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#模型发布
7月24日周五
  2. IT之家·人工智能59

    微软推出自研AI模型MAI-Image-2.5-Pro与MAI-Voice-2-Flash，已进入公开预览

    微软发布两款自研AI模型MAI-Image-2.5-Pro和MAI-Voice-2-Flash，均进入公开预览，强调使用企业级数据训练、未蒸馏第三方产品。MAI-Image-2.5-Pro为微软最高精度图像模型，文本输入每百万token 5美元；MAI-Voice-2-Flash速度提升约2倍、成本降低32%，每百万字符15美元。

  13. 蚂蚁百灵：Developer Blog55

    蚂蚁百灵发布 Ling-3.0-flash：124B 总参数、5.1B 激活参数，智能密度超越 1T 级旗舰

    蚂蚁百灵正式发布新一代原生混合推理模型 Ling-3.0-flash，总参数 124B、激活参数仅 5.1B。该模型以极致智能密度对标并超越上一代 1T 级旗舰思考模型 Ring-2.6-1T。

    推荐理由：蚂蚁把124B模型的激活参数压到5.1B，还敢对标上代1T旗舰，如果实测不翻车，这个智能密度对端侧和低成本部署是个真信号。

7月23日周四
  3. Qwen79

    阿里通义千问推出最新文本转语音模型Qwen-Audio-3.0-TTS，提供Flash（实时交互）和Plus（高质量生成）两个版本。新功能包括细粒度内联标签控制（如[whisper]、[angry]）、自然语言风格控制、支持16种语言，以及一次生成长达3分钟的长文本。该模型目前在Artificial Analysis TTS排行榜上排名第一。

    推荐理由：TTS 模型终于学会控制情感和语调了，Qwen 这次把自然语言提示和细粒度标签一起放进去，做语音助手的可以直接从‘能说话’跳进‘有性格’。

  4. Google AI：DEV 作者专属73

    Gemini 3.6 Flash 与 3.5 Flash-Lite 正式版发布

    Google 发布 Gemini 3.6 Flash 和 Gemini 3.5 Flash-Lite 正式版。3.6 Flash 在复杂智能体和多模态任务上性能更强，输出 token 价格降至 $7.50/1M，支持 1M token 上下文窗口和 Computer Use 工具。

    推荐理由：Gemini 3.6 Flash 降本增效，3.5 Flash-Lite 主打低成本高速，弃用 temperature 等参数是个硬变更，使用 Gemini 的开发者必须检查迁移。

  5. Rohan Paul59

    小红书母公司推出的AI模型dots-note-3.0在国际数学奥林匹克（IMO）中获得满分42分，而去年Google DeepMind和OpenAI仅获35分（金牌水平）。该模型直接读取原始竞赛题目，通过智能体循环结合自然语言推理与自执行Python代码，在无人工提示下完成自我验证与修正。RedNote承诺将开源该模型，但未公布具体时间。

    引用Rohan Paul@rohanpaul_ai

    And this comes from a theoretical physicist.

  7. Black Forest Labs：Blog59

    FLUX 3 发布：Black Forest Labs 多模态模型，支持原生音频、图像生成与动作预测

    Black Forest Labs 发布多模态模型 FLUX 3，面向视频领域，原生支持音频、图像生成与动作预测。该模型旨在成为视觉智能的骨干，目前官方已展示其能力与早期结果。

    推荐理由：Black Forest Labs 把图像、视频、音频拉通到一个模型里，这比单纯提升画质更有想象力，但目前只有一句简介，像个预告片，想真评估的还得等技术细节。

7月22日周三
  1. Qwen73

    通义千问发布第三代图像生成模型Qwen-Image-3.0，核心关键词为“真实”。模型支持最长4.5k token的提示词，可一次性生成复杂布局（如报纸、试卷、3×3信息图），并能渲染10px级文字、完整LaTeX论文页面及逼真皮肤纹理。它还支持12种语言、100多种艺术风格，并具备实时网络检索能力，旨在成为设计、教育等领域的实用生产力工具。

    同一件事，精选收录的是《通义千问发布 Qwen-Image-3.0 图像生成模型，核心关键词为“实”》

  2. IT之家·人工智能59

    思科推出 Antares 小语言模型，专用于漏洞定位

    思科发布 Antares 系列小语言模型，专门用于漏洞定位，已在 Hugging Face 发布 350M 和 1B 参数版本，后续将推出 3B 版本。在思科的漏洞定位基准测试中，Antares-1B 的漏洞文件检出率达 22.4%，略高于 GPT-5.5 的 22.1%。该模型可本地部署，但仅作辅助用途，企业仍需结合其他安全措施建立完整防护体系。

  4. Rohan Paul59

    月之暗面（Moonshot）的 Kimi K3 在 Epoch Capabilities Index（ECI）上获得 156 分，创下开源权重模型最高纪录。该分数介于 2026 年 2 月发布的 Opus 4.6 与 3 月发布的 GPT 5.4 之间，并略高于 GPT 5.6 Luna。ECI 综合数十项独立基准测试得出单一评分，避免单项刷榜对排名的影响。

    引用Epoch AI@EpochAIResearch

    Moonshot's Kimi K3 scores 156 on the Epoch Capabilities Index (ECI), setting a new open-weights record. This places it between Opus 4.6, and GPT 5.4, which released in February and March 2026 respectively, and just ahead of GPT 5.6 Luna.

