Anthropic 于 2026 年 7 月 1 日至 7 月 7 日推出 Claude Fable 5 限时推广，Pro、Max、Team 及 Enterprise premium seats 订阅用户可免费使用每周限额的 50%。支持网页、移动端、桌面端、Cowork、Code（需 v2.1.170+）、Design、Microsoft 365、Teams 及 Tag。超出免费额度后可购买 usage credits 或切换其他模型。API、Enterprise 标准座及 usage-based 计划不参与。

葡萄牙政府7月1日宣布开源大语言模型AMALIA正式发布，这是首个基于欧洲葡萄牙语开发的模型。由60余位研究人员历时18个月开发，先期投资550万欧元，使用了Deucalion、MareNostrum 5等算力基础设施。第一阶段利用约4万亿个葡语单词训练出9B规模模型，后续多模态升级后具备理解文本、图像、声音的能力。今年内还将新增22B版本并获得智能体能力，需追加150万欧元投资。

Google在6月发布多项AI更新：推出Gemini 3.5 Live Translate实时语音翻译；

Anthropic 发布 Claude Sonnet 5，同时恢复 Fable 5 与 Mythos 5 的访问。此前因美国联邦出口管制指令，三款模型暂停 18 天。Amazon 研究人员发现绕过 Fable 5 安全控制的方法，Anthropic 已部署更新的自动分类器，在超 99% 测试中阻止该利用。Sonnet 5 在 SWE-bench Pro 得分 63.2%，Terminal-Bench 2.1 得分 80.4%，输入价格 $3.00/百万 tokens，输出 $15.00（推广期至 8 月 31 日为 $2.00/$10.00）。Rakuten、Zapier、Zed、Factory 等已部署。安全审计显示非合规行为率低于前代，且系统不具备高级进攻性网络安全能力。

美国政府6月12日对Anthropic的Claude Fable 5和Mythos 5实施出口管制，要求限制外国公民访问，Anthropic随即暂停所有用户访问。6月30日管制解除。Fable 5将于7月1日起对全球用户开放，Pro、Max、Team及部分Enterprise计划用户7月7日前可免费使用周配额50%，之后按用量计费。Anthropic也将尽快恢复AWS、Google Cloud和Microsoft Foundry上的访问。Mythos 5已于6月26日获批准，对部分美国组织恢复访问。Anthropic更新安全分类器，封堵此前Amazon研究人员发现的绕过Fable 5安全措施的方法，新分类器可阻止该攻击超过99%，但日常编码调试中误报良性请求的几率增加。

Google Research 发布 TabFM v1.0.0，一种面向表格数据的零样本基座模型，无需针对特定数据集训练、调参或特征工程即可进行分类和回归。TabFM 将整个数据集作为统一提示，通过上下文学习在单次前向传播中生成预测。其架构融合 TabPFN 风格的行/列交替注意力与 TabICL 风格的行压缩和上下文学习。模型在数亿个由结构因果模型动态生成的合成数据集上训练。在 TabArena 基准（38 个分类、13 个回归数据集，样本量 700 至 15 万）上，TabFM 及添加交叉特征和 SVD 特征、采用 32 路集成的 TabFM-Ensemble 均优于经过深度调优的监督算法。模型已开源在 Hugging Face 和 GitHub，Google BigQuery 即将通过 AI.PREDICT SQL 命令集成。

Leanstral 1.5 是 Lean 4 形式证明工程模型的更新版，专为自动定理证明和自动形式化优化。总参数量 119B，激活参数 6.5B，上下文窗口 256k，免费使用。支持 Chat Completions、Function Calling、Agents、Structured Outputs、OCR、Embeddings 等 API 功能。

Anthropic 推出 Claude Sonnet 5，称其为 Sonnet 系列中智能体能力最强的模型，能制定计划、调用浏览器和终端等工具并自主运行。已上线 Claude Code 和 Claude Platform，API 指定“claude-sonnet-5”。优惠期（至 2026 年 8 月 31 日）每百万 tokens 输入 2 美元、输出 10 美元；之后分别涨至 3 美元和 15 美元。性能在 BrowseComp、OSWorld-Verified 等评测中较 Sonnet 4.6 显著提升，部分接近 Opus 4.8。安全方面，整体不良行为发生率低于 Sonnet 4.6，在拒绝恶意请求、抵抗提示注入、幻觉率和迎合性上均有改善。

