精选

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。

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。

Bonsai 27B 基于 Qwen3.6 27B，提供三元（1.71 有效比特/权重，5.9 GB）和 1-bit（1.125 有效比特/权重，3.9 GB）两个变体，后者首次将 27B 级模型装入 iPhone 17 Pro。模型支持多步推理、结构化工具调用、视觉任务和计算机使用智能体循环，拥有 262K token 上下文窗口，支持推测解码加速。在 15 项基准测试中，三元变体保留全精度基线 95% 的性能，1-bit 变体保留 90%，数学和编码能力几乎无损。采用 Apache 2.0 许可证开源。

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。

腾讯混元团队为旗舰模型 Hy3（295B 参数）推出量化版本。1bit 版本（IQ1_M）将权重从 598 GB 压缩至 85.5 GiB，缩小 6.7 倍，单张 96GB 推理显卡即可部署；4bit 版本（Q4_K_M）体积 169.9 GiB，两张显卡可承载。量化版在 Agent、多语言代码、工具调用、长文理解等任务上表现接近满血模型。团队还提供 GPTQ Int4 版本，支持 vLLM 部署。配合 MTP 投机解码，1bit 版本解码速度提升约 50%，4bit 版本提升近 60%。所有版本已开源并打包为 GGUF 格式，适配 llama.cpp 生态。

SenseTime@SenseTime_AI精选

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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）。

Boogu-Image-0.1 系列开源统一多模态理解与生成模型发布，包含 Base、Turbo、Edit 和 Edit-Turbo 四个变体，支持高质量文生图、快速推理、指令编辑及中英双语文本渲染。

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。

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。

AYi@AYi_AInotes精选

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腾讯混元团队发布Hy3模型，采用295B总参数、21B激活参数的MoE架构，推理效率可打平参数规模2-5倍的旗舰模型。Hy3定位为Agent向LLM，从preview到正式版基于50多个真实业务反馈迭代，内部WorkBuddy任务成功率从72%提升至90%，耗时降低34%，幻觉和常识错误持续下降。实测显示其在coding、办公、复杂任务规划方面表现突出，纯视觉能力为短板。Hy3已集成至微信服务10亿+用户，视频演示包括生成HTML网页、Agent网页和10页PPT，模型具备自检和主动说明不足的能力。

AYi: 最近当大家都在刷屏Fable 5和GPT-5.6 的时候, 殊不知腾讯已经悄无声息的把大模型能力给追上来了。 你们知道腾讯低调到什么程度吗? 前几天发布的Hy3 ,21B的激活参数已经可以打平旗舰水准,并且直接塞进微信10 亿+用户手里 ,...

Sam Altman@sama精选

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Karan Singhal: ♥️ GPT-5.6 在健康领域迈出了重要一步,无论是在前沿性能还是成本方面。 这些模型推动了每美元性能的边界,将最优秀的健康智能带给所有人。最小的变体 GPT-5.6 Luna,在最低推理努力下进行评估,其表现超过了最高推理努力下的 GP...

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%。

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。

Google Research 发布 SensorFM，一个在超过 100 万亿分钟多模态传感器数据上预训练的大规模基础模型，数据来自 500 万同意参与者，涵盖 100 多个国家及 20 余款 Fitbit 和 Pixel Watch 设备。SensorFM 学习通用的人体生理表征，可迁移至心血管、代谢、睡眠、心理健康及生活方式等 35 项健康预测任务，支持标签高效适配与数据填充，并可作为个人健康智能体的基础工具。该模型旨在解决传统可穿戴健康模型针对单一终点、难以泛化的问题。

Cognition 发布迄今最强模型 SWE-1.7，基于 Kimi K2.7 基座训练，通过强化学习管线改进（基础设施、训练稳定性、数据质量、长程任务技术）实现前沿智能水平并大幅降低成本。在 FrontierCode 1.1 Main 基准上达 42.3%（Kimi K2.7 Code 为 30.1%，GPT-5.5 为 43.0%，Opus 4.8 为 46.5%），Terminal-Bench 2.1 达 81.5%，SWE-Bench Multilingual 达 77.8%。模型针对长周期异步任务优化，现已在 Devin（Web、桌面、CLI）通过 Cerebras 以 1000 TPS 提供。

OpenAI 宣布 GPT-5.6 将作为 Microsoft 365 Copilot 的首选模型，覆盖 Word、Excel、PowerPoint、Chat 和 Cowork。该集成使用户能在日常工具中以更少提示轮次创建更高质量文档、进行更深入数据分析、生成更精美演示，并完成跨职能协作。GPT-5.6 在每个 token 上提供更实用的工作产出，性价比更强，并支持按需处理最复杂任务。微软通过 OpenAI API 直接调用该模型服务 Microsoft 365 客户。

