Ant Ling@AntLingAGI

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灵码2.6-flash模型现已开源，这是一个专为现实世界智能体工作流构建的快速、高效的指令模型。该模型总参数量达1040亿，激活参数量为74亿，并提供BF16、FP8和INT4多种量化版本以适应不同部署需求。其核心优势包括：生成速度高达每秒215个token，在完整评估中仅消耗1500万token，效率突出；在代码、文档处理和轻量级智能体工作流等实际任务中表现强劲；同时，其中英文切换能力及与主流编程框架的兼容性也得到了进一步改善。

SenseTime@SenseTime_AI

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SenseNova宣布开源其U1 Lite系列模型。该系列基于NEO-unify架构，原生统一了多模态理解与生成能力。其核心优势包括：在开源模型中具备领先的效率，紧凑的8B和A3B模型在保持商业级性能的同时实现了优异的成本效益；支持原生的图像-文本交织生成，单一模型即可在单次流程中生成连贯交织的图文内容，适用于制作指南等实用场景；并拥有高密度信息渲染能力，擅长为知识图解、海报、PPT、漫画等信息密集型格式生成结构丰富的版式。模型已在Hugging Face、GitHub等平台发布。

Berryxia.AI@berryxia

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商汤发布开源可商用的多模态大模型SenseNova-U1，采用NEO-Unify架构统一处理视觉与语言。其核心功能包括图文交错生成、智能图像编辑与图表渲染。模型提供8B密集版和约3B活性参数的轻量版，适合个人显卡本地部署。现提供每日5小时及1500次免费调用额度，并即将推出办公场景应用功能。

inclusionAI团队宣布推出Ling-2.6-flash-int4模型，作为其通过开源与开放科学推动人工智能技术进步与普及的重要举措。该版本延续了团队降低AI应用门槛、促进技术民主化的核心使命，以轻量化技术方案进一步优化模型性能与部署效率。

inclusionAI 团队发布了 Ling-2.6-flash-fp8 模型，致力于通过开源与开放科学推动人工智能的发展与普及。该版本采用 FP8 精度优化，显著提升了推理效率并降低了计算资源消耗，是其在推进技术民主化进程中的最新实践。

Nick Levine、David Duvenaud 和 Alec Radford 发布了 talkie，这是一个基于1931年前历史英文文本训练的130亿参数语言模型。其基础版本在2600亿token的已过版权数据上训练，而指令微调版本则用于驱动聊天界面。该版本借助Claude等现代模型生成合成数据进行训练，可能导致年代错位的知识污染。项目旨在探索此类模型预测未来、超越知识截止点进行发明等能力，并希望最终构建一个完全由复古模型自举的训练流程。模型采用Apache 2.0许可。

Talkie是一款参数规模为130亿的复古风格语言模型，其设计灵感源于1930年代的语言特征与表达方式。该模型通过模拟特定历史时期的语料与文风，在文本生成中呈现出独特的复古韵味。项目已在官网发布，并在Hacker News社区获得102点热度关注。这一尝试展示了语言模型在风格化与历史语境模拟方面的技术拓展。

歸藏(guizang.ai)@op7418

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歸藏(guizang.ai)：小米 MiMo -V2.5 系列模型全部开源 采用宽松的 MIT 协议，允许自由商用、二次训练与微调，无需额外授权。 同时他们还推出了Orbit 100T …

Berryxia.AI@berryxia

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小米正式开源MiMo-V2.5系列模型，采用MIT许可证，允许商业部署、持续训练和微调。两个模型均支持100万token上下文窗口：MiMo-V2.5-Pro专为复杂Agent和编码任务设计，在开源模型的GDPVal-AA和ClawEval基准测试中排名第一；MiMo-V2.5是原生多模态模型，具备强大的Agent能力。小米强调，模型的价值不应仅由排行榜衡量，而应取决于其解决实际问题的能力。

OpenAI开源了15亿参数的PII脱敏模型Privacy Filter，采用混合专家设计，每次仅激活约5000万参数，可在笔记本电脑等设备上运行。它能根据上下文识别姓名、地址等八类敏感信息，在基准测试中F1分数达97.43%。该模型作为本地预过滤层，帮助用户在文本发送至云端AI前脱敏数据，但高敏感场景仍需结合人工审核。

