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各家新模型的发布、开源与迭代：旗舰更新、开源权重放出、能力与价格变化。
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Ling-2.6-1T-base 是蚂蚁 inclusionAI 开源的万亿参数 MoE 基座模型（总参约 1T，激活 63B）。它由 Ling-2.0-1T-base 升级而来，采用 Lightning Attention 与 MLA 以 7:1 混合的线性注意力架构，经约 9.6T token 的迁移预训练、持续预训练和中训练，上下文窗口从 4K 分阶段扩展至 256K。在 MMLU（86.82）、SimpleQA、LongBenchv2（43.54）等基准上超越前代。该模型仅供研究（继续预训练、微调、蒸馏等），不直接提供对话功能。
推荐理由：Ling-2.6 用混合线性注意力把万亿 MoE 基座模型的上下文能力推到了 256K，对于研究长上下文和 MoE 的团队是个有价值的基座，但它是未对齐的预训练模型，不能直接当对话助手用。
微软 MAI 团队发布七款新 MAI 模型，将通过 OpenRouter、Fireworks、Baseten 向开发者开放，并首次允许开发者自行调整模型权重。官方称基于强化学习环境（RLEs）的 Microsoft Frontier Tuning 可让模型学习企业自身工作流，其针对 Excel 微调的 MAI 模型可匹敌 GPT 5.4 且效率最高提升 10 倍。
推荐理由：微软官方发布七款新 MAI 模型，并给出 Frontier Tuning 微调方案与具体效率数字，读者可据此评估其对企业和开发者工作流的影响。
Microsoft 发布编码模型 MAI-Code-1-Flash，直接用生产环境 GitHub Copilot harness 训练，主打真实开发工作流而非仅优化基准。
推荐理由：官方说明了用生产环境 Copilot harness 训练和评测的思路，并给出与 Claude Haiku 4.5 的基准对比数据，可据此评估其在真实编码工作流中的价值。
SenseTime@SenseTime_AI精选AI 评分7373感谢使用我们的模型来创建这些复杂的图表和图表。 看到具有挑战性的信息被转化为清晰、准确和可读的视觉效果真是太棒了。这就是我们的目标。😄
SenseNova U1 刚刚发布了一个信息图专用版本，在 IGenBench Q-ACC 上提升 +18.2 可不是舍入误差。 这意味着该模型真正理解了哪些信息需要放在哪里。 真正的进步：http://huggingface.co/sensenova/SenseNova-U1-8B-MoT-Infographic
推荐理由：SenseNova U1 这波信息图特化不是刷分，+18.2 Q-ACC 证明模型真的懂了排版，做汇报、做图表的可以直接上 Hugging Face 扒下来用。
MiniMax (official)@MiniMax_AI精选AI 评分8181M3 on Cloudflare AI Gateway, day one ⚡ 前沿编码能力，1M 上下文，原生多模态，现在一次 fetch 即可调用。 是时候构建些东西了。 🦞
来自 @MiniMax_AI 的 M3 现已在 Cloudflare AI Gateway 上线： - 首个推动 SOTA 编码前沿的开放模型 - 1M 上下文与原生多模态理解 - 首周内，上下文 ≤ 512K 的请求享受 50% 折扣 今天就通过 AI Gateway 试用吧！ https://developers.cloudflare.com/ai/models/minimax/m3/
推荐理由：MiniMax的M3把开源编码模型拉到新高度，1M上下文加原生多模态是惊喜，上线首周5折，值得跑一下看是不是真能干翻闭源。
xAI的最新编程模型Composer 2.5现已在Grok Build中可用，用户可通过`/models`菜单选择使用。这是一款快速、先进的模型，擅长处理长时间运行的任务和复杂指令。该模型面向SuperGrok和X Premium+用户开放。
