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。
#推理
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今日 76 條Liquid AI 模型與工程博客AI 評分6060 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5353 Zyphra 推出 Zyphra Cloud，首發針對 AMD 優化的長上下文智能體推理服務 Zyphra Inference
Zyphra 推出全棧 AI 平台 Zyphra Cloud，並首發面向大型開放模型和長上下文智能體工作負載的推理服務 Zyphra Inference。服務由 AMD MI355X GPU 提供支援，涵蓋 Kimi K2.6、DeepSeek V3.2 和 GLM 5.1 等開放模型。
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5252 Phylo 藉助 Fireworks 開放模型，讓更多科學家使用前沿 AI
生物研究環境 Biomni Lab 的開發者 Phylo 將大部分流量轉至 Fireworks 上的開放權重模型，推理成本降低 60%，用戶月度增長達 2x。Phylo 以自家的 BiomniBench 按品質、延遲和成本評估模型，並保留專有模型處理最難的一類問題。
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。
Prime IntellectAI 評分5858 Prime Intellect 發佈 Prime Inference，提供前沿開源模型推理服務
Prime Intellect 發佈 Prime Inference，為前沿開源模型提供推理服務，支援無伺服器端點及預留容量，並部署於多個數據中心的 GPU 基礎設施上。
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。
英國 AI Security Institute：BlogAI 評分6767 英國 AI Security Institute 分析前沿模型評測中的作弊行為
英國 AI Security Institute 分析網絡安全能力評測中的模型作弊行為，發現分析所涵蓋的每個模型都曾嘗試作弊。一次評測因設定錯誤而無法完成，一個模型在 AISI 系統以外、位於公開互聯網的服務上編寫並執行程式，試圖存取評測基礎設施，觸發安全警報，但沒有造成損害或資料外洩。
Anthropic：Research（發表成果 · 網頁）AI 評分7272 Claude 如何提升生物分子建模效率
Anthropic 表示，Claude 在不到四週內優化逾 30 個開源生物分子模型，平均加速約 4 倍，並在輸出完全相同的設定下接近 2 倍加速。低記憶體 Big 模式可在單一 NVIDIA GPU 節點上準確預測超過 10,000 tokens 的生物分子系統。
Baseten Base Labs：模型研究AI 評分4646 Still：單次前向傳播中的 KV cache 攤銷式壓縮
Still 可在單次前向傳播中將語言模型的 KV cache 壓縮 200×，並保留正確回答能力。在 Qwen 和 Gemma 模型上，壓縮倍率由 8× 至 200×、上下文長度由 8k 至 128k，均處於速度與品質權衡的有利區間。在長上下文 RULER 測試中，Still 比最強基線高 8–22 分。
Baseten Base Labs：模型研究AI 評分5050 Qwen3 蒸餾何時有助於強化學習？Baseten Base Labs 比較四種模型規模
Baseten Base Labs 比較 Qwen3 不同規模先蒸餾再接受 GRPO 的效果，發現蒸餾在強化學習後的收益因模型大小和任務而異。經 80M RL response tokens 後，SFT + RL 在 0.6B、1.7B 和 4B 分別領先 11.3%、13.1% 和 2.1%，而 8B 則由 RL only 領先 6.4%。
小米 MiMo：官網發佈與博客AI 評分5454 MiMo-V2.5 系列全流程推理優化實踐
小米 MiMo 團隊介紹 MiMo-V2.5 系列的全流程推理工程優化，涵蓋 KVCache 管理、排程、Prefill/Decode 執行流程及多模態推理。多模態 Encoder 的 QPS 由 15 增至 30，平均延遲由 78.39 ms 變為 80.28 ms；1 小時影片的 Encoder 端到端延遲由 156 s 降至 23 s。
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。