谷歌发布新款 AI 图像与视频生成模型 Nano Banana 2 Lite，可在 4 秒内生成一张图像，延迟较此前明显下降。每生成 1000 张图像收费 0.034 美元（约合 0.23 元人民币），主打速度和批量处理能力，面向高频、大规模的内容生产流程。该模型现已登陆谷歌 AI Studio、Gemini API 和 Gemini Enterprise Agent Platform，并将取代初代 Nano Banana。

Gemini 3.1 Flash Lite Image（API 名 gemini-3.1-flash-lite-image，代号 Nano Banana 2 Lite）发布，被描述为“最快最便宜的 Gemini 图像模型”，专为速度和规模优化。作者在 AI Studio 中测试生成“寻找浣熊”风格的图像，效果优于此前 Nano Banana 模型，但存在拼写错误。

Anthropic 今日发布 Claude Sonnet 5，性能接近 Opus 4.8 但定价更低。系统卡指出其网络任务能力远弱于 Mythos 5，安全措施与 Opus 4.7/4.8 相当。API 不再支持 temperature、top_p、top_k 参数；拥有 100 万 token 上下文窗口和 12.8 万最大输出 token；工具集与 Sonnet 4.6 相同；自适应思考默认开启。定价与 Sonnet 4.6 一致（输入 $3/百万 token，输出 $15/百万 token），8 月 31 日前享折扣价 $2/$10。新分词器使相同输入文本产生约 30% 更多 token，等效提价约 30%。

Anthropic 发布 Claude Sonnet 5，定位为最具智能体能力的中端模型，即日起成为 Free 和 Pro 计划的默认模型。在 SWE-bench Pro 上得分 63.2%（前代 58.1%），OSWorld-Verified 达 81.2%（前代 78.5%），HLE（带工具）57.4%。输入/输出定价 2026 年 8 月 31 日前 $2/$10 每百万 token，之后 $3/$15。支持低/中/高/超高四档 effort 级别，低中 effort 下性价比最优。上下文窗口 1M token，采用新 tokenizer，相同文本 token 数增长约 1.0–1.35 倍。幻觉与谄媚率低于前代。开发者仅需更换模型字符串为 claude-sonnet-5 即可调用 API。

Anthropic 发布 Claude Sonnet 5，称其为最智能体的 Sonnet 版本，能自主制定计划、使用浏览器和终端工具。基准测试全面超越前代 Sonnet 4.6：SWE-bench Pro 达 63.2%，Terminal-Bench 2.1 为 80.4%，知识工作基准 GDPval-AA v2 得分 1618，略超 Opus 4.8。模型即日起在所有计划上线，开发者可通过 Claude Code 和 API 使用，支持 100 万 token 上下文窗口。截至 2026 年 8 月 31 日，输入价格 $2/百万 token，输出 $10/百万 token，之后恢复至 $3/$15。模型未针对网络安全任务训练，默认启用实时网络防护，幻觉和谄媚行为较前代减少。

Claude Code v2.1.197 更新将 Claude Sonnet 5 设为默认模型，原生支持 1M-token 上下文窗口。该版本提供促销定价，输入 $2/M tokens、输出 $10/M tokens，持续至 8 月 31 日。用户更新至 v2.1.197 即可启用。

Google 推出 Nano Banana 2 Lite，号称最快、最高效的 Gemini 图像模型，以最低成本实现高速生成和编辑。模型延迟显著降低，适合大规模图像生成，同时不牺牲质量，支持角色一致性、精确视觉编辑和真实世界知识。目前可通过 Google AI Studio 试用，并在 Space Lift、Gridscape、Peek-A-Word 和 Anywhere 等应用中展示了能力。

Anthropic 发布 Claude Sonnet 5，定位为迄今最具智能体能力的 Sonnet 模型。它在推理、工具使用、编码和知识工作等智能体性能上较前代 Sonnet 4.6 显著提升，表现接近 Opus 4.8 但价格更低。即日起在所有计划中可用，成为 Free 和 Pro 计划的默认模型，并支持 Claude Code 及 Claude 平台。API 推出优惠定价：每百万输入 token $2、每百万输出 token $10（持续至 2026 年 8 月 31 日），之后恢复为 $3 和 $15。安全评估显示，Sonnet 5 在拒绝恶意请求、抵抗提示注入攻击、减少幻觉和谄媚行为上优于前代，但在网络安全任务上的能力显著弱于 Opus 4.8。

