字节跳动火山引擎总裁谭待在2026火山引擎FORCE原动力大会上公布，豆包视频生成模型Seedance 2.5目前处于全球企业内测阶段，预计7月初正式上线。该模型支持单段原生30秒视频直接生成，用户可同时导入最多50个全模态参考素材。前代Seedance 2.0已升级具备原生4K视频生成能力。大会还预览了字节跳动全新AI版权商业化平台，周星驰为首批合作对象，用户可在抖音、即梦、剪映等平台使用官方授权模板二次创作经典电影片段，相关模板当日创作量已突破十万次。

火山引擎发布豆包大模型2.1系列：Doubao-Seed-2.1-pro和Doubao-Seed-2.1-turbo，API已全量上线火山方舟。Pro输入6元/百万tokens，输出30元，缓存命中1.2元；Turbo能力相近、价格减半。该系列Coding和Agent能力跨越生产级质变点：Terminal Bench 2.1上Pro与Claude Opus 4.7持平，SWE-Pro接近GPT-5.5，NL2Repo-Bench领先GPT-5.5，SciCode超Claude Opus 4.7和GPT-5.5。Agent方面GDPval最高分，ALE超越Claude Opus4.7，MCP-Atlas全面超Opus4.7与GPT5.5。多模态理解领先：OSWorld移动端、MMMU-Pro、TOMATO、LVBench均全球SOTA。同时推出Doubao-Seed-Evolving，每月2~4次迭代。

火山引擎FORCE大会正式发布Doubao-Seed-2.1-pro和Doubao-Seed-2.1-turbo。Coding能力接近Opus 4.7，Agent大幅进化，多模态视觉理解在多数评测集位居TOP。价格¥6/¥30每百万token（输入/输出），上下文256k，已在火山、Trae、豆包上线并兼容Agent框架。基于该模型的豆包办公模式进入内测，可完成发票汇总、联网调研等任务。视频模型Seedance 2.0支持原生4K输出，Seedance 2.5支持30秒原生直出。Seedream 5.0 pro（7月初上线）及全新音频生成模型即将发布。

字节跳动在火山引擎上线豆包 Seed 2.1 系列模型，包括 Pro 和 Turbo 两个深度思考版本，以及 Seed-Evolving 迭代模型和角色模型。Pro 版本为面向 Coding 与 Agent 的旗舰模型，在 Coding 工程交付、Agent 长链路任务执行和多模态理解三大方向全面升级；Turbo 版本面向规模化生产，效果比肩 Pro

Wan-Streamer v0.1 是原生流式、端到端的交互基础模型，在单一 Transformer 中统一建模语言、音频和视频的输入与输出，序列表示为交错视觉、音频、文本 token，通过块因果注意力实现增量流式。无需外部 VAD、ASR、TTS、视频生成等模块，感知、推理、生成、响应时序等由单一模型联合学习。整套栈围绕流式化重新设计，支持 25 fps 下 160 ms 的流式单元。模型侧响应延迟约 200 ms，结合 350 ms 双向网络延迟后总交互延迟约 550 ms，实现亚秒级全双工音视频通信。

6 月 22 日，生数科技多模态视频生成大模型 Vidu Q3 上线华为云 MaaS，面向企业营销、内容制作等行业提供视频生成服务。Vidu Q3 是全球首个“为剧而生”的视频大模型，支持 16 秒声画同出、1080P 画质，具备稳定多镜头叙事与精准切镜能力及多国语言文字渲染。本次上线两个版本：Vidu Q3 Turbo 极速版包含 T2V、I2V、H2V、R2V 四种能力，推理快、成本低；Vidu Q3 Pro 专业版包含 T2V、I2V、H2V 三种能力，画面细节最优，最高支持 4K 分辨率，适合广告大片等精品创作。

6月22日，百川智能与清华大学联合发布医疗增强大模型Baichuan-M4。该模型在OpenAI提出的HealthBench及Hard、Professional三个榜单上同时位列世界第一，综合得分68.6，领先第二名GPT-5.5超10分，幻觉率仅3.3%。M4会主动追问症状细节并优先排查危急重症。在基于OSCE构建的动态问诊评测SCAN-bench中，M4初诊79.0、复诊74.7，全面领先GPT-5.5等模型。模型具备“全病程记忆”，长上下文临床记忆得分86.9；首创“证据锚定”循证引用，精度达90.0，远超GPT-5.5和OpenEvidence。

阿里巴巴今日发布视频生成模型 HappyHorse 1.1，在动态表现力、主体一致性、指令遵循、视觉质感和音频能力等维度系统性升级。技术规格与 1.0 版本一致，单次生成 3 到 15 秒，支持 720p 和 1080p 分辨率及自由宽高比。HappyHorse 官网、阿里云百炼和千问云均已接入最新版本。同日，HappyHorse 联合虎鲸文娱集团启动“Horsepower”AI 影像大赛，优胜者可获百万商单合作，张纪中等担任评委。

