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7月28日周二
  1. Kimi.ai70

    很高兴 @modal 成为 Kimi K3 的 Day 0 发布合作伙伴! 他们为 K3 的架构训练了自定义 DFlash 投机器,实现更快推理且无质量损失。

    引用Modal@modal

    Kimi K3 is live on Modal. Moonshot has shipped the world's first open 3T-class model, and we're a day zero launch partner. We trained a custom DFlash speculator for K3's novel architecture so you can run it faster, losslessly. The most capable open model we've worked with by far.

  2. Kimi.ai53

    很高兴 @FireworksAI_HQ 成为我们的 day0 启动合作伙伴,将 Kimi K3 带给更多开发者。 借助 Fireworks,你现在只需点击几下即可部署和微调 2.8T 参数的 Kimi K3 模型!

    引用Fireworks@FireworksAI_HQ

    Kimi K3 is live on Fireworks. Day 0, inference and training. US-hosted, and zero data retention. This is the first frontier open model in the 3 trillion parameter class. It sports 1M context, native vision, and reasoning that rivals the top closed models. Boom.

  3. Liquid AI 模型与工程博客65

    Liquid AI 发布 LFM2.5-Encoder-230M 与 350M 双向编码器,长上下文下 CPU 推理最快

    Liquid AI 发布 LFM2.5-Encoder-230M 和 LFM2.5-Encoder-350M 两个基于 LFM2 混合架构的双向编码器,支持 8,192 token 上下文,已在 Hugging Face 开放下载。

    推荐理由:原文给出双向编码器的架构改动、17 项任务微调评测和长上下文 CPU 吞吐对比,读者可以据此评估其在边缘和本地部署中的适用性。

7月27日周一
  1. 公众号:月之暗面81

    Kimi K3 开放日:模型权重、技术报告和关键 Infra 技术同步开放

    Kimi 发布 K3 模型权重与技术报告,并开源 MoonEP、FlashKDA 和 AgentEnv 三项关键 Infra 技术。K3 是 2.8 万亿参数的 MoE 模型,支持原生视觉与 100 万 token 上下文,参数规模约为 K2.5 的 3 倍,规模化效率提升 2.5 倍。

    推荐理由:权重开源伴随技术报告公开训练细节,为研究机构直接复现和改造千亿级MoE模型提供了完整路径,也降低企业自部署门槛。

  2. Air Street Press70

    Black Forest Labs 发布 FLUX 3,从视频生成延伸到机器人控制

    Black Forest Labs 发布多模态基础模型 FLUX 3,单一架构内联合学习图像、视频和音频,可单次生成最长 20 秒带音频视频,其初步人偏好评测中优于 Runway Gen-4.5(77%)和 Grok Imagine Video(69%)。

    推荐理由:原文把 FLUX 3 的多模态训练与其在工业机械臂上的控制实验串联起来,并给出冻结骨干的消融数据,可帮助读者理解视频表征迁移到机器人操作这条路线。

  3. IT之家·人工智能44

    谷歌 CEO 皮查伊确认 Gemini 4 已投入训练,预计年底发布

    谷歌 CEO 桑达尔·皮查伊在 2026 年第二季度财报电话会议上透露,下一代前沿模型 Gemini 4 正在训练中,投入了非常大的资源。他承认当前 Gemini 在编程、智能体等领域仍存在不足,希望 Gemini 4 发布时能追上前沿水平。据 9To5Google 预测,Gemini 4 有望在今年 11 月或 12 月发布。

  4. Modal 官方工程博客78

    Moonshot 发布 2.8T 参数开源多模态模型 Kimi K3,Modal 实现发布当天 460 tokens/s 推理

    Moonshot 发布 Kimi K3,总参数 2.8T、每 token 激活 16/896 专家,支持 1M token 上下文窗口和原生视觉。Modal 与 Moonshot、vLLM 合作提供 Day 0 支持,通过定制的 DFlash 投机解码模型将智能体负载交互速度从 100 提升到 460 tokens/s,吞吐从 800k 提升到 1.5M TPM/GPU。

    推荐理由:Modal 作为发布当天的托管方,给出了 K3 架构细节与推理加速数据,读者可据此评估运行这级开源模型的工程门槛。

  5. MarkTechPost70

    Black Forest Labs 发布 FLUX 3:统一图像、视频、音频与机器人动作预测的多模态基础模型

    Black Forest Labs 发布 FLUX 3,这是首个在单一架构中联合学习图像、视频和音频,并从同一组权重输出视频、音频和动作预测的多模态基础模型。FLUX 3 Video 可单次生成长达 20 秒、带原生音频的视频,在 10 秒 720p 文本生成视频的人类偏好测试中,以 93% 的偏好率击败 Luma Ray 3.2。

