蚂蚁 inclusionAI 开源 Ling-3.0 系列语言基础模型，并发布预训练、中期训练及合并（WSM）等多个阶段检查点。该系列采用高度稀疏（1/64）MoE 架构，512 个路由专家中每 token 仅激活 8 个，激活参数仅 5.1B（Non-emb），总参数 124B，并原生结合 KDA 与 Gated MLA 混合线性注意力以高效处理长上下文。
推荐理由：把学习率衰减替换为权重合并并发布训练各阶段检查点，使持续预训练与不同衰减策略的离线比较不必逐次重跑，降低实验成本。
蚂蚁 inclusionAI 开源 Ling-3.0 系列语言基座模型，采用高度稀疏（1/64）MoE 架构，512 个路由专家中每 token 仅激活 8 个，总参数量 124B，激活参数仅 5.1B。该系列原生融合线性注意力，并以加权检查点合并替代传统学习率衰减。此次发布包含预训练、中期训练及合并（WSM）等多个训练阶段的检查点，支持继续预训练与微调，模型采用 MIT 许可证。
推荐理由：把训练中间态作为可下载 checkpoint 开放，配合 WSM 合并替代学习率衰减，做继续预训练或 MoE 研究时可从中间阶段开始，省去重复前置训练成本。
蚂蚁 inclusionAI 开源 Ling-3.0 系列高效语言基础模型，并发布预训练、中间训练及合并（WSM）等多个训练阶段检查点，支持继续预训练、微调与研究。
推荐理由：训练检查点分层开放，且用加权合并替代学习率衰减，为持续预训练和动态数据扩展提供了可复用的实验基座，减少不同策略的重复训练成本。
蚂蚁百灵开源 Ling-3.0-tiny，一款总参数 7.9B、每 Token 仅激活 1.3B 参数的原生混合推理模型，同步提供 BF16、FP8 和 INT4 三个版本。
推荐理由：1.3B 激活参数在 Mac 上实测首 Token 低于 100 毫秒，比只看参数量的轻量叙事更有参考价值，端侧 Agent 的落地边界因此更具体。
蚂蚁百灵开源 Ling-3.0-tiny，一款总参数 7.9B、推理时仅激活 1.3B 参数的原生混合推理模型，同步提供 BF16、FP8 和 INT4 三个版本。
推荐理由：以1.3B激活参数取得接近4B激活模型的综合能力，同时Agent分数超越部分30B+模型，多精度开源和本地部署方案让轻量Agent应用更易落地。
Inception Labs 发布面向搜索管线的 Mercury 2，扩散式并行解码超 1000 tokens/秒，在 WideSearch 各步骤比 Gemini 3.1 Flash Lite 快近 2 倍、比 GPT-5 Mini 快 10 倍，定价 $0.25/M 输入、$0.75/M 输出。
推荐理由：原文给出每步延迟、成本与检索消融数据，读者可据此评估扩散模型在搜索管线中的实际取舍。
Microsoft AI 发布 MAI-Image-2.6，在 Arena 文生图排行榜上排名第二，超过 Meta、Google 和 xAI 的模型。该模型整体比 MAI-Image-2.5 提升 +79 Elo，其中文本渲染提升 +91 Elo，各评测类别均有提升；已在 Arena 开放体验，稍后登陆 MAI Playground，并将陆续接入 Microsoft Foundry 等产品。
推荐理由：官方公布了 Arena 排名与各项 Elo 提升数据，读者可据此比较 MAI-Image 2.6 与 Google、Meta、xAI 模型的图像生成质量变化。
Meta 发布开源模型 Muse Glimmer，这是其自 Llama 4 以来首个开源权重模型，30B 参数，在 Artificial Analysis 智能指数上得分 35，也是 Meta 首个采用 Apache 2.0 许可的模型。
推荐理由：Apache 2.0 许可和单 GPU 可运行的设计，使团队能在自有硬件上运行与更大模型接近的性能，部署成本与合规风险同时下降。
蚂蚁百灵正式开源 Ling-3.0-tiny，总参数 7.9B，每 Token 仅激活 1.3B，同步提供 BF16、FP8 和 INT4 三个版本。
推荐理由：官方给出了综合指数与实测数据，读者可以据此评估这款轻量模型在端侧部署和本地 Agent 场景的可用性。
SGLang 与 Meta Superintelligence Labs 合作，为 30B 参数多模态模型 Muse Glimmer 提供 Day-0 支持，该模型拥有 128k+ token 上下文窗口。
推荐理由：SGLang对Muse Glimmer的优化使30B多模态模型在RTX 5090上达到236 tok/s用户速度，本地智能体工作流不再受限于云端延迟。