推荐理由：xAI 的 Composer 2.5 主攻长任务和复杂指令，如果你在用 Grok 搭 Agent，这模型值得切过去试试，可能比之前的编码模型更稳。
Qwen3.7-Plus 深度融合视觉与语言，实现“看、想、写、做、验”端到端闭环，在 12 项核心基准测试中表现提升。实测中，基于该模型的智能体连续运行超 11 小时，自动完成英语学习 APP 开发，生成代码超 10000 行、触发调用超 1000 次；复刻 macOS Stocks 应用并通过 10 项功能验证。支持图像/视频转 SVG、视觉驱动网页设计及浏览器自动化。已在阿里云百炼上线，提供 OpenAI 兼容 API 与 Anthropic 协议。
推荐理由：Qwen3.7-Plus 把视觉智能体推到了‘能看、能想、能动手’的端到端闭环，从写代码到操作浏览器一条龙，做自动化 Agent 的团队可以直接拿来用。
阿里云通义千问推出 Qwen3.7-Plus，基于 Qwen3.7 文本骨干，增强视觉语言能力，保留编码、工具使用和生产工作流的智能体能力。它支持感知现实场景、读取并操作 GUI、从视觉参考编写代码、端到端导航手机应用、基于网络知识回答视觉问题，融合 GUI 与 CLI 交互，跨 Claude Code、OpenClaw、Qwen Code 等框架泛化。在 Terminal Bench 2.0-Terminus 得分 70.3，SWE-Verified 77.7，QwenWorldBench 62.1，GPQA Diamond 90.3，MMLU-Pro 88.5。通过阿里云 Model Studio API 提供。
推荐理由：Qwen3.7-Plus 把视觉感知、GUI 操作和编码能力整合进同一个 agent 模型，在 ScreenSpot 和浏览器操作上的提升很实在，做自动化的开发者值得上手试试。
Mellum2 是 JetBrains 从头训练的 12B 参数混合专家（MoE）模型，专注于自然语言与代码。每个 token 仅激活 2.5B 参数，推理速度可达同类模型的 2 倍以上，适合高吞吐、低延迟场景。该模型支持路由、RAG、摘要、子智能体及私有部署，以 Apache 2.0 许可证开源。在代码生成、推理、科学和数学基准测试中，Mellum2 与同等规模的开放模型竞争力相当。
推荐理由：JetBrains 开源了 Mellum2，一个激活参数仅 2.5B 的 12B MoE 模型，专为代码和问答管道设计的快模型。做实时 RAG 或子代理时，终于不用硬扛大模型了。
SenseTime@SenseTime_AI精选AI 评分6767推荐理由：大部分AI生成的图表都有标注错误或比例失调，商汤这个模型专攻信息图准确性，对常做图表的产品人和分析师来说值得一试。
MiniMax M3 是一个开源前沿模型，具备先进的编码与AI智能体能力。它支持100万token的超长上下文窗口，并采用名为MSA（MiniMax Sparse Attention）的新型稀疏注意力架构。该架构使模型在100万token上下文下的每token计算成本降至前代的1/20，预填充速度提升9倍以上，解码速度提升15倍以上。在SWE-Bench Pro编码基准上，MiniMax M3得分59.0%，超越GPT-5.5和Gemini 3.1 Pro，性能接近Opus 4.7。该模型可通过MiniMax Code、Token Plan和API服务使用。
推荐理由：MiniMax M3 把开源模型的编码能力推到了 GPT-5.5 和 Opus 4.7 这条线上，还附带 1M 上下文和原生多模态，这是开源社区真正能打的前沿选项，做 Agent 的值得立刻跑一下。
MiniMax 发布 M3 模型，采用全新稀疏注意力架构 MSA，支持 1M 上下文窗口，并原生支持图片、视频输入及电脑桌面操作，是国内首个齐备这些要素的开源模型。
推荐理由：M3在复现论文和CUDA优化中的长程自主迭代，将模型评估从单轮得分推进到真实协作场景，为衡量Agent Coding能力提供了更具参考价值的维度。
