美团于6月30日发布新一代万亿参数大模型LongCat-2.0并开源。总参数1.6T，平均激活约48B，原生支持1M超长上下文，在五万卡国产算力集群上完成全流程训练与推理。采用LSA稀疏注意力、零计算专家、ScMoE及MOPD多专家融合（Agent/Reasoning/Interaction三组专家）架构。评测中SWE-bench Pro获59.5，SWE-bench Multilingual获77.3。预览版已通过OpenRouter和longcat.ai开放，月调用量跻身OpenRouter全球前三。

美国政府6月12日对Claude Fable 5和Mythos 5实施出口管制，Anthropic暂停其所有用户访问。6月30日管制解除。7月1日起Fable 5在全球平台重新上线，Pro、Max、Team及部分Enterprise计划用户在7月7日前可享每周50%额度，之后按点数计费。Mythos 5已恢复部分美国组织访问。此前Amazon研究人员发现绕过Fable 5安全措施的方法，Anthropic训练新分类器，将该技术阻挡率提升至99%以上，但可能增加良性请求误报。Anthropic正与Amazon、Microsoft、Google等合作开发行业漏洞评估框架。

Claude Sonnet 5 是 Anthropic 推出的最新 Sonnet 模型，具备计划、浏览器和终端工具使用能力，可自主运行。性能接近 Opus 4.8，定价更低：即日起至 2026 年 8 月 31 日，输入 token $2/百万，输出 $10/百万，之后恢复为 $3/百万输入和 $15/百万输出。相比 Sonnet 4.6，在推理、工具使用、编程和知识工作等智能体能力上大幅提升。在 BrowseComp 和 OSWorld-Verified 评测中严格优于 Sonnet 4.6。安全评估显示不良行为率更低，幻觉和谄媚减少，但网络安全能力弱于 Opus 4.8。即日起在所有套餐及 Claude Code、Claude API 中可用。

Google DeepMind 推出 Nano Banana 2 Lite（gemini-3.1-flash-lite-image），为 Nano Banana 系列速度最快、成本最低的图像模型，文本到图像输出仅需 4 秒，每 1K 分辨率图像成本 $0.034，已上线 Google AI Studio、Gemini API 及消费者产品（AI Mode in Search、Gemini app 等）。同时推出 Gemini Omni Flash（gemini-omni-flash-preview），支持高画质视频生成与对话式编辑，视频输出定价 $0.10/秒，面向开发者开放 API。

开源模型生态正变得更多元，参与者从少数中国公司扩展到全球各类组织。纯模型制造商包括 DeepSeek、智谱、MiniMax、Poolside、Arcee、Zyphra 及主权 AI 玩家 Cohere、Sovereign、Mistral、Trillion Labs；科技巨头如阿里 Qwen、Google Gemma 和 NVIDIA 各有不同动机；产品公司如 JetBrains、Zed、Krea、Photoroom 则训练高度专业的小模型。NVIDIA 发布 Nemotron-3-Ultra-550B-A55B-BF16，采用 LatentMoE 架构并改用 OpenMDW 许可证。Cohere 以 Apache 2.0 开源其旗舰模型 Command A+（05-2026-bf16），这是一款 218B-A25B MoE 模型，具备多模态、多语言和智能体能力。

OpenAI 发布了新一代模型 GPT-5.6 Sol 的预览信息。该模型被定位为下一代模型，目前仅公开了预览消息和标题，尚未披露具体技术细节、性能参数或功能特性。

Qwen 团队发布 Qwen-AgentWorld，一个以环境建模为训练目标的原生语言世界模型，在单个模型中模拟 MCP、Search、Terminal、SWE 及 GUI 域（Web、OS、Android）共七个域。模型使用超 1000 万条真实交互轨迹训练，在 AgentWorldBench 上以 Qwen-AgentWorld-397B-A17B 版本达最高模拟质量，超越 GPT-5.4、Claude Opus 4.8 和 Gemini 3.1 Pro。同时发布评测基准 AgentWorldBench。该模型可作为解耦环境模拟器用于智能体 RL 训练，也可作为统一智能体基础模型，经 LWM 预热后无需智能体 RL 微调即可迁移。模型和基准已开源在 Hugging Face 和 ModelScope。

