可灵4.0正式上线,支持30秒一镜到底与多帧参考
可灵AI凌晨正式上线视频模型Kling 4.0,支持最长30秒直出,此前9月底已向部分黑金年卡及Ultra年度订阅用户开放4.0 Flash尝鲜。作者实测了城市追逐、马戏团、电梯打斗、花样滑冰等场景,认为其在物理规律理解、复杂动作衔接和镜头调度上有提升,并观察到人物压扁纸箱的形变细节。
选题角度:作者烧积分实测了30秒一镜到底、复杂打斗和全能参考替换,适合挑城市追逐或电梯打戏做效果对比。
可灵AI凌晨正式上线视频模型Kling 4.0,支持最长30秒直出,此前9月底已向部分黑金年卡及Ultra年度订阅用户开放4.0 Flash尝鲜。作者实测了城市追逐、马戏团、电梯打斗、花样滑冰等场景,认为其在物理规律理解、复杂动作衔接和镜头调度上有提升,并观察到人物压扁纸箱的形变细节。
选题角度:作者烧积分实测了30秒一镜到底、复杂打斗和全能参考替换,适合挑城市追逐或电梯打戏做效果对比。
NVIDIA 发布开源 1200 亿参数模型 Nemotron 3.5 Super VL,主打多模态智能体任务,官方称其吞吐量最高可达同类模型的 5 倍,精度接近 NVIDIA 最大推理模型而参数量约为其五分之一。
选题角度:原文给出三款开源模型的参数、显存占用和开放下载入口,适合上手实测 Super VL 的视觉文档解析与 Bolt 在本地跑智能体的效果。
可灵 Kling 4.0 现已全面开放使用。官方同步发布了一支由 Kling 4.0 生成的短片 KING CARD,以魔法世界和卡牌故事为主题。
选题角度:官方放出 Kling 4.0 生成的 KING CARD 样片并宣布全面开放,适合做新旧版本同提示词的生成效果对比。
Higgsfield 发布一段电影级动画对比,用同一段水墨风格奇幻序列测试 Gemini 4 Argon 与 Claude Opus 5.5 的角色动作和镜头调度表现。对比片段在 Higgsfield 上生成,官方附上了视频链接。
选题角度:官方放出 Gemini 4 Argon 与 Claude Opus 5.5 在 Higgsfield 上生成水墨风动画的对比片段,适合逐帧对比角色动作与镜头调度差异。
Meta 发布开源权重模型 Muse Spark Open,采用 MoE 架构,总参数约 816B、每 token 激活约 42B,上下文窗口最高 100 万 token,支持文本、图像、音频和视频输入,输出文本。
选题角度:原文给出 816B 开源多模态模型的完整部署与微调配方,适合上手实测它在本地跑智能体编码和多模态输入的效果。
谷歌正式上线新旗舰 Gemini 4 Argon,在 100 万 Token 原生多模态输入基础上把单次最大输出上限从前代 6.4 万提升约 16 倍至 100 万 Token,输入输出共享同一上下文池。
选题角度:用同一提示词对比 Gemini 4 Argon 与 Claude 的生成成本与画面稳定性,原文给出 1.2 美元对 8 美元的具体差异。
谷歌发布通用物理推理模型 Gemini 4 Argon,官方称其打通机器人技术栈中的物理理解、代码生成与视觉语义推理,在具身推理基准 ERQA 上以纯推理拿下 87%。
选题角度:原文给出大量实测案例和与 Opus 5.5、GPT-6 Astra 的耗时成本对比,适合做上手实测加效果对比。
作者自费升级 100 美元 Ultra 会员实测 Gemini 4 Argon,认为它难以冲击 Claude Opus 5.5 和 GPT-6 Astra 的地位。
选题角度:作者自费升级 Ultra 会员实测 Gemini 4 Argon,可拍成跑分与真实任务体验对比,重点讲额度消耗和前端输出翻车。
谷歌发布新一代旗舰模型 Gemini 4 Argon,Pro 用户可在 Gemini 应用和搜索 AI 模式中体验,开发者可通过付费 API 在 AI Studio、Android Studio 调用,Ultra 用户还可在 AI Studio 和 Antigravity 中使用。
选题角度:官方给出19项基准中13项最高、百万token窗口首发价减半,适合做跑分与定价的横向对比解读。
Google 发布 Gemini 4 Argon,作者获得早期权限在 Gemini 应用中实测了 12 个演示,并给出每个演示的完整提示词。最大变化在 Canvas 能力,一句提示词即可生成完整 3D 世界、真实物理效果和可在应用内直接运行的可玩游戏,还能把杂乱文件整理成完整演示文稿,新 Tasks 功能可在用户离开时继续处理任务。
选题角度:作者拿到 Gemini 4 Argon 早期权限,用 12 个带完整提示词的演示展示 Canvas 生成 3D 世界和可玩游戏,适合照着提示词逐个复现。
面壁智能和 OpenBMB 开源 MiniCPM-V 4.7,包含 35B-A3B 和 1B 两个版本,其中 35B-A3B 是 MiniCPM-V 系列首个 MoE 模型,约 3G 内存即可在 iOS、安卓设备上运行。
