Hacker News front pageAI 評分69
LongCat-2.5 發布：1.6 萬億引數原生多模態 agent 模型
LongCat-2.5 是面向長程 agent 任務的原生多模態模型，總引數 1.6 萬億、每 token 啟用約 480 億，在 LongCat-2.0 基礎上強化原生視覺理解與 agentic coding。它把視覺訊號表示為多級離散 token，與文字統一為同一種 token 格式處理，因此支援視覺程式設計、創意設計與 3D 任務。
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找到 12 筆
Kimi blog● 精選AI 評分93
Kimi K2.5 發布：開源原生多模態，支援 100 個子智慧體
Kimi K2.5 發布，官方稱其為迄今最強開源模型，原生多模態，在 K2 基礎上用約 15T 視覺與文字混合 token 繼續預訓練。其 Agent Swarm 可自行組織最多 100 個子智慧體、執行最多 1500 次工具呼叫，相比單智慧體執行時間最多縮短 4.5 倍。模型已上線 Kimi.com、App、API 和 Kimi Code；
Hacker News front page● 精選AI 評分89
Google 發布 Genie 4 世界模型，原生多模態可即時生成音訊與對話
Google 發布新一代世界模型 Genie 4，原生多模態，在生成畫面的同時產出音樂、環境音與互動對話，並支援用自然語言即時修改天氣、鏡頭或加入人物物體。它建立在 Gemini 家族能力之上：Gemini Omni 讓模擬貼近真實世界的外觀與行為，其他 Gemini 模型負責維持場景的連貫與連續。
Hacker News front page● 精選AI 評分91
Mistral Large 4 發布：1T 引數原生多模態，API 今日可用
Mistral AI 發布 Mistral Large 4（代號 Le Chonk），總引數 1T、啟用 49B，原生多模態，即日起通過 API 向所有人開放，開放權重版本將於 10 月底發布。官方稱其是歐美聚合基準上最好的開放權重模型，在網路安全、製造、金融等關鍵負載上達到 SOTA，視覺 grounding 超過閉源前沿模型。該模型端到端在歐洲打造，可通過 Mistral 自有的 Mistral Cloud 基礎設施部署，目前正與網路安全夥伴私下合作。
X @MistralAI● 精選AI 評分91
Mistral 發布 Large 4：1T 引數原生多模態，API 已上線
Mistral 推出 Mistral Large 4（代號 Le Chonk），1T 總引數、49B 啟用，原生多模態，即日起通過 API 向所有人開放。官方稱其是美國和歐洲聚合基準上表現最好的開放權重模型，在網路防禦、製造與金融等關鍵負載上達到 SOTA，視覺 grounding 超過閉源前沿模型。模型在歐洲端到端打造，可通過 Mistral Cloud 在歐洲部署，正與網路安全夥伴私下合作；開放權重將於 10 月底發布。
X @deepseek_ai● 精選AI 評分85
DeepSeek API 上線 V4.1-Flash，原生多模態
DeepSeek 在 API 上線 V4.1-Flash，原生支援多模態，呼叫時把模型設為 deepseek-flash 即可。V4-Flash 與 V4-Flash-Vision-Exp 已退役，舊模型名暫時路由到 V4.1-Flash 以保持相容。多方測試顯示 V4.1-Flash 在效能、成本、速度和總執行時間上均優於 V4-Pro，V4-Pro 正被淘汰；
TechCrunch AI● 精選AI 評分93
Meta 發布 8160 億引數開源權重模型 Muse Spark Open，可在 Mac 本地執行
Meta 發布開源權重模型 Muse Spark Open，擁有 8160 億引數和 100 萬 token 上下文視窗，原生多模態，面向複雜編碼與 agent 任務，並針對 Mac 本地執行設計。本地部署門檻不低，至少需要 1TB 記憶體，Meta 稱在搭載 M5 Ultra 晶片的 Mac Studio 上表現最佳。
機器之心● 精選AI 評分92
Meta 開源 816B 模型 Muse Spark Open，兩臺 Mac Studio 可本地執行
Meta 發布開源權重大模型 Muse Spark Open，816B 引數、42B 啟用、1M 上下文，原生多模態，面向程式碼與智慧體任務。該模型與蘋果合作，用 MLX 針對 Apple 晶片統一記憶體架構最佳化，兩臺 512G 的 M5 Ultra Mac Studio 即可本地執行，但兩臺機器售價已超過 4 萬美元。
Hacker News front page● 精選AI 評分92
Mistral 發布 Mistral Large 4 預覽，權重月底開放
Mistral 於 10 月 6 日開啟 Mistral Large 4 公開預覽，可在 Mistral Studio 呼叫 API，權重本月底放出。模型為 1 萬億引數原生多模態、49B 啟用引數，在歐洲自有資料中心用 3800 張 NVIDIA Grace Blackwell GPU 從零訓練。官方稱其在 Artificial Analysis Cyber Index 位列全球前五，漏洞復現並修補測試得 82% 為所有模型最高，Cybench 解決 93%；
X @GoogleDeepMind● 精選AI 評分73
@GoogleDeepMind: Meet EmbeddingGemma 2, our first natively multimodal open model for on-device embeddings.
Google DeepMind 發布 EmbeddingGemma 2，稱其為首個原生多模態的端側嵌入開放模型。該模型在文字之外，把程式碼、影像、音訊與影片統一對映到同一個共享向量空間，可用於在裝置本地完成跨模態檢索與相似度計算。官方目前只給出這一定位，未公布引數規模、上下文長度、適配硬體與開源許可等細節。
Hacker News front page● 精選AI 評分91
Mistral Large 4 開放權重：1 萬億引數，主打程式設計與安全
Mistral 開放了旗艦模型 Mistral Large 4（Le Chonk）的權重，這是一個 1 萬億引數的原生多模態模型，官方稱其為開放權重模型中程式設計能力最強、整體最強之一。相比三週前的預覽版，Terminal-Bench 4.0 提升 13 個百分點到 41%；Artificial Analysis 程式設計 Agent 指數得 48%，與 GLM-5.3 基本持平，但每任務平均少用 47% token。
Qwen blog● 精選AI 評分80
阿里發布 Qwen-Drive-1.0 自動駕駛視覺語言基礎模型
阿里推出 Qwen-Drive-1.0，稱其為首個在預訓練階段統一 3D 感知與視覺問答、並擴充套件至運動規劃的自動駕駛視覺語言基礎模型，且不改動預訓練 VLM 架構。模型基於原生多模態的 Qwen3.5-4B，外掛 BEV 感知頭（3D 檢測、語義佔用預測、BEV 地圖分割）與用流匹配生成 5 秒軌跡的 Planning Expert。訓練僅用公開資料共 283 萬樣本，駕駛 QA 平均分 69.43，WOD-E2E 開環 ADE 5s 達 1.27/2.65。