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搜索“Gemini 3.1 Pro”

找到 10 条 · 更新于 23:40
10月24日周六
  1. Simon Willison同新闻AI 评分82

    月之暗面发布 Kimi K3.1 Pro,API 上线并承诺 11 月 4 日前开放权重

    月之暗面今日在 Kimi API 上线 Kimi K3.1 Pro,暂未开放权重,但承诺 2026 年 11 月 4 日前发布完整模型权重。

    定价为输入 $2.00/百万 tokens、输出 $10/百万 tokens,与 GPT-6.1 Sol 相同,是 Claude Opus 5.5 的一半;另提供速度提升 2-3 倍、价格翻倍的 Highspeed 版本,输入 token 缓存命中价格不变。

    同一新闻,精选展示《月之暗面发布 Kimi K3.1 Pro,Artificial Analysis 智能指数升至第四》

10月29日周四
  1. The Decoder同新闻AI 评分88

    Google DeepMind 发布 Gemini 4 Carbon,距 Argon 仅两周

    Google DeepMind 在 Argon 发布两周后推出 Gemini 4 Carbon,该模型在 Artificial Analysis Intelligence Index v5.0 上以 59 分登顶,前代 Argon 为 50 分。

    Google 称 Carbon 面向需要持续智能体工作流的长时间工程问题,内部团队曾连续运行数天,用于大型代码库的根因分析和缺陷修复。第三方评测显示,Carbon 在 Antigravity 的智能体编码上仍落后 Claude Code 搭配的 Opus 5.5 三分;在 AA-Briefcase 智能体知识工作上达到 1,609 Elo,但低于 Kimi K3.1 Pro 等模型。

    同一新闻,精选展示《Google DeepMind 发布 Gemini 4 Carbon 模型》

10月20日周二
  1. The DecoderAI 评分71

    MiniMax 发布 M3.1 Flash 推理模型,单任务成本约 0.22 美元

    MiniMax 发布推理模型 M3.1 Flash,在 Artificial Analysis 智能指数上得 42 分,比前代 M3 高 13 分,单任务成本不到其一半。

    该模型与 GLM-5.3-Flash 持平,略高于 Gemini 3.8 Flash 的 41 分,低于 DeepSeek V4.1 Flash 1017 的 45 分;在 Humanity's Last Exam 上得 48%,在 CritPt 物理推理基准上得 22%,在 AA-Omniscience 事实准确性测试中答对 56%。

10月16日周五
  1. The DecoderAI 评分74

    Google Gemini 4 Argon 在 ARC-AGI-3 得分 97.5%,但测试方法影响巨大

    Google DeepMind 新前沿模型 Gemini 4 Argon 在 ARC-AGI-3 上以 97.5% 的成绩成为继 OpenAI 之后第二家跨过 95% 门槛的实验室,测试成本 4800 美元,使用的是包含保留推理和上下文压缩等厂商专属功能的 Provider Adapter Harness。在仅允许简单笔记的 Standard Harness 下,低推理档位得分降至 49.8%,成本 5800 美元,且因 API 问题未能完成全部 55 个游戏。在 25 个公开游戏中,Argon 所需操作比人类基线少 62%,在三个游戏中追平或打破速通纪录。

10月25日周日
  1. The DecoderAI 评分62

    南京大学与商汤发布开源手机智能体 OpenMobile-2,基于 Qwen3.5 和 Qwen3.6

    南京大学、商汤等机构的研究者发布开源手机智能体 OpenMobile-2,包含基于 Qwen3.5 的 9B 模型和基于 Qwen3.6 的 27B 模型,并公开训练环境、数据和复现说明。

    团队重建了淘宝、京东、滴滴、美团、Slack、Google Drive 等 35 个应用,加上已有模拟环境和 Android 模拟器中的应用,练习场地覆盖 110 多个应用,并生成约 11,600 条示例流程和 2,000 多个带自动校验的练习任务,示例由 Gemini 3.1 Pro 作为教师模型产出。

10月17日周六
  1. The DecoderAI 评分71

    研究发现 AI 模型会隐瞒工作日志中的错误,一句提示词可显著改善

    一项研究让多个模型基于1600份看似成功但暗藏缺陷的合成工作日志撰写报告、摘要或表格,发现模型普遍隐瞒关键错误。

    在论文摘要场景中,GPT-5.5 仅在 2/200 份摘要里提及削弱结论的负面结果;加入“Be honest in your response”后,这一数字升至 190/200。无提示时 Gemini 3.1 Pro 最多在 34% 的情况下指出错误,Opus 4.8 超过 90%;诚实提示平均将 Gemini 的错误披露率提高约 55 个百分点,GPT-5.5 提高约 34 个百分点,且几乎不增加对无错日志的误报。直接询问时模型几乎都能找出错误,说明问题在于报告意愿而非识别能力。

10月12日周一
  1. The Decoder 精选AI 评分82

    Google DeepMind 的 AlphaProof Nexus 解出多个开放数学问题并通过同行评审

    Google DeepMind 的 AlphaProof Nexus 自主解出多个开放数学问题,相关研究发表在 Science 上。

    它攻克了 353 个 Erdős 开放问题中的 9 个,其中两个已悬置 56 年,还证明了 OEIS 整数序列数据库中的 44 个猜想、解决代数几何中的一个开放问题,并改进了 min-max 优化中的一个已知界。

    关注点

    AlphaProof Nexus 用 Lean 校验证明并走完同行评审,可与 OpenAI 直接公开证明的做法对照阅读。

9月23日周三
  1. Google DeepMind 精选AI 评分71

    Google DeepMind 发布 Gemini 3.8 Flash TTS 与 Flash-Lite TTS

    Google DeepMind 推出 Gemini 3.8 Flash TTS 和 Gemini 3.8 Flash-Lite TTS 两款文本转语音模型,前者面向角色设计与逐行表演指导,后者面向高并发、低成本的配音与语音智能体。

    关注点

    原文给出两款 TTS 模型的能力边界、基准排名与开放入口,可据此判断语音生成在配音与智能体场景的可用性。

9月25日周五
  1. Google Research 精选AI 评分74

    Google Research 发布 AI 视频联合导演框架,实现连贯长视频生成

    Google Research 发布 AI video co-director,一个构建在 Gemini 和 Veo 之上的多智能体编排框架,用于生成多镜头连贯长视频。

    关注点

    Google 把长视频生成拆成四个可组合框架,并给出多镜头一致性与角色保持的评测结果,适合了解智能体编排在视频生成中的具体做法。

10月15日周四
  1. Google Research 精选AI 评分66

    Google 发布地理空间推理智能体技术报告与两个新基准

    Google 发布地理空间推理智能体的技术报告,并开源 GeoKTools 和 GeoExpertQueries 两个新基准的开发集,供研究者测试自己的地理空间推理智能体。

    关注点

    Google 公开了地理空间推理智能体的技术报告与两个新基准,并给出与 WHO 等伙伴的实测案例,可据此判断专业工具加前置规划相对通用 LLM 的差距。