Modele AI

Nowe modele i wersje od OpenAI, Anthropic, Google, Meta, Mistral, xAI, DeepSeek, Qwen i innych.

Wszystkie wiadomości Modele Agenci Voice AI Automatyzacja Biznes Badania Cyberbezpieczeństwo

Dowolny czas Dziś W tym tygodniu W tym miesiącu🔴 Pilne 🟠 Ważne 🧪 Warte przetestowania

“Open Source” — 4 artykuły ✕

Modele· Ważne

Reflection udostępnia Beam – otwarty model MoE z 501B parametrów i kontekstem 1M tokenów

Nowe amerykańskie laboratorium AI, Reflection, zaprezentowało swój pierwszy model Beam – otwarty model typu mixture-of-experts (MoE) z 501B parametrów łącznie (23B aktywnych na token) i oknem kontekstowym 1M tokenów, wydany na licencji Apache 2.0. Model jest przeznaczony do zadań programistycznych i agentowych, jest dostarczany z dedykowanym środowiskiem uruchomieniowym opartym na Rust i ma wsparcie od dnia premiery w bibliotekach transformers, vLLM i SGLang. Reflection publikuje mocne wyniki w testach programistycznych, rozumowania i wywoływania narzędzi w wersjach BF16, FP8 i NVFP4.

16 paź 2026Hugging Face

Modele· Ważne· 🧪 Warte przetestowania

IBM łączy transkrypcję, podejmowanie decyzji i rozmowę w jednym modelu Granite Switch

IBM wydało Granite Switch 4.1 w wersjach 8B i 30B – modularny system, który obsługuje rozmowę, podejmowanie decyzji i transkrypcję mowy z jednego hostowanego endpointu zamiast z osobnych modeli. Aktualizacja dodaje ogólny adapter decyzyjny, wyspecjalizowany adapter Guardian do klasyfikacji związanych z bezpieczeństwem oraz wbudowany model ASR Granite-Speech-5.0-Turbo-CTC, który zajmuje pierwsze miejsce w rankingu OpenASR. Mimo połączenia trzech funkcji, zintegrowany model zużywa mniej więcej tyle samo VRAM co sam model bazowy.

15 paź 2026Hugging Face

Modele· Ważne

Mistral wprowadza Timestral – rodzinę modeli do prognozowania szeregów czasowych

Mistral AI wypuścił Timestral, swoją pierwszą rodzinę modeli podstawowych do prognozowania szeregów czasowych, dostępną w czterech rozmiarach od 5 mln do 209 mln parametrów. Największy model zajmuje pierwsze miejsce we wszystkich trzech głównych publicznych benchmarkach prognozowania (GIFT-Eval, TIME, fev-bench), wyprzedzając wcześniejsze modele o większej liczbie parametrów. Modele generują probabilistyczne, wielowymiarowe prognozy, obsługują zmienne historyczne i znane zmienne przyszłe oraz działają wydajnie na CPU bez potrzeby GPU.

15 paź 2026Mistral AI

Modele· Ważne· 🧪 Warte przetestowania

Google udostępnia ML Drift — nowy silnik GPU do wnioskowania AI na urządzeniu

Google wydał ML Drift, otwartoźródłowy, wieloplatformowy silnik obliczeniowy GPU do wnioskowania ML na urządzeniu, zastępujący dotychczasowy TFLite GPU delegate. Ujednolica obsługę shaderów między OpenGL ES, OpenCL, Metal i WebGPU, dodaje obsługę tensorów 5D oraz wprowadza optymalizacje etapowe dla faz prefill/decode w LLM. Jest już wdrożony produkcyjnie w Chrome, YouTube Shorts, Google Photos, Meet oraz aplikacjach partnerów Adobe i Snap.

8 paź 2026Google Developers