完整日報

AI 日報 2026-10-17

67 則值得知道的變化

要聞

3 則

專為編程與代理設計，採用 43 層滑動視窗與 9 層全域混合注意力降低推論快取，並獲 vLLM 與 SGLang 首日原生支援。

該模型採 MoE 架構並支援百萬 token 脈絡，經 NVFP4 量化後透過 Thunderbolt 5 RDMA 串接，4 台設備生成速度超過 36 tokens/s。

新模型目前已可在開發環境中進行原型建構與測試，但現階段使用權限僅限 Google AI Pro 付費方案會員。

10 則

執行長 Suleyman 指出該 2.8 兆參數模型計算量比 DeepSeek 少 12 倍，在預測測試中擊敗代號 Spud 的 OpenAI 模型。

提示詞上限提升至 8,000 tokens，支援 10 張關鍵影格與最長 2 分鐘續拍，並串接 MCP 與 CLI 供 Agent 調用。

提供基礎與蒸餾版本，INT8 格式僅需 8GB 顯示卡記憶體即可運行，RTX 5090 生成 1MP 影像約需 4 秒。

這兩款小型視覺語言模型支援圖片與文字輸入，定價為每百萬輸入代幣 0.30 美元、輸出 2.50 美元，並提供可選的推理模式。

該模型延續本月稍早推出的 d1，藉由減少幻覺表現拿下評測第一，官方公布定價為 0.042 美元。

方案提供 Business Standard 規格且不含 API，透過專用工作台串接基因體與化學工具，預設不以研究資料訓練。

該模型具 256 位專家並提供 FP8 與 NVFP4 格式，宣稱推論 Token 用量減少約三倍，SWEBench Verified 達 81.6%。

該模型以數百張 GPU 訓練而成，採 API 預覽與候補制，定價為輸入每百萬 token 0.6 美元、輸出 3 美元。

模型採 30B 總參數與 3B 活躍參數設計，社群頁面主打記憶表現突破，完整評測標準與技術細節仍待官方進一步公開。

本次釋出包含 Base 基底模型，並延續團隊慣例採 Apache 開源授權，惟官方目前尚未公布具體架構規格與跑分數據。