选题角度:断网状态下在 iPhone 上实测 35B MoE 多模态模型,从拿破仑行军图到家庭电费表逐题演示,适合录屏复现端侧跑大模型的效果。
Google 全球上线 Gemini 4 Argon,开发者可通过 AI Studio 和 Gemini 平台的 API 使用,AI Ultra 订阅者可在 Google Antigravity 中使用,Ultra 和 Pro 订阅者可通过 Gemini 应用和 Google Search 的 AI 模式访问。
选题角度:Gemini 4 Argon 全球上线,原文给出 API 入口、订阅档位差异和 3D 演示源码,适合上手实测同一任务在 Argon 与 Flash 档位下的效果差异。
Google 发布面向机器人的 Gemini 4 Argon,官方称其在测试 3D 物理空间理解的 Embodied Reasoning(ERQA)基准上用纯推理取得 87%,超过其他前沿模型。
选题角度:官方给出 Gemini 4 Argon 在 ERQA 拿 87% 和四类机器人提示词示例,适合挑一个 MuJoCo 场景做上手实测。
Matt Wolfe 上手测试了 Google 的 Gemini 4 Argon,覆盖编码游戏、3D 打印 Gary Busey、日程安排与研究任务等场景。他记录了哪些表现令人印象深刻、哪些环节卡住,并对比了 Google 与 Claude、ChatGPT 的差距,视频还涉及基准测试、百万 token 输出、Antigravity 与 Gemini App 更新以及定价和访问权限。
选题角度:作者上手实测 Gemini 4 Argon 的编码、3D 打印与机器人任务,并对比 Claude 和 ChatGPT,适合做实测效果对比。
Gemini 4 Argon 正式上线,已在 AI Studio、Vertex 可用。社区开发者晒出多项实测案例,包括用纯 SVG 矢量代码临摹初音未来(1500 多个独立矢量元素逐步叠加)、体素构建中国古典建筑群并支持昼夜切换、纯 CSS 绘制徕卡 M 系列相机正面,以及与 3.8 Flash 对比的琉璃机械孔雀。
选题角度:原文汇总了全球开发者用 Gemini 4 Argon 生成的 SVG 临摹、体素建筑、纯 CSS 相机等实测案例,适合做效果对比展示。
有人让 Gemini 4 Argon 做一个 Apple 电脑互动博物馆,全程没有提供任何图片或数据。它自行抓取 Mac 档案照片、写工具清洗图片、拉取 50 年规格数据,并搭出 3D Cover Flow 界面,UI 会随所处年代变形。
选题角度:作者只给一句提示词、不提供任何图片和数据,看 Gemini 4 Argon 自己抓图、清洗、拉参数并搭出随年代变形的 3D 界面,适合录屏复现这套玩法。
Theoretically Media 提前一周把 Gemini 4 Argon 当作日常主力模型使用,并展示了多个实际产出。Gemini 4 Argon 已上线 AI Ultra 和每月 20 美元的 Pro 套餐,具备 1M 统一 token 上限和 Antigravity 中的 continuation protocol。
选题角度:作者用一周实测展示 Gemini 4 Argon 在 Godot 游戏、合成器、Skyrim 模组和 DaVinci Resolve 剪辑上的实际产出,适合做上手实测与效果对比。
博主 Justine Moore 获得 Gemini 4 Argon 早期访问权限,让它围绕 AI 电力瓶颈生成幻灯片。该模型整合了 8 年的 10-K 文件、覆盖美国全部 6 家电网运营商的 FERC 排队数据、17 吉瓦集群建设信息以及近十年的 GPU 散热规格,最终输出一份交互式幻灯片。
选题角度:作者拿到 Gemini 4 Argon 早期权限后实测生成交互式幻灯片,可拍成用同一批电力数据看它如何整合多源资料。
Google 发布 Gemini 4 Argon,支持 1M 输出 token,可一次完成 100K+ token 推理轨迹、整仓库代码生成与重构。官方称其在 CWE-Bench 漏洞修复上以 68% 并列第一,是抗间接提示词注入最强的模型,并已在 Google AI Pro 和 Ultra 订阅中上线。
选题角度:官方给出 Gemini 4 Argon 与 GPT-6 Astra、Claude 系列的逐项基准对比,还演示了看视频学会投沙包并让 Apollo 人形机器人连中七球,适合做能力实测与跑分对比。
Google DeepMind 发布 Gemini 4 Argon,主打物理理解、代码生成与视觉语义推理,在 Embodied Reasoning(ERQA)基准上用纯推理取得 87%,超过其他前沿模型。
选题角度:官方给出 ERQA 87% 成绩和四类机器人提示词示例,适合挑一个 MuJoCo 场景做上手实测或效果对比。