OpenAI 发布 ChatGPT Work，一个能跨应用和文件收集信息、将复杂项目分解为小步骤独立完成并持续工作数小时的 AI 智能体。它内置 Codex 技术，目前每周超 500 万用户使用 Codex，其中超 100 万用于非软件开发场景。ChatGPT Work 由今天同步推出的最新前沿模型 GPT‑5.6 驱动，具备多步骤推理和按模板生成材料的能力。该功能今天起面向 Pro、Enterprise 和 Edu 计划推出，未来几天扩展至 Plus 和 Business 计划。桌面版 ChatGPT 在所有计划（含免费版）中提供 Chat、Work 和 Codex 模式，且 Codex 应用已合并至新的桌面应用。

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。

AI at Meta@AIatMeta精选

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Mark Zuckerberg: (1) 今天我们发布了 Muse Spark 1.1--一款价格极低但能力强大的智能体与编程模型。该模型已通过我们全新的 Meta Model API 以及 Meta AI 开放使用。

NVIDIA 发布 Nemotron-3-Super 的压缩变体 Nemotron-Labs-3-Puzzle-75B-A9B，总参数从 120.7B 降至 75.3B，活跃参数从 12.8B 降至 9.3B，保持 88 块混合布局（40 Mamba、40 MoE、8 注意力）。在 8×B200 节点上，8K/64K 场景匹配用户吞吐量≥100 tok/s 时，服务器吞吐量提升 2.03 倍。单 H100 上 1M-token 并发从 1 增至 8，权重占用从 70 GB 降至 44.5 GB。迭代式 Puzzle 方法平均得分比单步高 0.57。代价：Arena-Hard-V2 降 4.2 分、SWE-Bench 降 2.6 分。Hugging Face 提供 BF16、FP8、NVFP4 检查点。

蚂蚁灵波开源新一代实时交互世界模型 LingBot-World 2.0（14B 参数），支持施法、攻击、跳跃等丰富角色动作及文本驱动事件（如切换场景、召唤风暴），内置 Pilot Agent 与 Director Agent 实现世界持续演化，并支持多人同时交互。模型采用因果预训练范式和混合双向自回归注意力掩码（MoBA），可稳定输出 720p/60fps 实时画面，长达一小时测试画质不衰减。通过一致性蒸馏与 DMD 降低采样成本，结合注意力 kernel 优化、混合并行推理、动态 KV 缓存调度和异步流媒体传输实现低延迟交互。模型权重及推理代码以非商用协议开源，SGLang 已适配，并提供 Reactor PC 端和灵光 APP 在线体验。

蚂蚁灵波科技正式开源LingBot-Video，这是全球首个基于MoE架构、面向具身智能的视频生成基础模型。总参数30B，推理时仅激活约3B，效率较同规模Dense架构提升约3倍。模型引入7万小时VLA、VLN、Ego等机器人数据，并通过多维强化学习奖励系统对齐物理合理性与任务完成度。在RBench上总分0.620，超越Wan2.6等模型；在Physics-IQ Verified评测中排名第一。可用于机器人动作预测、仿真数据生成等方向。

Robbyant 推出 LingBot-VLA 2.0，一个 6B 参数的开源视觉-语言-动作（VLA）基础模型。它以 Qwen3-VL-4B-Instruct 为骨干，采用 MoE 动作专家架构，通过 55 维规范向量统一表示不同机器人的状态和动作。训练数据涵盖约 60,000 小时高质量数据（50,000 小时机器人轨迹 + 10,000 小时第一人称人类视频），覆盖 20 种机器人配置。在 GM-100 双机械臂基准测试中，模型在多个平台上超越 π0.5 和之前版本。模型权重、代码和技术报告已以 Apache-2.0 许可开源。

xAI 今日推出 Grok 4.5，为其最强模型，专为编程、智能体任务和知识工作打造。模型训练于数万块 NVIDIA GB300 GPU，DeepSWE 1.0 得分 62.0%，DeepSWE 1.1 得分 53%，Terminal Bench 2.1 得分 83.3%，SWE Bench Pro 解决率 64.7%。服务速度 80 TPS，token 效率约为 Opus 4.8 (max) 的 4.2 倍，在 Harvey Legal Agent Benchmark 排名第一。定价 $2/百万输入 token、$6/百万输出 token。即日起在 Grok Build、Cursor 和 SpaceXAI API 可用，欧盟地区预计 7 月中旬上线。

