MiniCPM5-2B发布：4B以下全球性能第一，适配9款芯片
面壁智能联合OpenBMB发布端侧模型MiniCPM5-2B，以2B参数量在AA-Index榜单取得4B以下模型最高分17分，平均分54.26，超越Qwen3.5-2B等竞品。模型原生支持混合思考与512K上下文，已完成华为昇腾、英伟达等9款芯片的Day0适配，即将开源。
推荐理由：2B 参数做到 4B 以下综合第一，而且把数据治理和 Agent 训练流程也开源了，做端侧智能体的可以盯一下，只是还没正式开源，暂时摸不到。
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公众号：面壁智能精选AI 评分6868 公众号：昆仑万维精选AI 评分6363 昆仑万维宣布2026为“世界模型元年”，发布Matrix-Game 3.5与Mureka v9.5
昆仑万维在WAIC论坛宣布2026年为“世界模型元年”，并发布Matrix-Game 3.5世界模型与Mureka v9.5、O3音乐模型。Matrix-Game 3.5实现Patch级记忆注入，5B模型在720p下可单卡20FPS实时生成，核心架构开源。Mureka v9.5指令精准度从6.92提升至7.62。
推荐理由：Matrix-Game 3.5 用 Patch 级记忆实现长时一致性与实时交互，为具身智能数据生成与游戏环境演化提供了可参考的架构；Mureka 将音乐生成转向「版本化制作」，结合 Agent 控制多维度调整，让非专业创作者也能迭代作品。
公众号：昆仑万维精选AI 评分7272 昆仑万维宣布2026为“世界模型元年”，发布Matrix-Game 3.5等模型
昆仑万维董事长方汉在WAIC上宣布2026年为“世界模型元年”，并发布Matrix-Game 3.5世界模型、Mureka v9.5与O3音乐模型。Matrix-Game 3.5实现Patch级记忆注入，5B模型在720p分辨率下单卡可达20FPS实时生成，核心架构已开源。
推荐理由：Matrix-Game 3.5 用 Patch 记忆把世界模型推到单卡实时交互，还开源了，做游戏和具身智能的值得试。Mureka v9.5 和 O3 把 AI 音乐做成版本化创作，工具感很强。
通义千问 / Qwen精选AI 评分7575 Qwen3.8 开源发布，2.4T 参数模型上线
Qwen3.8 即将发布并很快开源权重！🌐 该模型拥有 2.4T 海量参数，正在持续进化。我们相信它是目前最强大的模型之一，可与领先的前沿 AI 模型媲美，仅次于 Fable 5。 你无需等待即可测试。就在刚才，Qwen3.8-Max-Preview 已在阿里巴巴的 Token Plan、Qoder 和 QoderWork 上首次亮相。快来抢先体验吧。 期待你的作品。敬请关注！🚀
推荐理由：Qwen3.8 以 2.4T 参数开源，性能仅次于 Fable 5，这对开源生态是一场及时雨，国内开发者的可用选项又多了一个重量级选手。
MarkTechPost精选AI 评分7070 NVIDIA 发布 Nemotron 3 Embed 系列，8B 版本在 RTEB 基准上排名第一
NVIDIA 发布 Nemotron 3 Embed 系列，包含三个开源 checkpoint，其中 8B-BF16 版本在 RTEB 基准上以 78.46 的平均 NDCG@10 排名第一。1B-NVFP4 版本在 Blackwell 上吞吐量比 BF16 高 2 倍，精度保留 99.5%，所有模型最大序列长度 32,768 tokens。
推荐理由：嵌入模型不是最热的赛道，但决定了你 Agent 看到什么——NVIDIA 把 1B 模型压缩到 RTEB 第二，NVFP4 量化后精度几乎不变，做 RAG 的值得换上。
公众号：通义实验室精选AI 评分7676 Wan-Streamer v0.2 发布：端到端响应延迟仅 550ms，支持 640×368 实时视频对话
