GPT-6.1 Sol 正式登陆 Amazon Bedrock
OpenAI 的 GPT-6.1 Sol 在 Amazon Bedrock 正式可用，是 GPT-6 Sol 的重大升级。
推荐理由：官方发布说明了模型在代理编码等任务上的成本与性能对比，以及 Bedrock 上的安全与数据保留配置，便于评估落地。
模型发布
全部主题新模型的发布、开源与迭代：大模型厂商的旗舰更新、开源权重放出、性能与价格变化的第一时间记录。
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第 1–20 条 · 共 42 条AWS Machine Learning Blog精选AI 评分6262 OpenAI News精选AI 评分6565 OpenAI 发布 GPT-6.1 Sol：以 Astra 五分之一价格提供近 Astra 能力
OpenAI 发布 GPT-6.1 Sol，定位为接近 Astra 智能水平的模型，覆盖编码、计算机使用和专业工作场景，API 输入和输出 token 价格为 Astra 标准价的五分之一。
推荐理由：官方明确了 GPT-6.1 Sol 的定位与价格对比，读者可以直接评估在编码和计算机使用场景下的成本替代空间。
The Decoder精选AI 评分7676 OpenAI 发布 GPT-6.1 Sol，以五分之一成本接近 Astra
OpenAI 发布 GPT-6.1 Sol，称其在 agentic 编码、计算机使用和办公任务上接近 GPT-6.1 Astra，成本约为五分之一，API 定价为每百万输入 token $2、输出 $10、缓存输入 $0.10。
推荐理由：原文汇总了 Sol 的定价、基准成绩与 Astra 因安全问题推迟的背景，读者可据此权衡性价比与安全取舍。
TechCrunch · AI精选AI 评分7878 OpenAI 发布 GPT-6.1 Sol，称智能水平接近 GPT-6 Astra 且价格仅五分之一
OpenAI 在 DevDay 上发布 GPT-6.1 Sol，称其在 agentic 编程、电脑操作和专业工作上接近 GPT-6 Astra，标准输入输出 token 价格为其五分之一。
推荐理由：原文给出 GPT-6.1 Sol 与 GPT-6 Astra 的价格和性能对比，并说明 GPT-6.1 Astra 因安全原因取消，读者可据此评估选用。
AWS Machine Learning Blog精选AI 评分6767 Grok 4.7 上架 Amazon Bedrock，支持 500K 上下文与四档推理力度
xAI 的 Grok 4.7 上线 Amazon Bedrock，提供 500K token 上下文窗口和 low 到 xhigh 四档推理力度，通过 us.xai.grok-4.7 和 global.xai.grok-4.7 跨区域推理配置接入，支持 Responses、Chat Completions 和 Converse API。
推荐理由：原文给出 Bedrock 上的接入方式、推理档位与 Artificial Analysis 独立评测数据，可帮助读者评估成本与接入取舍。
AWS Machine Learning Blog精选AI 评分6565 Claude Sonnet 5.5 上线 Amazon Bedrock 与 Claude Platform on AWS
AWS 宣布 Claude Sonnet 5.5 可在 Amazon Bedrock 和 Claude Platform on AWS 使用，主打专注编码与知识工作，多数任务单次成本更低、速度更快。
推荐理由：原文给出 Sonnet 5.5 在 Bedrock 的能力变化、与 Opus 5.5 的分工建议和接入步骤，可据此规划工程工作流。
The Decoder精选AI 评分7676 Anthropic 发布 Claude Sonnet 5.5，基准接近 Opus 5.5 且每任务成本最多低 30%
Anthropic 发布 Claude 5.5 系列第二款模型 Claude Sonnet 5.5，输出速度提升超过 30%，因每任务使用更少 token，实际成本最多下降 30%，多项基准接近 Opus 5.5。
推荐理由：汇总了 Sonnet 5.5 各基准分数、每任务成本变化和高风险网络安全防护细节，便于与 Opus 5.5 及 OpenAI 对位模型做成本比较。
Hugging Face Blog精选AI 评分6868 Holo4 系列智能体模型发布：27B 与 35B-A3B 两种规格开源
H 公司发布 Holo4 系列通用计算机使用智能体模型，含 27B dense 与 35B-A3B MoE 两种规格，并附带更新版 Holotron4 Nano。
推荐理由：模型可跨 GUI、代码、MCP 和 API 多种接口工作并开源权重与轨迹，读者可对比其与前沿模型的成本差异来判断适用场景。
Hugging Face Blog精选AI 评分6060 Liquid AI 发布 LFM2.5-VL-3B-DSpark 草稿模型，视觉语言模型解码提速最高 3.13x
Liquid AI 为视觉语言模型 LFM2.5-VL-3B 发布实验性 DSpark 草稿模型，通过投机解码在不改变输出质量的前提下加速推理。解码最高提速 3.13x（M5 Max 端侧）和 2.66x（H100），端到端最高提升 2.62x 和 2.27x；草稿模型增加 280M 参数（约 8.9%），首日支持 llama.cpp、MLX-VLM 和 SGLang。
推荐理由：原文给出视觉语言模型投机解码加速的具体数字、内存开销和第一天框架支持，读者可以据此评估端侧与 GPU 部署收益。
Google DeepMind精选AI 评分6565 Google DeepMind 发布 Gemini 3.8 Flash TTS 与 Flash-Lite TTS 语音生成模型
