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7月9日周四
  1. MarkTechPost70

    NVIDIA 发布 Nemotron-Labs-3-Puzzle-75B-A9B：压缩混合 MoE 模型，服务器吞吐量提升 2.03 倍

    NVIDIA 发布 Nemotron-3-Super 的压缩变体 Nemotron-Labs-3-Puzzle-75B-A9B，总参数从 120.7B 降至 75.3B，活跃参数从 12.8B 降至 9.3B，保持 88 块混合布局（40 Mamba、40 MoE、8 注意力）。在 8×B200 节点上，8K/64K 场景匹配用户吞吐量≥100 tok/s 时，服务器吞吐量提升 2.03 倍。单 H100 上 1M-token 并发从 1 增至 8，权重占用从 70 GB 降至 44.5 GB。迭代式 Puzzle 方法平均得分比单步高 0.57。代价：Arena-Hard-V2 降 4.2 分、SWE-Bench 降 2.6 分。Hugging Face 提供 BF16、FP8、NVFP4 检查点。

    推荐理由：把120B MoE压到75B后，同节点服务吞吐几乎翻倍，单张H100百万token并发从1涨到8。对长上下文RAG和AI编码助手这类对吞吐敏感的产品来说，这不是论文调优，是实打实的降本方案。

  2. IT之家·人工智能72

    蚂蚁灵波开源全球首个面向具身智能的MoE视频基模LingBot-Video

    蚂蚁灵波科技正式开源LingBot-Video，这是全球首个基于MoE架构、面向具身智能的视频生成基础模型。总参数30B，推理时仅激活约3B，效率较同规模Dense架构提升约3倍。模型引入7万小时VLA、VLN、Ego等机器人数据，并通过多维强化学习奖励系统对齐物理合理性与任务完成度。在RBench上总分0.620，超越Wan2.6等模型；在Physics-IQ Verified评测中排名第一。可用于机器人动作预测、仿真数据生成等方向。

    推荐理由：蚂蚁灵波开源了首个面向具身智能的视频基模，用MoE控制推理成本，对机器人仿真和世界模型研究是个真工具，做具身的可以跑起来了。

  4. IT之家·人工智能73

    蚂蚁灵波开源实时交互世界模型 LingBot-World 2.0

    蚂蚁灵波开源新一代实时交互世界模型 LingBot-World 2.0（14B 参数），支持施法、攻击、跳跃等丰富角色动作及文本驱动事件（如切换场景、召唤风暴），内置 Pilot Agent 与 Director Agent 实现世界持续演化，并支持多人同时交互。模型采用因果预训练范式和混合双向自回归注意力掩码（MoBA），可稳定输出 720p/60fps 实时画面，长达一小时测试画质不衰减。通过一致性蒸馏与 DMD 降低采样成本，结合注意力 kernel 优化、混合并行推理、动态 KV 缓存调度和异步流媒体传输实现低延迟交互。模型权重及推理代码以非商用协议开源，SGLang 已适配，并提供 Reactor PC 端和灵光 APP 在线体验。

    推荐理由：蚂蚁灵波这个开源世界模型把实时世界生成推到了小时级还不崩，720p/60fps实时交互，做开放世界游戏或自动驾驶仿真的团队值得上手测。

  5. MarkTechPost70

    Robbyant 发布 LingBot-VLA 2.0：开源 6B 跨实体机器人视觉-语言-动作模型

    Robbyant 推出 LingBot-VLA 2.0，一个 6B 参数的开源视觉-语言-动作（VLA）基础模型。它以 Qwen3-VL-4B-Instruct 为骨干，采用 MoE 动作专家架构，通过 55 维规范向量统一表示不同机器人的状态和动作。训练数据涵盖约 60,000 小时高质量数据（50,000 小时机器人轨迹 + 10,000 小时第一人称人类视频），覆盖 20 种机器人配置。在 GM-100 双机械臂基准测试中，模型在多个平台上超越 π0.5 和之前版本。模型权重、代码和技术报告已以 Apache-2.0 许可开源。

    推荐理由：蚂蚁Robbyant放出的开源VLA 2.0把通用机器人策略往前推了一步，60,000小时跨具身数据、统一动作空间和MoE设计对做机器人的团队是实打实的参考，不是又一个lab-only的demo。

