Anthropic 发布 Claude Fable 5.2 与 Claude Mythos 5.2,编程基准超 GPT-6 Astra
Anthropic 发布 Claude Fable 5.2 与 Claude Mythos 5.2 两款前沿模型,官方称编码、推理、科学研究等领域显著提升,输出速度最高提高 30%、成本下降 20%。
按时间排列的全部内容。默认只显示通过双重评分的入选条目;切换到“全部收录”可以检索所有抓到的资料。
202 条收录动态,更新于 19:50
全部收录包含没有通过评分的资料,标题以常规字体显示并标为“未入选”,只供检索,不写入选理由。
Anthropic 发布 Claude Fable 5.2 与 Claude Mythos 5.2 两款前沿模型,官方称编码、推理、科学研究等领域显著提升,输出速度最高提高 30%、成本下降 20%。
Anthropic 发布 Claude Fable 5.2 和 Claude Mythos 5.2,两款模型基于同一底层模型,前者面向普通用户并内置网络安全与生物安全防护,后者面向通过审核的网络安全和生命科学机构开放。
Anthropic 发布 Claude Fable 5.2 与 Claude Mythos 5.2,两者共用同一模型底座,区别在访问权限:Fable 面向所有用户并对网络安全和生物学高风险任务设限,Mythos 解除部分限制,仅向通过 Anthropic 网络安全或生命科学验证计划的组织开放。
Anthropic 发布 Claude Fable 5.2,在 Artificial Analysis Intelligence Index v5 上以 65 分登顶,领先 Gemini 4 Carbon(high,60)和 Claude Opus 5.5(max,59)。
Anthropic 发布 Claude Fable 5.2 和 Claude Mythos 5.2 两个模型,称其在编程、推理和视觉方面较 5.1 版本有所提升,输出速度更快。
Fable 5.2 和 Mythos 5.2 在大多数对齐指标上的表现与我们近期的模型相当或更好。 该模型在发布前还接受了外部评估者的测试,包括 @AISecurityInst、@FrontierDesign2 和 @METR_Evals。
Fable 5.2 和 Mythos 5.2 在我们评估的几乎所有能力上都比 Opus 5.5 更胜一筹。 测试人员发现,它们比过去的 Fable 和 Mythos 模型表达更清晰。它们的输出速度比 Fable 5.1 和 Mythos 5.1 快最多 30%。
蚂蚁 inclusionAI 发布 ZoomGain,利用放大后才显现的视觉细节生成关于整图的问题,为视觉语言模型构建监督信号。同步开源 ZoomGainBench 评测基准(1,000 题、941 张图,含中英文题干与证据框)、9,000 条 RL 训练数据及 ZoomGain-4B/9B 模型检查点。
研究团队提出 ProTEUS,一个以突变为单位建模的蛋白质进化世界模型,在深度突变扫描数据上预训练,用 MutationFormer 联合学习序列、进化与结构信息,把变体作为潜空间状态、把突变作为动作来预测功能后果。
入选理由蛋白质工程团队可据此判断,把突变效应预测与闭环实验反馈接起来,能否减少湿实验筛选的试错轮次。
研究者提出 Embodied First Exam,一个面向编码智能体的统一机器人控制评测框架,允许智能体自行选择直接控制、写代码控制或训练策略控制。该基准包含 47 台机器人上的 35 个套件共 1156 个任务,其中 9 个新套件覆盖空间谜题、灵巧操作、多机器人交互、动态全身控制和 sim-to-sim 工程,每个任务可在最多三种评测设置下运行。
OpenAI 推出 BioBasicsBench,这是一个包含 100 项任务的基准,用于衡量 AI 智能体解读原始实验数据以及处理湿实验室日常科研工作的表现。原文链接:https://openai.com/index/measuring-how-ai-agents-handle-wet-lab-science
入选理由OpenAI 把评测对象从问答转向湿实验室原始数据的解读,研究者可据此判断智能体能否接手日常实验数据处理。
MIT 团队开发的基础模型 CheMeleon 用 PubChem 中 100 万个分子的约 1600 种分子描述符做预训练,可在少量数据下微调预测溶解度、黏度、生物活性等性质,在 58 个测试案例中表现优于其他基础模型和依赖专家规则的经典模型。
Nature Computational Science 发表一种用于分子激发态的可迁移深度学习量子蒙特卡洛方法,通过共享参数的拟设让同一波函数表示覆盖多种分子几何与状态,从而降低势能面建模的成本。论文由 Zeno Schätzle 撰写,DOI 为 10.1038/s43588-026-01065-y。
Thinking Machines 发布 Inkling 2 Small,这是一个 17A-594B 模型,从零预训练不到 3 天、在 12T Token 上完成训练,性能超过 Muse Spark。该模型与 Tinker、Interaction Models 等成果一同被视为 Thinking Machines 已成长为美国前沿新型实验室的标志。
Jim Fan 发布 VFlash 视觉模型,面向 Physical AI,将物体定位、机器人轨迹规划、密集 3D 运动等固定长度浮点向量任务改为一次性输出整个几何形状,而非逐 token 解码。
百度文心团队发布 ERNIE-5.5-Flash-Base,这是一个稀疏 MoE 语言模型,总参数 280B、每 token 激活 14B,在 33.5T tokens 上从零完成预训练,训练上下文逐步扩展至 128K,微调与推理支持 1M tokens。
