NVIDIA 发布 Kumo Tabular 表格基础模型,登顶四个基准
NVIDIA 发布开源表格基础模型 Kumo Tabular,给定带标签的表格行即可在单次前向传播中预测新行标签,无需训练、调参和特征工程,同时支持分类与回归。
推荐理由:NVIDIA 开源表格基础模型,无需训练与特征工程即可单次前向预测,并给出四个基准的排名与速度对比。
NVIDIA 发布开源表格基础模型 Kumo Tabular,给定带标签的表格行即可在单次前向传播中预测新行标签,无需训练、调参和特征工程,同时支持分类与回归。
推荐理由:NVIDIA 开源表格基础模型,无需训练与特征工程即可单次前向预测,并给出四个基准的排名与速度对比。
Hugging Face 发布 ProvenanceGuard,一个面向 MCP 智能体的生成后验证层,专门检测"跨来源混淆"——即事实在证据池中成立、却被归因到错误来源。在 281 条医疗智能体真实 trace 上,专家判定应拦截的 139 条声明中它拦下 138 条,来源识别准确率约 86%,并支持 RARR 式修复后重新验证。
H 公司发布 Holo4 系列智能体模型,包含 27B dense 和 35B-A3B MoE 两个尺寸,均已上线 H Models API,权重以 BF16、FP8、NVFP4 和 4-bit GGUF 格式开源在 Hugging Face。
推荐理由:Holo4 同时给出两种尺寸、多接口能力和开源轨迹,读者可据此判断通用计算机操作智能体的成本与能力边界。
Liquid AI 发布实验性草稿模型 LFM2.5-VL-DSpark,为视觉语言模型 LFM2.5-VL-3B 加入投机解码路径,端侧解码最高提速 3.13x、H100 上最高 2.66x,端到端最高提升 2.62x 和 2.27x。
英国 AI Security Institute(AISI)正采用 EvalEval 的 Every Eval Ever schema 与 Evaluation Cards 平台公开共享评测结果,以提升评测的可复现性与可验证性。
DeepSeek 正式发布 DeepSeek-V4.1-Flash,这是其新架构家族中最小、原生支持多模态视觉理解的模型,官方称新架构面向更高能力上限、更快推理和更高吞吐。
推荐理由:官方给出新架构家族最小模型的完整基准与 API 变更,可据此判断多模态调用与旧模型迁移成本。
DeepSeek 在 API 平台上线实验性多模态视觉理解模型 DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp,可通过设置 model='deepseek-v4-flash-vision-exp' 调用。
推荐理由:官方给出实验版视觉模型的调用名与多项基准分数,可对照纯文本版本判断多模态智能体能力差距。
DeepSeek-V4-Pro 正式版已在 APP、Web 和 API 上线,API 调用方式不变,模型名设为 deepseek-v4-pro 即可使用。官方称其 Agent 能力大幅增强,并给出 HLE(无工具/有工具)42.7/60.0、Terminal Bench 2.1 87.9、DeepSWE 62.7 等基准成绩。
推荐理由:官方给出 V4-Pro 的 Agent 基准成绩、Responses API 适配与三档思考强度,可据此判断升级后的实际用法。
DeepSeek 官方宣布 DeepSeek-V4-Flash API 进入公测,调用方式不变,只需将模型名设为 deepseek-v4-flash。
推荐理由:官方给出 V4-Flash 在多项 Agent 与编码基准上的成绩,可据此判断其智能体能力定位。
DeepSeek API 现已支持 V4-Pro 和 V4-Flash,可通过 OpenAI ChatCompletions 接口和 Anthropic 接口调用,base_url 不变,model 参数设为 deepseek-v4-pro 或 deepseek-v4-flash。
推荐理由:DeepSeek API 上线 V4-Pro 与 V4-Flash,并给出旧模型名的三个月过渡安排,便于开发者规划迁移。