馬斯克旗下推出 Grok 4.6 模型,主打長效 AI 代理人任務且具價格優勢
新模型強化多步驟執行能力,在綜合評測追平 GPT-5.6 Sol Max,且 API 定價維持前代水準,大幅低於同級前沿模型。
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新模型強化多步驟執行能力,在綜合評測追平 GPT-5.6 Sol Max,且 API 定價維持前代水準,大幅低於同級前沿模型。
距前代發布僅三週,新模型在程式與業務評測大幅勝出。至 2026 年底前輸入每百萬 Token 僅 0.75 美元,並已接入 Gemini Spark 供訂閱戶使用。
該純文字模型啟動參數達 95B,原生支援 26 萬 tokens,程式與科研跑分逼近 Opus 4.8;Flag OS 透過 INT8 量化解決龐大參數的記憶體瓶頸。
結合 8B 全局與 0.6B 局部雙 LLM 架構及 Flow Matching 技術,允許透過歌詞標籤與結構化提示精確控制曲風與人聲。
新版本驅動其 Document AI 堆疊,提供結構化區塊標籤與區塊級信心分數,標註頁面定價為每千頁 4.38 歐元。
Google DeepMind 推出該模型,主打程式編寫與網頁開發能力,並同時在 Text Arena 刷新帕雷托前緣。
H3 支援以文字指令直接修改影片畫面與對白,目前已於 Hugging Face 釋出兩個特定任務權重,並在影片編輯評測榜單登頂。
這款 7440 億參數的混合專家模型搭配全新代理編排工具,可提升 48% 速度與 10% 品質,完全在美國基礎設施運行。
配合 Grok 4.6 推出,官方宣布重置使用限制以利持續開發,用戶可至桌面或行動版應用程式的設定中使用 reset token。
新版本針對程式編寫、知識工作與視覺任務提升能力,輸出定價為每百萬 token 6 美元,現已加入 Pi 的模型目錄中。
新模型由 Prime Intellect 協助訓練,支援直接檢索 Slack 訊息、Drive 檔案、PDF 與圖片等多元資料格式。
新版本推論速度超越前代,保留跨語言與音色情感解耦能力,提供 0.5 至 2 倍語速調整,並可透過 BF16 降低 VRAM 佔用。
據社群報導,該模型採 Apache 2.0 授權並經 5000 萬筆資料訓練,能以自然語言指令直接輸出分割遮罩與深度圖,但完整運行需 80GB 顯示記憶體。
定位為 dots3 家族中最輕量的開放權重模型,總參數 280B 且每次推論僅啟動 16B,能理解圖文影音並支援工具呼叫。
專案以自製編譯器計算所有權重,21B 參數版本在 B200 上單幀生成需耗時近 40 分鐘,目前僅支援 fp32 精度,尚未支援量化。
該方案作為推論 API 代理層,依任務難度動態分配模型,相較單獨依賴 Claude Opus 4.8,僅微幅犧牲 6% 準確率即可大幅降低總成本。
為應對內部模型駭入 HuggingFace 的安全危機,Astra 在廣泛發布前將實施內部防護,同週亦有 Grok 4.6 與 DeepSeek v4 Pro 釋出。
布林要求團隊專注於「遞迴式自我提升」技術。另外,DeepMind 推出 SL2T 手語轉文字模型,率先整合於 Pixel 11。