  6. OpenAI：官网动态69

    GPT-5.6 成为 Microsoft 365 Copilot 首选模型

    OpenAI 宣布 GPT-5.6 将作为 Microsoft 365 Copilot 的首选模型，覆盖 Word、Excel、PowerPoint、Chat 和 Cowork。该集成使用户能在日常工具中以更少提示轮次创建更高质量文档、进行更深入数据分析、生成更精美演示，并完成跨职能协作。GPT-5.6 在每个 token 上提供更实用的工作产出，性价比更强，并支持按需处理最复杂任务。微软通过 OpenAI API 直接调用该模型服务 Microsoft 365 客户。

    推荐理由：GPT-5.6进入Microsoft 365 Copilot，标志着OpenAI的最强模型直接嵌入全球最广泛使用的办公套件，普通用户终于能无感体验到前沿AI，但别期望太多颠覆，只是模型升级带来的自然提升。

  7. Meta AI：Research Blog74

    Meta 发布 Muse Spark 1.1 多模态推理模型并开放 Meta Model API 公测

    Meta Superintelligence Labs 发布 Muse Spark 1.1，定位面向智能体任务的多模态推理模型，在工具与计算机使用、编码、多模态理解上较 Muse Spark 有明显提升，支持 1M token 上下文窗口。

    推荐理由：官方博客给出模型在智能体、编码、多模态上的能力细节和百万 token 上下文，并开放 Meta Model API 公测，可对照现有工作流评估。

  8. Google Research：Blog70

    Google Research 推出 SensorFM：面向可穿戴健康数据的通用基础模型

    Google Research 发布 SensorFM，一个在超过 100 万亿分钟多模态传感器数据上预训练的大规模基础模型，数据来自 500 万同意参与者，涵盖 100 多个国家及 20 余款 Fitbit 和 Pixel Watch 设备。SensorFM 学习通用的人体生理表征，可迁移至心血管、代谢、睡眠、心理健康及生活方式等 35 项健康预测任务，支持标签高效适配与数据填充，并可作为个人健康智能体的基础工具。该模型旨在解决传统可穿戴健康模型针对单一终点、难以泛化的问题。

    推荐理由：SensorFM 在 500 万人、万亿分钟传感器数据上训练出一个通用生理基础模型，35 项任务全面领先，自动调参的代理教室也很有想法，做健康 AI 的人值得细读。

7月8日周三
  1. The Decoder：AI News74

    OpenAI GPT-5.6 周四发布，此前因美国政府强制延迟

    OpenAI GPT-5.6 模型于周四发布。该模型6月底亮相，最初因美国政府限制仅向部分合作伙伴提供，商务部在AI标准与创新中心完成额外测试后批准公开。OpenAI公开批评延迟，称将最佳工具与开发者及企业隔离。新模型Sol在TerminalBench 2.1得分88.8%，Sol Ultra达91.9%，高于Anthropic的Claude Mythos 5（88%）。在网络安全任务中，Sol与Mythos 5水平相当但仅用三分之一的token。Sol定价$5/$30每百万输入/输出token，Anthropic的Fable 5为$10/$50。

    推荐理由：被美国政府按了暂停键的 GPT-5.6 终于要公开了，基准测试小胜 Claude Mythos 5 且 token 消耗仅三分之一，价格也比 Anthropic 便宜近半，开发者可以准备预算了。

  2. OpenAI：部署安全与系统卡60

    GPT-Live 系统卡：评测配置更正后部分安全指标出现回归

    OpenAI 发布 GPT-Live-1 与 GPT-Live-1 mini 系统卡，并因发现评测配置不匹配而重跑了语音原生违禁内容评测。

    推荐理由：OpenAI 公开更正后的语音安全评测数据，附带修正前后对照，读者可看到误配置如何影响安全评估结论。

  3. Greg Brockman67

    GPT-5.6 Sol 系列本周四发布

    GPT-5.6 Sol 与 Terra、Luna 将于本周四公开发布。目前正面向全球扩展预览访问权限。Sol 正在升起，是个好模型。

    推荐理由：OpenAI的新模型Sol周四上线，虽然信息不多，但任何来自他们的模型更新都值得所有做AI产品的人盯紧机会。

  4. MarkTechPost71

    蚂蚁集团旗下Robbyant开源LingBot-Vision：1B参数边界中心视觉基础模型，用于密集空间感知

    蚂蚁集团旗下具身智能公司Robbyant开源LingBot-Vision，一套自监督视觉Transformer家族，专为密集空间感知设计。旗舰ViT-g/16参数约1.1B，采用掩膜边界建模训练，将边界作为原生预训练信号。在密集空间任务中，该1B模型匹配或超越参数规模高达7倍的大模型（如7B DINOv3）。模型以Apache-2.0许可证在Hugging Face开源，提供ViT-g、ViT-L（300M）、ViT-B（86M）、ViT-S四个规模。

