Luma Labs telah meluncurkan Ray 3, model video pertama dengan dukungan HDR 16-bit, dan peningkatan yang signifikan dari model Ray 2 mereka Menggunakan pendekatan rantai pemikiran, Ray 3 mengulangi generasi video, menganalisisnya di setiap langkah untuk memastikan bilah kualitas dan kepatuhan yang cepat terpenuhi. Model ini mendukung generasi T2V dan I2V. Di luar generasi SDR biasa, Ray 3 memperkenalkan dukungan HDR. Ini memungkinkan pembuatan video HDR dari gambar SDR dan bahkan konversi video SDR yang ada ke HDR. Saat ini, Ray 3 hanya tersedia di Luma Dream Machine, dengan akses API belum tersedia. Lihat sendiri Ray 3 di Arena Video Analisis Buatan. Kami akan merilis hasil evaluasi kami selama beberapa hari ke depan!

Biaya intelijen terus turun dengan cepat setelah batas baru tercapai: Grok 4 Fast menurunkan biaya kategori Indeks Intelijen >60 menjadi hanya $0,2/$0,5 per juta token input/output Kami melacak model dengan harga terendah untuk berbagai tingkatan intelijen untuk mengukur penurunan biaya intelijen dari waktu ke waktu. Biaya setiap tingkat kecerdasan baru tampaknya turun jauh lebih cepat pada tahun 2025 daripada 2023-2024. OpenAI o3 adalah model paling awal yang berada dalam kategori >60 kami ketika diluncurkan pada bulan April. Saat diluncurkan, harga o3 adalah $10/$40 - tetapi OpenAI kemudian memangkas harganya menjadi $2/$8 pada bulan Juni, yang ditunjukkan pada grafik di bawah ini. Membandingkan harga campuran (token input 3:1 ke output, seperti yang ditunjukkan pada grafik di bawah ini), Grok 4 Fast dihargai 64 kali lebih rendah dari harga rilis o3 dan 12 kali lebih rendah dari harga campuran o3 saat ini (token input 3:1 ke output). Harga untuk referensi: ➤ Grok 4 Cepat: $0.2/$0.5 per juta token input/output ➤ Harga peluncuran asli O3: $ 10 / $ 40 ➤ Harga Juni yang diperbarui o3: $2/$8 Harap dicatat bagan di bawah ini didasarkan pada harga token - bukan metrik Indeks Kecerdasan Analisis Buatan Biaya untuk Menjalankan kami.

Alibaba telah merilis Qwen3 Next 80B: model penalaran hibrida bobot terbuka yang mencapai kecerdasan tingkat DeepSeek V3.1 dengan hanya parameter aktif 3B Kesimpulan utama: 💡 Arsitektur baru: Model pertama yang memperkenalkan model fondasi 'Qwen3-Next' @Alibaba_Qwen, dengan beberapa keputusan arsitektur utama seperti mekanisme perhatian hibrida dari Gated DeltaNet dan Gated Attention, dan sparsity tinggi dengan pangsa parameter aktif 3,8%, dibandingkan dengan 9,4% untuk Qwen3 235B 🧠 Intelijen: Qwen3 Next 80B (Reasoning) mendapat skor 54 pada Artificial Analysis Intelligence Index, ditempatkan di samping DeepSeek V3.1 (Reasoning). Varian non-penalaran mendapat skor 45, sejalan dengan gpt-oss-20B dan Llama Nemotron Super 49B v1.5 (Penalaran) 💲 Model penetapan harga: Harga per token pada @alibaba_cloud adalah $0,5/$6 per 1 juta token input/output untuk penalaran dan $0,5/$2 untuk varian non-penalaran. Ini dibandingkan dengan harga yang lebih tinggi untuk Qwen3 235B 2507 sebesar $0,7/$8,4 dengan penalaran dan $0,7/$2,8 tanpa - pengurangan ≥25% tergantung pada beban kerja ⚙️ Detail model: Model ini memiliki jendela konteks asli 256 ribu token dan hanya teks, tanpa input atau output multimodal. Dengan hanya 80B parameter di FP8, model ini cocok pada satu GPU H200