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小红书技术开源 dots3-note Preview，这是 dots3 系列最轻量模型，总参数 280B、激活参数 16B，支持 512K 上下文及文本、视觉、语音多模态理解，并针对复杂推理和长程 Agent 任务优化。

GPT-5.6 模型家族以更低成本实现前沿级智能体性能，并新增推理持久化、原生多智能体编排和程序化工具调用等 API 能力。在 ARC-AGI-3 上，启用保留推理和压缩后，Sol 得分从 13.3% 跃升至 38.3%，且输出 token 减少约 6 倍。Luna 在 BrowseComp 上以 84.04% 的得分追平 GPT-5.5（84.36%），成本从 $33.27 降至 $1.33。

Google Research 提出知识画像框架，发现前沿 LLM（如 Gemini3、GPT-5）的事实编码接近饱和，但回忆（recall）能力不足，多数事实错误源于“丢钥匙”而非“空货架”。该框架将事实分为编码失败、回忆失败等五类画像，并配套推出 WikiProfile 基准，含 2,150 条维基百科事实，每条配 10 个问题，用于分别探测编码、回忆与识别能力。

Google Research 与 Google DeepMind 推进医疗 AI 系统 AMIE，实现实时临床视频问诊，首次在此场景展示专家级 AI 能力。该系统基于 Gemini 和 Project Astra 构建，可解读视觉与听觉线索、引导虚拟体格检查并实时诊断推理。随机研究中，临床评估者对 AMIE 的病史采集、诊断准确性等核心能力给予好评，患者演员也更偏好视频体验。

Dwarkesh Patel与Redwood Research首席科学家Ryan Greenblatt探讨递归自我改进（RSI）的可能性：一旦AI达到人类顶级专家水平，可能在一年内实现相当于4-5年的AI进展，Ryan的中位预期是2031年自动化AI研发。双方还讨论了超级智能的对齐对象、奖励黑客行为是否会升级为AI联手接管世界等风险。

LMSYS 团队提出 Unified Radix Cache，用单一 token 键控 radix 拓扑统一管理混合模型的 FULL、SWA 和 MAMBA 组件缓存，各组件独立执行路径、滑动窗口和检查点复用语义。

SGLang 宣布对 NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning 提供 Day-0 支持，该开源模型为 30B 总参数、3B 激活参数的混合专家架构，支持最长 1M token 上下文，可从 Hugging Face 下载 BF16 和 NVFP4 权重。模型支持 MTP、DFlash、DSpark 三种投机解码技术，并可通过 OpenAI 兼容 API 接入智能体工作流。

NVIDIA 发布 Nemotron 3.5 Lightning，一款可定制的开源 30B 混合专家（MoE）模型，专为常驻智能体设计。相比同类开源模型，其 token 生成速度最高提升 4 倍，任务完成时间缩短 30%。该模型采用开放权重，支持用户微调以匹配特定任务，并可在 RTX PC、DGX Spark 及 Jetson 等设备上运行。

蚂蚁百灵开源 Ling-3.0-tiny，一款总参数 7.9B、推理时仅激活 1.3B 参数的原生混合推理模型，同步提供 BF16、FP8 和 INT4 三个版本。

Anthropic 员工让 Claude 尝试攻克黎曼猜想，虽未成功，但一个未发布的研究版 Claude 在相关问题上取得突破：将满足黎曼猜想的 zeta 函数零点比例下界从 41.6% 提升至 67.2%。

OpenRouter 基于每周超 55T token 的社区消费数据，推出新版 Auto 路由器（openrouter/auto），其模型选择在多数任务和成本档位上优于旧版。新路由器按约 30 种任务类型匹配近 7 天社区实际消费的模型，支持 cost_tier 参数（low 至 max）并遵循账户隐私设置。在 MMLU Pro 等基准上，新默认档位在多数领域以更低成本达到旧版同等性能。

腾讯混元开源算子库 HPC-Ops 已集成至 SGLang 主分支，其 Dynamic Attention 与 Fused MoE 在 Hy3 模型上最高降低 TPOT 48.8%。

蚂蚁百灵正式开源新一代原生混合推理模型 Ling-3.0-flash，采用 124B 总参数、5.1B 激活参数的 MoE 架构，并提供 FP8、FP4、INT4 等多个版本。

千问今日上线多项新功能，并支持最新旗舰模型 Qwen3.8-MAX。其中“思考研究”在原“深度思考”基础上升级，强化复杂推理与工具调用；“定时任务”可预设执行时间自动完成行业简报梳理等周期工作；“办公助理”能连接备忘录、日历等应用并操作电脑浏览器，直接输出可用的 Office 文档。语音通话支持 7x24 小时多场景，智能体广场首批覆盖物流、房产等十多个领域。

SpecForge v0.3.0 将目标模型推理与草稿模型训练分离，支持 EAGLE3、EAGLE3.1、P-EAGLE、DFlash、Domino、DSpark 等多种投机解码算法，并统一在线、离线与解耦工作流。

NVIDIA Alpamayo 2 Super 现已开放商用，基于 Cosmos 3 Super Reasoner 构建，采用强化学习后训练，支持轨迹预测、因果链推理、元动作、自动标注及视觉问答等多任务输出。

OpenAI 内部测试的新模型 Astra 在数学问题上表现惊艳，但 Gary Marcus 指出相关讨论犯了“合成谬误”：擅长某类数学不等于擅长所有数学、科学乃至一切认知任务。数学之所以成为突破口，是因为它便于用符号工具验证且能廉价生成海量合成数据，而开放世界问题无法如此模拟。此外，OpenAI 未公布方法细节，尚无法评估其真实意义。

腾讯混元上周推出的科研智能体 Hyra，基于本月开源的 Hy3 模型（总参数 295B、激活参数 21B），为加法组合学中悬置半个多世纪的开放问题给出完整答案，证明 2 是该问题指数的上确界。Hyra 先在有限搜索中将最好结果从约 1.14 提高到 1.21，经约 24 小时运行提出核心构造思路，并给出 Lean 4 形式化证明。论文预印本、显式构造和形式化证明均已公开。

OpenAI 为 GPT-5.6 的 Luna 和 Terra 版本推出更低定价，以更高效的模型帮助企业大规模部署 AI 工作流。

OpenAI 通过启用两项 API 设置，使 GPT-5.6 在 ARC-AGI-3 基准测试上的得分提升至原来的三倍。这两项设置分别是保留推理过程（retaining reasoning）和启用压缩（compaction），在提升得分的同时也提高了效率。该发现基于 OpenAI 官方对 GPT-5.6 模型 API 参数的测试结果。

OpenAI 推出 GPT-5.6 模型家族，旗舰版 GPT-5.6 Sol 在开启最大推理时以不到一半的成本超越 Claude Fable 5 的 Artificial Analysis Coding Agent Index 得分。

腾讯混元开源覆盖训练到部署的投机解码框架 AngelSpec，并放出 Hy3-A21B 的 MTP 与 DFly drafter 权重及训练代码。

Kimi 发布 K3 模型权重与技术报告，并开源 MoonEP、FlashKDA 和 AgentEnv 三项关键 Infra 技术。K3 是 2.8 万亿参数的 MoE 模型，支持原生视觉与 100 万 token 上下文，参数规模约为 K2.5 的 3 倍，规模化效率提升 2.5 倍。