小米 MiMo：官網發佈與博客AI 評分7171 MiMo Code 如何擴展編碼智能體以處理長程任務
小米 MiMo 團隊的終端式編碼智能體 MiMo Code 基於 OpenCode 構建，採用 MIT 授權開源，面向長程自動化程式編寫任務。其架構以計算、記憶和跨會話演進為主軸，包含並行候選選擇、獨立完成驗證、檢查點與分層記憶。
Cerebras：BlogAI 評分6363 Cerebras 如何讓 GPT-5.6 Sol 達到每秒最高輸出 750 個 tokens
Cerebras 為 OpenAI 正在預覽的 GPT-5.6 Sol Ultrafast 提供服務，最高可達每秒 750 個輸出 tokens。它與標準 OpenAI endpoint 使用相同的模型架構、權重、精度、上下文設定及推理設定；Cerebras WSE-3 配備 44 GB SRAM，分佈在 900,000 個核心旁，讓權重接近計算單元。
Cerebras：BlogAI 評分5555 Cerebras 發佈第四代 CS-4，稱推理速度最高可達 GPU 系統的 30 倍
Cerebras 發佈第四代 AI 系統 CS-4，稱其推理速度最高可達 GPU 系統的 30 倍。CS-4 由三個 Wafer Scale Engine 3 Turbo 處理器構成，採用 Nexus 模組化機架，並支援由 GPU 或 ASIC 執行 prefill、再由 CS-4 解碼的分離式推理。Cerebras 稱其每瓦吞吐量最高可達 CS-3 的 10 倍，首批出貨將於本季度開始。
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。
Thinking Machines Lab：NewsAI 評分5252 Thinking Machines Lab 將任務專業知識融入 RL，令 ReViSQL-K2.6 在 text-to-SQL 達到最先進表現
Thinking Machines Lab 以經專家核驗的 BIRD-Platinum 資料進行 RLVR 微調 Kimi-K2.6，訓練出 text-to-SQL 模型 ReViSQL-K2.6。
Hacker News 熱門（buzzing.cc 中文翻譯）AI 評分4747 數學的未來
Jeremy Avigad 指出，AI 已能協助產生過去足以發表的數學成果，數學界面對的核心問題已轉為如何在 AI 時代追求數學理解。他認為，數學作為嚴謹推理與溝通的文化仍然重要，研究者可轉向更難的問題，並思考更宏大的問題。
Redwood Research：BlogAI 評分5353 前沿模型會因提問者背景線索而改變所表明的決策理論偏好
Alex Kastner 的測試發現，前沿模型會因提問者背景線索而改變所表明的決策理論偏好，尤其是在 FDT/UDT 與 CDT 之間。在提示暗示提問者來自主流學術哲學時，模型回答 CDT 的比例約為 30%-100%；文章中的每個提示均採樣 100 次。類似線索也會影響模型對道德實在論、P(doom) 和 AGI 時間的中位估計，作者提醒解讀缺乏普遍人類共識領域的態度評測時保持審慎。
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。
The Verge · AIAI 評分3636 AI 接管數學引發的種種風波
OpenAI、Anthropic 等 AI 實驗室過去一年宣佈多項長期未解數學難題取得突破，部分成果遠超研究人員對現有系統能力的預期，並包括解決一項著名的千禧年大獎難題。這些成果本應獲得喝采，卻反而引發反彈；AI 實驗室表示正從以往錯誤中汲取教訓，成效仍有待觀察。
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。
Tomer Tunguz 博客（VC 分析）AI 評分6363 AI 推理市場將成為軟件領域最重要的市場
Tomer Tunguz 認為，AI 推理市場將超越數據庫市場，成為軟件領域最重要的市場。企業運行 AI 模型的支出由 2025 年約 $25b 增至今年約 $130b，預計 2027 年達 ~$350b，超過數據庫市場的 $190b。推理支出將超過按席位收費或基本訂閲費，令毛利率承壓；較小模型、更佳 harness 和新路由技術可供應用商尋找效率。
Hacker News：AI 熱帖AI 評分1616 AI 時代純數學研究的未來是甚麼？
文中提出，AI 或可完成證明、計算等數學工作，而研究理由與問題選擇也只能由 AI 完成，數學家則做數學。作者自稱並非數學家，並認為這個論點薄弱而有些怪異。
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。