跳到正文

主题:模型价格与额度

今日 54 条
8月28日周五
  1. Vercel News60

    腾讯 Hy4 Preview 上线 Vercel AI Gateway

    腾讯的 Hy4 Preview 已在 Vercel AI Gateway 上线,这是一个开源 MoE 模型,总参数 770B、每 token 激活 49B,支持 1M token 上下文窗口,面向长周期编码、文档分析、游戏开发和科学推理。

    推荐理由:腾讯开源 MoE 模型 Hy4 Preview 上线 Vercel AI Gateway,开发者可了解其参数规模、上下文长度与接入方式。

  2. Google DeepMind Blog60

    Google DeepMind 发布 Gemini Omni 1.1 Flash,新增场景延长与 4K 放大

    Google DeepMind 发布 Gemini Omni 1.1 Flash,通过 Gemini API 在 Google AI Studio 提供,新增场景延长、首尾帧插值、360p 快速预览和最高 4K 放大等生成视频控制能力。

    推荐理由:Google DeepMind 官方发布 Gemini Omni 1.1 Flash,列出场景延长、首尾帧插值与 4K 放大等新能力,可据此判断是否接入。

8月27日周四
  1. WorkOS Blog22

    WorkOS:为什么不能先设计 Agent 平台,再建单个 Agent

    WorkOS 在 NYC showcase 上让 Wallaby 先于 Atlas 出场,用顺序说明:先做单一 Agent,再做平台。其团队已有 80+ 个 Agent 跑在 Atlas 上,问题从技术失败变成管理失败——重复建设、权限归属不清、创建者离职后无人接手。Atlas 因此提供共享连接、每个 Agent 独立身份、创建时限定权限、隔离记忆与审计日志,以及 150+ 开箱集成。

  2. NVIDIA Developer Blog62

    阿里发布 Qwen3.8-Flash-Next 权重,预览 Qwen4 架构

    阿里发布 Qwen3.8-Flash-Next 的模型权重,作为即将推出的 Qwen4 架构的预览版,供开发者实验和评估。该模型是多模态 MoE 模型,主模型 125B 参数,另有 51B N-gram embeddings,每 token 激活 6B 参数,原生上下文窗口 262,144 token,可扩展至 1M token。

    推荐理由:阿里放出 Qwen3.8-Flash-Next 权重,开发者可据此评估其 MoE 架构与长上下文在 Agent 编码场景的适配度。

  3. Google DeepMind Blog61

    Google 发布 Gemini 3.5 Transcribe 语音转写模型

    Google 发布 Gemini 3.5 Transcribe,一款面向实时语音交互的语音转文字模型,已在 Gemini API 的 Google AI Studio 和 Gemini Enterprise Agent Platform 开放公开预览。

    推荐理由:Google 发布 Gemini 3.5 Transcribe,给出流式与非流式的 WER 数据及 API 接入方式,可对照 Chirp 3 评估语音转写选型。

  4. Cohere Blog62

    Cohere 发布文档解析模型 Parse,每 1000 页 1.50 美元

    Cohere 发布视觉语言模型 Parse,用于把表格、内嵌图片等复杂多模态文件转成结构化 Markdown,支持九种语言,可通过 Cohere API 调用,价格为每 1000 页 1.50 美元,也可部署在 Model Vault 做单租户推理。

    推荐理由:Cohere 发布文档解析模型 Parse,公开了每千页定价、吞吐量和与多家解析方案的评测对比。

8月26日周三
  1. Chargebee Blog22

    订阅定价策略指南:2026 年的六种模型与混合定价

    77% 的公司已更换定价模型、70% 涨价,但 40% 未能让涨价与客户感知价值对齐;51% 的经常性收入公司已把订阅与按用量或按结果定价结合,75% 仍保留订阅成分。指南梳理六种模型:固定费率、分层、按席位、按用量/积分/token、混合(基础费+超额用量)、按结果/AI 原生,并指出按席位定价在 AI 替代人力的场景下会反噬扩张收入。

8月25日周二
  1. Hugging Face Blog62

    Multiverse Computing 提出 QAH:4-bit 压缩模型在 7/9 基准上超过全精度原版

    Multiverse Computing 发布论文提出 Quantization-Aware Healing(QAH),直接从未压缩的原始模型蒸馏到已结构压缩并量化的学生模型,而非从恢复后的 bfloat16 checkpoint 蒸馏。

    推荐理由:Multiverse Computing 公开 QAH 方法,4-bit 压缩模型在 9 项基准中 7 项超过自身 bfloat16 版本,可对照其压缩与蒸馏流程。