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” — 3 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