Meta 开源 30B 参数密集模型 Muse Glimmer，Apache 2.0 许可，支持视觉，可在 18GB RAM/VRAM 环境本地运行，定位于本地智能体与编码工作流。
推荐理由：Meta 开源 30B 密集视觉模型，18GB 内存可本地运行，作者还提供了 GGUF 和运行训练指南，方便直接上手。
推出 Muse Glimmer，一款开放权重、300 亿参数的模型，专为本地、常驻运行的智能体工作流优化。 与同尺寸领先模型相比，Muse Glimmer 在关键智能体用例和基准测试中表现出色，并设计为完全在消费级硬件（如 Mac 或配备高性能 GPU 的 PC）上运行。 秉承我们长期分享基础 AI 研究的传统，我们以宽松的 Apache 2.0 许可证发布模型权重。
推荐理由：将一个 30B 模型以 Apache 2.0 许可完全开源并针对本地智能体优化，为需要离线运行或数据不出设备的 Agent 应用提供了更轻量的选择。
OpenAI 发布网络安全专用模型 GPT-5.6-Cyber，可通过 Daybreak Red 获取，用于授权的漏洞研究、漏洞验证和安全测试。该模型旨在应对网络防御窗口不断收窄的挑战，为安全研究人员提供专门工具。
推荐理由：GPT-5.6-Cyber 将大模型能力引入授权的漏洞研究与验证流程，安全团队可借助模型自动化分析，缩短从漏洞发现到修复的窗口。
NVIDIA 发布开源端到端全双工语音对话模型 NemotronLabs VoiceChat 11B，在统一网络中完成流式语音理解与生成，实测轮换延迟 448 毫秒。该模型为首个支持对话中工具调用的开源全双工模型，通过独立输出通道及预置“保持”话术避免 API 执行期间冷场。权重与容器已公开，但仅限研究用途，需单张 80 GB 显存 GPU，目前无托管 API。
推荐理由：端到端语音模型消除级联延迟，而工具调用侧通道和保留消息设计在不中断对话的前提下补齐了API等待期，让实时语音智能体更容易工程化。
Meta 的 Muse Glimmer 30B 稠密模型已在 Fireworks 上提供 serverless 和按需部署，主打多轮工具调用与失败恢复等常驻 Agent 场景。
推荐理由：原文给出了架构细节、Agent 基准对比和推荐运行配置，读者可以据此评估这款 30B 开源模型是否适合自己的多轮工具调用工作流。
inclusionAI 推出 Ling3-DSpark，一个为 Ling-3.0-flash 设计的 DSpark 投机解码模型，参数量 1.36B，通过置信度头动态选择草稿 token 数量。在 GSM8K 等九项基准上平均接受长度为 5.29，其中 GSM8K 达 6.40。模型经 SpecForge 训练，可通过 SGLang 部署。
推荐理由：该模型把投机解码的接受长度按工作负载分开报告，数学与代码任务明显高于对话类，部署时可据此对不同场景的加速收益有更实际预期。
蚂蚁百灵正式开源新一代原生混合推理模型 Ling-3.0-flash，采用 124B 总参数、5.1B 激活参数的 MoE 架构，并提供 FP8、FP4、INT4 等多个版本。
推荐理由：提供FP4/INT4量化版本并验证单机推理，让数据敏感、预算有限的团队也能本地运行千亿参数模型，将大模型能力从云端拉回到可控环境。
谷歌 DeepMind 联合多家机构推出 WeatherNext Cyclones 气旋预测模型，在路径、强度和风场结构预测精度上达到业界领先。该模型将有效预报时长从 2 天延长至 3 天，平均提前 24 小时，预测量级约相当于 10 年气象进展。
推荐理由：将气旋预报时效提前24小时并开源全套模型权重，气象机构可据此提升预警窗口，影响紧急预案规划。
蚂蚁百灵正式开源原生混合推理模型 Ling-3.0-flash，采用 124B 总参数、5.1B 激活参数的 MoE 架构，同步提供基础版及 FP8、FP4、INT4 多个精度版本。
推荐理由：官方开源公告给出了参数规模、多精度版本和三类部署路径的具体数据，读者可据此评估接入方式与适用场景。
NVIDIA 发布 Cosmos 3，一个基于混合 Transformer 架构的开放物理 AI 基础全模态模型，整合视觉推理、世界生成与动作预测。
推荐理由：介绍 Cosmos 3 作为开放物理 AI 基础模型的架构、基准表现和行业用例，为需要定制世界模型的机器人、自动驾驶和视觉 AI 团队提供了可直接参考的技术路线。
ChatGPT 推出改进版 GPT-5.6 Sol，提升准确性与一致性，同时扩大免费用户访问权限。免费用户还可无限次使用 GPT-5.6 Luna 进行日常对话。
