10 月 16 日，此前以 3 億美元估值完成 5500 萬美元種子輪融資的 Palo Alto 初創公司 Elorian 發布首個模型 Glimpse，形式為研究預覽，開放 API，聊天介面需排隊。據 TechCrunch 報導，Glimpse 主打「視覺草稿空間」：模型在推理過程中可反覆回到原圖，裁剪區域性、抽取影片幀，或執行程式碼去測量和比較，而不是把圖片一次性轉成 token 後用文字推理；定價為輸入每百萬 token 0.60 美元、輸出 3 美元。Elorian 稱其僅用幾百塊 GPU 訓練，規模遠小於對標的前沿模型，卻在科學圖表推理和短影片描述上超過 GPT-6 Astra，首批目標客戶是機器人、科研和握有大量影片的媒體公司。10 月 29 日，Latent Space 報導 Elorian 與資料公司 Mercor 共同發布 DecoyCount 計數基準，用來測試模型是真的在數物體，還是依賴視覺捷徑；隨附論文稱前沿模型準確率均低於 50%，最高為 GPT-6 Astra 的 43.17%，Gemini-3.8-flash 為 32.71%、Qwen3.8-max 為 28.31%、Claude-Fable-5.1 為 25.22%。該論文未提及 Glimpse，CEO Andrew Dai 稱其在內部測試中得分 50.48%，是唯一超過 50% 的模型；論文的結論是更強的通用推理不會自動遷移到對齊的視覺推理。對需要處理圖表與影片的多模態開發者而言，這提供了一個價格較低的 API 選項，但其優勢目前只來自公司內部測試。
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Elorian 發布首個視覺推理模型 Glimpse，其在公司與 Mercor 合作的 DecoyCount 計數基準內部測試中得分 50.48%，為對比中唯一超過 50% 的模型。論文中前沿模型最高是 GPT-6 Astra 的 43.17%，Gemini-3.8-flash 為 32.71%，Qwen3.8-max 為 28.31%，Claude-Fable-5.1 為 25.22%。
Elorian 發布首個模型 Glimpse，主打「視覺草稿空間」：模型在推理過程中可反覆回到原圖，裁剪區域性、抽取影片幀，或執行程式碼去測量和比較。該模型以研究預覽形式上線，提供 API，聊天介面需排隊；輸入每百萬 token 0.60 美元、輸出 3 美元。Elorian 稱其用幾百塊 GPU 訓練、規模遠小於對標的前沿模型，卻在科學圖表推理和短影片描述上超過 GPT-6 Astra。首批目標是機器人、科研、媒體等握有大量影片的公司。
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