微软新ASR模型比GPT-Transcribe快10倍,每小时只要0.1美元
相关推荐
微软MAI-Image-2.6-Flash卷性价比:快2.8倍,千张不到20美元
动察 Beating AI 快讯,Microsoft AI 推出 MAI-Image-2.6-Flash,并在 Microsoft Foundry 开放公共预览。它是旗舰模型 MAI-Image-2.6 的加速版,同样支持文生图、图片编辑、多图参考、联网获取最新信息和自动选择画面比例,重点是把生成延迟和成本继续压低。 速度是这次最大的卖点。MAI-Image-2.6-Flash 的生图速度是 GPT-Image-2 Medium 的 2.8 倍,GPU 使用效率高 72%。 但也不是纯靠牺牲画质换速度。Artificial Analysis 当前图片编辑榜里,MAI-Image-2.6-Flash 以 1311 Elo 排第三,略高于 GPT Image 2 high 的 1309;文生图则以 1297 Elo 排第八。旗舰 MAI-Image-2.6 的表现更强,目前分别排图片编辑第一、文生图第二。 微软 Foundry 上 MAI-Image-2.6-Flash 的图片输出价格为每百万 token 19 美元,旗舰 2.6 为 38 美元。Artificial Analysis 按代表性图片折算后,Flash 约为 19.5 美元/千张,而 GPT Image 2 high 约为 211 美元/千张。
Meta新ASR模型实时转写登顶,每小时只要0.18美元
动察 Beating AI 快讯,Meta Superintelligence Labs 发布 Muse Voice Transcribe。它把实时语音转文字、区分不同说话人、判断用户什么时候说完,全塞进一个模型。最长可以处理超过 1 小时的音频,同时区分 20 多个人。 在 Artificial Analysis 的英文实时转写测试中,它的 WER(词错误率,越低越好)为 3.1%。GPT Live Transcribe 为 3.9%,Gemini 3.5 Transcribe Live 为 4.0%。Muse Voice Transcribe 在说话结束后约 0.16 秒就能给出最终文本。 它没有给所有词固定同一个等待时间。模型每次读取 80ms 音频,自己决定继续听还是开始输出。简单的词可以更快写出来,难词就多听一点上下文再确定。Meta 用强化学习同时优化准确率和延迟。 模型用 70 多种语言训练,其中 25 种已经重点验证,还能直接识别一句话里中英文混说。目前已经接入 Meta AI for Mac 和 Muse Code,也开放 Meta Model API。价格为每 1000 分钟 3 美元,也就是每小时 0.18 美元。
ChatGPT Work新增文风学习:以后写东西更像你本人
动察 Beating AI 快讯,OpenAI 给 ChatGPT Work 上线「Writing style」功能。连接 Gmail、Google Drive、Slack、SharePoint 后,它可以直接从你过去写的邮件、消息和文件里学习文风,包括常用词、固定结尾和大小写习惯。之后让 Work 写邮件、消息或文档时,会自动套用这些习惯。 以前想让 ChatGPT「写得像自己」,通常要自己描述语气,或者反复提供范文。现在这一步可以直接交给 Work,从已有工作内容里自动学习。社区讨论比较多的一个问题是,不同场景下人的文风本来就不同,比如 Gmail 和 Slack 可能完全是两套语气,目前 OpenAI 还没说明遇到这种情况会怎么处理。 目前可在网页端「Settings → Personalization → Writing style」设置,之后会应用到 ChatGPT Work 的网页和移动端。
Artificial Analysis重做智能榜:40%权重改用私有测试
动察 Beating AI 快讯,Artificial Analysis 更新 Intelligence Index v4.2,旨在让榜单更难被针对性刷分。私有测试权重从 20% 提高到 40%,模型厂商无法提前看到完整测试集,减少针对 Benchmark 专门优化的空间。 新版加入 AA-Briefcase 和 GDP.pdf。AA-Briefcase 模拟持续数周的真实知识工作项目,模型要处理大量关联任务和数千份文件。GDP.pdf 则拿 100 份、共 4592 页的专业 PDF 出题,要求模型跨文本、表格、图表和脚注找证据再回答。 GPQA Diamond 则被直接移出综合指数。这个研究生级科学问答测试已经接近饱和,GPT-6 Astra 最高达到 96.3%,Gemini 3.8 Flash 也达到 95.3%,已经很难区分最强模型。 重新计算后,Claude Fable 5.1 仍排第一,GPT-6 Astra 第二。Astra 得分 55,比 GPT-5.6 Sol 高 4 分。Artificial Analysis 还称,Astra 在同级前沿模型中用了更少的输出 Token。
微软收拢Agent研发:AI Frontiers从Research并入MAI
动察 Beating AI 快讯,微软把 AI Frontiers 从 Microsoft Research 调入 Mustafa Suleyman 领导的 Microsoft AI(MAI)。这支实验室 2023 年 10 月成立,主要研究小模型和 Agent。 AutoGen、FARA、Magentic-One、Magentic-UI、Phi 等项目都曾由这支团队参与开发。多 Agent 开源框架 AutoGen 后来与 AI 应用开发 SDK Semantic Kernel 一同汇入微软统一 Agent 开发框架 Microsoft Agent Framework。 AI Frontiers 接下来会继续做前沿 Agent 和模型研究。MAI 自己也在训练一系列模型,并组建了 Superintelligence 团队,目标是开发所谓「Humanist Superintelligence」。微软给它的定义是面向具体问题、保持在人类控制之下,并服务于人的高能力 AI。 AI Frontiers 原负责人 Ece Kamar 最近刚离开微软,结束 16 年任职。她把建立 AI Frontiers 称为自己微软生涯的亮点之一,目前还没有公布下一站。
Microsoft AI推出全新自主研发的网络安全模型
BlockBeats 消息,7 月 28 日,Microsoft AI 推出了全新的自主研发网络安全模型 MAI-Cyber-1-Flash,它表示,该模型运行于 MDASH 平台中——一款多智能体框架,可检测并修复大规模代码库中的漏洞。 MDASH 表示,MAI-Cyber-1-Flash+GPT-5.4 模型组合在 CyberGym 基准测试中比 Mythos 高出 12 分。Microsoft AI 称,他们在 MDASH 中提供的此模型配置,价格比其此前最优方案(GPT-5.4 + 5.4 mini + 5.3 codex)低 50%。(金十)