通义实验室发布 Wan-Streamer v0.2，端到端响应延迟 550ms（200ms 模型延迟 + 350ms 网络延迟），输出分辨率从 v0.1 的 192×336 提升至 640×368 @ 25FPS。
推荐理由：550ms端到端延迟把实时视频对话从拼接流水线推入单模型交互循环，原先因响应太慢而无法沉浸的口语陪练与面试模拟，开始具备自然对话的交互基础。
公众号：通义实验室精选AI 评分6969 通义实验室发布 Wan-Streamer v0.2，端到端响应延迟仅 550ms
通义实验室发布 Wan-Streamer v0.2，这是一款将“听、看、说、演”统一进单个 Transformer 的端到端全模态模型。其端到端响应延迟仅 550ms，输出分辨率从 v0.1 的 192×336 提升至 640×368 @ 25FPS，并采用 Thinker-Performer 双通路架构在提升画质的同时维持了极低延迟。
推荐理由：通义实验室把实时视频交互延迟压到550ms，同时提升了分辨率，不是刷榜而是解决实际问题，对做数字人和实时助手的团队是个值得跟进的信号。
公众号：月之暗面精选AI 评分8383 Kimi K3：智能的新前沿
月之暗面推出迄今能力最强的开源模型 Kimi K3，拥有 2.8 万亿参数、100 万 token 上下文窗口，基于 KDA 混合线性注意力机制构建，原生支持视觉理解。它在长程编程、知识工作等场景表现前沿，但整体仍落后于 Claude Fable 5 和 GPT-5.6 Sol。即日起可通过 kimi.com 等渠道使用，完整权重将于 2026 年 7 月 27 日前发布。
推荐理由：K3 把 2.8 万亿参数开源，并展示了从内核优化到芯片设计的连贯长程能力，为评估开源模型在复杂工程任务中的实际上限提供了参照。
公众号：月之暗面精选AI 评分8080 Kimi K3：智能的新前沿
Kimi 发布迄今能力最强的开源模型 Kimi K3，拥有 2.8 万亿参数、100 万 token 上下文窗口，原生支持视觉理解。该模型在长程编程、知识工作等场景表现前沿，整体能力仅次于 Claude Fable 5 和 GPT-5.6 Sol。即日起可通过 kimi.com 及官方 App 使用，完整模型权重将于 2026 年 7 月 27 日前发布。
推荐理由：Kimi K3 以 2.8 万亿参数开源，虽自承不及闭源顶尖，但长程编码与知识工作案例扎实，是国产开源模型冲击前沿的关键一步，开发者值得跟进。
英国 AI Security Institute：Blog精选AI 评分7070 AISI 首次公开评估：领先开源权重模型的网络安全能力落后前沿 4 至 7 个月
英国 AI Security Institute 首次公开分析领先开源权重模型的网络安全能力差距，测试发现 GLM-5.2 是测试时最强的开源权重模型，在 AISI 窄域网络任务上接近 4 个月前发布的 Opus 4.6，在长时程网络靶场上接近 Opus 4.5，整体落后前沿 4 至 7 个月，窄于 2025 年 1 至 9 月内部评估测得的 6 至 10 个月。
推荐理由：这是 AISI 首次公开量化开源权重模型与闭源前沿在网络安全能力上的差距，并给出成本对比，为防御方的准备窗口提供依据。
IT之家·人工智能精选AI 评分7979 Kimi 最强模型 K3 发布，Frontend Code Arena 跑分登顶
月之暗面推出迄今最强模型 Kimi K3，拥有 2.8 万亿参数和 100 万 Tokens 上下文窗口。该模型在 Frontend Code Arena 中以 1679 分超越 Claude Fable 5 位居第一，在 7 个前端领域中的 6 个排名 #1。API 定价为每 100 万 Tokens 输入 2 元（缓存命中）或 20 元（缓存未命中），输出 100 元。
推荐理由：Kimi K3 的 2.8T 参数和 100 万上下文不是数字游戏，前端跑分实打实地压过 Claude Fable 5，七个子领域拿六个第一，这对做前端和长文档处理的人是个明确信号，可以下场试了。
