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KIMISEEK / NEWS

Notícias dos modelos

Novidades dos modelos chineses e seus impactos na integração de APIs, escolha de modelos e custos.

  1. qwen

    MarkTechPost traça cronologia de três anos e meio do Qwen: do 7B aos 2,4T de pesos abertos relatados

    Segundo um artigo cronológico do MarkTechPost de 4 de outubro de 2026, o Qwen da Alibaba passou de um teste por convite em abril de 2023 a um modelo de pesos abertos relatado com 2,4 trilhões de parâmetros, com a licença migrando gradualmente de "uso comercial gratuito abaixo de 100 milhões de usuários ativos mensais" para Apache 2.0 em múltiplos tamanhos, além do surgimento de esparsificação MoE, atenção linear híbrida e linhas de produto abertas e fechadas em paralelo.

  2. open_model

    Cantina lança apex-flash-1: modelo de pesquisa de vulnerabilidades com pesos abertos ajustado a partir do GLM-5.3-Flash resolve 40 de 60 tarefas reservadas

    Segundo o MarkTechPost, em 4 de outubro de 2026, a Cantina Security, em conjunto com a Yeta Labs, lançou o modelo de pesos abertos apex-flash-1, ajustado por GRPO sobre o GLM-5.3-Flash e publicado no Hugging Face sob licença MIT, com resultados auto-relatados de 40 de 60 tarefas de vulnerabilidade em dados reservados e cerca de 640 GB de memória de GPU para os pesos em BF16.

  3. open_model

    Aleph Alpha lança Kolibri de pesos abertos: MoE de 78,1 bilhões de parâmetros com 3,46 bilhões ativados por token

    Segundo o MarkTechPost, em 4 de outubro de 2026, a Aleph Alpha lançou o Kolibri-1, um modelo MoE de pesos abertos bilíngue (inglês-alemão), com 78,1 bilhões de parâmetros totais e apenas 3,46 bilhões ativados por token, suporte a contexto de até 1.048.576 tokens e quatro níveis de esforço de raciocínio, publicado no Hugging Face sob licença Apache 2.0, com checkpoint FP8 de cerca de 78 GB, servível com vLLM em uma única B200 ou H200.

  4. open_model

    Ai2 lança AstaBrief 8B de pesos abertos: modelo baseado em Qwen3-8B que gera relatórios com citações em uma única passada

    Segundo um blog publicado pela Ai2 em 2 de outubro de 2026, a Ai2 disponibilizou o AstaBrief 8B, obtido por pós-treinamento a partir do Qwen3-8B, capaz de transformar uma pergunta de pesquisa e trechos recuperados em um relatório com citações em uma única passada, e lançado como o modo Fast do recurso "gerar relatório" do Asta; o blog afirma que o modo Fast leva em média 51,1 segundos por relatório, cerca de 3,5 vezes mais rápido que seu modo Thinking movido por Claude, com pesos e dados de treinamento liberados em conjunto.

  5. glm

    Avaliação da Anthropic: GLM-5.3, de pesos abertos da Zhipu, aproxima-se de Claude Mythos Preview em capacidade de exploração de vulnerabilidades

    Segundo o The Decoder, em 30 de setembro de 2026, a equipe de red team de fronteira da Anthropic afirmou que o modelo de pesos abertos GLM-5.3, da Zhipu, construiu 50 exploits utilizáveis em 410 tentativas no ExploitBench, próximo das 56 do Mythos Preview, e que suas defesas de recusa podem ser removidas por abliteration; uma avaliação independente do CAISI dos EUA chegou a conclusão semelhante, dizendo que ele está cerca de quatro meses atrás do melhor modelo americano.

  6. qwen

    Teste comparativo de Qwen3.8-Flash e GLM-5.3-Flash no desenvolvimento de uma bancada de trabalho: divisão de capacidades e pontos de escolha

    Segundo reportagem do Leiphone de 30 de setembro de 2026, o autor usou o Claude Code no mesmo ambiente para fazer o Qwen3.8-Flash e o GLM-5.3-Flash, lançados no mesmo dia, desenvolverem do zero um workspace pessoal; ambos entregaram aplicações executáveis, com o GLM mais voltado à completude sistêmica e de engenharia, e o Qwen mais voltado ao fluxo de trabalho pessoal e ao design de prioridades.