7月26日周日
  1. IT之家·人工智能66

    特斯拉 FSD v15 早期版本已上路,Robotaxi 车队率先搭载

    特斯拉 FSD v15 早期测试版本已在 Robotaxi 车队中实际运行,目前搭载于改装版 Model Y(HW4 硬件平台)。相比 FSD v14,v15 规划了七项重大改进,当前版本已实现约 40% 的预期改进内容。FSD v15 计划今年晚些时候或明年初向公众推出,新模型参数规模将达到当前 FSD 的 10 倍,但 HW3 硬件车辆将无法获得该更新。

7月25日周六
  1. The Decoder:AI News60

    Anthropic 称 Opus 5 几乎免疫浏览器提示词注入,攻击成功率降至零

    Anthropic 称其 Opus 5 模型在自家软件中几乎免疫提示词注入攻击。在 129 个浏览器智能体测试场景中,攻击成功率为零;在 Gray Swan 通用提示词注入测试中,15 次尝试后的成功率从 Opus 4.8 的 5.5% 降至 2.0%。零成功率仅在 Claude Cowork 等产品开启 Auto Mode 时实现,该模式叠加了输入扫描与执行拦截两层防御。

  2. Ant Ling59

    蚂蚁百灵发布Ling-3.0-flash,一个124B参数的MoE模型,每token仅激活5.1B参数,采用混合线性注意力机制并支持原生256K上下文。vLLM团队确认其开源支持将在模型权重开源时同步上线,并称赞百灵团队“先公告、后开源”的发布模式为社区提供了稳定的适配窗口。

    引用vLLM@vllm_project

    Congratulations to the Ling team @AntLingAGI on the release of Ling-3.0-flash! 🎉 A 124B MoE model activating just 5.1B parameters per token—with hybrid-linear attention and native 256K context—is an exciting contribution to production-scale agent systems. We also applaud the team’s announce-first, open-source-next release approach. Separating the announcement from the weight release lets the model team freeze the final checkpoint, configuration, tokenizer, and serving semantics, while giving open-source inference projects a stable window for correctness testing, performance tuning, Docker builds, and recipe validation. The community also gets a clear timeline instead of an ambiguous “coming soon.” This is not a step back from day-0 support—it is a more sustainable way to deliver day-0 support for the artifacts users will actually run. vLLM’s open-source support for Ling-3.0-flash is coming soon and will be available when the model weights are open-sourced. We hope more model vendors adopt this release pattern in the future! Congrats again—we can’t wait to see what the community builds! 🚀

  3. Simon Willison 博客58

    Anthropic 发布 Claude Opus 5

    Anthropic 发布 Claude Opus 5,定位为接近 Claude Fable 5 前沿智能但价格减半的模型,目前在 Artificial Analysis 排行榜上领先所有模型。该模型定价与 Opus 4.8 相同,并提供成本翻倍的“快速模式”。因通用能力提升,Opus 5 在网络安全漏洞发现上接近 Mythos 5,但在漏洞利用上仍大幅落后。

  4. 公众号:数字生命卡兹克64

    Claude Opus 5 发布,以一半价格逼近 Fable 5

    Anthropic 发布 Claude Opus 5,已全量上线,支持 100 万上下文,知识截止至 2026 年 5 月。在 ARC-AGI-3 上得分 30.2%,接近 GPT-5.6 Sol(7.8%)的四倍;输入每百万 Token 5 美元、输出每百万 Token 25 美元,价格与 Opus 4.8 相同,仅为 Fable 5 的一半。

    推荐理由:卡兹克第一时间上手 Claude Opus 5,用实测撕开官方跑分的伪装,发现它在实际工程中的漏洞,并点出 Anthropic 删掉 80% 系统提示的趋势——模型变聪明了,过去那些繁琐的 Skill 该扔了。

  5. Midjourney:Updates73

    Midjourney V8.2 发布:专注美学提升与个性化理解

    Midjourney 今日推出 V8.2 图像模型,重点提升美学质量、图像创意与个性化表现。低质量图像出现频率将显著降低,个性化功能能更精准理解用户审美偏好。V8.2 的个性化配置文件拥有更大、更优的图像选择池,建议用户尝试新旧配置文件体验最新版本。

    推荐理由:Midjourney V8.2 把审美和个性化放到了C位,不再追分辨率,这对重度用户是实在的体验升级,建议立刻用老 profile 试试新模型。

  6. Rohan Paul54

    GPT-5.6 Sol 在 DeepSWE 基准测试中取得 72.7% 的成绩,领先于 Claude Opus 5 的 68.8%。DeepSWE 测试模型在陌生代码库中自主完成功能开发或 Bug 修复的能力。