瑞士AI倡议（EPFL、苏黎世联邦理工学院、CSCS合作）推出完全开放的基础模型Apertus，公开训练数据、代码、权重、方法和对齐原则。模型符合欧盟AI法案要求，支持1000+种语言，提供8B和70B参数版本。同时发布Apertus Mini，含16个小模型用于演示知识蒸馏与量化技术。技术报告已被ACL 2026接收。针对提契诺州微调的版本已用于内部AI翻译。瑞士电信为战略合作伙伴。

科技媒体 testingcatalog 报道，OpenAI 有望下周推出 GPT-5.6 系列，涵盖 mini、标准版和 Pro 版。部分 Pro 订阅用户已可访问 GPT-5.6 Pro，理解力增强，前端/Web 开发认知有进步。性能方面，上下文窗口从 100 万 tokens 扩展至 150 万 tokens，优化了长周期编码能力和 Codex 响应速度。消息称在智能体编码中，GPT-5.6 已优于 Anthropic 的 Mythos 系列。定价上，OpenAI 当前 token 价格仅为 Anthropic 一半左右，计划进一步降价。

智谱 GLM 5.2 在 Design Arena 单轮 HTML 网页设计评测中首次登顶总分第一，超越 Claude Fable 5、Opus 4.6 和 Opus 4.7，比前代 GLM 5.1 提升 5 个名次。推理价格每百万 tokens 为 1.40/4.40 美元，远低于 Fable 5 的 10/50 美元。模型高效调用 chart.js、three.js 等第三方库，使用这些库的会话胜率提升 6.0 个百分点；91% 会话使用 TailwindCSS，51% 使用 font‑awesome，交互设计使胜率提升 1.2 个百分点（Fable 5 仅 57% 使用 TailwindCSS）。在布局、排版、视觉动画方面表现出色。

新浪微博研究人员发布VibeThinker-3B，一个仅3B参数的密集推理模型，基于Qwen2.5-Coder-3B，采用谱到信号后训练流水线（SFT、强化学习与自蒸馏），MIT开源。在AIME26上得分94.3，比肩DeepSeek V3.2（671B）和Kimi K2.5（1T）；LiveCodeBench v6达80.2 Pass@1；2026年4月至5月LeetCode周赛与双周赛首次提交通过率96.1%。搭载CLR测试时缩放后AIME26升至97.1。BF16权重约6GB，单GPU可运行，推荐使用vLLM 0.10.1或SGLang ≥0.4.9.post6推理。

Liquid AI 本周发布两款 350M 参数检索模型：稠密双编码器 LFM2.5-Embedding-350M 和后期交互模型 LFM2.5-ColBERT-350M。二者基于 LFM2.5-350M-Base，通过将因果注意力改为双向注意力实现双向编码，支持阿拉伯语、德语、英语等 11 种语言的单语与跨语言搜索。在 NanoBEIR 多语言检索上，ColBERT 版 NDCG@10 为 0.605，Embedding 版为 0.577，均优于 Qwen3-Embedding-0.6B。在 MKQA-11 问答 Recall@20 上分别为 0.694 和 0.691。上下文窗口 32,768 tokens，文档调优至 512 tokens。提供 GGUF 格式，MacBook Pro M4 Max 上查询延迟低于 10 ms。模型以 LFM Open License v1.0 发布在 Hugging Face。

6月19日，银河通用推出全球首个人形机器人通用小脑GPT基础模型AstraBrain-WBC 0.5。该模型基于2万小时人类动作数据训练，参数规模达8040万，是行业首个达到GPT-1量级的人形机器人全身实时运控大模型。采用因果Transformer架构，将全身控制定义为连续序列预测问题。实验表明，训练数据从200万帧扩展至20亿帧时，成功率从83.26%提升至92.58%，零样本跟踪误差持续下降。

OpenAI 升级 ChatGPT 医疗能力，新模型 GPT-5.5 Instant 在 HealthBench 及 HealthBench Professional 测试中达到最贵 Thinking 模型水平，成本大幅降低。该模型对所有免费用户开放（有使用限制），其回答在准确性、清晰度和完整性上优于医生书写的回答，过去两个月错误健康陈述减少 71%。超 260 名来自 60 个国家的医生审查了 70 多万条模型响应。每周有超 2.3 亿人通过 ChatGPT 咨询健康问题。OpenAI 还提供 ChatGPT for Clinicians 和 OpenAI for Healthcare 等专业工具。

6 月 18 日，阿里 ATH-Token Foundry 联合人大高瓴人工智能学院开源首个基于统一“科学语法”的多领域科学生成基础模型 LOGOS。LOGOS-1B 仅用 1B 参数量（1/56）在多个任务上超越微软 NatureLM（8×7B）。模型构建涵盖 7 类模态、共 44.87B tokens 的预训练语料，通过共享词表将蛋白质、小分子等异构对象编码为统一离散 token 序列，并发明“文字描述法”将 3D 空间接触模式语法化为离散 token。预训练与下游任务实现 form-objective alignment 消除 gap。模型权重、推理代码与技术报告已在 HuggingFace 和 GitHub 开源。