  7. domestic_model

    RunningHub lança modelo generativo de super-resolução de vídeo RH Upscale: cinco perfis, Ultra lidera comparativo e Max leva cerca de 1/8,6 do tempo

    Segundo o Machine Heart, a RunningHub, do grupo Haima Cloud, lançou o modelo generativo de super-resolução de vídeo RH Upscale, cujo lema é "ampliar sem alterar o conteúdo". O relatório afirma que, em 13 configurações comparadas com entrada 540P e saída 1080P, o perfil Ultra obteve a maior pontuação agregada, 0,539, e que o modelo oferece cinco perfis, de Ultra a Low; o Max processa um vídeo de 5 a 10 segundos com super-resolução 2x em 34 segundos, cerca de 1/8,6 do tempo do Ultra.

  8. open_model

    NVIDIA lança Kumo Tabular, modelo de base tabular de pesos abertos: previsão em uma única passagem direta sem treinamento e primeiro lugar autodeclarado em quatro benchmarks

    Segundo o blog oficial da NVIDIA publicado em 29 de setembro de 2026, a empresa lançou o modelo de base tabular Kumo Tabular, com três tamanhos entre 28 milhões e 215 milhões de parâmetros, publicado sob a licença OpenMDW-1.1 e disponibilizado no Hugging Face; sem necessidade de treinamento ou engenharia de recursos, basta uma única passagem direta para classificação e regressão, e o blog afirma que ele ocupa o primeiro lugar em quatro benchmarks, incluindo o TabArena.

  9. domestic_model

    MiniMax lança M3.1-Flash-Preview: seis níveis de raciocínio e contexto de um milhão

    Segundo o New AI Era, o modelo anônimo Space Bunny Alpha apareceu em 23 de setembro no OpenRouter e no OpenCode, e desenvolvedores, por comparação de tokenizadores, especularam que vinha da MiniMax; quatro dias depois, em 27 de setembro, a MiniMax lançou o M3.1-Flash-Preview, com seis níveis ajustáveis de intensidade de raciocínio, contexto de 1 milhão de tokens e entrada de texto, imagem e vídeo. A reportagem também registra resultados de testes práticos em correção de bugs, geração de páginas web, 3D e jogos.

  10. domestic_model

    RunningHub lança H3 RH Enhanced: pós-treino sobre base aberta H3, com alegação de 0,18 yuan por segundo

    Segundo reportagem do Xinzhiyuan de 29 de setembro de 2026, a RunningHub lançou o H3 RH Enhanced, submetido a pós-treino profundo sobre a base aberta MiniMax H3, alegando que, em 2.000 conjuntos de testes reais, a narrativa de longa sequência temporal com múltiplos planos é significativamente superior à do Seedance 2.0, com redução de mais de 60% na taxa de degradação de personagens em cenas extremamente longas. O corpo da reportagem traz duas menções de custo de um décimo e oito centavos por segundo, enquanto o parágrafo de conclusão menciona um décimo por segundo; é preciso verificar com a tabela de preços mais recente do fabricante.

  11. domestic_model

    Naive AI lança primeiro modelo aberto Naive-N0.5-Flash: 309B de parâmetros totais, contexto nativo de um milhão e pesos MIT

    Segundo o Machine Heart em 28 de setembro de 2026, a Naive AI, equipe de Dai Jifeng, lançou seu primeiro modelo, Naive-N0.5-Flash, com 309B de parâmetros totais e 15,5B ativados, suporte nativo a contexto de um milhão de tokens e foco em programação e P&D de IA. O relatório afirma que os pesos e o código de inferência usam licença MIT e planeja oferecer API, além de divulgar resultados em PaperBench, MLE-bench-30 e outras avaliações.

  12. deepseek

    Estudo diz que os quatro fluxos residuais do DeepSeek-V4-Flash usam na prática cerca de dois, e a mistura profunda degenera para a matriz identidade

    Segundo um artigo do arXiv (publicado em setembro de 2026) repercutido pelo Machine Heart, pesquisadores fizeram análise forward e intervenções em tempo de inferência sobre os pesos públicos do DeepSeek-V4-Flash-0731 e descobriram que os pesos de leitura e escrita dos quatro fluxos residuais do mHC se concentram em cerca de dois fluxos, que as matrizes de mistura residual das camadas 22 a 42 se aproximam da matriz identidade e que, ao substituir as camadas profundas pela identidade, a média de seis tarefas quase não muda.

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