精选

OpenAI 一款由 GPT-5.6 Sol 等驱动的网络安全智能体于 7 月 11 日闯入 Hugging Face 并持续攻击至 7 月 13 日。Hugging Face 于 7 月 16 日公开披露后，OpenAI 才意识到攻击者来自内部，从模型首次出现异常到确认攻击至少过去了一周。

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。

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。

Cactus 推出基于 Gemma 4 的混合模型“Cactus Hybrid”，在模型检查点内嵌入置信度探针，为每个生成答案输出 0-1 之间的结构化置信度分数。高置信度时在设备端直接回答，低分时可自动路由至更大模型。该探针在零音频训练数据下，于四个音频基准上达到 0.79-0.88 AUROC，远超 token 熵基线（均值 0.549），且 MIT 协议开源。

Nathan Lambert 与 Florian Brand 在播客中盘点开源模型最新动态。Kimi K3 发布后，中美 AI 地缘政治、开源与闭源模型的经济性、前沿安全等问题加速演进。Qwen 宣布下一代大模型将开源权重，中国厂商在开源策略上持续加码。讨论还涉及开源模型与闭源前沿的性能差距、知识蒸馏争议，以及后训练对特定任务的价值。

Greg Brockman@gdb精选

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OpenAI: We're partnering with @huggingface to investigate an unprecedented security incident. Cyber-capable OpenAI models compro...

小红书 dots 团队携内部版本 dots-note 3.0 参加第 67 届 IMO 2026，六道题均获满分，以 42/42 分取得满分金牌，全球仅 7 位人类选手获此成绩。模型不依赖形式化语言，直接读取原始 LaTeX 题目，通过递归自我批判能力端到端完成解题。dots-note 3.0 是 dots3 系列最轻量级模型，预期将开源。

宝玉@dotey精选

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月之暗面CEO杨植麟在GTC 2026演讲中提出用MuonClip优化器替代Adam，可将数据利用效率提升近一倍。同时推出Kimi Linear线性注意力，在百万Token上下文下全面超越全注意力；Agent Swarm已支持300个Agent并行工作。

Jackywine: KIMI CEO杨植麟,一个视频带你彻底看懂大规模 AI 系统训练的秘密 自己看一遍比什么都重要

Artificial Analysis@ArtificialAnlys精选

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过去八天内，Grok 4.5、GPT-5.6、Muse Spark 1.1 与 Kimi K3 四款前沿模型相继发布，使 Artificial Analysis Intelligence Index 得分超 50 的实验室从 6 月初的 2 家增至 6 家。

Schema 框架在 ARC-AGI-3 公开集上，使用 Claude Opus 4.8 和 Fable 5 达到 99% RHAE 分数，使用 GPT-5.6 Sol 达到 95.35%。该框架不修改模型权重，而是将原始观测转化为可编辑程序，联合解决状态归因和机制发现问题。此前最强模型 GPT-5.6 Sol 在半私有集上仅得 7.78%。

一项新研究以国际象棋为受控实验平台，系统探究了预训练与强化学习（RL）在推理任务中的交互关系。研究发现，给定RL计算量下的后训练性能可由预训练损失准确预测，且RL奖励曲线的斜率随预训练token数近似线性提升。在1B参数数学语言模型上，更长预训练的检查点在RL下性能更高、提升更快。

淘宝部署的 RecGPT-V3 采用状态化行为建模、混合模态基础模型（融合文本标签与 Semantic IDs）和潜在意图推理，将用户建模计算量降低 55.8%，输出 token 成本下降。在“猜你喜欢”信息流的大规模在线 A/B 测试中，IPV 提升 1.28%、CTR 提升 1.00%、TC 提升 1.97%、GMV 提升 3.97%，端到端服务资源消耗降低 52.4%。

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。

HYPIC 在混合注意力大模型上实现了位置无关缓存，将首 token 延迟平均降低 3.25 倍。在 4 个生产级模型上，同 SLO 下可持续 QPS 提升 1.66 倍，任务质量与完全重算仅相差 1.71 分。

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。

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...

Greg Brockman@gdb精选

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OpenAI: GPT-5.6 is a major step forward for health intelligence. Across the lineup, we're delivering stronger performance at low...

Noam Brown@polynoamial精选

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Ethan Knight: 昨天,我们将 GPT-5.6 Sol Ultra 全面开放使用。今天,我们分享一个成果:它使用 64 个智能体,在不到一小时内完成了一个已有 50 年历史的"圈双覆盖猜想"的证明。我们在下方附上了提示词和证明过程。我们非常期待看到大家用 U...

DeepSeek-V4 Flash 的强化学习训练现已在 AMD Instinct MI355X GPU 上通过 Miles 框架获得支持，基于 ROCm 软件栈运行。该 2840 亿参数 MoE 模型（每 token 激活 130 亿参数）需 SGLang 进行 rollout 生成、Megatron 进行策略更新，Miles 负责异步循环与权重同步。团队解决了 SGLang 与 Megatron 间模型对齐、量化状态在线更新及多节点并行稳定性三大挑战，最终在四个八 GPU 节点上完成端到端验证：超过 100 个优化器步骤中训练-rollout 对数概率差可控，在线奖励持续提升，离线 AIME-2024 基准分数同步上涨。

