10月30日，欧洲AI领军企业Mistral开源全新旗舰模型Mistral Large4（代号“Le Chonk”）。该模型拥有1万亿参数，是开源权重阵营体量最大的模型之一，并完全在欧洲本土基础设施上从零训练，标志开源大模型在万亿规模与多模态原生融合上取得实质突破。其主打性能硬刚与Token效率，拒绝单纯刷分，强调极致性价比。
近日，Liquid AI正式发布新一代基础模型家族LFM3。首个版本包含六款约2B参数模型，覆盖文本、视觉、音频、全模态与决策等维度，均基于LFM3-1.7B-Base，预训练吞吐达22T Token。该系列采用全新三混合层架构，融合门控短卷积、滑动等机制，主打参数更少、效率更高。
上海AI实验室与上海交大LUMIA Lab提出新预训练任务“下一个概念预测”（NCP），推出全球首个8.9B离散隐空间基座模型NCP-ArchPreview。该模型仅用51.3%的Token预算，就在5.73T语料上追平OLMo-3-7B最终预训练Loss，显著提升训练效率。
蚂蚁开源团队发布百灵系列首个原生多模态大模型 Ling-3.0-flash-VL。它基于 Ling-3.0-flash 的 MoE 架构，总参数124B，激活5.5B，原生支持图像、文本与视频输入，上下文窗口达256K Token。团队重点提升真实任务中的可靠性与效率，并着力解决视觉能力可能削弱文本智能的问题。
Openai
$2.8
Input tokens/M
$11.2
Output tokens/M
1k
Context Length
Google
$0.49
$2.1
Xai
$1.4
$3.5
2k
$7.7
$30.8
200
Anthropic
$105
$525
$0.7
$7
$35
$17.5
Alibaba
-
$4
$16
$6
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256
$2
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Bytedance
$0.8
128
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$1.5
Baidu
32
$10.5
Tencent
$1
nvidia
Llama-3.3-Nemotron-Super-49B-v1.5是基于Meta Llama-3.3-70B-Instruct的大语言模型，经过多阶段后训练增强了推理和非推理能力。支持128K token上下文长度，在准确性和效率之间取得了良好平衡，适用于推理、聊天和代理任务。
microsoft
微软研究院开发的首个开源20亿参数规模原生1比特大语言模型，在4万亿token语料上训练完成，证明了原生1比特大语言模型在保持与同规模全精度开源模型相当性能的同时，能显著提升计算效率。
由微软研究院开发的开源原生1位大语言模型，参数规模达20亿，在4万亿token的语料库上训练而成，显著提升计算效率。
Llama-3.1-Nemotron-Ultra-253B-CPT-v1是基于Meta Llama-3.1-405B-Instruct的大型语言模型，支持128K tokens上下文长度，经过神经架构搜索优化，在准确性和效率之间取得良好平衡。
OneMCP是一个通用的MCP协议聚合器，通过元工具架构将多个外部MCP服务器的工具统一管理，采用渐进式发现和语义搜索技术，显著降低LLM的token消耗并提高工具发现效率。
Notion MCP服务器是一个中间件服务，通过Notion API实现LLM与Notion工作区的交互，支持Markdown转换优化token使用效率。
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