OpenAI 今日推出 GPT‑Live，基于全双工架构实现同时听与说，支持自然打断与实时回馈。该模型每秒多次判断是否说话、倾听、打断或调用工具，并将搜索、推理等复杂任务委托给后台 GPT‑5.5，保持对话流畅。即日起向全球 ChatGPT 用户提供 GPT‑Live‑1 和 GPT‑Live‑1 mini 两个版本。人类评估显示，在 5‑10 分钟对话中，GPT‑Live‑1 系列在自然度、轮流、打断等方面显著优于 Advanced Voice Mode；在 GPQA、BrowseComp 和 τ³‑Voice Telecom 基准测试中也表现更强。未来将开放 API。

Robostral Navigate 是 Mistral AI 首个具身导航模型（8B 参数），仅用单 RGB 摄像头，在 R2R-CE 验证集上取得 76.6%（unseen）和 79.4%（seen）的成功率，超越最佳单摄像头方法 9.7 个百分点，超越使用深度或多摄像头的系统 4.5 个百分点。模型通过 pointing 预测目标坐标并结合强化学习持续改进，全部在模拟中训练（约 40 万轨迹、6000 场景），采用 prefix-caching 实现高效训练。通用适配轮式、腿式和飞行机器人，能适应真实环境中未训练的障碍。

字节 Seed 今日发布多模态图像创作模型 Seedream 5.0 Pro，在图文匹配、结构合理性、文字渲染与画面美感上全面升级。四大核心突破：复杂信息可视化，可生成高密度信息图；交互式精准编辑，支持点选、圈选、草图渲染、色彩与材质替换、图层分离及多图融合，实现像素级编辑；真实的影像与人像质感，还原光影、材质与皮肤肌理；原生多语种输入与生成，支持十余种语言及本地化视觉特征。已陆续在豆包、即梦、火山方舟等平台上线。

蚂蚁集团旗下具身智能公司Robbyant开源LingBot-Vision，一套自监督视觉Transformer家族，专为密集空间感知设计。旗舰ViT-g/16参数约1.1B，采用掩膜边界建模训练，将边界作为原生预训练信号。在密集空间任务中，该1B模型匹配或超越参数规模高达7倍的大模型（如7B DINOv3）。模型以Apache-2.0许可证在Hugging Face开源，提供ViT-g、ViT-L（300M）、ViT-B（86M）、ViT-S四个规模。

Nemotron-Labs-Diffusion 是一种三模式语言模型，通过联合自回归（AR）和扩散损失训练，在单一架构中统一了 AR、扩散和自我推测解码。研究显示 AR 与扩散目标互补：扩散增强前瞻规划，AR 提供从左至右的语言先验。自我推测模式下，扩散充当草稿模型、AR 负责验证，其接受率和实际设备效率均优于多 token 预测（MTP）。在最优化采样器下，单次前向传播产出 token 数比自我推测最多高 76.5%。该系列包含 3B、8B、14B 参数的基础、指令和视觉语言模型，在准确率和速度上均超越现有开源 AR 和扩散 LM。例如 8B 模型单次前向解码 token 数是 Qwen3-8B 的 6 倍，在 GB200 GPU 上使用 SGLang 运行 SPEED-Bench 时吞吐量提升 4 倍。

Pulpie是一族Pareto最优模型，用于从HTML页面提取主要内容。其最小模型pulpie-orange-small（210M参数）在WebMainBench上取得0.862的ROUGE-5 F1分数，接近600M参数的Dripper（0.864），但成本仅1/20。在NVIDIA L4 GPU上，Pulpie处理速度13.7页/秒，Dripper仅0.68页/秒。清理10亿页HTML，Pulpie成本约$7,900，Dripper需$159,000。模型采用编码器架构，单次前向传播即可标记每个HTML块为内容或模板，已在HuggingFace开源。

AI at Meta@AIatMeta精选

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Meta Superintelligence Labs 发布首个媒体生成模型 Muse Image 和 Muse Video。Muse Image 是目前最先进的图像生成模型，能精确遵循指令、精准编辑、多参考构图，并利用 Instagram 社交上下文。它还具备智能体工具使用能力并集成 Muse Spark。用户可通过 Meta AI 应用、网页、Instagram Stories 和 WhatsApp 试用，初始限于部分国家。Muse Video 基于相同预训练基础，实现高视觉保真度并原生支持音频。

腾讯混元发布 Hy3，在推理、智能体、长上下文等任务上显著进步，比肩 2～5 倍参数规模旗舰模型。内部盲测均分 2.67/4，优于 GLM5.1（2.51/4）。幻觉率从 12.5% 降至 5.4%，常识错误率从 25.4% 降至 12.7%，多轮问题率降至 7.9%，MRCR 从 42.9% 升至 75.1%。任务解决率从 72% 跃升至 90%，平均耗时缩短 34%。API 价格为输入 1 元、输出 4 元（每百万 tokens），命中缓存 0.25 元。已以 Apache 2.0 协议在 GitHub、HuggingFace 等平台开源。