    引用Rohan Paul@rohanpaul_ai

    Anthropic launched Claude Opus 5 at half the price of its most powerful model Fable 5, while at the same time beating Feble 5 in almost all benchmarks. Costs the same as Opus 4.8, $5/$25 per mn input/ output tokens, but exactly half as much as Fable 5. Frankly I am trying to figure out at this price of Opus 5 and with this great benchmark result why would I ever need to use Fable 5. Opus 5 also has less restrictive cyber classifiers than Fable, automatic fallback options, mid-conversation tool changes and no special data-retention requirement for general access. The cheaper model is winning specifically on economically valuable activities—coding, operating computers, research and completing business processes—not merely trivia or academic question answering. Anthropic repeatedly describes Opus 5 as more willing to verify, recover and continue until a task is actually complete. Examples include: - Creating its own computer-vision pipeline to reconstruct a 3D machine component from raw pixels - Finding the root cause of an open-source bug and fixing an edge case missed by the existing community patch - Building a market-data integration and then creating its own test harness when no live validation feed was available - Completing Zapier’s full churn-prevention workflow when previous models failed These are signs of adaptive problem-solving: the model notices that a required capability or validation mechanism is missing and constructs one instead of stopping. Anthropic also describes Opus 5 as more thorough about validating its work and recovering when necessary. The launch gives examples in which it constructed its own vision pipeline, identified the underlying cause of a software bug and built a test harness when no live data feed existed. That is potentially more commercially meaningful than a modest benchmark gain. An agent that finishes 70% of jobs without intervention can be dramatically more valuable than one that produces slightly better individual responses but frequently stalls. GPT-5.6 Sol leads DeepSWE: 72.7% versus Opus 5’s 68.8%

  7. TechCrunch:AI69

    Anthropic 发布 Opus 5,性能超越 Fable 5 且限制更少

    Anthropic 推出 Opus 5,这是其旗舰模型的最新版本。Opus 5 在多项基准测试中超越 Fable 5,且不受 Fable 和 Mythos 的 30 天数据保留政策限制,价格更低、限制更少。新模型还引入了 Automatic Fallbacks 测试功能,可在触发安全分类器时自动将请求路由至较弱模型,避免返回错误信息。

  8. Anthropic:Newsroom92

    Anthropic 发布 Claude Opus 5

    Anthropic 发布 Claude Opus 5,其智能水平接近 Claude Fable 5,但价格减半。该模型在 Frontier-Bench v0.1 上性能超过 Opus 4.8 两倍以上,在 ARC-AGI 3 上得分是次优模型的三倍。Opus 5 即日起成为 Claude Max 的默认模型和 Claude Pro 的最强模型。

    推荐理由:Anthropic 这次把 Opus 的性价比条拉满了,性能翻倍价格减半,实际编码和知识工作基准已经超越所有模型。最打动我的是它自查自纠的严谨,写代码像真开发者一样审自己的页面,这种责任心以前只在人身上见过。

7月24日周五
  1. IT之家·人工智能64

    蚂蚁集团发布百灵原生混合推理模型 Ling-3.0-flash

    蚂蚁集团发布百灵新一代原生混合推理模型 Ling-3.0-flash,总参数量 124B,激活参数量仅 5.1B,能力对标甚至超越上一代 1T 级旗舰 Ring-2.6-1T。该模型采用原生混合线性注意力架构,长输入下 TTFT 降低 60% 至 80%+。即日起至 8 月 3 日,模型在 OpenRouter 与百灵官方平台开放限时免费 API 调用,免费期结束后将正式开源。

  2. 公众号:蚂蚁百灵75

    蚂蚁百灵发布Ling-3.0-flash原生混合推理模型

    蚂蚁百灵发布新一代原生混合推理模型Ling-3.0-flash,总参数量124B,激活参数量仅5.1B,在传统推理、指令遵循与长文本等指标上对标甚至超越上一代旗舰Ring-2.6-1T。模型采用原生混合线性注意力架构与1/64稀疏MoE,并扩展至10,000+可交互训练环境,长输入下TTFT降低60%至80%以上。

    推荐理由:蚂蚁百灵用124B总参、5.1B激活做到对标1T模型,还开源加免费API,想要低成本跑强Agent的团队可以立刻试。

  3. Black Forest Labs:Blog67

    Black Forest Labs 发布 FLUX 3 多模态基础模型,与 mimic 合作推出 FLUX-mimic 机器人模型

    Black Forest Labs 发布 FLUX 3 多模态基础模型,联合训练图像、视频与音频,其中视频预测占总计算成本超 95%,并与 mimic 合作推出基于 FLUX 3 骨干的视频动作模型 FLUX-mimic。

    推荐理由:原文解释了同一骨干为何能同时支撑内容生成与机器人控制,并给出真实产线部署和延迟数字。