SGLang 宣布首日支持 NVIDIA 开源的 Nemotron 3 Nano 模型。该模型采用 Transformer-Mamba 混合 MoE 架构，总参数 30B 但仅激活 3.6B，支持 1M 上下文长度。最新 NVFP4 版本通过 Quantization-Aware Distillation 技术在保持精度的同时，在 B200 上实现相比 FP8-H100 4 倍的吞吐量。模型提供 BF16、FP8、NVFP4 三种精度格式，并支持"思考预算"功能以减少过度推理，适用于 RTX Pro 6000、DGX Spark、H100 等 GPU。
meituan-longcat 发布 LongCat-Video-Avatar 视频数字人项目，致力于通过开源与开放科学推进人工智能技术的普及与民主化。该项目旨在打破视频化身技术壁垒，将先进的 AI 能力开放给更广泛的开发者社区，推动前沿技术的平民化应用与生态发展。
蚂蚁集团InclusionAI团队推出扩散语言模型系列LLaDA2.0。该系列模型基于扩散架构开发，专注于语言生成任务，是团队在大型语言模型领域的最新成果。
GLM-TTS 采用 GRPO 多奖励强化学习框架，融合字符错误率、相似度、情感及笑声奖励，实现 3 秒零样本音色克隆。在 seed-tts-eval 测试中 CER 低至 0.89% 达开源 SOTA，情感表达显著优于阿里、百度等商用模型。支持 15% 参数 LoRA 微调定制精品音色，通过 Phoneme-in 混合输入精准控制多音字发音，配合自研 2D-Vocos 声码器提升音质与音域覆盖。
智谱发布开源语音识别模型 GLM-ASR-Nano，仅 1.5B 参数，面向真实世界场景优化鲁棒性，已落地智谱AI输入法。支持通过 Hugging Face Transformers 快速推理。
Mistral AI 发布新一代代码模型家族 Devstral 2，包含 Devstral 2 (123B) 和 Devstral Small 2 (24B) 两个开源版本。Devstral 2 采用修改的 MIT 许可证，在 SWE-bench Verified 上达到 72.2%，成本效益比 Claude Sonnet 高达 7 倍。Devstral Small 2 (24B) 采用 Apache 2.0 许可证，可部署在消费级硬件上。两者均支持 256K 上下文窗口。同步发布由 Devstral 驱动的开源命令行工具 Mistral Vibe CLI，用于在终端实现代码的自动化探索与修改。
智谱开源GLM-4.6V系列多模态模型，含106B-A12B基础版与9B轻量版Flash，支持128k tokens上下文。首次原生集成Function Call能力，支持图像、截图直接作为工具参数，并能理解工具返回的视觉内容。具备复杂文档理解、视觉网页搜索、前端代码生成及交互式编辑能力，适用于构建多模态Agent。已上架GitHub、Hugging Face及魔搭社区。
美团发布 LongCat-Image-Edit 图像编辑项目，致力于通过开源与开放科学推进人工智能技术的普及与民主化。该项目旨在降低 AI 技术应用门槛，通过开放协作促进全球开发者共同参与技术创新，推动先进图像编辑能力的广泛可及。
美团发布 LongCat-Image-Dev 开源项目，致力于通过开源和开放科学推进人工智能技术的普及与民主化。该项目作为 LongCat 系列的图像开发版本，旨在降低 AI 技术门槛，促进全球开发者协作创新，体现了美团在人工智能领域拥抱开源生态的战略布局。
美团-longcat 推出 LongCat-Image 开源项目，致力于通过开源协作与开放科学研究推进人工智能技术的进步与民主化。该项目旨在降低 AI 技术门槛，打破技术壁垒，让先进的 AI 能力更加普惠可及，体现了通过开放生态促进 AI 技术普及的战略愿景。
Mistral AI 发布下一代 Mistral 3 系列模型。旗舰 Mistral Large 3 是稀疏 MoE 模型，拥有 41B 活跃参数和 675B 总参数，在 LMArena 开源非推理模型榜单排名第二。系列包含三款密集模型（Ministral 14B/8B/3B），在各自类别中提供最佳性价比，其中 14B 推理变体在 AIME '25 上达到 85% 准确率。所有模型以 Apache 2.0 协议开源，具备图像理解能力，现已在 Mistral AI Studio、Amazon Bedrock、Hugging Face 等多个平台上线。