公众号：数字生命卡兹克精选AI 评分7575 Kimi 正式发布 2.8 万亿参数大模型 K3，将于 7 月 27 日全面开源
月之暗面发布 Kimi K3，参数量达 2.8 万亿，支持百万上下文，将于 7 月 27 日全面开源。该模型在 AA 智能分数中排名第三，并在 BrowseComp、Automation Bench 和 SpreadsheetBench 2 三项 Agent 评测中取得第一。
推荐理由：国内首个 3 万亿参数开源模型，卡兹克的深度实测表明它在 Agent 和前端审美上表现惊艳，整体能力已能与 GPT-5.6 Sol 掰手腕，虽然推理成本可能不低，但值得开发者尽快体验。
Thinking Machines精选AI 评分7070 Thinking Machines 发布多模态模型 Inkling
今天，我们推出 Inkling。 Inkling 能高效地对文本、图像和音频模态进行推理。我们将提供完整权重。 https://thinkingmachines.ai/news/introducing-inkling/ 即日起可在 Tinker 上进行微调。在 Inkling Playground 中试用。🧵
推荐理由：多模态推理终于有了开放权重的选项，Inkling不是最强的，但可能是最方便你上手微调的。想试试多模态Agent的，今天就能在Playground玩。
OpenAI：官网动态精选AI 评分6767 OpenAI 发布 GPT-Red：通过自动化红队测试提升模型鲁棒性
OpenAI 训练了自动化红队模型 GPT-Red，用于在部署前发现漏洞并在训练中生成攻击以提升模型鲁棒性。GPT-Red 能攻破此前几乎所有模型，其攻击被用于对抗训练 GPT-5.6 Sol，使该模型在直接提示注入基准测试中的失败率降至四个月前最佳生产模型的 1/6。GPT-Red 通过自对弈强化学习训练，投入了 OpenAI 后训练中前所未有的计算规模。
推荐理由：OpenAI 用自博弈训练出的红队模型 GPT-Red，把直接提示注入攻击成功率压到了 0.05%，而且没有降低模型能力。做 AI 安全的人应该好好读一下他们怎么实现这个飞轮的。
腾讯混元精选AI 评分6969 腾讯混元发布 Hy3 1-bit 与 4-bit 版本
找不到基准测试和下载链接？看这里👇https://huggingface.co/AngelSlim/Hy3-GGUF 我们刚刚发布了 Hy3 的 1-bit 与 4-bit 版本，这是一个旗舰级 295B 模型，可在单张 GPU 上运行。👌 使用 llama.cpp 运行 Hy3，启用 MTP，在显著更低的硬件上体验强大的智能。🚀🚀🚀 迫不及待想看到你们的作品。 #Hy3 #Hy #GGUF #llamacpp
推荐理由：混元把295B旗舰模型压进单GPU，1-bit和4-bit版本对本地部署是个大礼包，开源社区可以动起来了。
公众号：通义实验室精选AI 评分7878 Qwen-Audio-3.0-Realtime 如何让语音交互“懂倾听，更聪明”？
阿里语音交互模型 Fun-Realtime-AudioChat 全面升级并更名为 Qwen-Audio-3.0-Realtime，支持根据语境动态调整语气与情感、音色克隆，并内置多模态双工控制模型，实现声纹级背景过滤。
推荐理由：把文本推理能力蒸馏到语音模型同时保留毫秒级响应，这种架构为需要复杂决策的语音智能体提供了可行路径。
公众号：通义实验室精选AI 评分7373 阿里发布 Qwen-Audio-3.0-Realtime，在 Artificial Analysis 语音推理子项中综合排名第一
阿里通义实验室发布实时语音交互模型 Qwen-Audio-3.0-Realtime，在 Artificial Analysis 的 Speech Reasoning 子项中综合排名第一，超越 OpenAI GPT-Realtime-2。
推荐理由：我觉得Qwen-Audio-3.0-Realtime把情感表达和背景降噪结合得很好，加上工具调用，语音交互终于从聊天走向任务执行，有API可以直接上手，推荐语音产品经理试试。