Google DeepMind 发布 Gemini 3.8 Flash TTS 和 Gemini 3.8 Flash-Lite TTS 两款文本转语音模型，覆盖 100 多种语言和方言，支持从 30 秒音频样本复刻声音、逐行导演表演节奏以及原生双说话人场景编排。
推荐理由：官方发布说明了两个 TTS 模型的定位、评测成绩和语音设计能力，开发者可以直接对照评测与入口评估是否接入。
Latent Space精选AI 评分8383 Latent Space AINews：Claude Opus 5.5 发布成新默认模型，OpenAI 随即降价 40-50% 推出 GPT-6 Sol 和 Luna
AINews 本期以 Claude Opus 5.5 发布为主题：该模型官方称多数任务达到 Fable 5.1 水平、比 Opus 5 便宜 40% 运行成本，成为 Claude Code 和 Claude 应用的新默认模型，Sonnet 5.5 与 Haiku 5.5 将在未来数周跟进。
推荐理由：这期汇编梳理了 Claude Opus 5.5 与 GPT-6 Sol/Luna 同日发布的价格与评测分歧，包括高 token 用量抵消降价的成本拆解，便于读者对比两家宣传口径。
OpenAI News精选AI 评分6262 OpenAI 发布 GPT-6 Sol 和 Luna 两款模型
OpenAI 发布 GPT-6 Sol 和 Luna 两个模型，将前沿智能带入日常工作，两者在能力与成本之间提供不同的平衡。
推荐理由：官方宣布 GPT-6 Sol 和 Luna 两个模型，定位在能力与成本间做不同取舍，可关注两者的差异化定位。
AWS Machine Learning Blog精选AI 评分7676 Claude Opus 5.5 上线 Amazon Bedrock 和 AWS 上的 Claude Platform
AWS 宣布 Claude Opus 5.5 在 Amazon Bedrock 和 Claude Platform on AWS 上可用，是 Claude 5.5 系列首个模型。
推荐理由：原文给出 Claude Opus 5.5 相比 Opus 5 的成本、沟通和安全性变化，以及在 Amazon Bedrock 上从控制台到多种 API 的具体接入方法。
Google DeepMind精选AI 评分7373 Google DeepMind 发布 Gemini 3.8 Live 与 3.8 Live Extended Thinking 语音模型
Google DeepMind 发布 Gemini 3.8 Live 和 Gemini 3.8 Live Extended Thinking 两款语音对话模型，主打近实时推理与语音智能体。
推荐理由：官方给出两款语音对话模型的评测成绩、语言与工具调用能力和开放入口，读者可据此评估其用于语音智能体开发的适配度。
Google DeepMind精选AI 评分7474 Google DeepMind 发布 WeatherNext 3 全球 AI 天气预报模型
Google DeepMind 与 Google Research 发布 WeatherNext 3，官方称其为迄今最先进准确的全球天气 AI 模型。
推荐理由：原文给出分辨率、更新频率和降水准确率等具体指标，并说明如何接入 Google 产品与数据平台，可据此评估应用场景。
Google DeepMind精选AI 评分6868 Google DeepMind 发布 Gemini Omni 1.1 Flash，强化生成视频控制能力
Google DeepMind 推出 Gemini Omni 1.1 Flash，通过 Gemini API 在 Google AI Studio 提供面向专业制作的生成视频能力。
推荐理由：官方公告给出了每项视频控制能力的具体参数与使用入口，开发者可据此评估是否接入现有生成视频工作流。
Hugging Face Blog精选AI 评分6666 IBM Granite 4.2 推理模型家族发布，3B/8B/30B 全系采用 Apache 2.0 开源
IBM 发布 Granite 4.2 推理模型家族，包含 3B、8B、30B 三个 dense 尺寸，基于 Granite-4.1 基座（从头预训练约 15T tokens，五阶段策略将上下文窗口扩展至 512K tokens），经 CoT 与智能体轨迹数据的 SFT 后，再用异步 GRPO 多阶段 RL 流水线后训练。
推荐理由：官方完整披露 Granite 4.2 的五阶段预训练、SFT 配比与多阶段 RL 课程设计，读者可以直接对照复现其训练路线。
Google DeepMind精选AI 评分7676 Google DeepMind 发布 Gemini 3.7 Flash，主打编码与 Agent 能力
Google DeepMind 发布 Gemini 3.7 Flash，称其为迄今最智能的编码与 Agent 主力模型，距 Gemini 3.6 Flash 仅三周。
推荐理由：官方公布性能数据与新定价，开发者可对照基准数字和价格判断是否迁移现有工作流。
Google DeepMind精选AI 评分6767 Google DeepMind 发布手语转文本模型 SL2T，落地 Gboard 与 Live Transcribe
Google DeepMind 发布多语言手语转文本（SL2T）模型，为 Gboard 和 Live Transcribe 带来手语转文字输入，率先支持 Pixel 11 上的 ASL 转英语。
推荐理由：官方说明模型训练规模、基准成绩和隐私设计，读者可了解手语翻译落地的技术路径与现存限制。
Hugging Face Blog精选AI 评分7575 Meta 发布开源多模态模型 Muse Glimmer 30B，主打本地 Agentic 使用
Meta 于今日发布 Muse Glimmer，一个从 Muse 蒸馏而来的 30B 多模态开源模型，采用 Apache 2.0 许可，面向本地隐私敏感的 Agentic 场景如编码、文档分析和个人助手。
推荐理由：官方介绍可帮助读者了解这个 30B 本地多模态模型在 Agentic 基准上的表现与本地部署路径。