Hugging Face 的 Diffusers 库正式集成 Black Forest Labs 开发的 FLUX-2 文生图模型。该模型拥有 120 亿参数，采用多模态扩散 Transformer 架构，在图像质量、提示遵循和分辨率方面表现优异，支持生成 1024x1024 像素图像。此次集成让开发者能通过 Diffusers API 便捷使用这一先进模型。
Google DeepMind 发布 Nano Banana Pro 图像生成模型，基于 Gemini 3 Pro 构建，支持多语言可读文本直接渲染，可结合 Google Search 实时信息生成信息图表。该模型支持 14 张图像融合，保持 5 个人物形象一致性，输出 4K 分辨率。现已集成至 Gemini 应用、Google Ads、Google AI Studio 等产品，所有生成内容均嵌入 SynthID 水印以确保透明度。
关联讨论 2 条Google DeepMind：Blog（RSS）Ethan Mollick：One Useful Thing（RSS）ServiceNow-AI在Hugging Face发布博客，介绍了其提出的Apriel-H1方法，该方法通过知识蒸馏技术有效提升小型模型的推理能力。该方法的核心在于从大型模型中提取并转移复杂的推理路径，使蒸馏后的小模型在多项推理任务上表现显著提升，同时保持高效的部署性能。这一技术为在资源受限环境中部署高性能推理模型提供了新思路。
xAI发布Grok 4.1 Fast模型及Agent Tools API。Grok 4.1 Fast支持200万token上下文，在τ²-bench Telecom基准测试中获100%得分且成本仅105美元，函数调用准确率72%。Agent Tools API集成实时X数据、网页搜索与代码执行功能。该模型在深度研究基准测试中超越GPT-5等竞品，成本更低且幻觉率较上代降低一半。
关联讨论 1 条xAI：News（网页）WeatherNext 2 新一代 AI 天气预测模型正式发布，作为目前最先进版本，在预测效率、准确性和分辨率上均有显著提升，支持全球范围的高精度天气预报。
MiniMax发布语音模型Speech 2.6，端到端延迟降至250毫秒内，支持实时对话。新增多语言特殊格式解析能力，可自动朗读URL、邮箱、电话、日期及金额，无需预处理。推出Fluent LoRA功能，即使源录音带口音也能保留音色并生成流畅语音，支持40余种语言。已被LiveKit、Vapi等平台及智能硬件采用。
MiniMax 推出 Hailuo 2.3 视频生成模型，在物理动作流畅度、艺术风格化（支持动漫、水墨、游戏 CG）及角色微表情方面显著提升，维持 Hailuo 02 原价，Fast 版本批量创作成本降低 50%。Hailuo Video Agent 同步升级为 Media Agent，支持多模态一键视频生成与分步自定义创作，已全平台上线并开放免费试用。
关联讨论 1 条MiniMax：Blog（网页）MiniMax正式开源并发布了专为AI智能体（Agent）和代码场景设计的大语言模型MiniMax M2。该模型API定价极具竞争力，仅为Claude Sonnet价格的约8%，且推理速度更快。在关键的智能体能力方面，其工具调用和深度搜索表现接近顶尖模型，编程能力在国内处于领先地位。MiniMax M2旨在解决性能、价格与速度的“不可能三角”，为构建更普及的AI智能体应用提供基础，体现了其“智能平权”的愿景。
同一事件，精选展示《MiniMax M2.7：自我进化的早期回声》T5Gemma 是基于 Gemma 的编码器-解码器大语言模型新系列，采用双向编码器与自回归解码器架构，适用于翻译、摘要等序列到序列任务。
谷歌 MedGemma 系列新增多模态模型，专为健康 AI 开发设计。作为该系列迄今最强的开源版本，新模型具备更强大的医疗场景理解能力，为开发者提供先进的医疗人工智能技术支持，助力构建更精准的健康医疗解决方案。
Gemini 2.5 Flash-Lite 结束预览，达到生产级可用状态。这款高性价比模型在轻量体积下提供高质量输出，支持 100 万 token 超长上下文和多模态能力。
关联讨论 1 条Google DeepMind：Blog（RSS）AlphaEarth Foundations 新AI模型整合PB级地球观测数据，生成统一数据表示，以前所未有的精度革新全球测绘与监测。
