
IT之家AI 評分5050 Amazon 推出 Strands Decider 2B 開源決策模型，支援本地部署
Amazon Strands Agents 團隊推出 Strands Decider 2B 決策模型，並在 GitHub 開源，支援本地 CPU / GPU 執行。
MiniMax：Blog精選AI 評分7676 MiniMax 開源 M2 模型，並推出中國版、升級海外版 MiniMax Agent
MiniMax 正式開源並推出面向智能體與編碼的 MiniMax M2，同時在中國推出 M2 驅動的 MiniMax Agent，並升級海外版本。
推薦理由：MiniMax M2 公佈 Artificial Analysis 10 項測試成績、API 定價與約 100 TPS 推理速度，並開放權重，呈現智能體模型在表現、速度與部署成本間的取捨。
Artificial Analysis 完整文章AI 評分5858 螞蟻集團發佈面向金融領域的 Ling-3.0-flash-Fin
螞蟻集團發佈面向金融領域的開放權重模型 Ling-3.0-flash-Fin，在 Artificial Analysis Intelligence Index 得分 23、Finance & Accounting Index 得分 24。