Mistral AI 发布 OCR 4，新增边界框、块分类（标题、表格、方程式、签名等）及逐页逐词置信度分数。支持 170 种语言、10 个语系，可单容器全自托管部署。在 OlmOCRBench 上得分 85.20，独立标注者偏好率平均 72%。定价每 1000 页 $4，Batch API 享 50% 折扣。可通过 API 或 Mistral Studio 的 Document AI 调用。

京东近日开源全球首个全栈交互模型JoyAI-VL-Interaction，获vLLM-Omni原生支持。该模型能持续观察视频流、主动判断关键事件并实时响应，支持将复杂任务委托后台Agent处理。在58个真人盲评中，对比豆包视频通话助手胜率77.6%，对比Gemini视频通话助手胜率87.9%，监控预警场景达100%胜率。开源内容包括模型权重、交互数据集、训练方案及完整可部署系统，支持摄像头、直播流等视频输入及语音交互、长期记忆、vLLM部署，适用于安防监控、老人看护、直播讲解等实时场景。

火山引擎正式发布豆包音频生成模型1.0（Doubao-Seed-Audio 1.0），支持文本与音频参考生成，端到端输出目标音频。单条Prompt可编排多角色对白、情绪语气、背景音乐及环境氛围，长时生成中保持多角色音色一致性，无需后期多轨混音。模型支持0样本多模态输入，无需额外训练即可生成；实现音色与风格解耦控制及“一声多角”能力。一次支持2分钟音频创作，多次延长保持音色统一。已开启火山方舟API邀测，个人用户享30分钟创作额度，即将上线剪映、即梦、番茄等产品。

字节Seed发布Seed2.1系列，面向真实生产力场景的智能体，强化通用Agent能力、代码工程交付与多模态理解。Seed2.1 Pro在GDPval基准获最高分，Agents' Last Exam位列参评模型第一梯队；MobileWorld手机GUI任务最高分，CreativeWork多环境任务表现突出。多模态在CharXiv-RQ等多项基准取得SOTA。代码能力上，Seed2.1 Pro在NL2Repo-Bench表现良好，开发者评测相比Claude Opus 4.6获59.1%胜率。模型已在豆包、TRAE上线，API通过火山方舟提供。

OpenAI 于 2026 年 6 月 22 日宣布扩展 Daybreak 计划，发布 GPT‑5.5‑Cyber 完整版和 Codex Security 插件更新。GPT‑5.5‑Cyber 在 CyberGym 上达 85.6%，超越 GPT‑5.5 的 81.8%。Codex Security 插件可深度扫描代码库、验证漏洞并自动生成补丁，支持导出至漏洞管理系统。自 3 月预览以来已扫描超 3000 万次提交，超 7 万项发现经人工确认已修复。同期启动 Patch the Planet 计划，联合 Trail of Bits、HackerOne 等，cURL、Go、Python、Sigstore、pyca/cryptography 等 30 多个开源项目已参与。

Z.ai 于 6 月 13 日向 GLM Coding Plan 成员发布 GLM-5.2，6 月 16 日开源 MIT 许可权重。该模型在 Arena 智能体排行榜上成为唯一与 OpenAI 和 Anthropic 最新模型匹敌的开放模型，匹配 Opus 4.8 无思考模式；在 Design Arena 中甚至超越 Claude Fable。作者认为这是自 DeepSeek R1 以来最受关注的开放模型发布，GLM-5.2 是首个在编码工具中作为通用智能体表现合格的开放权重模型。从 Claude Opus 4.5 发布（2025 年 11 月 24 日）到 GLM-5.2 发布（2026 年 6 月 16 日）间隔约 6.8 个月。

PP-OCRv6 是 PaddleOCR 最新一代通用 OCR 模型族，提供 tiny（1.5M）、small（7.7M）和 medium（34.5M）三级。medium 和 small 支持 50 种语言（简体/繁体中文、英文、日文及 46 种拉丁语系）。在官方多场景基准上，medium 检测 Hmean 86.2%，识别准确率 83.2%，较 PP-OCRv5_server 分别提升 +4.6 和 +5.1 个百分点。模型采用 PPLCNetV4 统一骨干、RepLKFPN 检测模块和 EncoderWithLightSVTR 识别模块，可通过 PaddleOCR、Transformers、ONNX Runtime 等后端灵活部署。

