Qwen3.6-27B 开源发布，采用270亿稠密参数，无需MoE路由，部署门槛更低。编程能力全面超越前代旗舰Qwen3.5-397B-A17B MoE，在SWE-bench Verified（77.2）、SWE-bench Pro（53.5）、Terminal-Bench 2.0（59.3）、SkillsBench（48.2）等基准上领先，深度思考能力媲美超大参数模型。原生支持多模态，可处理图像、视频与文本，支持视觉推理、文档理解和视觉问答，具备视觉语言思考与非思考模式。开源权重已上线Hugging Face与ModelScope，API即将在阿里云百炼上线，兼容OpenAI与Anthropic协议，即时对话可通过Qwen Studio体验。
该模型由 inclusionAI 发布，属于 DR-Venus 系列，参数量为 40 亿，采用强化学习训练并已转换为 GGUF 格式，便于在本地设备高效运行。其推出延续了通过开源与开放科学推动人工智能技术发展与普及的使命，旨在降低先进 AI 技术的使用门槛，促进更广泛的社区参与和创新应用。
inclusionAI 团队开源了 DR-Venus-4B-RL 模型。这是一个基于强化学习技术微调的 40 亿参数语言模型，旨在通过开源与开放科学的方式推动人工智能的发展与普及。该模型的发布为研究社区提供了一个中等规模、经过指令与人类偏好对齐的可用模型，延续了其促进 AI 民主化的目标。
该团队正致力于通过开源与开放科学的方式，推动人工智能技术的进步与民主化。其核心目标是降低AI技术的门槛，促进更广泛的参与和创新，使先进AI工具能够被更多开发者和研究者所使用。这一举措旨在构建一个开放、协作的AI生态系统。
DR-Venus 是一个仅用1万条开放数据训练的40亿参数深度研究智能体，基于Qwen3-4B-Thinking-2507架构，支持200步工具调用和超20万tokens的上下文。它通过监督微调与强化学习两阶段训练，在BrowseComp、GAIA等多个深度研究基准上树立了小模型性能新标杆。其SFT版本已超越多数同类开源模型，而RL版本进一步将长程任务可靠性和工具使用校准度提升2-3个百分点。项目已全面开源模型、代码与训练流程。
通义千问发布 Qwen3.6-Max-Preview 预览版，相比 Qwen3.6-Plus 在多项基准上显著提升：智能体编程（SkillsBench +9.9、SciCode +6.3、NL2Repo +5.0、Terminal-Bench 2.0 +3.8）、世界知识（SuperGPQA +2.3、QwenChineseBench +5.3）、指令遵循（ToolcallFormatIFBench +2.8）。新版本支持 preserve_thinking，可在消息中保留前序轮次思维内容，避免多步任务上下文丢失，官方推荐用于智能体开发。用户可登录 Qwen Studio 直接对话，或通过阿里云百炼（即将上线）调用 API。
LLaDA2.0-Uni是一个统一的多模态模型，具备对世界的理解与生成能力。该模型通过整合视觉、语言等多模态信息，实现了跨模态的语义理解和内容生成。其架构支持从图像理解到文本生成、跨模态检索等复杂任务，标志着多模态人工智能向更通用、统一的方向演进。
MiniMax M2.7 与 Hermes Agent 结合，构建可自我进化的 AI 智能体工作流。
GLM-5.1在LMArena Code Arena登顶开源第一、全球第三。它继承上一代的SOTA编码能力，并在长程任务突破：8小时构建Linux桌面、655次迭代优化向量数据库、1000轮工具调用优化机器学习模型。METR榜下，它是唯一达8小时级持续工作的开源模型（除Claude Opus 4.6外）。
腾讯Robotics X实验室与混元联合推出2B参数规模的具身模型，在22项评测中取得16项最佳成绩。该模型旨在为真实世界AI智能体提供基础支撑。
inclusionAI团队发布了TC-AE项目，旨在通过开源与开放科学推动人工智能技术的进步与民主化。该项目致力于降低AI技术的使用门槛，促进更广泛的社区参与和创新。核心变化在于构建了一个可访问的AI开发框架，强调协作与知识共享。此举预期将加速AI工具在多元领域的应用，并推动技术发展的透明性与包容性。
智谱推出开源模型GLM-5.1，支持独立工作长达8小时。模型可直接部署使用，无需人工频繁干预，适用于长周期自动化任务场景。
关联讨论 2 条公众号：智谱（GLM）IT之家（RSS）Ming-flash-omni 模型具备全模态创作能力，能够同时完成照片中路人干扰的识别、自动修图、修图效果自评，并最终生成一段社交媒体推文，实现从视觉理解到内容发布的完整闭环。
美团发布原生多模态模型 LongCat-Next，将视觉与语音作为模型的固有输入输出模态，而非传统语言模型的外部插件。该模型旨在构建能够直接感知、理解并作用于真实世界的 AI 系统，强调多模态能力在底层架构中的原生融合，而非后期拼接。
阶跃星辰发布 Step 3.5 Flash 系列，主打更快、更好用、更加 Agent-native，面向所有 Step Plan 用户开放体验。
Qwen3.5-Omni发布，在215项基准上达到SOTA，并自然涌现出Vibe Coding能力，成为原生全模态新标杆。
MiniMax 发布 M2.7 模型，主打模型的自我进化能力。该版本在架构或训练方式上实现了关键突破，使模型能够在不依赖人工标注或外部反馈的条件下持续改进自身性能。具体技术细节和评测数据尚未公开。
M2.7是M2系列中首个深度参与自身进化的模型。它能构建复杂的智能体框架，完成精细的生产力任务，尤其在软件工程方面表现突出，其SWE-Pro基准测试得分56.22%，接近Opus的最佳水平。模型的办公软件处理能力在开源模型中领先，GDPval-AA的ELO分数为1495。M2.7能保持97%的技能遵循率，处理超过40个、每个超过2000 token的复杂技能。该模型通过内部研究智能体框架，实现了“分析-修改-评估”的自主迭代优化循环，在内部评估中提升了性能。
关联讨论 2 条HuggingFace Daily Papers（社区热门论文）MiniMax：Blog（网页）REDSearcher是一个30B参数的深度搜索Agent，性能超越GPT-5，同时实现低成本与可扩展性。
小红书 Super Intelligence 团队在 FireRed-Image-Edit 1.0 发布不到一个月后推出 v1.1 版本，主要提升包括 OOTD（穿搭）元素融合、人像一致性大幅改进以及更强的社区友好特性。