Thinking Machines 发布 Inkling 2 Small,在 Artificial Analysis Intelligence Index 上得分 31,比 Inkling Small 高 18 分;按其权重发布计划,它将成为当前排名中中国以外得分最高的开放权重模型。
推出 Inkling 2 Small。在 AA Intelligence Index 上得分 31,相较前代大幅提升。 Inkling 2 Small 今日起可在 Tinker 上进行微调和推理,完整权重发布计划于近期推出。 https://thinkingmachines.ai/news/inkling-2-small
Thinking Machines Lab 发布第二代模型 Inkling 2 Small,为 594B 总参数、17B 激活的 MoE 模型,支持图像输入与可变推理强度,先在 Tinker 上以闭权重提供推理与微调,计划下周完成外部安全测试与红队后以 Apache 2.0 开放完整权重。
上海AI实验室推出科学多模态框架书生·元征(Sage SciPerception),通过可训练投影模块把谱图、序列、晶体结构和时序信号转换为语言大模型可识别的表征,并引入递归式自我改进(RSI)模式,让模型参与分析任务表现、提出新的投影模块方案并迭代验证。
入选理由框架把谱图、序列、晶体结构接入语言模型,并让模型自行迭代感知架构,研究者可据此判断科学数据接入方式的可行边界。
OpenAI 发布网络安全专用模型 GPT-6 Cyber,在 ExploitGym 基准上得分 48.5%,较 GPT-5.6 Cyber 的 32.1% 相对提升约 51%。
NVIDIA 在 Cosmos 世界模型开发平台上为 Cosmos 3 系列新增四个开放权重检查点,均基于 Cosmos 3 Nano 后训练、含 16B 可训练参数,采用 OpenMDW1.1 许可,允许商用与非商用。
入选理由四个开放权重检查点分别对应驾驶数据生成、流式仿真和双臂机器人动作预测,研究者可据此判断能否用于自己的仿真与策略学习流程。
我们最新的网络专项模型已发布。在许多网络特定用例上,它独树一帜。可通过 Daybreak Red 访问获取。
Introducing GPT‑6 Cyber: a major advance in security research that pairs stronger capabilities with better model alignment. The model powered the Linux kernel research we announced yesterday, and security teams at companies like Mozilla, Palo Alto Networks, Calif, and Cisco—alongside our own at OpenAI—are already putting it to work. GPT-6 Cyber is available to select Daybreak Red customers and we are expanding access over time. https://openai.com/index/introducing-gpt-6-cyber/
腾讯发布语言模型 Hy4,首次具备图像理解与自主操作软件能力,目前仅通过腾讯云、OpenRouter 和元宝等腾讯应用提供,权重发布日期未定。腾讯称在 200 多名金融从业者对近 600 项真实任务的评测中,Hy4 领先 Deepseek V4.1 Flash、Kimi K3.1 Pro 和 GLM-5.3 Flash;内部测试中联网研究幻觉率从近 16% 降至约 5%。
发布 Kimi K3.1 Pro 的模型权重:https://huggingface.co/moonshotai/Kimi-K3.1-Pro 我们将继续推进开放智能。
腾讯声称其新Hy4模型跻身中国顶尖模型之列(彭博社)。该公司还计划很快开源该模型权重。 Hy4由Hy4-Preview扩展而来,现具备原生视觉与Deep Research能力。在独立市场图表基准测试中,Hy4表现优于DeepSeek和智谱AI。 它甚至已准备好交易A股(但建议用户自行斟酌)。
Introducing Hy4. It can see now. Best view in open weights.
研究团队提出 TB-MathModel,一个面向数学建模的智能体可验证基准,覆盖 2023 至 2025 年的 18 道 CUMCM 与 MCM 真题,每道题在容器化终端中提供原始题面、官方附件与图表,智能体需返回单个 JSON 结果。
百度文心发布并开源 ERNIE-5.5-Flash-Base 预训练终点权重,这是一个稀疏 MoE 语言模型,总参数 280B、每 token 激活 14B,在 33.5T tokens 上从零完成预训练,微调与推理支持 1M tokens 上下文。
中国科大 MIRACLE 实验室发布开源 RNA 序列基础模型 structRFM,相关成果于 11 月 5 日发表于 Nature。团队构建约 2100 万条经计算注释的序列-二级结构配对数据,同时预训练序列上下文与结构依赖,模型仅需输入序列即可提取序列级、核苷酸级和核苷酸对级特征,用于二级与三级结构预测、剪接位点预测、内部核糖体进入位点识别和非编码 RNA 分类等任务。
中国科学技术大学医学影像智能与机器人(MIRACLE)实验室发布开源 RNA 序列基础模型 structRFM,仅需输入序列即可提取序列级、核苷酸级和核苷酸对级特征,用于结构预测与功能推断。
入选理由RNA 序列基础模型开放权重与数据,做 RNA 结构预测和功能推断的研究者可据此评估能否接入现有流程。