inclusionAI
PulseAugur coverage of inclusionAI — every cluster mentioning inclusionAI across labs, papers, and developer communities, ranked by signal.
4 天有情绪数据
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新的AI安全护栏挑战推理必要性，提升多模态安全性
两篇新的研究论文探讨了AI安全护栏的有效性和适应性。其中一篇论文LeanGuard质疑复杂推理在内容审核中的必要性，证明一个轻量级的、仅标签的编码器可以匹配基于推理的大模型的准确性，同时速度更快、效率更高。另一篇论文介绍了SingGuard，这是一种为视觉语言模型设计的策略自适应多模态安全护栏，能够动态适应不断变化的AI安全策略，并在新的多模态基准测试中取得最先进的性能。
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AI模型定价调整：NVIDIA、MoonshotAI、DeepSeek降价；Z.ai推出长上下文模型
多家AI模型提供商宣布了定价调整和新模型发布。NVIDIA的Nemotron 3 Ultra完成了价格下调，有利于长文本生成工作负载。MoonshotAI的Kimi K2.7 Code和DeepSeek的V4 Flash模型也降低了提示和完成成本，面向对输入令牌费用敏感的开发者以及寻求低延迟推理的用户。此外，Z.ai推出了GLM 5.2，一个具有1,048,576个令牌上下文窗口的模型，但生成成本中等到偏高。
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LLM 定价变动：Kimi K2.7 涨价，Claude 3.5 Haiku 下架，新增 Gemini 模型 · 追踪 8 个来源
Token Ledger 报告了多家供应商的几项 LLM 定价调整以及模型增减情况。值得注意的是，MoonshotAI 的 Kimi K2.7 Code 的 completions 价格有所上涨，而其 Kimi Latest 和 K2.6 版本的 prompt 价格略有下降。Z.ai 调整了其 GLM 5.2 模型的定价，提供了优惠，并推出了具有高上下文能力的 GLM 5V Turbo。多款模型已从可用列表中移除，包括 Anthrop…
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InclusionAI 免费发布 Ring 2.5 1T 模型
InclusionAI 已在其 kilocode 平台免费提供其 Ring 2.5 1T 模型。此次发布还附带了一个 YouTube 教程，面向对 AI 编码感兴趣的用户。
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inclusionAI 发布 Vista 9B/4B GUI 基础模型
inclusionAI 发布了 Vista 9B 和 Vista 4B，这是专为 GUI 基础设计的新的视觉语言模型。这些模型使用视图一致的 GRPO 方法和自验证的跨视图锚定进行训练，并基于 Qwen3.5 主干。这些模型将自然语言指令和屏幕截图映射到标准化框架内的点击坐标，从而实现对图形用户界面的精确交互。
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AI API 价格大幅下调 inclusionAI 的 Ring-2.6-1T 模型
inclusionAI 已大幅降低其 Ring-2.6-1T 模型的定价，将提示和完成价格均下调了 75%。这一变化为使用该模型进行大批量推理的团队提供了可观的成本节省。此外，Z.ai 略微降低了其 GLM 5 模型的完成价格，而 OpenRouter 则添加了 Fusion 作为免费的实验模型。
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模型目录新增、价格变动和移除
模型目录新增了模型，包括 StepFun 的 Step 3.7 Flash，该模型以适中的成本提供大上下文生成。Anthropic 发布了两个新的 Claude Opus 4.8 变体：“Fast”版本面向优先考虑速度的企业，“Standard”版本面向高质量输出。DeepSeek 的 V3.2 Speciale 已从目录中移除，影响了依赖其低成本处理大批量工作负载的用户。
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LLM 模型目录出现价格变动、移除和新的免费套餐
LLM 模型目录在不同提供商的价格和可用性方面发生了重大变化。MoonshotAI 的 Kimi 模型价格有所下调，而 MoonshotAI 的 Kimi K2.6 和 NVIDIA 的 Nemotron 3.5 等一些免费模型已被移除或更新。OpenAI 的 GPT-4 模型和百度的 ERNIE 模型的一些旧版本也已从可用列表中淘汰。此外，NousResearch Hermes 3 70B Instruct 等一些模型价格大幅上涨，…
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InclusionAI 发布万亿参数模型 Ring 2.6-1T
InclusionAI 推出了万亿参数推理模型 Ring 2.6-1T，旨在用于企业自动化和复杂的代理工作流。该模型采用了异步强化学习训练方法和灵活的推理努力机制。同时，Hugging Face 的 smolagents 库引入了异步工具支持，推动了面向代理系统的 AI 发展。
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开源 AntAngelMed 模型以 103B 参数提供高效医疗 AI
研究人员推出 AntAngelMed，一个拥有 1030 亿参数的开源医疗语言模型。它采用了专家混合（MoE）架构，每次查询仅激活 61 亿参数，从而提高了效率。这种设计使其在 H20 硬件上能够以超过每秒 200 个 token 的速度，媲美 400 亿参数密集模型的性能。该模型支持 128K 上下文长度，并经历了包括在医学语料库上预训练、监督微调和强化学习在内的三阶段训练过程。