    推荐理由：在视觉基础模型里把边界当作核心信号，这个思路很反常识，1B模型在深度估计上超过7B的DINOv3，做机器人的可以认真看看。

  5. OpenAI：官网动态77

    OpenAI 发布 GPT‑Live 新一代全双工语音模型

    OpenAI 今日推出 GPT‑Live，基于全双工架构实现同时听与说，支持自然打断与实时回馈。该模型每秒多次判断是否说话、倾听、打断或调用工具，并将搜索、推理等复杂任务委托给后台 GPT‑5.5，保持对话流畅。即日起向全球 ChatGPT 用户提供 GPT‑Live‑1 和 GPT‑Live‑1 mini 两个版本。人类评估显示，在 5‑10 分钟对话中，GPT‑Live‑1 系列在自然度、轮流、打断等方面显著优于 Advanced Voice Mode；在 GPQA、BrowseComp 和 τ³‑Voice Telecom 基准测试中也表现更强。未来将开放 API。

    推荐理由：GPT‑Live 不是简单的语音版本升级，全双工架构让 AI 终于能同时听和说，加上后台调用 GPT‑5.5，对话体验跨了一大步，做语音应用的产品人该重新思考交互流程了。

  6. AI at Meta75

    Meta Superintelligence Labs 推出 Muse Image 和 Muse Video

    Meta Superintelligence Labs 发布首个媒体生成模型 Muse Image 和 Muse Video。Muse Image 是目前最先进的图像生成模型，能精确遵循指令、精准编辑、多参考构图，并利用 Instagram 社交上下文。它还具备智能体工具使用能力并集成 Muse Spark。用户可通过 Meta AI 应用、网页、Instagram Stories 和 WhatsApp 试用，初始限于部分国家。Muse Video 基于相同预训练基础，实现高视觉保真度并原生支持音频。

    推荐理由：Meta 超级智能实验室的首个媒体生成模型，把图像生成跟 Instagram 社交语境结合听起来很实用，但细节还少，期待后续实测。

  7. 字节 Seed：Research Feed68

    字节跳动发布 Seedream 5.0 Pro，强化复杂信息可视化与精准编辑能力

    字节跳动正式发布多模态图像创作模型 Seedream 5.0 Pro。该版本在图文匹配、结构合理性及文字渲染上全面提升，核心突破包括：支持高密度数据与概念的专业排版可视化；基于空间位置理解的交互式精准编辑（如点选、图层分离、多图融合）；还原真实光影与人像质感；以及原生支持十余种语言的输入与本地化特征生成。目前已在火山方舟、豆包及即梦上线体验。

    推荐理由：展示了 AI 图像生成从“好看”向“可用”的进阶，特别是其解决复杂信息图表生成和像素级局部编辑的能力，对专业设计工作流有显著价值。

  8. Cognition 模型 / Devin 博客67

    Cognition 发布 SWE-1.7 模型并详解 RL 训练方法

    Cognition 发布 SWE-1.7，称其以更低成本达到前沿智能水平。模型基于 Kimi K2.7 底座训练，FrontierCode 1.1 Main 通过率 42.3%，Terminal-Bench 2.1 为 81.5%，已在 Devin（Web、Desktop 和 CLI）中经 Cerebras 以 1000 TPS 提供。

    推荐理由：官方既公布基准成绩也详解训练方法，读者可以了解多集群 RL 训练、熵稳定和自压缩等具体做法。

  9. xAI：News78

    xAI 发布 Grok 4.5，主打编码、智能体任务与知识工作

    xAI 于 7 月 16 日发布 Grok 4.5，称其为最强模型，主打编码、智能体任务和知识工作，训练与 Cursor 合作完成。

    推荐理由：官方公布了多项工程基准数据、token 效率和价格，读者可以据此比较它在编码和智能体任务上的实际表现。

7月7日周二
  1. Mistral AI：News62

    Mistral AI 发布 Robostral Navigate 具身导航模型

    Mistral AI 发布其首个具身导航模型 Robostral Navigate，为 8B 模型，仅用单个 RGB 相机即可根据自然语言指令驱动机器人自主导航，在 R2R-CE validation unseen 上达到 76.6% 成功率，比最佳单相机方法高 9.7 个百分点，比使用深度或多相机的最佳系统高 4.5 个百分点。