火山引擎上线豆包实时语音模型3.0（Seeduplex）API 服务并开启邀测。该模型为原生全双工端到端语音大模型，具备精准遵循、抗干扰、动态判停三大优势。可在多人对话中安静待命，指定话题出现时主动加入；支持通过自定义工具在实时交互中完成预定日历、发送邮件等任务。抗干扰力提升，误回复率与误打断率大幅降低；判停延迟缩短约250ms，复杂场景抢话比例下降40%，用户主动打断延迟缩短约300ms。适用于汽车智能座舱、智能硬件、智能客服等场景。

LOGOS 由 ATH-Token Foundry 联合中国人民大学高瓴人工智能学院开源，是首个基于统一“科学语法”的多领域科学生成基础模型。LOGOS-1B（1B参数）在六大科学任务上匹配或超越领域专用方法：口袋条件配体生成纯序列范式首次超越3D扩散模型，超越NatureLM（8×7B）；逆合成预测Top-1准确率74.8%；口袋位点识别仅靠序列达58.5% Top-n准确率；MOF材料生成NBB提升至17.78%。模型采用统一词汇表将蛋白质、小分子等编码为离散Token，通过空间交互离散化实现无需3D坐标的序列预测。预训练与下游任务形式与目标一致，跨领域知识迁移经实验验证有效。已完整开源模型权重、推理代码与技术报告。

6 月 17 日，xAI 宣布 Grok 4.3 在 Amazon Bedrock 上全面可用。该模型在前沿模型中达成最低幻觉率，支持 100 万 token 上下文窗口，并提供可配置推理努力（none/low/medium/high）。在 Artificial Analysis Omniscience 基准排名第一，在 Tau2 Telecom 基准评估客服智能体真实工具调用性能排名第一，在 Vals AI Case Law 和 Corporate Finance 基准的复杂文档理解任务排名第一。定价为输入每百万 token 1.25 美元、输出每百万 token 2.50 美元，每美元智能度是其他前沿模型的 2–10 倍。

MolmoMotion基于Molmo 2骨干网络，输入视频帧、物体上的3D点标记及文字动作指令（如“移动并旋转桌上放水果的木碗”），预测未来数秒内这些点的3D轨迹。提供两个变体：自回归的MolmoMotion-AR逐步预测坐标，流匹配的MolmoMotion-FM通过连续空间变换处理多可能性运动。同时发布MolmoMotion-1M数据集（含116万视频的3D点轨迹及动作描述）和PointMotionBench基准测试（2700个人工验证视频片段）。模型权重、数据集和基准测试均已开源。

GLM-5.2 已发布并开源，采用 MIT 协议，支持 1M 上下文窗口。Coding 方面能承载项目级上下文，长程任务执行更稳定，遵循生产级工程规范，并支持客户端与移动端真机调试闭环。通过极致 Infra 优化，发布首日即可在国产算力平台运行。模型已开源至 GitHub、Hugging Face、ModelScope、BigModel 开放平台、Z.ai、智谱清言、AutoClaw 及 ZCode。

xAI 将 Grok Imagine Video 1.5 从预览转为全面可用，在 Imagine API 上提供 grok-imagine-video-1.5，并在 grok.com/imagine 及 iOS/Android 应用上推出 Video 1.5 Fast 版。相比前代，模型在音频与语音（更清晰、嘴型同步更好）、运动与物理（更连贯、重量感更真实）、生成速度（6 秒 720p 视频约 25 秒，此前超 40 秒）上全面提升。同时逐步推出 Projects、Multiple agents（并行运行多个生成任务）、Search 等新功能，以优化创作流程。

Qwen-RobotManip 是通义千问基于 Qwen-VL 的视觉-语言-动作（VLA）基础模型，引入覆盖表示、运动和行为三维度的统一对齐框架。仅使用开源机器人数据集和人演示视频，构建约 38,100 小时预训练语料，涵盖 15 种机器人形态。在 LIBERO-Plus 达 91.4%，RoboTwin-C2R Hard 达 69.4%，RoboCasa365 Composite-Unseen 达 14.9%，EBench 达 45.6%，RoboTwin-IF 达 72.0%，并在 RoboChallenge Table30 v1 generalist track 夺冠。模型采用 80 维状态-动作表示、人-机器人数据合成管道（1,933 小时第一人称视频转 24,808 小时数据）及上下文策略适配。