Modal 官方工程博客精选AI 评分7171 Thinking Machines 发布多模态模型 Inkling，Modal 提供 Day 0 托管端点
Thinking Machines 发布通用多模态模型 Inkling，支持文本、图像和音频输入，采用 MoE 架构，总参数 975B、激活 41B、上下文窗口 1M token。
推荐理由：Modal 官方给出了 Inkling 的架构细节和 DFlash 推理实测数据，读者可以借此评估新模型的部署表现。
Together AI 研究与产品博客精选AI 评分7676 Thinking Machines Lab 发布多模态 MoE 模型 Inkling，Together AI 提供 Day 0 推理服务
Thinking Machines Lab 发布多模态 MoE 模型 Inkling，Together AI 于发布当日在其 Serverless 平台提供访问，支持 1M 上下文窗口和 OpenAI 兼容 API。
推荐理由：原文来自提供推理服务的合作方，给出了 Inkling 的架构细节、参数规格和初步评测，读者可据此了解新模型的技术取向与可用入口。
Google Developers Blog精选AI 评分5858 Google 在 I/O Connect India 展示由 Tensor SoC 和 TPU 驱动的 Pixel 10 端侧 AI 未来
在 Google I/O Connect India 上，Google 展示了由定制 Tensor SoC 和 TPU 驱动的 Pixel 10 系列所支持的 100% 私有端侧 AI 未来。活动首次推出轻量级 Gemma 4 E2B 模型，该模型原生运行于设备端，可实现完全离线的多模态功能，包括 AI 聊天、实时图像识别和个人智能体任务。开发者即日起可通过新发布的 Tensor SDK beta 及其配套开源资源，开始构建这些安全的边缘应用。
推荐理由：我觉得这是端侧 AI 从实验到落地的信号，Gemma 4 E2B 的离线能力搭配新 SDK，让完全本地的多模态应用不再是期货，做移动隐私 AI 的开发者该上手试试了。
Google AI：DEV 作者专属精选AI 评分6868 DiffusionGemma 发布：文本扩散模型实现 4 倍加速推理
Google 发布实验性开源模型 DiffusionGemma，采用文本扩散技术并行生成 256 token 块，推理速度最高提升 4 倍。该 26B MoE 模型仅激活 3.8B 参数，量化后适配 18GB VRAM 消费级 GPU，在单张 H100 上达 1000+ tokens/s。
推荐理由：Google把扩散模型首次做进大语言模型，生文速度提升4倍，还开源了权重。虽然实验性质量打折，但本地实时交互的开发者终于有个新选项可以玩了。
Sam Altman精选AI 评分7070 GPT-5.6 sol 价格减半 token 效率翻倍
GPT-5.6 sol 价格减半，且在多数情况下完成相同任务时 token 效率约为 fable 的两倍。 很高兴能以四分之一的价格交付。
推荐理由：OpenAI把GPT-5.6 sol的价格压到fable的四分之一，token效率翻倍，对大批量调用场景的成本优化很实在，做API集成的可以重点关注。
Inception Labs：Blog精选AI 评分6767 Inception Labs 发布 Mercury 2：首个在 NVIDIA GPU 上每秒解码超 1000 token 的推理扩散语言模型
Inception Labs 发布 Mercury 2，称其为全球首个推理扩散语言模型（dLLM），在 NVIDIA H100 上以 1000+ token/秒并行解码，300 token 的推理链可在约 300ms 内完成，适配语音对话延迟预算。
推荐理由：官方给出扩散架构推理模型在 NVIDIA GPU 上的延迟与定价数据，语音 Agent 开发者可以据此评估是否能替换现有默认模型。