    推荐理由：官方发布具备完整技术细节，单 RGB 相机在 R2R-CE 上超越多传感器方案，训练方法对机器人导航团队有直接参考价值。

7月6日周一
  1. 公众号：腾讯混元85

    腾讯混元正式发布 Hy3，Agent 能力与产品体验跃升

    腾讯混元正式发布 Hy3，在推理、智能体、长上下文等任务上比肩参数规模 2～5 倍的旗舰模型。内部盲测中 Hy3 均分 2.67/4，优于 GLM5.1 的 2.51/4；幻觉率从 12.5% 降至 5.4%，任务解决率从 72% 跃升至 90%，平均耗时缩短 34%。

    推荐理由：Hy3 用 8 个业务线的实测数值（幻觉率从 12.5% 降至 5.4%，任务解决率从 72% 升至 90%）说明模型从榜单到生产可用的差距具体落在哪里。

  2. 公众号：腾讯混元70

    腾讯混元 Hy3 正式发布：智能体与产品体验显著提升

    腾讯混元发布 Hy3，在推理、智能体、长上下文等任务上显著进步，比肩 2～5 倍参数规模旗舰模型。内部盲测均分 2.67/4，优于 GLM5.1（2.51/4）。幻觉率从 12.5% 降至 5.4%，常识错误率从 25.4% 降至 12.7%，多轮问题率降至 7.9%，MRCR 从 42.9% 升至 75.1%。任务解决率从 72% 跃升至 90%，平均耗时缩短 34%。API 价格为输入 1 元、输出 4 元（每百万 tokens），命中缓存 0.25 元。已以 Apache 2.0 协议在 GitHub、HuggingFace 等平台开源。

    推荐理由：腾讯混元 Hy3 不堆参数，靠 agent 能力和产品实测说话，幻觉率减半、多轮问题率大降，开源+降价让开发者能直接上手，是国内大模型里少见的产品导向发布。

  3. 公众号：通义实验室65

    Fun-ASR-Realtime 发布：单模型支持 30 种语言与 16 种方言，流式识别准确率接近离线水平

    通义实验室发布 Fun-ASR-Realtime，单模型支持 30 种语言和 16 种方言，在工业级方言测评 inhouse 上取得 87.8% 的语义准确率。该模型支持动态注入热词与对话上下文实现语义消歧，首字延迟控制在百毫秒级别，流式识别准确率接近离线水平，并支持多语言无缝切换。API 现已上线阿里云百炼平台。

    推荐理由：多语言方言的流式识别将语音交互的可用边界从英语推向了东亚与方言市场，使原先因识别不准而难以落地的本地化客服、语音助手等应用获得了新的技术基础。

  4. 公众号：通义实验室73

    Fun-ASR-Realtime 发布：单模型支持30种语言与16种方言，识别准确率领先

    通义实验室发布Fun-ASR-Realtime实时语音识别模型。单模型覆盖30种语言及16种方言，针对东亚、东南亚地区重点优化。在工业级方言测评inhouse上取得87.8%的语义准确率，大幅领先，多地方言接近人工水平。引入上下文理解与动态热词注入，实现同音词、品牌名等语义消歧。流式识别首字延迟控制在百毫秒级，准确率接近离线水平，支持多语言无缝切换。API已上线阿里云百炼平台。

    推荐理由：Fun-ASR Realtime把多语言方言和流式一体化做得很扎实，特别是对东亚东南亚的优化，准确率提升明显，做语音应用的产品人可以直接关注。

  5. 公众号：龙猫LongCat71

    美团开源万亿参数模型 LongCat-2.0，同步开放国产卡推理代码

    美团正式开源万亿参数大模型 LongCat-2.0，总参数 1.6T、平均激活约 48B，面向真实 Agentic Coding 任务，官方称在五万卡国产算力集群上完成推理。