推荐理由：这次更新把 Sol 的准确度和一致性提升后开放给免费用户，同时 Luna 的无限日常聊天让非付费用户也能稳定使用基础能力，减少了因模型切换造成的体验落差。
NVIDIA 发布 Alpamayo 2 Super，一款 34B 参数的视觉-语言-动作（VLA）模型，专为自动驾驶长尾事件设计，权重采用 Linux 基金会 OpenMDW-1.1 许可，代码为 Apache 2.0，发布首日即可商用。
推荐理由：轨迹与因果解释同时输出，可接入Halos安全验证，自动驾驶团队据此向监管证明决策合理性，减少黑盒依赖。
阿里通义千问发布 Qwen-Image-3.0-Pro 与 Standard，现已在 Qwen Cloud 上线。该模型在 Arena 文生图榜单中位列中国模型第一、主流模型第二，支持 4.5k-token 提示词、10px 级文字渲染及 12 种语言。Pro 版起价 $0.04/张，Standard 版起价 $0.03/张。
推荐理由：生成与编辑合并在单一模型内，多语言长文本排版的门槛和每次调用成本都明显降低。
Black Forest Labs 宣布 FLUX 3 Video 的生成能力正式开放，可通过 BFL API 和部分合作伙伴使用。
推荐理由：官方公布了 FLUX 3 Video 的具体能力清单和与 Seedance 2.0 等模型的对比结果，读者可据此评估它在当前视频生成工具中的位置。
@bfl_ai 的 FLUX 3 Video 现已在 OpenRouter 上向所有人开放。 一个统一的视频、音频、图像和动作预测多模态模型家族。严肃、有趣、创意、真实、电影感，随你所需。基于统一架构联合训练。
推荐理由：联合训练的统一架构下，视频生成与图像、音频共享基础能力，跨模态创作的结果可能更连贯，改变了单独优化各模态的传统思路。
字节 Seed 发布 SeedRealtime，用统一架构原生融合音频、视频与文本，实现“边看、边听、边说”的实时交互。相比级联模型，其音视频对话节奏问题减少一半，并已在豆包 App 全量上线，率先实现音视频全双工技术的规模化落地。
推荐理由：SeedRealtime 将音视频感知与表达统一到同一端到端模型中，级联系统常见的说话节奏问题减少了一半，实时场景中能主动提醒并自然停顿，为全模态智能助手交互提供了新的技术路线。
商汤发布开源模型 SenseNova U1，可在统一流程中同时进行推理与图像生成。其信息图模式可将单条提示词转为结构化幻灯片，交错模式则逐步生成图文内容，如演示六步画龙教程。模型已上线 SenseNova Studio、HuggingFace 及 GitHub。
推荐理由：把推理和图像生成整合进单一模型流，信息图模式和逐步教程展示了从推理到可视化的直接路径，为需要图文连贯输出的应用提供了可探索的开源方案。
NVIDIA Alpamayo 2 Super 现已开放商用，基于 Cosmos 3 Super Reasoner 构建，采用强化学习后训练，支持轨迹预测、因果链推理、元动作、自动标注及视觉问答等多任务输出。
推荐理由：开放商业许可与可解释推理输出结合，自动驾驶团队能直接审查模型决策链，为安全验证提供透明度，降低从研发到商用部署的转换成本。
Mistral 发布 3B 开源权重多模态安全分类器 Shieldstral，以 Apache 2.0 协议开放下载。它把内容审核建模为政策自适应问答任务，推理时用自然语言问题传入政策即可返回校准的安全分数，无需重训练，统一覆盖文本、图像及 prompt-response 对的审核、拒答检测和毒性检测。
推荐理由：原文给出了把内容审核改为推理时自适应问答的方法、数据构建思路和基准表现，适合想自建安全审核方案的开发者参考。
腾讯混元发布新一代语音识别模型 Hy ASR 3.0 preview，基于大语言模型 Hy3 与 MoE 架构，融合高精度识别与语义理解。其在开源评测集中中文普通话 WER 3.34%、英语 WER 2.62%、粤语 WER 3.12%，并支持上下文纠错、热词注入及高噪耳语等场景。该模型已上线腾讯云 API，元宝 App 首发并免费开放。
推荐理由：将 LLM 语义理解融入语音识别，上下文纠错和热词注入降低了专业场景的接入成本，元宝已集成可体验。
Liquid AI 发布 LFM2.5-2.6B，一个可完全在设备端运行的 2.6B 参数智能体模型，预训练约 34T tokens，词表扩展至 128K，Base 和 post-trained 权重已在 Hugging Face 开放。