智谱（Z.ai）于6月13日向编码计划订阅者发布GLM-5.2，6月16日以MIT许可证开源完整权重。该模型为753B参数、1.51TB的MoE架构，40个活跃参数，纯文本输入，上下文窗口提升至100万token。在Artificial Analysis Intelligence Index v4.1上以51分领先，超越MiniMax-M3（44）、DeepSeek V4 Pro（max,44）和Kimi K2.6（43）。但每任务输出token消耗达43k，高于同类模型。Code Arena WebDev排行榜位列第二，仅次于Claude Fable 5。通过OpenRouter可获取，多数提供商定价$1.40/百万输入token、$4.40/百万输出token。实测生成SVG动画优秀，但负鼠SVG质量不及GLM-5.1。

GLM-5.2 发布，支持 1M token 上下文，采用 IndexShare 架构——每 4 个稀疏注意力层共用一个轻量索引器，将 1M 上下文下每 token FLOPs 降低 2.9 倍；MTP 层改进使推测解码接受长度提升 20%。长周期编码基准上，FrontierSWE 落后 Opus 4.8 仅 1%、领先 GPT-5.5 1%；PostTrainBench 仅次于 Opus 4.8；SWE-Marathon 落后 Opus 4.8 13% 但排名第二。标准编码测试 Terminal-Bench 2.1 获 81.0 分（GLM-5.1 为 63.5），接近 Opus 4.8 的 85.0。模型引入努力级别控制以平衡性能与延迟。MIT 开源许可，无地域限制。

OpenAI 正筹备推出 GPT-Bidi-1 模型，采用双向（BiDi）架构，能同时听和说，吸收用户打断并在对话中实时调整。相比已进化至 GPT-5.5 的文本模型，ChatGPT 的语音能力仍基于较旧音频技术栈，GPT-Bidi-1 旨在弥合这一差距。上线后用户可切换双向模式与现有高级语音模式，并支持 High、Medium 及 Instant 智能等级，按任务调整速度和深度。

6 月 17 日，xAI 宣布 Grok Imagine Video 1.5 模型正式在 xAI API 上线。该模型支持静态图一键生成带同步音频的短视频，单次生成同时输出音效、环境音和对话，语音清晰度和口型同步效果提升。运动连贯性增强，减少了肢体扭曲和物体漂浮，更好模拟重量感与动量。Fast 模式下生成一段 6 秒 720p 视频约需 25 秒，较前代 40 秒以上显著提速。开发者可通过上传起始图片、描述运动方式并选择分辨率和时长调用 API。

6 月 17 日，大晓机器人联合香港中文大学发布并开源具身操作 VLA 模型 ACE-Ego。在 RoboCasa GR1 TableTop 基准上，ACE-Ego 以 72.8% 平均成功率刷新纪录，超越英伟达 GR00T 等模型；在 RoboTwin 2.0 强域随机化测试中成功率达 90.62%。该模型已能稳定完成塑料袋打包、鞋子装入鞋盒等长周期复杂零售操作。

智谱今日开源GLM-5.2模型，稳定支撑1M上下文。在Code Arena盲测中取得全球可用模型第一，主流编程基准保持开源SOTA，与Claude Opus 4.8可比。通过极致Infra优化，1M上下文下单位token FLOPs降至2.9倍。Day 0已适配华为昇腾、平头哥、摩尔线程、寒武纪等国产算力平台，预计下半年昇腾950超节点将成为其算力底座。开源链接已发布于GitHub、HuggingFace、ModelScope。

智谱今日发布并开源GLM-5.2，在前端开发盲测系统Code Arena上取得全球可用模型第一。该模型专为长程任务设计，实现1M无损上下文，支持跨越数天的任务执行。在FrontierSWE上仅比Claude Opus 4.8低1%，超过GPT-5.5（1%）和Opus 4.7（11%）；Terminal-Bench 2.1上比Opus 4.8低4%，较GLM-5.1提升17.5%。引入思考档位控制，Coding能力介于Opus 4.7与4.8之间。提出IndexShare架构降低单位FLOPs至2.9倍，改进MTP层提升接受长度20%。已在华为昇腾等国产算力平台适配。模型权重以MIT协议开源，API已上线并纳入GLM Coding Plan。

SubQ 1.1 Small 基于 Subquadratic Sparse Attention (SSA)，在 needle-in-a-haystack 测试中接近完美检索 12M token，注意力计算减少近 1000 倍。1M token 时计算量仅密集注意力的 1/64.5，速度是 FlashAttention-2 的 56 倍。GPQA Diamond 85.4%，LiveCodeBench v6 pass@4 89.7%，AutomationBench Finance 13%。模型基于现有开源前沿模型改造，通过阶段上下文扩展（262K 至 2M）和约 1 万亿 token 继续预训练实现。已与设计合作伙伴部署，计划年内推出 2M–12M token 更大系列。

Qwen-Robot Suite 包含三个基础模型：Qwen-RobotNav 通过可控观察编码统一指令跟随、点/物体目标导航、目标跟踪和自动驾驶五个导航域；Qwen-RobotManip 利用规范状态-动作空间和相机帧增量位姿，在超3.81万小时开源语料上实现跨具身操作对齐；Qwen-RobotWorld 以自然语言为动作接口，联合训练20余种具身，预测物理世界动态。三者可组合成通用智能体系统。