商汤 SenseTime精选AI 评分7474 商汤开源 SenseNova-Vision-7B-MoT 多任务视觉模型
商汤发布并完全开源 SenseNova-Vision-7B-MoT，一个统一处理检测、OCR、GUI、深度与法线估计、分割、多视图等主要视觉任务的模型。该模型支持通过自然语言定义新的视觉任务变体，跨传统任务边界重组视觉能力。开源内容包括模型权重及 SenseNova-Vision Corpus（含 5000 万示例子集及复现剩余公开数据的完整工具包）。
推荐理由：商汤把检测、OCR、深度估计等多个视觉任务塞进一个7B模型，还贴心地开源了数据集和复现工具，做视觉理解或GUI agents的团队可以直接拿它当基座，不是又一个刷榜的轻量版。
Moonshot AI：Kimi Blog精选AI 评分8181 Kimi K3 发布：2.8T 参数开源模型，具备原生视觉与百万 token 上下文窗口
月之暗面发布 Kimi K3，一个 2.8T 参数的开源模型，采用 Kimi Delta Attention 和 Attention Residuals 架构，支持原生视觉能力与 100 万 token 上下文窗口。
推荐理由：首个开源 3T 级模型，架构上有 KDA 和 AttnRes 创新，在超长程编码和知识工作上比肩闭源。权重两周后放出，所有做 agent 的都该盯紧。
The Decoder：AI News精选AI 评分7070 德国AI协会发布开源模型Soofi S，在英语和德语基准测试中领先
德国AI协会协调的研究联盟发布开源大语言模型Soofi S 30B-A3B。该模型总参数量316亿，每个token仅激活约32亿参数，采用Mamba-2与标准注意力层混合的MoE架构。模型完全在德国电信慕尼黑工业AI云上训练，训练数据中德语占比从第一阶段的7.2%提升至第二阶段的15.3%。在基准测试中，Soofi S在所有完全开源模型中取得英语和德语综合最高分，超越OLMo 3 32B和Apertus 70B。在HumanEval上得分73.8%，MBPP得分70.2，德语版MBPP得分84.2。上下文窗口支持最高100万token，在4万token长度下，生成吞吐量约为同规模稠密模型的8倍。模型权重已开源。
推荐理由：德国联盟用 Mamba-Transformer 混合架构做出一个 30B 开源模型，德语基准横扫，长上下文推理吞吐八倍于同级密集模型，想做德语 AI 的可以认真看了。
公众号：腾讯混元精选AI 评分7878 腾讯混元开源 HyOCR-1.5：1B 端到端 OCR 大模型推理提速 6.37 倍
腾讯混元开源端到端 OCR 大模型 HyOCR-1.5，仅 1B 参数覆盖 8 种以上 text-centric 任务，在 OmniDocBench v1.6 上以 94.74 分居端到端第一。
推荐理由：轻量端到端OCR的实用化一步，投机解码让长文档生成加速可落地，智能体数据闭环提示了用短板驱动自进化的可复用路径。
公众号：腾讯混元精选AI 评分7676 腾讯混元发布 HyOCR-1.5：端到端 OCR 大模型全栈开源，推理提速 6.37 倍
腾讯混元发布 HyOCR-1.5，这是端到端 OCR 大模型领域首个将训练、推理、模型权重完整开源的专家模型。仅 1B 参数，覆盖 8 种以上 text-centric 任务。引入 DFlash 投机解码框架，在 Transformers 下实现 6.37× 加速，vLLM 下 2.14× 加速，端到端推理达每页 1.408s。支持 4K 分辨率与 128K 上下文窗口，通过 Agentic Data Flow 扩展低资源 OCR（331 种语言）、古文字识别与多图问答能力。在 OmniDocBench v1.6 上以 94.74 分居端到端第一。
推荐理由：我觉得这是近期最实在的OCR开源，1B参数覆盖多任务、推理加速6倍，还支持llama.cpp本地部署，做文档解析的同学可以直接上车。
Sam Altman精选AI 评分6868 OpenAI 发布 GPT-5.6 系列医疗评估结果
