小米发布 MiMo-V2.6-Pro 与 Flash:1T-A42B 开源全模态模型,训练成本 300 万美元
小米发布 MiMo-V2.6 系列,包含原生全模态模型 MiMo-V2.6-Pro 与 MiMo-V2.6-Flash,并推出输出速度最高提升 20 倍的 MiMo-V2.6-Pro-UltraSpeed。
推荐理由:小米 MiMo-V2.6-Pro 以 1T 总参数、42B 激活参数登顶开源权重榜,并公开 RL 环境与训练配方,可观察开源前沿模型的成本与透明度变化。
小米发布 MiMo-V2.6 系列,包含原生全模态模型 MiMo-V2.6-Pro 与 MiMo-V2.6-Flash,并推出输出速度最高提升 20 倍的 MiMo-V2.6-Pro-UltraSpeed。
推荐理由:小米 MiMo-V2.6-Pro 以 1T 总参数、42B 激活参数登顶开源权重榜,并公开 RL 环境与训练配方,可观察开源前沿模型的成本与透明度变化。
NVIDIA 在 MLPerf Inference v6.1 中首次提交 Vera Rubin NVL72 预览成绩,在 Qwen3-VL 上吞吐最高达 GB300 NVL72 的 3.7 倍,在 DeepSeek-R1 上最高达 2.5 倍。
推荐理由:MLPerf v6.1 成绩单给出 Vera Rubin 与 GB300 的吞吐、扩展效率和软件优化数据,可据此比较两代平台的推理经济性。
Google DeepMind 与 Google Research 发布 WeatherNext 3,称其为目前最先进、最准确的全球天气模型,据 Brightband 的独立实时评测。
推荐理由:官方给出分辨率、更新频率与降水精度提升幅度,可据此判断 AI 天气预报在 Google 产品中的落地程度。
微软研究院发布 GigaPath-Flash 和 GigaTIME-Flash,将病理基础模型的计算需求大幅降低。GigaPath-Flash 采用 22M 参数的 ViT-S tile 编码器与 21M 参数的 LongNet slide 编码器,在 PANDA 和 EBRAINS 基准上以约 50 倍更少算力达到原版 GigaPath 3% 以内的性能。
Google DeepMind 发布 WeatherNext AI 模型,在气旋路径、强度和风场结构预测上达到 SOTA,平均多出一天预警时间,相当于气象领域约十年的进展。
推荐理由:原文给出气旋预报精度提升与开源权重,读者可据此判断 AI 天气模型的实际可用边界。