Qwen-RobotWorld以语言为统一动作接口，采用双流Multimodal Diffusion Transformer（MMDiT）架构，将Qwen2.5-VL作为动作编码器。在4个基准测试中取得顶尖成绩，统一20余种机器人形态，基于860万跨场景训练对和1300多项操作技能。语言接口标准化500多种动作类别，支持操作、自动驾驶、室内导航的联合训练。还支持Scene2Robot人类到机器人转移及2–4路多视角几何一致视频生成。

Qwen 发布 Qwen-RobotNav，基于 Qwen3-VL 在 15.6M 样本上训练，统一了视觉语言导航、目标导航、目标跟踪、自动驾驶和具身问答五个领域，无需修改架构即可在推理时切换任务模式和观察参数。模型在多项基准取得 SOTA：VLN-CE RxR 成功率 76.5%，HM3Dv2 目标导航 75.6%（仅 RGB），EVT-Bench 跟踪率 90.0%，NAVSIM PDMS 91.4，以及三项 EQA 新标杆。模型暴露四个可调轴（视觉 token 预算、时间衰减、相机权重、帧采样模式）。作为智能体系统的一部分，上层规划器 Qwen3.7-Plus 在 EXPRESS-Bench 上提升 15.4%，导航步数减少 77%。模型已零样本部署在 Unitree Go2 四足机器人上，无需环境微调。

蚂蚁百灵发布 Ling & Ring 2.6 技术报告，系统公开 Ling-2.6-flash、Ling-2.6-1T 和 Ring-2.6-1T 的架构、预训练、后训练及 Agent 强化学习细节。三款模型采用 Hybrid Linear Attention 架构，将 Lightning Attention 与 MLA 以 7:1 比例结合。Ling-2.6-flash 在 4×H20 硬件上解码速度达 340 tokens/s，Ling-2.6-1T 在 Artificial Analysis Intelligence Index 上 token efficiency 较前代提升约 4 倍。Ring-2.6-1T high 在 PinchBench 得 87.60，ClawEval 得 63.82。三款模型均已开源。

Z Lab、Modal 与 SGLang 团队联合发布 DFlash 投机解码模型和 SGLang 的默认 Spec V2 引擎。DFlash 采用块扩散+KV 注入并行生成整块 draft token，在 Qwen 3.5 397B-A17B（BF16）的 HumanEval 数据集上、并发 1 时吞吐量达到基线的 4.3

MiniMax 上周五开源了 428B 总参数、23B 激活参数的 M3 模型权重，同步发布 MSA（MiniMax Sparse Attention）技术论文，该架构显著降低长上下文计算成本。M3 是首个从预训练阶段就进行文本、图像等多模态交错混合训练的开源模型。发布两周后，M3 在 Artificial Analysis 综合智能指数、GDPval-AA 排行榜均获开源模型第一，Code Arena WebDev 跻身帕累托最优序列，Vals.AI 榜单居国产模型首位。输出速度已从约 30 TPS 提升至约 80 TPS，计划再提速 30–40%；Token Plan 后台新增调用量看板。

GLM-5.2 是智谱迄今能力最强的开源模型，支持真正可用的 1M 上下文，在长程任务中继续保持领先，并被智谱称为最强的国产 Coding 模型。今晚 5:21 起面向 GLM Coding Plan 全量用户开放（覆盖 Lite、Pro、Max、团队版）。API 将于下周上线，模型下周正式开源，遵循 MIT 协议。

VISTA-4B 是基于 Qwen3.5-4B 骨干的 GUI 定位模型，输入截图与自然语言指令，输出归一化 0-1000 坐标。训练采用视图一致 GRPO 和自验证交叉视图锚定。在 GUI 定位基准上，SSPro 得分 64.2（相比 GRPO-4B 提升 2.0），SSV2 得分 93.8（下降 0.4），OSWorld-G 得分 61.2（提升 1.3），OSWorld-G-R 得分 69.7（提升 0.5）。模型已开源在 HuggingFace，推荐使用提示词并返回 [x,y] 格式坐标。

Midjourney 已将默认模型从 V7 升级为 V8.1。V8.1 在智能性、连贯性、对详细提示的遵循度以及文本渲染效果上均有提升，HD 模式也已支持。