GLM-5.3 发布:中国实验室如何跟上前沿
Z.ai 发布 GLM-5.3,目前仅在编码套餐中提供,即将上线 API,两周后开放权重。该模型与 GLM-5.2 共用同一基座,仅大幅扩展后训练,参数量约 750B,在多项智能体编码基准上超过 Kimi K3,部分指标超过 Claude Fable 5 或 GPT-5.6-Sol。
推荐理由:GLM-5.3 仅靠后训练扩展就在智能体编码基准上逼近前沿,作者梳理了中国实验室保持追赶的发布节奏与数据产业因素。
新模型的发布、开源与迭代:厂商旗舰更新、开放权重放出、上下文与价格变化的第一时间记录。
Z.ai 发布 GLM-5.3,目前仅在编码套餐中提供,即将上线 API,两周后开放权重。该模型与 GLM-5.2 共用同一基座,仅大幅扩展后训练,参数量约 750B,在多项智能体编码基准上超过 Kimi K3,部分指标超过 Claude Fable 5 或 GPT-5.6-Sol。
推荐理由:GLM-5.3 仅靠后训练扩展就在智能体编码基准上逼近前沿,作者梳理了中国实验室保持追赶的发布节奏与数据产业因素。
Google DeepMind 发布 Gemini 3.7 Flash,定位为面向编码和智能体的最强主力模型,距 Gemini 3.6 Flash 发布仅三周。
推荐理由:Gemini 3.7 Flash 面向编码与智能体,多项基准高于 3.6 Flash,且输入输出价格减半。
Google DeepMind 发布大规模多语言手语转文本模型 SL2T,首次把手语 AI 带入消费级产品,在 Pixel 11 的 Gboard 和 Live Transcribe 中提供 ASL 到英语的手语听写,后续将扩展更多设备和语言。
推荐理由:Google DeepMind 发布手语转文本模型 SL2T,已在 Pixel 11 的 Gboard 和 Live Transcribe 上线,可了解其数据规模与隐私处理方式。
NVIDIA 发布 Magpie TTS Multilingual 开放权重模型,364M 参数,支持 12 种语言,新增现代标准阿拉伯语、韩语和巴西葡萄牙语,并扩展了印地语和日语的语码转换能力。
推荐理由:NVIDIA 开源 364M 参数多语言 TTS 模型,新增三种语言并给出各 GPU 上的首音频延迟数据,可自部署微调。
Meta 发布多模态模型 Muse Glimmer,从 Muse 蒸馏至 30B 参数,采用 Apache 2.0 许可,面向本地智能体场景,如编码、文档分析和个人助手。
推荐理由:Meta 开源 30B 多模态模型,主打本地智能体场景,附各框架 day-0 支持与量化部署示例。
Google DeepMind 发布 Gemini Robotics ER 2,定位为机器人的高层大脑,可理解物理世界、规划多步任务,并把动作执行交给底层 VLA 模型,还能原生调用 Google Search 等工具。
推荐理由:Google DeepMind 发布面向机器人的具身推理模型,支持视频理解、任务编排与多机器人协作,已通过 Gemini API 开放。
Google DeepMind 发布 Gemini Robotics 2,包含三款模型:视觉-语言-动作模型 Gemini Robotics 2 可控制从脚到指尖的完整人形机器人与双臂机器人。
推荐理由:Google DeepMind 发布三款机器人模型,覆盖全身控制、具身推理与端侧运行,并给出可试用的入口。
Google DeepMind 发布 Gemini 3.6 Flash、3.5 Flash-Lite 和面向安全的 3.5 Flash Cyber。
推荐理由:Gemini 3.6 Flash 与 3.5 Flash-Lite 发布,主打 token 效率与低延迟,并给出多项基准与定价,适合评估智能体规模化成本。
月之暗面于 7 月 16 日发布旗舰模型 Kimi K3,这是一个 2.8T 参数的 MoE 模型,权重计划于 7 月 27 日开放。
推荐理由:月之暗面发布 2.8T 参数 MoE 旗舰 Kimi K3,权重定于 7 月 27 日开放,作者据此分析开源与闭源模型差距缩短至 3-5 个月。
Google 发布 Gemini 3.5 Flash Cyber,基于 3.5 Flash 微调,用于快速发现、验证和修补漏洞,在 CyberGym 等基准上以多次调用取得接近更大模型的表现。
推荐理由:Google 发布轻量网络安全模型,专攻漏洞发现与修补,仅限政府和可信伙伴试用,并给出多项基准与实战结果。