小米宣布未来三年在AI领域的投入将超过600亿元。其基座大模型MiMo开始收费后用户留存率超过35%，即将开源的MiMo-V2.5模型在AA智能与Agent指数上位列全球开源大模型并列第一，并几乎适配国内所有芯片。小米首代机器人VLA大模型团队仅用6个月完成开发，并判断机器人的“GPT3时刻”将在未来1-2年到来。在企业效率方面，小米预计通过全面拥抱Agent技术，整体效率将提升500%。此外，小米的智能助理Miclaw未来将与小爱同学全面融合，并贯通人车家全生态设备。

Nemotron 3 Nano Omni是该系列最新模型，首次原生支持音频、文本、图像和视频输入。通过架构、训练数据及方法的改进，其在所有模态上的准确性均超越前代Nemotron Nano V2 VL，尤其在真实文档理解、长音视频理解和智能体计算机使用方面表现领先。该模型基于高效的Nemotron 3 Nano 30B-A3B骨干网络，并融入创新的多模态令牌缩减技术，实现了比同类规模模型更低的推理延迟和更高的吞吐量。为促进后续研发，团队发布了BF16、FP8和FP4格式的模型检查点，以及部分训练数据和代码库。

meng shao@shao__meng

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腾讯混元团队在重建基础设施后，推出首个MoE架构模型Hy3 preview，总参295B，支持256K上下文。团队确立能力体系化、评测真实性、性价比三大原则，推动模型向实用转型。评估显示，Hy3在复杂推理与长上下文任务上进入第一梯队，代码与智能体能力进步显著。其突出亮点是能深度挖掘非结构化对话中的隐含约束，并转化为结构化输出，体现了强大的实际应用潜力。

阿里巴巴新发布的开源模型 Qwen3.6-27B 在多项编程基准测试中超越了其前代模型。该模型仅拥有 270 亿参数，而其前代模型的参数量是其 15 倍。这一结果表明，模型在代码能力上实现了显著的效率提升，以更小的规模取得了更优的性能。

Berryxia.AI@berryxia

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一款新的开源OCR模型在olmocr基准测试中达到85.9%的SOTA性能。该模型参数量为40亿，由90亿参数精简而来，支持超过90种语言并附带基准测试。其核心能力包括保留完整的文档布局信息，能从图像和图表中提取并生成说明文字，同时对手写文本、数学公式、表单及表格具备强大的识别与解析支持。

阿绎 AYi@AYi_AInotes

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autonovel是基于Ling-2.6-flash的AI写作工具，专为长篇小说创作优化。它能以200+ tokens/s的速度生成文本，大幅提升创作效率，并在上下文一致性、伏笔回收和人物性格保持方面表现突出，帮助作者从繁琐的码字劳动中解放，更专注于故事构思。目前提供免费体验额度。

阿绎 AYi：后续来了兄弟们，卧槽真的太炸了，同样的任务，同样的配置，速度比Claude Sonnet 4.6还快 6 倍，成本低约 50 倍， openrouter 和 官…

该项目致力于通过开源与开放科学推动人工智能的发展与普及。团队正持续推进技术民主化进程，旨在让更广泛的群体能够接触并利用先进AI工具。其核心路径是依托开放协作模式，降低技术门槛，促进创新生态的构建。

美团新一代基础大模型LongCat-2.0-Preview已开放邀请测试，其总参数规模突破万亿，采用混合专家架构，整体能力被认为对标GPT-4。关键突破在于该模型完全基于国产化算力集群训练完成，标志着美团在此领域取得领先。此前，美团创始人王兴已披露公司持续投入数十亿美元保障算力供应。去年9月，美团曾开源基于相同架构、拥有5600亿参数的首款自研大模型LongCat-Flash。

Artificial Analysis@ArtificialAnlys

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小米于2026年4月22日发布MiMo V2.5 Pro模型，其在Artificial Analysis智能指数得分54，表现强劲。该模型在代理能力上领先，Agentic Index得分67%，优于Kimi K2.6等开源模型，这主要得益于在τ²-Bench和TerminalBench Hard上的优异表现。此外，其在前沿推理和指令遵循方面也有提升。模型具有1M上下文窗口，1T总参数，API定价具有成本效益，运行同一智能指数仅需462美元。不过，其在事实准确性指数上得分4，存在准确率较低的问题。模型采用MIT许可证，权重暂未公开，目前可通过小米官方API使用。