OpenAI 发布 GPT-5.6 系列在医疗领域的评估结果。最小变体 GPT-5.6 Luna 在最低推理强度下即超越最高推理强度的 GPT-5.5，且成本低 25 倍；最大变体 GPT-5.6 Sol 树立新标杆。在涵盖患者端与临床端的多样化任务中，专科医生被要求以无限时间和网络访问权限撰写回答，随后由其他医生盲评。评估基于准确性、沟通、完整性、指令遵循及健康决策帮助性五个维度，共 20000 次评分。结果显示，所有 GPT-5.6 模型表现均显著优于医生，且医生发现 GPT-5.6 回答中的缺陷少于医生自己撰写的回答。
推荐理由：GPT-5.6 在医疗任务上被医生评价比真人医生缺陷更少, 这是AI辅助诊断的分水岭, 产品人和医疗从业者值得看具体数据。
MarkTechPost精选AI 评分7474 蚂蚁集团 Robbyant 发布 LingBot-VA 2.0，首个原生具身基础模型
蚂蚁集团旗下具身智能团队 Robbyant 发布 LingBot-VA 2.0，首个原生具身基础模型。该模型采用因果 DiT 架构，视频专家约 13.0B 参数（约 1.9B 激活），训练规模约 15.3B 参数，推理时每 token 约 2.5B 激活。模型引入多块预测（MCP）实现 2.3 倍训练加速，并通过前瞻推理将推理延迟降至 142 ms/chunk。在 RoboTwin 2.0 的 50 个任务上，干净与随机演示数据平均成功率分别达 93.8% 和 93.4%。
推荐理由：具身智能领域第一个从零预训练的因果视频-动作模型，将世界状态和动作统一在一个隐空间，异步推理优化到 225Hz，做机器人的值得仔细研究。
Greg Brockman精选AI 评分7171 GPT-5.6 健康智能升级，Luna 性能提升成本降 25 倍
GPT-5.6 用于健康智能，团队一直专注于这方面的改进： 整个产品线中，我们以更低成本提供更强性能：GPT-5.6 Luna 在最高推理设置下性能优于 GPT-5.5，而成本降低 25 倍。 这些进步共同提升了质量，同时让全球更多人能够使用先进模型。
推荐理由：GPT-5.6 主打健康智能，虽然还没实测，但 25 倍的降本让高级推理不再是实验室专属，做医疗应用的可以提前评估切换成本了。
OpenAI精选AI 评分7373 GPT-5.6 提升健康智能，Luna 性能更强成本更低
GPT-5.6 是健康智能领域的一大进步。 在整个产品线中，我们以更低成本提供更强性能：GPT-5.6 Luna 在最高推理设置下性能优于 GPT-5.5，而成本降低 25 倍。 这些进步共同提升了质量，同时让全球更多人能够使用先进模型。
推荐理由：GPT-5.6把性价比直接拉了个数量级，做健康AI的团队该重新算账了。但官方只扔了一句话，实际能力等实测再鼓掌。
Timothy B. Lee：Understanding AI精选AI 评分7878 OpenAI 模型在世界编程大赛 AtCoder 决赛中大幅超越人类顶尖选手
OpenAI 模型在东京举行的 AtCoder World Tour Finals 2026 两个赛项中击败人类顶尖程序员。启发式赛项中它大幅领先，Psyho 估计人类至少还需数天才能追上其分数；次日算法赛项七小时内解开全部五题，其中两题12名人类选手无一解出，主办方为此向 OpenAI 颁发两个“人类投降”奖。
推荐理由：作者采访了参赛顶尖选手 Psyho，从当事人视角还原 AI 与人类顶尖程序员差距的量级，便于理解竞技编程格局的变化。
Tibo精选AI 评分7070 GPT-5.6 Sol 发布，速率限制将重置两次
为庆祝 GPT-5.6 Sol 发布，我们将在接下来 24 小时内（两次）重置 ChatGPT Work 和 Codex 的速率限制。 我们希望你有时间真正尝试有挑战性的任务并掌握它。祝探索愉快！
推荐理由：GPT-5.6 Sol 发布没给性能指标，更像一次稳定迭代，但速率限制重置是个好信号——至少在基础设施层面 OpenAI 有底气让人放开用。
