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。
#模型發佈
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今日 20 條Prime IntellectAI 評分7373 Suno：Blog精選AI 評分7777 Suno 發佈 v3，可在數秒內生成完整兩分鐘歌曲
Suno 發佈首個可製作電台級音樂的模型 v3，用戶可在數秒內生成完整兩分鐘歌曲。v3 現已向所有用戶開放，網址為 https://app.suno.ai。v3 亦改善音質、增加風格與曲風選擇，並提升提示詞遵循度、減少模型幻覺，令歌曲結尾更自然。
推薦理由：v3 可在數秒內生成完整兩分鐘歌曲，並改善音質、風格選擇及提示詞遵循，呈現這次更新在生成速度與創作控制上的具體變化。
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4545 LFM2-VL：高效視覺語言模型
LFM2-VL 推出 LFM2-VL-450M 和 LFM2-VL-1.6B 兩款開放權重視覺語言模型，支援文字及可變解像度圖像輸入。在 GPU 上的推理速度最高達現有 VLM 的 2 倍，並原生處理最高 512×512 解像度的圖像；更大的圖像會切分為 512×512 區塊。兩款模型現已於 Hugging Face 提供，採用基於 Apache 2.0 的開放授權。
Suno：Blog精選AI 評分7777 Suno 發佈 v5.5，新增 Voices、Custom Models 和 My Taste
Suno 發佈 v5.5，並推出 Voices、Custom models 和 My Taste，加入以用戶聲音、原創音樂及音樂偏好為基礎的個人化功能。
推薦理由：更新把個人化分為歌聲、原創曲目調校和偏好學習三條路徑，也交代各功能面向哪些用戶開放。
Liquid AI 模型與工程博客AI 評分6565 Liquid AI 發佈 Liquid Nanos，主打在日常裝置上提供前沿級表現
Liquid AI 發佈 Liquid Nanos，一系列 350M–2.6B 參數的基礎模型，可在手機、手提電腦及嵌入式裝置上本機運行。首批實驗性模型涵蓋資料抽取、英日雙向翻譯、RAG、工具調用及數學推理，另包括社羣製作的法語微調模型。模型現已在 Liquid Edge AI 平台（LEAP）及 Hugging Face 提供，並以開放授權向學術界、開發者及小型企業開放。
Liquid AI 模型與工程博客AI 評分6363 Liquid AI 發佈 LFM2-Audio-1.5B 端到端音訊基礎模型
Liquid AI 發佈 LFM2-Audio-1.5B，這款 1.5B 參數模型支援音訊與文字輸入及生成。模型在 VoiceBench 九項音訊互動基準的總分為 56.78，ASR 基準平均詞錯誤率為 7.24。以 4 秒輸入波形測試，平均端到端延遲低於 100 ms；Liquid AI 亦提供 Python 套件及語音對話應用參考實作。
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5555 Liquid AI 發佈面向邊緣應用的 LFM2-VL-3B 視覺語言模型
Liquid AI 發佈 3B 參數的視覺語言模型 LFM2-VL-3B，面向需要更高準確度並保留 LFM2 架構速度優勢的應用。模型以 LFM2-2.6B 為骨幹，整合 SigLIP2 400M NaFlex 編碼器，並可調整每張圖片的視覺 token 數量，以平衡效能與速度；現已可透過 LEAP 及 Hugging Face 取得。
Claude：BlogAI 評分7474 編碼工作階段更長、使用更多上下文，Claude Opus 5.5 為此而設
Claude Opus 5.5 針對更長、上下文用量更高的編碼工作階段設計，按 token 計費的典型工作負載估計比 Opus 5 便宜約 40%。輸入及輸出 token 價格下調 20%，讀取快取 token 的價格下調 60%；Claude Code 的快取未命中輸入亦減少逾 50%。文中指出，長而開放的任務較有機會透過減少錯誤方向上的回合降低成本，而簡單、短小的機械式任務所需回合數大致相同。
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5555 Liquid AI 發佈 LFM2-2.6B-Transcript 本機會議摘要模型
Liquid AI 發佈 LFM2-2.6B-Transcript，支援在 CPU、NPU 和 GPU 上完全本機執行。模型針對 30–60 分鐘會議逐字稿設計，並已在 LEAP 和 Hugging Face 開放下載，可輸出討論要點、決策及標註負責人的行動項目。
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5959 Liquid AI 發佈 LFM2-24B-A2B 早期檢查點，總參數達 24B
Liquid AI 發佈 LFM2-24B-A2B 早期檢查點，這款開放權重 MoE 模型有 24B 總參數，並已在 Hugging Face 提供。
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5858 Liquid AI 發佈 LFM2.5-VL-450M，提升視覺定位並新增函數調用支援
Liquid AI 發佈 LFM2.5-VL-450M，作為 LFM2-VL-450M 的改進版本，提升視覺定位與指令遵循能力，並新增函數調用支援。預訓練規模由 10T 增至 28T tokens；RefCOCO-M 邊界框預測分數由 0 升至 81.28，MMMB 多語言分數由 54.29 提升至 68.09。
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。
Liquid AI 模型與工程博客AI 評分5050 Liquid AI 發佈 LFM2.5-ColBERT-350M 與 LFM2.5-Embedding-350M 多語言檢索模型