    推荐理由：官方公布模型参数结构、三项关键优化和开源链接，可据此评估其在国内存量算力上的部署可行性。

7月5日周日
  1. 美团 LongCat81

    美团 LongCat-2.0 完全开源（MIT 许可），1.6T MoE 模型开放权重与推理代码

    美团今日宣布 LongCat-2.0 完全开源（MIT 许可），公开模型权重与推理代码。该模型为 MoE 架构，总参数量 1.6T，每 token 激活约 48B，支持 1M token 上下文。技术亮点包括 LongCat Sparse Attention 高效处理长文本、Zero-Compute Experts 动态激活 33B–56B 零浪费计算、MOPD 按任务路由 Agent/Reasoning/Interaction 三组专家。Benchmark 成绩：Terminal-Bench 2.1 70.8；SWE-bench Pro 59.5（超越 GPT-5.5 的 58.6）；SWE-bench Multilingual 77.3；FORTE 73.2；RWSearch 78.8；BrowseComp 79.9。原生集成 Claude Code、OpenClaw、Hermes Agent 等工具，支持 GPU 与 NPU 部署，已在大规模国内集群验证。

    推荐理由：国内大厂首个在 SWE-bench Pro 上超过 GPT-5.5 的开源模型，MIT 协议无任何限制，搞 agentic coding 的团队可以直接用，是个重要转折。

7月3日周五
  1. 公众号：生数科技70

    生数科技发布 Vidu S1，推动视频生成迈向“实时交互”新时代

    7月3日，生数科技在2026全球数字经济大会上发布Vidu S1实时交互模型，支持实时视频通话和语音控制视频走向，实现无限时长连续互动。模型采用自回归扩散路线，基于已生成画面和语音指令持续预测后续内容；无需传统建模，一张图片即可创建角色并自定义音色。Vidu S1在540P分辨率下实现25FPS（最高42FPS）实时生成，通过TurboDiffusion等技术降低计算成本，已开启内测。

    推荐理由：Vidu S1 把视频生成从离线拉到了实时通话级交互，语音控制无限时长是质变，但只有540P，内测阶段实际延迟和稳定性待看，做虚拟陪伴和直播的可以跟。

7月2日周四
  1. 腾讯混元：Research69

    腾讯混元正式发布Hy3模型

    腾讯混元于7月6日正式发布Hy3模型。相比preview版，任务解决率从72%升至90%，平均耗时缩短34%；幻觉率从12.5%降至5.4%，常识错误率从25.4%降至12.7%，多轮问题率从17.4%降至7.9%，长对话基准MRCR从42.9%升至75.1%。在270位专家盲测中均分2.67/4，优于GLM5.1的2.51/4。API价格为输入1元/百万tokens、输出4元、缓存命中0.25元。模型已基于Apache 2.0协议开源。

    推荐理由：腾讯混元重建后的正式版，幻觉率砍半，工具调用稳定性大幅提升，内部盲测压过GLM5.1。做Agent和内部工具的团队值得重新评估这个高性价比选项。

7月1日周三
  1. MarkTechPost73

    NVIDIA 发布 Nemotron-Labs-TwoTower 开放权重扩散语言模型

    NVIDIA 发布 Nemotron-Labs-TwoTower，基于冻结的自回归骨干 Nemotron-3-Nano-30B-A3B 的扩散语言模型。采用双塔架构：上下文塔冻结，降噪器塔训练，通过层对齐交叉注意力和状态播种协作。在 2×H100 上 BF16 评估，保留 98.7% 的 AR 基线质量，生成吞吐量提升 2.42 倍（γ=0.8，块大小 S=16）。降噪器在约 2.1T token 上训练，骨干使用 25T token 预训练。总参数约 60B，每 token 活跃参数约 3B/塔。支持扩散、模拟 AR 和 AR 三种解码模式。

    推荐理由：NVIDIA这个TwoTower把扩散解码接在已有的AR骨干上，几乎无损质量却让吞吐翻倍，并且开源可商用，对批量文本生成的团队是实在的加速工具。

  2. 公众号：龙猫LongCat82

    美团 LongCat-2.0 正式发布：国产算力集群训练的万亿参数大模型

    美团于6月30日发布新一代万亿参数大模型LongCat-2.0并开源。总参数1.6T，平均激活约48B，原生支持1M超长上下文，在五万卡国产算力集群上完成全流程训练与推理。采用LSA稀疏注意力、零计算专家、ScMoE及MOPD多专家融合（Agent/Reasoning/Interaction三组专家）架构。评测中SWE-bench Pro获59.5，SWE-bench Multilingual获77.3。预览版已通过OpenRouter和longcat.ai开放，月调用量跻身OpenRouter全球前三。

