模型发布

WIRED报道的初创公司Recursive主张，用AI构建AI的收益大于风险，其最新模型表现引发关注。这背后是AI自我改进路线重新回到聚光灯下。

Inception 称 Mercury 3 是目前最强的扩散语言模型，速度比 GPT-6 Luna 和 Claude Haiku 5.5 快四到八倍，并在 12 项基准中赢下 8 项——但所有结论均来自厂商自测。

NVIDIA 在 Hugging Face 上发布 Kumo Forecast，将预训练时间序列表示、历史相似模式检索与可解释性结合，指向更可用的通用预测模型。

Mistral AI 推出 Voxtral 3 系列，包含 3 款语音转写模型、1 款文本转语音模型，以及基于 LiveKit 的语音智能体 SDK；其中 Voxtral Small Transcribe 3 在 Artificial Analysis 榜单上以 2.1% 的 AA-WER 位列第三。

ElevenLabs 推出两款面向实时对话的语音转语音模型，其中 v1 Max 在 Big Bench Audio 上得分 98.8%，响应时间 0.57 秒，官方称在 Artificial Analysis 榜单上无模型能同时更快且更准。

OpenAI 称 GPT-6 系列显著提升了对 COBOL、Fortran、Visual Basic 等低资源语言的代码能力，在新基准 MultiLangBench 上通过率从约 38% 提升至 87.4%，COBOL 迁移场景最高达 97.9%。

谷歌与 Meta 联合开源 TorchTPU，作为 Cloud TPU 的原生 PyTorch 后端，默认 eager 执行、经 torch.compile 与 XLA 编译，并将取代 PyTorch/XLA 承接新工作负载。

Cloudflare 发布名为 Clairic 的模型，声称在文档数据抽取任务上比大语言模型更快、更便宜。这指向一个正在成形的共识：通用大模型并非所有任务的默认答案。

Cloudflare 在 Workers AI 上预览 Clairic，一个“System One”式抽取模型：单次前向传播即返回带置信度的类型化结果，按输入 token 计费、输出不收费。

Inception发布Mercury 3扩散语言模型，宣称推理速度达每秒1068个token、支持100万token上下文，并在自家对比表中于12项基准的8项领先GPT-6 Luna与Claude Haiku 5.5。

Nace AI 推出多模态决策模型 Drex Max，可同时读取文本与屏幕截图并输出校准后的概率，在 Decision Index 0.3.2 上得分 67.59，输入定价为每百万 token 0.06 美元。

MiniMax M3.1 Flash 在 Artificial Analysis 智能指数上比前代提升 13 分至 42 分，成本却减半；在 DeepSWE v1.1 编程基准上以每任务不到 0.30 美元拿到 73.7%，性能与价格双双对标 DeepSeek V4.1 Flash。