Thinking Machines Lab 发布开源多模态大模型 Inkling,采用 MoE 架构,总参数 975B、激活 41B,原生接收图像、音频和文本输入,支持 1M 上下文窗口,基于 45 万亿 token 训练。
推荐理由:Thinking Machines 发布 1T 参数开源多模态模型 Inkling,原生支持图像、音频、文本与 1M 上下文,并给出各推理引擎的部署配置。
Google DeepMind 发布 Nano Banana 2 Lite(gemini-3.1-flash-lite-image)和 Gemini Omni Flash(gemini-omni-flash-preview)两款模型。
推荐理由:Google DeepMind 同时发布图像模型 Nano Banana 2 Lite 与视频模型 Gemini Omni Flash,给出延迟、单价与能力边界,便于评估接入。
Google DeepMind 发布实验性开源模型 DiffusionGemma,采用文本扩散方式并行生成整块文本,在专用 GPU 上推理速度最高提升 4 倍,单张 NVIDIA H100 可达 1000+ tokens/秒,RTX 5090 达 700+ tokens/秒。
推荐理由:Google DeepMind 开源实验性文本扩散模型,单张 H100 上推理速度可达 1000+ tokens/秒,但输出质量低于标准 Gemma 4。
Google DeepMind 发布 Gemini 3.5 Live Translate 音频模型,支持 70+ 语言的近实时语音到语音翻译,能自动检测语言并保留说话者的语调、节奏和音高。
推荐理由:Google 发布支持 70+ 语言的实时语音到语音翻译模型,连续生成而非逐句等待,已在 Gemini Live API 和 Google 翻译中铺开。
Google DeepMind 发布 Gemma 4 12B,采用无编码器统一架构,视觉和音频输入直接进入 LLM 主干,是其中等规模模型中首个支持原生音频输入的版本。
推荐理由:Gemma 4 12B 用无编码器架构把视觉和音频直接接入 LLM,16GB 显存即可本地跑,还带 MTP 草稿模型降延迟。
Google DeepMind 发布 Gemini Omni 家族首个模型 Gemini Omni Flash,可组合图像、音频、视频和文本作为输入生成高质量视频,并通过自然语言进行多轮编辑,保持角色一致性和物理合理性。
推荐理由:Gemini Omni 家族首个模型发布,支持多模态输入生成视频并用自然语言多轮编辑,已上线 Gemini 应用和 Google Flow。
Google DeepMind 发布 Gemini 3.5 模型家族,首发 3.5 Flash,定位为面向智能体与编码的前沿模型,在 Terminal-Bench 2.1 得分 76.2%、GDPval-AA 1656 Elo、MCP Atlas 83.6%,CharXiv Reasoning 84.2%,输出速度是其他前沿模型的 4 倍。
推荐理由:Gemini 3.5 Flash 主打智能体与编码能力,官方给出多项基准成绩和 4 倍输出速度,并已上线 Gemini 应用与 API。
Google DeepMind 发布 Gemini 3.1 Flash TTS 文本转语音模型,在 Artificial Analysis TTS 排行榜上取得 1,211 Elo 分数,并进入其高性价比象限。
推荐理由:Gemini 3.1 Flash TTS 发布,新增音频标签控制语音风格与节奏,支持 70 多种语言,开发者可在 Gemini API 和 AI Studio 预览。
Google DeepMind 发布 Gemini Robotics-ER 1.6,这是其面向机器人的推理优先模型升级版,增强了空间推理和多视角理解能力,并新增仪表读数功能,可读取压力表、液位计和数字读数等设备。
推荐理由:Gemini Robotics-ER 1.6 升级空间推理与多视角理解,新增仪表读数能力,已通过 Gemini API 和 AI Studio 开放。
Google DeepMind 发布 Gemma 4,称其为迄今最智能的开源模型,专为高级推理与智能体工作流打造,采用 Apache 2.0 许可。
推荐理由:Gemma 4 以 Apache 2.0 开源四个尺寸,覆盖从手机端到单卡 H100 的本地推理与微调场景。