Liquid AI 發佈兩款 350M 參數的多語言檢索模型。它們是 LFM2.5-ColBERT-350M 和 LFM2.5-Embedding-350M，支援 11 種語言的多語言及跨語言搜尋。
Black Forest Labs：BlogAI 評分5454 FLUX VTO 開放使用，支援大規模虛擬試穿
Black Forest Labs 已公開提供 FLUX VTO，這款虛擬試穿模型的生成時間少於 4 秒，適用於大規模商品目錄。它可為同一人物一次套用最多四件服裝，並保留人物身份及服裝上的標誌、印花、縫線和五金配件。身體及服裝尺碼的精確呈現仍在改進，輸出宜作視覺造型參考；預設政策不支援泳裝和內衣。
Zyphra ResearchAI 評分4444 ZUNA1.1：更靈活的 EEG 去噪與超解像基礎模型
Zyphra 發佈採 Apache 2.0 授權的 EEG 基礎模型 ZUNA1.1，支援在任意通道配置下重建、去噪及升採樣 EEG。模型維持 380M 參數，支援 0.5–30 秒輸入，重建品質達到或超越 ZUNA1。用戶可在 Zyphra Cloud 的 EEG Playground 透過瀏覽器使用，亦可下載模型在本地執行。
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6363 Cohere 發佈開源語音辨識模型 Transcribe，平均 WER 為 5.42%
Cohere 發佈開源語音辨識模型 Cohere Transcribe，在 Hugging Face Open ASR Leaderboard 以 5.42% 平均 WER 排名第一。
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。
Cohere 產品與研究博客AI 評分6868 Cohere 開源發佈 North Mini Code 智能體編碼模型
Cohere 開源發佈 North Mini Code，稱其為首款智能體編碼模型，採用 MoE 架構，總參數 30B、啟用參數 3B，並採用 Apache 2.0 授權。
ElevenLabs：BlogAI 評分7070 ElevenLabs 發佈 Eleven v4 與 Eleven v4 Turbo 文字轉語音模型
ElevenLabs 發佈 Eleven v4 文字轉語音模型及低延遲版本 Eleven v4 Turbo，兩者均支援 90 多種語言。Eleven v4 可按語氣、節奏、情緒、角色和上下文生成語音，並改善多説話者對話、聲音克隆及跨語言口音保留。Turbo 的中位推理延遲約 100ms，兩款模型現已可透過 ElevenAgents、ElevenCreative 和 ElevenAPI 使用。
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-VL-3B 端側視覺語言模型
Liquid AI 發佈視覺語言模型 LFM2.5-VL-3B，稱其視覺表現可媲美參數量兩倍的模型，並在多種 CPU、GPU 部署中運行更快。相較前代，屏幕理解、工具調用、定位及多圖輸入均有提升，ScreenSpot-v2 平均得分為 80.7，ToolSandbox 由 26.4 升至 59.5，RefCOCO precision@1 由 57.1 升至 87.9。
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。
Suno：BlogAI 評分7474 Suno 推出新一代音樂模型 v6，提供三款模型並擴展創作功能
Suno 推出新一代音樂模型 v6，分為 v6、v6-wild 和 v6-mini 三款，分別支援不同創作需求。v6 和 v6-wild 提供予 Pro、Premier 訂閲用戶，v6-mini 則開放所有用戶使用；三者均能理解人聲、樂器、歌曲結構、情緒和參考風格等描述。新功能包括以文字指令編輯歌曲局部、混搭多個來源、取樣並分離音訊，以及從文字、音訊、圖像或影片創作音樂。
Black Forest Labs：BlogAI 評分6969 FLUX 3 與 mimic 合作打造新一代影片動作模型 FLUX-mimic
Black Forest Labs 與 mimic 以 FLUX 3 為骨幹開發 FLUX-mimic，這款影片動作模型從 FLUX 的世界表徵解碼機械人動作。
Black Forest Labs：BlogAI 評分7070 FLUX 3 多模態基礎模型開放 Early Access
Black Forest Labs 的 FLUX 3 多模態基礎模型現已開放 Early Access，採用統一架構共同學習圖像、影片和音訊。它可按文字或圖像、影片參考生成內容，並生成最長 20 秒、帶音訊的影片；模型亦涵蓋動作預測。
Black Forest Labs：BlogAI 評分6969 FLUX 3 Video 第一部分：影片生成初始版本開放使用
Black Forest Labs 已透過 BFL API 及指定合作夥伴開放 FLUX 3 Video 初始版本，支援文字及圖像生成影片。片段最長 20 秒，可輸出 HD（720p）及經升頻處理的 Full HD（1080p），並同步生成原生音訊，另支援影片延續、多鏡頭生成及多語言對白與唇形同步。內部評測稱其文字生成影片表現優於現有 SOTA，圖像生成影片則與 Seedance 2.0 持平。
Black Forest Labs：BlogAI 評分7373 Black Forest Labs 發佈 FLUX 3 Action 開放權重機械人動作模型
Black Forest Labs 發佈開放權重的 7B FLUX 3 Action，這個世界動作模型（WAM）聯合預測影片與機械人動作。
小米 MiMo：官網發佈與博客AI 評分5858 小米發佈 MiMo-V2.5-TTS 語音合成模型系列
小米發佈 MiMo-V2.5-TTS 系列語音合成模型，涵蓋預設聲線、按文字描述設計新聲線，以及以參考音訊複製聲音三種用途。系列支援自然語言風格指令、行內音訊標籤和劇本式結構輸入；聲音複製只需短音訊樣本，無須額外訓練、標註或微調。三款模型限時免費開放於 Xiaomi MiMo API 平台，整合技能已開源於 GitHub 倉庫 XiaomiMiMo/MiMo-Skills。