通义实验室发布Fun-ASR-Realtime实时语音识别模型。单模型覆盖30种语言及16种方言，针对东亚、东南亚地区重点优化。在工业级方言测评inhouse上取得87.8%的语义准确率，大幅领先，多地方言接近人工水平。引入上下文理解与动态热词注入，实现同音词、品牌名等语义消歧。流式识别首字延迟控制在百毫秒级，准确率接近离线水平，支持多语言无缝切换。API已上线阿里云百炼平台。

Meituan LongCat@Meituan_LongCat精选

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美团今日宣布 LongCat-2.0 完全开源（MIT 许可），公开模型权重与推理代码。该模型为 MoE 架构，总参数量 1.6T，每 token 激活约 48B，支持 1M token 上下文。技术亮点包括 LongCat Sparse Attention 高效处理长文本、Zero-Compute Experts 动态激活 33B–56B 零浪费计算、MOPD 按任务路由 Agent/Reasoning/Interaction 三组专家。Benchmark 成绩：Terminal-Bench 2.1 70.8；SWE-bench Pro 59.5（超越 GPT-5.5 的 58.6）；SWE-bench Multilingual 77.3；FORTE 73.2；RWSearch 78.8；BrowseComp 79.9。原生集成 Claude Code、OpenClaw、Hermes Agent 等工具，支持 GPU 与 NPU 部署，已在大规模国内集群验证。

Meituan LongCat: 推出 LongCat-2.0 🐱 1.6T 参数 · MoE 架构,约 48B 活跃参数 · 1M 上下文窗口 这是 @OpenRouter 上 Owl Alpha 背后的完整模型--现已可用。 从零开始为智能体编程构建: ◆ LongC...

7月3日，生数科技在2026全球数字经济大会上发布Vidu S1实时交互模型，支持实时视频通话和语音控制视频走向，实现无限时长连续互动。模型采用自回归扩散路线，基于已生成画面和语音指令持续预测后续内容；无需传统建模，一张图片即可创建角色并自定义音色。Vidu S1在540P分辨率下实现25FPS（最高42FPS）实时生成，通过TurboDiffusion等技术降低计算成本，已开启内测。

Mistral AI 今日发布 Leanstral 1.5，一款 Apache-2.0 许可的开源形式化验证模型，119B 总参数仅 6B 活跃。在 miniF2F 上达 100% 饱和，PutnamBench 解决 587/672 题，FATE-H（87%）和 FATE-X（34%）创 SOTA。训练经历 mid-training、SFT 和基于 CISPO 的强化学习。具备智能体式证明能力，在 57 个开源仓库中发现 5 个未知 bug。模型已通过 HuggingFace 和免费 API 开放使用。

腾讯混元于7月6日正式发布Hy3模型。相比preview版，任务解决率从72%升至90%，平均耗时缩短34%；幻觉率从12.5%降至5.4%，常识错误率从25.4%降至12.7%，多轮问题率从17.4%降至7.9%，长对话基准MRCR从42.9%升至75.1%。在270位专家盲测中均分2.67/4，优于GLM5.1的2.51/4。API价格为输入1元/百万tokens、输出4元、缓存命中0.25元。模型已基于Apache 2.0协议开源。

NVIDIA 发布 Nemotron-Labs-TwoTower，基于冻结的自回归骨干 Nemotron-3-Nano-30B-A3B 的扩散语言模型。采用双塔架构：上下文塔冻结，降噪器塔训练，通过层对齐交叉注意力和状态播种协作。在 2×H100 上 BF16 评估，保留 98.7% 的 AR 基线质量，生成吞吐量提升 2.42 倍（γ=0.8，块大小 S=16）。降噪器在约 2.1T token 上训练，骨干使用 25T token 预训练。总参数约 60B，每 token 活跃参数约 3B/塔。支持扩散、模拟 AR 和 AR 三种解码模式。

美团于6月30日发布新一代万亿参数大模型LongCat-2.0并开源。总参数1.6T，平均激活约48B，原生支持1M超长上下文，在五万卡国产算力集群上完成全流程训练与推理。采用LSA稀疏注意力、零计算专家、ScMoE及MOPD多专家融合（Agent/Reasoning/Interaction三组专家）架构。评测中SWE-bench Pro获59.5，SWE-bench Multilingual获77.3。预览版已通过OpenRouter和longcat.ai开放，月调用量跻身OpenRouter全球前三。