    推荐理由：国产算力上首个全流程自训的万亿开源模型，1M上下文和动态专家架构直指Agentic Coding场景，OpenRouter调用量已经冲到前三，不是Demo是生产力。

  3. 公众号：龙猫LongCat78

    美团发布 LongCat-2.0：五万卡国产算力集群训练与推理的万亿参数开源模型

    美团6月30日发布并开源万亿参数大模型 LongCat-2.0，总参数1.6T、平均激活约48B，为业界首个在五万卡国产算力集群上完成全流程训练与推理的模型，原生支持1M超长上下文。

    推荐理由：在五万卡国产算力集群上稳定训练万亿参数 MoE 并达到前沿编程能力的工程实践，为算力受限场景下的模型架构设计提供了可参照的技术路线。

  4. OpenRouter73

    Claude Sonnet 5上架OpenRouter，促销价$2/$10 per M

    Claude Sonnet 5 正在 OpenRouter 上推出，促销价格：$2/M 输入，$10/M 输出！它以 Sonnet 定价提供旗舰智能，提升智能体编码和专业工作流。在早期测试中，智能体比 4.6 更可靠、更快，且更容易信任处理更大的任务。

    推荐理由：Anthropic 把旗舰智能放进 Sonnet 定价，代理编码的可靠性明显提升，这个早期信号对做 AI 产品的团队意味着成本与性能需要重新计算。

  5. Claude73

    Claude Sonnet 5：最具智能体能力的版本

    介绍 Claude Sonnet 5，这是迄今为止最具智能体能力的 Sonnet。 它会制定计划、使用浏览器和终端等工具，并以几个月前还需要更大、更昂贵模型才能达到的水平自主运行。

    推荐理由：Sonnet 5 把浏览器和终端直接内建为工具，中端模型首次跑通自主执行链路，我觉得很多之前因为成本没上的 agent 方案可以重新算账了。

  6. Claude Code：GitHub Releases81

    Claude Code v2.1.197 发布：默认模型升级为 Claude Sonnet 5，支持原生 1M-token 上下文窗口

    Claude Code v2.1.197 更新将 Claude Sonnet 5 设为默认模型，原生支持 1M-token 上下文窗口。该版本提供促销定价，输入 $2/M tokens、输出 $10/M tokens，持续至 8 月 31 日。用户更新至 v2.1.197 即可启用。

    推荐理由：Sonnet 5 把中端模型的上下文干到 1M token，促销价让 Claude Code 性价比突然很能打，用 Claude 写代码的可以无脑升了。

  7. Google DeepMind：Blog70

    Google DeepMind 发布 Nano Banana 2 Lite 和 Gemini Omni Flash

    Google DeepMind 推出 Nano Banana 2 Lite（gemini-3.1-flash-lite-image），为 Nano Banana 系列速度最快、成本最低的图像模型，文本到图像输出仅需 4 秒，每 1K 分辨率图像成本 $0.034，已上线 Google AI Studio、Gemini API 及消费者产品（AI Mode in Search、Gemini app 等）。同时推出 Gemini Omni Flash（gemini-omni-flash-preview），支持高画质视频生成与对话式编辑，视频输出定价 $0.10/秒，面向开发者开放 API。

    推荐理由：Nano Banana 2 Lite 把图像生成拉到 4 秒延迟和 0.034 美元单价，很适合高频草稿流，Omni Flash 首次对开发者开放视频生成和对话编辑，两个模型串起来的快速迭代工作流是这次最实用的更新。

6月30日周二
  1. 硅基流动 SiliconFlow67

    美团 LongCat 发布旗舰模型 LongCat-2.0

    美团 LongCat 推出旗舰模型 LongCat-2.0，采用 1.6T 参数 MoE 架构（约 48B 活跃参数），原生支持 1M 上下文窗口。定价为 Input Cache $0.015/1M tokens、Input $0.75/1M tokens、Output $2.95/1M tokens。模型专为 Agentic Coding 设计，包含三大技术：LSA 稀疏注意力实现高效 1M 扩展；Zero-Compute Experts 动态激活 33B–56B 参数/token，无算力浪费；MOPD 将专家分为 Agent / Reasoning / Interaction 三组，按任务门控路由。在 SWE-bench Pro 上取得 59.5 分，性能接近主流闭源模型。现已上线 SiliconFlow Day 0 服务。

    推荐理由：美团龙猫的 LongCat-2.0 专为 agentic coding 设计的 MoE 模型，架构上三种专家分工有点意思，SWE-bench 59.5 接近闭源水平，已经能在硅基流动上直接调，做 coding agent 的可以跑跑看。