美团 LongCat-Video 项目秉持开源与开放科学理念，致力于推进并普及人工智能技术。该项目通过开放源代码的方式，旨在降低 AI 技术应用门槛，打破技术壁垒，促进视频领域人工智能技术的广泛传播与创新发展，体现了推动 AI 技术民主化与开源生态建设的长期愿景。
集成 Deep Think 的 Gemini 高级版本在国际数学奥林匹克（IMO）中达到金牌水平。IMO 自1959年起每年举办，是全球最顶尖的青年数学家竞赛，各国派出6名精英学生角逐代数、组合、几何和数论领域的6道极难题目。
关联讨论 1 条Google DeepMind：Blog（RSS）美团开源全模态模型LongCat-Flash-Omni，采用5600亿参数MoE架构（激活270亿），支持128K上下文与实时音视频交互。模型基于快捷连接MoE与零计算专家，配备轻量级编解码器及分块特征交错机制，通过课程式渐进训练提升效率。在OmniBench、WorldSense等基准测试中超越Qwen3-Omni与Gemini-2.5-Pro，在文档理解、语音识别及GUI控制等任务中达到领先水平。
关联讨论 1 条美团 LongCat：HuggingFace 新模型Gemma 3 系列新增 270M 参数模型，仅 2.7 亿参数，定位紧凑型超高效 AI 专业工具。
VaultGemma 基于差分隐私技术从头训练，是目前能力最强的隐私保护大语言模型，在严格隐私约束下实现了顶尖性能。
Gemini 2.5 Computer Use 模型基于 Gemini 2.5 Pro 构建，专门用于驱动能与用户界面交互的 agent，现已通过 API 以预览版形式提供。
美团 LongCat 团队发布 LongCat-Flash-Omni 开源项目，致力于通过开源和开放科学推进人工智能技术的普及与民主化。该项目旨在降低 AI 技术应用门槛，打破技术壁垒，但目前尚未披露具体模型架构、性能基准、参数规模及应用场景等详细技术规格。
meituan-longcat 发布开源项目 LongCat-Audio-Codec，致力于通过开源与开放科学推进人工智能技术的普及与民主化。该项目旨在促进音频编解码技术的开放获取，推动行业技术进步与开放生态建设。
Ming-VideoMAR 是一款仅解码器的自回归图像到视频生成模型，采用连续令牌统一视觉表征。它首次将时间因果性与空间双向性作为视频自回归核心原则，并提出了整合掩码生成的下一帧扩散损失。该模型首次实现了视频生成的零样本分辨率缩放，能灵活生成远超训练分辨率的视频。其在训练与推理效率上表现突出，参数量、训练数据量和GPU消耗仅为之前最佳模型Cosmos的极小比例（9.3%、0.5%和0.2%），同时在定量与定性评估中均实现超越。模型代码与检查点已开源，论文已被NeurIPS 2025接收。
inclusionAI 发布了 Ming-UniVision 的代码。该项目提出了一种创新的连续统一分词器，旨在联合处理图像理解与生成任务。该技术试图将视觉识别和图像合成整合进一个统一的框架内，通过连续化的表示来桥接两类不同性质的视觉任务，有望提升多模态模型的效率和协同能力。此次代码开源意味着相关方法将可供社区研究、复现与应用。
研究团队发布了Ming-UniAudio，这是一个基于统一表示的大语言模型，专门用于语音任务。该模型能够联合处理语音的理解、生成与编辑，实现了多种语音功能的集成。它通过统一的框架，将传统上分离的语音识别、合成和修改任务整合进单一系统，提升了处理效率与协同能力。
inclusionAI团队推出了MingTok-Audio，这是首个能有效融合语义与声学特征的统一连续语音分词器，适用于语音理解与生成任务。该模型基于纯因果Transformer架构，去除了卷积层以提升效率，并采用VAE进行连续特征建模以实现高质量音频重建。在语音重建性能上，其帧率为50，在SEED-ZH和SEED-EN测试集上的PESQ分别达到4.21和4.04，SIM为0.96，STOI为0.98，显著优于对比模型。在下游ASR任务中，其在多个方言数据集上取得了更低的错误率，例如在Hunan Minnan数据集上WER低至9.80%。
InclusionAI 发布并开源了 Ring-V2，这是一个基于混合专家架构的推理大语言模型。该模型采用 MoE 设计，旨在提升复杂推理任务的性能。作为开源项目，Ring-V2 可供研究者和开发者直接使用与进一步探索。