Google AI Developers@googleaidevs精选AI 评分7171推荐理由：Gemini 图像模型 GA 了，生成式视觉正式进入 Google 时间，做设计工具和内容生成的开发者可以直接接入测试，看看能不能成为下一个 Midjourney。
Greg Brockman@gdb精选AI 评分7676OpenAI 刚刚发布了一种全新的模型 gpt-realtime-translate 接收任意语言的语音音频，并输出你目标语言的语音 LLM 很棒，但针对特定用例你需要专门的模型 我们正在我们的智能眼镜上运行这个
推荐理由：OpenAI悄悄推出一个专门做实时语音翻译的模型，不是通用LLM，而是专用模型。这标志着AI交互从文字转向语音的第一步，做翻译硬件或AR眼镜的团队要睡不着了。
Google 在 2026 年 Google I/O 大会上发布了新一代多模态模型 Gemini Omni 与 Gemini 3.5，并同步提供了 11 个视频，集中演示了这两款模型在实际场景中的能力。
推荐理由：Google 官方放出的这组视频演示，直接展示了 Gemini Omni 和 3.5 的实际表现，比参数和 benchmark 更直观，做多模态应用的可以逐帧研究。
xAI@xai精选AI 评分7373推荐理由：xAI 把 Grok Build 底层模型开放 API 了，定价比竞品便宜一个量级，做 agentic coding 的可以低成本试一下，速度也不错。
通义千问推出通用视觉-语言-动作模型Qwen-VLA，基于Qwen多模态骨干，将视觉感知、语言理解与空间推理扩展至连续动作生成和轨迹预测。训练分四阶段：文本到动作预训练（T2A）、持续预训练（CPT）、监督微调（SFT）和强化学习（RL）。在LIBERO上达97.9%，Simpler-WidowX达73.7%，RoboTwin-Easy/Hard达86.1%/87.2%，匹配或超越专精模型。数据涵盖超10,000小时公共机器人轨迹、1,000+小时内部真实轨迹及800万+合成仿真轨迹。
推荐理由：Qwen-VLA 把机器人操作、导航和跨实体控制统一进一个模型，在多个基准上打平甚至超越专用模型，这是通用具身智能的一个重要信号，但离实际可用还有距离。
通义实验室提出Qwen-VLA，以Qwen3.5-4B视觉语言主干与1.15B参数DiT动作解码器构建统一视觉-语言-动作模型。通过文本到动作DiT预训练和本体感知提示，将操作、导航与轨迹预测统一在同一框架下，支持11种机器人平台。在5个仿真基准中，单一通用模型在3个上超越最佳专用模型；ALOHA真机in-domain成功率83.6%，OOD泛化76.9%，分别超越π₀.₅超35和40个百分点；DOMINO动态操作零样本达26.6%；VLN-CE导航R2R和RxR分别达57.5%和59.6%，均超越专用模型。
推荐理由：通义把操作、导航和轨迹预测塞进一个脑子，在11种机器人上通用，这是具身智能从'专家'走向'通才'的关键一步，做机器人的值得翻翻论文。
Greg Brockman@gdb精选AI 评分6969我们今天发布了新版本的 gpt-5.5 instant。之前的模型太过于“bullet pilled”了。新版本在其他一些重要维度上有所改进：谄媚性、事实性和多语言表现。希望你们喜欢！一直很期待反馈
推荐理由：GPT-5.5 instant 的小升级，直接针对用户吐槽的「太爱 bullet point」和谄媚问题，多语言和事实性也有改善，如果你在用 instant 模式可以动手切过去试试。
小米大模型应用团队发布开源可控视频音效生成模型 ControlFoley，旨在解决创作中的可控性难题。该模型统一支持文本引导视频配音、文本控制视频配音和参考音频控制视频配音三类任务。ControlFoley 在 VGGSound-Test 等多个 benchmark 上取得开源 SOTA 表现，其代码、模型权重和在线 Demo 均已开放。
推荐理由：小米开源的 ControlFoley 把视频音效生成从“看画面配声音”推进到“按意图来”，开源 SOTA 且直接提供 Skill，做视频创作的可以上手试试。