推荐理由：原文给出了训练流程、基准对比和 CPU/GPU 吞吐数字，读者可以据此评估端侧智能体部署的可行性与取舍。
商汤推出 SenseNova U1.5-Lite-Preview，一个基于 NEO-Unify 架构的轻量级原生统一多模态模型，仅 8B-MoT 参数即可达到商业闭源模型的生成与编辑质量。
推荐理由：8B 参数的小模型在生成和编辑上接近闭源水平，有望降低轻量化多模态应用的门槛，但预览版功能可能尚不完整。
MiniMax 正式开源新一代通用视频模型 H3，可统一理解文本、图像、视频和音频，生成最高 2K 分辨率、最长 15 秒、带 32 kHz 原生立体声音频的视频。
推荐理由：与多数开源视频模型不同，H3 原生支持同步生成立体声音频，且通过上下文再生成实现 2K 分辨率，为音视频生成应用提供了更完整的开源基座。
Qwen 正式发布 Qwen3.8-Max，这是 Qwen 家族迄今最强的模型，拥有 2.4T 参数（95B 激活），并首次开源 Qwen-Max 级权重，开放权重将于下周发布。
推荐理由：首次将 Max 级模型权重开源，为开源社区提供比肩闭源旗舰的能力，但实际效果需待下周权重放出后由社区验证。
DeepSeek 发布开源模型 DeepSeek V4 Flash 0731，在 Artificial Analysis 智能指数上得分 50，位列开源模型前三。该模型采用 MIT 许可，总参数 284B（激活 13B），FP4/FP8 混合精度约 167GB，与 V4 Flash 架构和定价一致，并已上线官方 API。
推荐理由：DeepSeek 把 V4 Flash 的智能效率往前推了一步，MIT 许可让商业应用毫无顾虑，做轻量级部署的团队可以立刻换上。
MiniMax 正式推出全能多模态生成模型 H3，可联合理解文本、图像、视频和音频，生成最高 2K 分辨率、15 秒时长且带原生立体声的视频。H3 在指令跟随、文字与品牌呈现、V2V 动作迁移上表现突出，2K 下每秒价格低于主流模型三分之一，768p 下低于主流 720p 价格一半。官方计划近日开源模型权重，以支持开源社区并加速硬件兼容。
推荐理由：MiniMax H3 把全模态生成打到了 2K 分辨率且价格不到主流三分之一，还计划开源权重，这对闭源视频模型是实打实的压力，开发者可以重点关注。
MiniMax 发布 AI 视频模型 H3，并宣布开源。该模型主打视觉包装与后期特效，可生成动态 MV、动态海报、Vlog、电影片头、游戏 UI 等，语义遵循能力极强，在广告与动效领域表现优于 Seedance 2.0，但影视级张力镜头稍逊。H3 开源后预计将出现大量垂直领域特化版本。
推荐理由：在 Seedance 统治的前期创作之外，H3 用语义强控制补上了视觉包装与后期特效这块拼图，广告和社媒短片的后期流程可能因此从剪辑软件迁移到提示词。
今天，我们发布 Inkling-Small。 Inkling-Small 在仅为 Inkling 四分之一规模的情况下，实现了与之相当的性能。它拥有 276B 总参数，12B 激活参数。我们将开放完整权重。 https://thinkingmachines.ai/news/inkling-small/ 现在即可在 Tinker 上对其进行微调，或在 Tinker Playground 中以文本、图像和音频形式与之对话。
推荐理由：Inkling-Small 将 Inkling 的性能塞进 1/4 大小的模型，权重完全开放，还支持文本、图像、音频，对想用低成本体验顶尖能力的开发者是个值得上手的信号。
DeepSeek-V4-Flash 正式版 API 上线公测，模型名设为 deepseek-v4-flash 即可使用，调用方式不变。其 Agent 能力大幅增强，Terminal Bench 2.1 得分 82.7，NL2Repo 54.2，Toolathlon verified 70.3，DSBench-Hard 59.6，多项基准远超 V4-Pro-Preview。
字节跳动今日正式发布新一代视频创作模型 Seedance 2.5，单次视频生成时长从 15 秒提升至 30 秒，并支持多轮延长，可产出数分钟连贯内容。模型支持单次输入最多 30 张图片、10 段视频和 10 段音频作为参考素材，并升级白模参考、运动参考及绿幕编辑、时间戳精准编辑等能力。Seedance 2.5 已陆续上线即梦 AI、豆包专业版等平台，API 服务近期将上线火山方舟。
推荐理由：Seedance 2.5 把单次生成拉到 30 秒，加上多模态参考和精准编辑，让视频创作从片段拼凑变成完整叙事。对国内创作者来说，这是即梦和豆包里能马上用到的最强视频模型。