NASA 与 IBM 发布开源月球基础模型，基于 17 年轨道器数据

NASA 与 IBM Research 联合多家学术机构发布 NASA-IBM Lunar Foundation Model，称其为最早的开源月球科学基础模型之一。

微软 AI 发布面向语音智能体的转写与语音合成模型

微软 AI 发布实时转写模型 MAI-Transcribe-2-Streaming，称其在 Artificial Analysis 准确率排名第一，支持 60 种语言，首个部分结果延迟略超 100 毫秒，年底前音频价格为每小时 0.54 美元。

Microsoft Research 发布开源逆合成模型 RetroChimera 并登上 Nature

Microsoft Research 在 Nature 发表逆合成预测模型 RetroChimera，结合基于 Transformer 的 R-SMILES 2 和图神经网络模型 NeuralLoc，用 learning-to-rank 集成两者互补预测。

微软发布 MAI-Image-2.6-Flash：生图速度是 GPT Image 2 的 2 倍

微软于 9 月 4 日发布自研图像生成模型 MAI-Image-2.6-Flash，并通过 Microsoft Foundry 开放公开预览。该模型与旗舰版 MAI-Image-2.6 共享文生图和图像编辑核心能力，重点优化速度与成本；微软 AI 负责人 Mustafa Suleyman 称其生图速度是 GPT Image 2 的 2 倍，GPU 效率提高 72%。

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Microsoft 迄今最强的图像模型 MAI-Image-2.6 及更快的生产版 2.6-Flash 上线 OpenRouter。两个模型支持多图编辑、web grounding、动态宽高比和最高 1.5K 输出。

Microsoft 发布 MAI-Image-2.6 与 MAI-Image-2.6-Flash 图像模型

Microsoft 于 9 月 4 日发布 MAI-Image-2.6，称其为迄今最强的图像模型，并面向开发者上线 Microsoft Foundry，同时推出面向低延迟、高吞吐场景的 MAI-Image-2.6-Flash。

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Microsoft AI CEO Mustafa Suleyman 宣布新图像模型 MAI-Image-2.6-Flash 开放使用，称其生成速度比 GPT-Image-2 快 2 倍，GPU 使用效率高 72%，可支持更低定价，达到全球最佳性价比。配图为 Artificial Analysis Arena 的质量与价格对比图，显示 MAI-Image-2.6 和 MAI-Image-2.6-Flash 处于最具吸引力象限。

Sam Altman@samaAI 评分6060

Sam Altman 转发 Satya Nadella 的消息，称早期客户已在 Azure 上使用 Astra。引用内容附上 Azure 博客链接，题为 GPT-6 Astra frontier intelligence for work now available in Microsoft Foundry，地址为 https://azure.microsoft.com/en-us/blog/gpt-6-astra-frontier-intelligence-for-work-now-available-in-microsoft-foundry/。

Satya Nadella@satyanadella精选AI 评分6363

Satya Nadella 发文表示，早期客户已开始使用 Azure 上的 Astra。GPT-6 Astra 现已通过 Microsoft Foundry 提供，详情见 Azure 官方博客 https://azure.microsoft.com/en-us/blog/gpt-6-astra-frontier-intelligence-for-work-now-available-in-microsoft-foundry/。

微软发布转录模型 MAI-Transcribe-2：支持 60 种语言，平均词错误率 5.2%

微软 9 月 3 日发布语音转文字模型 MAI-Transcribe-2，称其是自家最快、最准确、最便宜的转录模型，支持 60 种语言。

Microsoft AI 发布语音识别模型 MAI-Transcribe-2

Microsoft AI 发布转录模型 MAI-Transcribe-2，称其在 FLEURS 基准 60 种语言上平均词错率 5.2% 排名第一，并占据 Artificial Analysis 准确率-延迟 Pareto 前沿。

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Mustafa Suleyman 宣布推出 MAI-Transcribe-2，称其速度比 GPT-Transcribe 快 10 倍、比 Gemini 3.5 快 5 倍，在 Artificial Analysis 准确率-延迟 Pareto 前沿排名第一，定价为市场最低。配图为 AA-WER Index 与 Speed Factor 对比图，MAI-Transcribe-2 位于最低错误率、最高速度区间。

微软研究院发布高效病理基础模型 GigaPath-Flash 与 GigaTIME-Flash

微软研究院推出 GigaPath-Flash 和 GigaTIME-Flash，旨在通过蒸馏技术大幅降低计算成本以支持大规模病理研究。GigaPath-Flash 将十亿参数模型压缩至 22M 参数，在保持竞争力的同时实现约 50 倍的算力节省；GigaTIME-Flash 则提升了空间蛋白质组学预测效率并改善了泛化能力。两款模型均以 Apache 2.0 协议开源，专为科研设计而非临床诊断，使研究人员能在单 GPU 上处理百万级切片数据。

Microsoft Research 推出 CARE-X：面向临床放射学的胸部 X 光 VLM

Microsoft Research 发布研究模型 CARE-X，一个面向胸部 X 光多种临床解读任务的统一视觉语言模型，结合生成式与结构化预测，并用强化学习（DAPO）在多任务设置下奖励临床正确性。