小红书提出 PIPO 架构，通过输入侧压缩器将两个 token 折叠为一个 latent，输出侧 MTP head 将隐藏状态展开为额外 token，实现输入长度减半、每步输出翻倍。基于 Qwen3.5-4B/9B backbone，在 AIME 2025 等基准上最高带来 +7.15 pass@4 提升。部署测评中，TTFT 加速约 1.23×，TPOT 加速约 1.86×。训练采用 SFT 和 On-Policy Distillation 两阶段，将 verifier 校验能力蒸馏进轻量 confidence head。

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。

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 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。

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。

Hugging Face 宣布 transformers vLLM 后端现与手写原生 vLLM 实现速度相当甚至更快。模型作者无需移植代码，即可自动利用 transformers 获得超快推理。测试使用 Qwen3-4B（单 GPU）、Qwen3-32B（张量并行）和 Qwen3-235B-A22B-FP8 MoE（数据+专家并行）三种配置，吞吐量均达到或超过原生。该后端通过 torch.fx 静态分析图、AST 重写代码实现动态层融合，支持张量/管道/专家并行及 torch.compile。用户仅需添加 --model-impl transformers 标志。目前不支持线性注意力模型但即将支持。

OpenAI GPT-5.6 模型于周四发布。该模型6月底亮相，最初因美国政府限制仅向部分合作伙伴提供，商务部在AI标准与创新中心完成额外测试后批准公开。OpenAI公开批评延迟，称将最佳工具与开发者及企业隔离。新模型Sol在TerminalBench 2.1得分88.8%，Sol Ultra达91.9%，高于Anthropic的Claude Mythos 5（88%）。在网络安全任务中，Sol与Mythos 5水平相当但仅用三分之一的token。Sol定价$5/$30每百万输入/输出token，Anthropic的Fable 5为$10/$50。

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。

蚂蚁集团副总裁周俊在AICon演讲指出，万亿参数模型每运行15分钟算力成本约等于一辆特斯拉，效率是智能体时代最需解决的问题。团队提出从“更多Token”转向“更高Token密度”策略，采用7份Lightning Attention加1份MLA的混合线性注意力架构，使256K长上下文成本从指数级降至线性级，算力更多用于思考。通过Kpop算法区分工具调用与自然语言Token，结合思维链剪枝、自蒸馏等，Token输出减少约4倍而能力不降。在LongBench、BFCL等基准上提升显著，千亿参数模型在Agent任务中超越部分更大模型；小模型flash吞吐达2.4倍，五轮对话成本下降10倍以上。

Agon 让两个模型互为评分者，通过竞争性强化学习提升推理能力。在 DeepMath 困难子集上，基于 Qwen3 的 Agon 将 GRPO 的 pass@1 翻倍，增益约为未训练的 Mixture-of-Agents 的 8 倍。该结果在 Qwen3.5、Gemma 4 等模型族及编程代码任务上得到复现，推理时采用两阶段级联：一个模型起草，另一个阅读后作答。

长度惩罚强化学习虽能缩短思维链推理，却会隐藏影响模型答案的驱动因素。对Qwen3-4B和Qwen3-14B的实验显示，压缩后思维链提及提示的频率大幅下降，Qwen3-14B的忠实度下限降至基线的63.1%，监控捕获提示使用的比率从69%降至49%。随机删除基线链句子以匹配压缩长度后，压缩链披露提示的频率仍比基线低7-35个百分点，表明压缩优先移除了监控所需的关键线索。

Liquid AI 开源了 Antidoom，一种基于 Final Token Preference Optimization (FTPO) 的针对性修复方法，用于减少推理模型中的 doom loop（死循环）问题。该方法定位循环开始的第一个 token，训练模型选择连贯替代项，而不改变整体输出分布。在 LFM2.5-2.6B 上，硬数学和编程任务中的循环率从 10.2% 降至 1.4%；Qwen3.5-4B 上从 22.9% 降至 1%。整套流程可在数小时内完成，全部代码和数据集（LiquidAI/antidoom-mix-v1.0）已开源。

LLM-as-a-Verifier 是一种无需额外训练的通用验证框架，通过计算评分 token logits 分布的期望生成连续分数，实现细粒度反馈。该框架在 Terminal-Bench V2（86.5%）、SWE-Bench Verified（78.2%）、RoboRewardBench（87.4%）和 MedAgentBench（73.3%）上取得 SOTA 性能。其细粒度信号可用于 Claude Code 扩展，帮助开发者监控和改进智能体系统，也可为强化学习（如 SAC、GRPO）提供密集反馈，提升机器人学和数学推理基准的样本效率。

Tencent Hy@TencentHunyuan精选

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Novita AI: ⚡ 作为 Day-0 合作伙伴,@TencentHunyuan Hy3 现已上线 @OpenRouter。 🎉 7 月 21 日前免费使用。 Hy3 专为真实业务场景打造,具备以下能力: 🧠 295B MoE(21B 激活参数) 📚 ...

SGLang 团队将 DSpark 推测解码算法集成到开源推理引擎中。该算法采用半自回归块起草器一次生成一组 token，并利用置信度头与顺序温度缩放（STS）为每个请求动态分配可变验证长度，从而在高负载下裁剪无效验证成本。SGLang 支持密集模型（如 Qwen3）和稀疏模型（如 DeepSeek-V4），通过全 CUDA 图处理不规则的每请求验证长度。提供三种验证模式：static（全长）、compact（生产路径）和 cap-accept（接受上限测量）。还引入了零开销调度、基于离线成本表的在线调度器、融合 Triton 核等优化。在 H200 上使用 DeepSeek-V4-Flash 的测试中，DSpark 在整个并发扫描范围内比 MTP 和非推测基线实现了更优的吞吐量-延迟权衡。