Tibo精选AI 评分6565 GPT-5.6 Sol 是目前最强模型
GPT 5.6 Sol 是我们迄今为止在几乎所有方面最好的模型。 与GPT-5.5相比，在编码、困难上下文与策略任务、搭建网站……以及任何我需要完成的事情上，差异非常显著。这完全要求你提升自己的尝试目标。
推荐理由：OpenAI 员工首次透露 GPT 5.6 Sol，宣称全面超越 5.5，但推文无任何技术细节，目前只是预告。若属实，这将是年内最重要的模型升级，但先保持观望。
Microsoft Research 博客精选AI 评分6565 微软发布开源地球系统基础模型 Aurora 1.5，新增 22 个天气变量与集合预报
微软发布 Aurora 1.5，对开源 Aurora 地球系统基础模型进行重大扩展，新增 22 个天气变量（原 4 个）、支持小时级时间分辨率和概率集合预报，已在 GitHub 开源并放出的 Hugging Face 模型检查点。
推荐理由：原文来自模型发布方，给出新增变量数、小时级分辨率和与 ECMWF 集合的对比数字，读者可据此评估其在能源等场景的适用性。
AI at Meta精选AI 评分6565 Meta 发布 Muse Spark 1.1 模型
来自 @finkd 的消息 — Muse Spark 1.1 已上线。
推荐理由：Muse Spark 1.1 主打 agent 和 coding 能力，同时压到极低价，这可能是 Meta 低价模型策略的正式开场。虽然这次没给具体数据，但后续模型、API 的布局值得关注。
Mark Zuckerberg精选AI 评分7373 Meta 发布 Muse Spark 1.1 低价智能体模型
今天我们发布 Muse Spark 1.1——一款价格极低、能力强大的智能体与编程模型。它已通过我们新的 Meta Model API 上线，并集成于 Meta AI 中。
推荐理由：低价位 agentic coding 模型即日可用，可能使原先因成本顾虑而推迟的智能体原型更早启动。
公众号：龙猫LongCat精选AI 评分7474 美团 LongCat-2.0 正式开源，同步开放国产卡推理代码
美团万亿参数大模型 LongCat-2.0 正式开源，总参数 1.6T，平均激活约 48B，专为真实 Agentic Coding 任务设计。模型引入 LongCat 稀疏注意力机制与 N-gram Embedding，提升长上下文处理效率与 Token 级表示能力。LongCat-2.0 是业界首个在五万卡国产算力集群上完成推理的万亿参数模型，从模型架构、芯片适配到部署策略进行深度协同优化，支持百万上下文高效推理。开源同步提供 BF16、FP8、INT8 等多精度版本及针对国产算力极致优化的推理代码。
推荐理由：国产算力跑万亿模型的第一份完整开源答卷，代码、芯片适配细节全公开，做国产大模型落地的直接抄作业。
OpenAI：官网动态精选AI 评分8585 GPT-5.6 系列模型发布：Sol、Terra、Luna
OpenAI 推出 GPT-5.6 系列，包括旗舰 Sol、平衡型 Terra 和成本最优 Luna。在 Agents' Last Exam 上，Sol 以 53.6 分超越 Claude Fable 5（自适应推理）13.1 分；中等推理时以约四分之一成本领先 11.4 分。Terra 和 Luna 以约十六分之一成本超越 Fable 5。在 Artificial Analysis Coding Agent Index 上，Sol 以 80 分创 SOTA，高于 Fable 5 的 2.8 分，使用不到一半输出 token、一半时间，成本低约三分之一。引入 Programmatic Tool Calling 减少中间数据往返，ultra 模式协调多个智能体加速复杂任务。模型配备迄今最强安全防护，经人类红队和自动化测试验证。
推荐理由：GPT-5.6 在编码、安全、知识工作上全面领先，且 token 效率大幅优化，是我今年见过的真正能改变 agent 开发成本结构的发布。程序化工具调用和 ultra 模式值得立即试用。