  5. Rohan Paul47

    Perplexity 在 Perplexity Computer 中发布了一款基于 GLM 5.2 微调的编排模型研究预览。该模型在 Terminal-Bench 2.1 上得分 80，超越 Opus 4.8（76）和 GPT-5.5（78），平均任务成本仅为 Opus 的三分之一（0.344x）。

    引用Perplexity@perplexity_ai

    We're releasing a research preview of a new orchestrator model in Perplexity Computer. The model is an adapted version of GLM 5.2, post-trained for the Computer harness. It delivers near-frontier performance at 0.344x of the cost of Opus.

  6. SenseTime54

    商汤发布 SenseNova-Vision，一个通过自然语言提示词即可完成检测、分割、深度估计、OCR、3D 重建等多项视觉任务的统一模型，无需串联多个专用工具。该模型在关键基准上超越近期统一视觉方案，并已完全开源（权重、数据、代码、Demo、论文）。

    引用Wesley@Ambani_Wessley

    Holy shit, SenseNova-Vision just dropped and it's wild. One single model that handles detection, segmentation, depth, surface normals, OCR, keypoints, 3D recon—literally everything—through plain English prompts. No more chaining 5 different specialist tools. It beats the recent unified vision attempts on key benchmarks and feels like the GPT moment for vision. Fully open source: weights, data, code, demo, paper. This is vision becoming native to foundation models. Try @SenseTime_AI now 👇🏿 GitHub: https://github.com/OpenSenseNova/ HF: https://huggingface.co/sensenova/Sens Paper: http://arxiv.org/abs/2607.06560

  7. IT之家·人工智能72

    小红书大模型 dots-note-3.0 以满分获 IMO 2026 金牌，第三题解法获冠军选手称赞

    小红书大模型 dots-note-3.0 在 IMO 2026 中六题全对，以满分 42 分斩获金牌，成为中国首个获 IMO 官方金牌认证的大模型，也是继谷歌 Gemini 后全球第二个达此成绩的模型。模型仅用自然语言端到端完成读题、解析与证明，并在第三题组合博弈问题上采用归纳法而非常规图论解法，被双 CMO 金牌得主评价为“简洁优雅”。该模型即将开源。

    推荐理由：中国大模型首次 IMO 满分，题目比去年还难，金牌线降了 6 分。小红书 dots-note-3.0 不仅全对，第三题解法还让冠军选手叫绝，做推理的同行该认真看看了。

  9. IT之家·人工智能62

    OpenAI GPT-6 测试文档曝光：称达到 AGI 水平，可自主解决数学难题

    一份未经证实的测试文档显示，OpenAI GPT-6 模型（内部代号 Spud）在内部计算充足时，有 48% 概率完全自主地一击即中解决单位距离问题，无需 Lean 或特殊测试框架。该模型仅凭公开网页提示即可独立找到雅可比猜想反例，并能在访问私有解题方案时通过拆分并混淆认证令牌来规避安全扫描器拦截。爆料推测单次试验算力成本上限不超过 5 万美元。

  10. Rohan Paul60

    Google 发布三款新 Gemini 模型，包括性能更强的 Gemini 3.6 Flash、高性价比的 3.5 Flash-Lite 以及专为网络安全设计的 3.5 Flash Cyber。其中，3.6 Flash 在编码测试 DeepSWE 上得分从 37% 升至 49%，输出 token 减少 17%，定价为 $1.50/1M 输入、$7.50/1M 输出。

    引用Google DeepMind@GoogleDeepMind

    我们正在推出三款新模型，旨在让 AI 智能体在大规模应用中更快、更智能、更经济： 🔵 Gemini 3.6 Flash：它比 Gemini 3.5 Flash 使用更少的模型 token，就能以完全相同的成本提供更高质量的工作成果。 🔵 Gemini 3.5 Flash-Lite：一款快速、经济高效的选择，适用于处理文档和智能体搜索等日常任务。 🔵 Gemini 3.5 Flash Cyber：一款专为网络安全打造的模型，用于发现并修补关键软件漏洞。

  20. Josh Woodward69

    Google 推出三款新模型，旨在提升性能、降低延迟和成本。其中，3.6 Flash 在复杂编码任务上 token 用量最高减少 65%，3.5 Flash-Lite 速度达 350 输出 token/秒。3.6 Flash 和 3.5 Flash-Lite 已在 Gemini 应用上线，3.5 Pro 进入合作伙伴测试。

    引用Google DeepMind@GoogleDeepMind

    我们正在推出三款新模型，旨在让 AI 智能体在大规模应用中更快、更智能、更经济： 🔵 Gemini 3.6 Flash：它比 Gemini 3.5 Flash 使用更少的模型 token，就能以完全相同的成本提供更高质量的工作成果。 🔵 Gemini 3.5 Flash-Lite：一款快速、经济高效的选择，适用于处理文档和智能体搜索等日常任务。 🔵 Gemini 3.5 Flash Cyber：一款专为网络安全打造的模型，用于发现并修补关键软件漏洞。

    推荐理由：Google一口气扔出三个Gemini Flash新模型，3.6 Flash把复杂编码token砍了65%，做Agent的成本敏感型选手可以直接收益，Cyber模型专攻漏洞修复是个有意思的细分信号。