  2. 公众号：龙猫LongCat77

    美团发布并开源万亿参数模型 LongCat-2.0，五万卡国产算力完成全流程训练

    美团正式发布并开源万亿参数大模型 LongCat-2.0，总参数 1.6T、平均激活约 48B，在五万卡国产算力集群上完成从预训练到推理的全流程。模型原生支持 1M 超长上下文，预训练数据超 30T tokens；训练月均日故障率降低 70% 以上，训练 MFU 提升 1.5 倍，稳态日吞吐超 1T tokens/day。

    推荐理由：官方披露了国产五万卡集群训练万亿参数模型的稳定性与效率细节，以及多项基准成绩，对国产算力路线有参考价值。

  3. Google Research：Blog76

    Google Research 推出 TabFM：用于表格数据的零样本基础模型

    Google Research 发布 TabFM，一种基于上下文学习（ICL）的零样本基础模型，专为表格数据的分类与回归任务设计。TabFM 将整个数据集（包含训练样本与待预测行）作为统一提示输入，在推理时直接从上下文中学习行列关系，无需模型训练、超参数调优或特征工程。与需大量人工调优的传统方法（如 XGBoost）不同，TabFM 通过单次前向传播即可在新表格上生成高质量预测。该模型已在 Hugging Face 和 GitHub 上开源。

    推荐理由：TabFM 把表格预测变成一次前向传播，不再需调参和特征工程，数据科学家可以少熬夜了。BigQuery 集成让使用门槛降到 SQL，这是表格 ML 的零样本时刻。

  4. Anthropic：Newsroom81

    Claude Sonnet 5 发布

    Claude Sonnet 5 是 Anthropic 推出的最新 Sonnet 模型，具备计划、浏览器和终端工具使用能力，可自主运行。性能接近 Opus 4.8，定价更低：即日起至 2026 年 8 月 31 日，输入 token $2/百万，输出 $10/百万，之后恢复为 $3/百万输入和 $15/百万输出。相比 Sonnet 4.6，在推理、工具使用、编程和知识工作等智能体能力上大幅提升。在 BrowseComp 和 OSWorld-Verified 评测中严格优于 Sonnet 4.6。安全评估显示不良行为率更低，幻觉和谄媚减少，但网络安全能力弱于 Opus 4.8。即日起在所有套餐及 Claude Code、Claude API 中可用。

    推荐理由：Claude Sonnet 5 把代理能力从 Opus 下放到了 Sonnet，性能接近 Opus 4.8 但价格只有三分之一，这对开发者来说性价比飞跃。虽然还不是最强，但已经能让许多复杂任务从勉强可用变成可靠。

  5. Anthropic：Newsroom71

    重新部署 Claude Fable 5

    美国政府6月12日对Claude Fable 5和Mythos 5实施出口管制，Anthropic暂停其所有用户访问。6月30日管制解除。7月1日起Fable 5在全球平台重新上线，Pro、Max、Team及部分Enterprise计划用户在7月7日前可享每周50%额度，之后按点数计费。Mythos 5已恢复部分美国组织访问。此前Amazon研究人员发现绕过Fable 5安全措施的方法，Anthropic训练新分类器，将该技术阻挡率提升至99%以上，但可能增加良性请求误报。Anthropic正与Amazon、Microsoft、Google等合作开发行业漏洞评估框架。

    推荐理由：Fable 5重新上线只是表面，真正重要的是Anthropic借机提出了一套行业通用的jailbreak严重性框架，并拉上亚马逊、微软、谷歌，这可能会成为前沿模型发布的新安全标杆。

6月28日周日
  1. Elon Musk70

    Grok 4.5 私测于 SpaceX 和 Tesla，性能接近 Opus

    Grok 4.5，基于我们的1.5T V9基础模型，并在补充训练中加入Cursor数据，现已在SpaceX和Tesla进入私测。初步评估显示其性能接近，或许超越Opus。 强化学习仍在持续显著改进模型，Grok Build工具链也在日益完善。 所有参与者的出色工作！ 今年，@SpaceX 将每月发布完全从头训练的新模型。

    推荐理由：Elon 亲自宣布 Grok 4.5 内部测试，性能可能超过 Opus，虽然还没公开可用，但每月从零训练新模型的节奏，意味着算力军备竞赛还在加速。