Google DeepMind 发布 Nano Banana 2 Lite（正式名 Gemini 3.1 Flash Lite Image），默认低思考模式下约4秒生成一张图像，标准 Nano Banana 需约20秒。API 价格为每1000张图像 $0.034，输入 token $0.25/1M，输出 token $1.50/1M，是 Nano Banana 2 的一半，输出成本为 Nano Banana Pro 的八分之一。用户 Arena.ai Elo 评分接近非 Lite 版本，但在文本处理、小字和角色一致性上较弱。所有输出图像均带有 SynthID 水印。即日起可通过 Google AI Studio、API 及 Gemini（选择 Flash-Lite 选项）使用。

Anthropic 发布 Claude Sonnet 5，这是其中端模型的最新版本，具备制定计划、使用浏览器和终端等工具并自主运行的能力。其性能接近 Opus 4.8，但成本更低：即日起至 8 月 31 日，输入每百万 tokens $2，输出每百万 tokens $10，之后分别涨至 $3 和 $10。在智能体编程基准上得分为 63.2%（Opus 4.8 为 69.2%，Sonnet 4.6 为 58.1%），在知识工作基准上略超 Opus 4.8。安全方面，不当行为、幻觉和谄媚率低于 Sonnet 4.6，且更善于拒绝恶意请求和提示词注入攻击。

Google 推出两款新生成式 AI 模型。Nano Banana 2 Lite 可在 4 秒内生成图像，每张成本 0.034 美元（1K 分辨率），API 名称为 gemini-3.1-flash-lite-image。Gemini Omni Flash 允许开发者通过文本提示在 API 中生成和编辑最长 10 秒的视频，每秒输出价格 0.10 美元。Google 推荐将两个模型链式使用：先用 Nano Banana 2 Lite 生成图像，再传递给 Gemini Omni Flash 转化为视频。两者均使用 SynthID 水印，已通过 Google AI Studio、Gemini API 和 Gemini Enterprise Agent Platform 提供。

美团发布LongCat-2.0，参数规模达1.6万亿，完全基于超5万颗国产AI ASIC芯片集群训练，覆盖35万亿模型token。该模型在SWE-bench Pro（59.5）和SWE-bench Multilingual（77.3）上超越Gemini 3.1 Pro和GPT-5.5，但落后于Claude Opus 4.7和4.8。在IFEval（90.0）、IMO-AnswerBench（81.8）和GPQA-diamond（88.9）上则与Gemini、GPT-5.5存在差距。美团未透露具体芯片厂商，模型暂未在HuggingFace开放，独立验证困难。项目团队始于2023年，首个模型于去年底交付。

Meta AI 近日发布 Brain2Qwerty v2，一种基于非侵入式脑磁图（MEG）信号的实时脑到文本解码管线，无需植入或手术。系统在 9 名志愿者约 22,000 句打字数据上训练（每人 10 小时），平均词准确率 61%（WER 39%），最高参与者达 78%，超过半数句子错误不超过一个词。管线由卷积编码器、Transformer 和字符级语言模型组成，并微调大语言模型提取语义表征，用 AI 智能体自动化改进解码流程但最终配置由人工选定。Meta 同时以 CC BY-NC 4.0 协议开源 v1 和 v2 训练代码。

LongCat-2.0 正式开源，总参数 1.6 万亿，每 token 激活约 480 亿参数，采用 MoE 架构。新引入 LongCat Sparse Attention（LSA）和 N-gram Embedding 模块，支持百万级上下文窗口。模型在 5 万+ AI ASIC 上训练，消耗超 35 万亿 tokens，训练全程无回滚。在编码和智能体任务上表现优异，深度集成 Claude Code 等工具。提供 GitHub、HuggingFace 及 API 访问。

华为 openPangu-2.0-Flash 模型（总参数量 92B，激活参数量 6B）于 6 月 30 日正式开源上线，支持 512K 上下文。该模型为 openPangu 2.0 系列的两个版本之一，另一版本 Pro（505B 总参数，18B 激活参数）计划 7 月开源。openPangu 2.0 将从 6 月 30 日起陆续开源 7 大组件，包括模型权重、基础推理代码、训推算子等。

美团今日发布万亿参数大模型 LongCat-2.0，总参数 1.6T，平均激活约 48B（动态 33B~56B），从零预训练，原生支持 1M 超长上下文，是业界首个在五万卡国产算力集群上完成全流程训练与推理的模型。预览版已在 OpenRouter 及 longcat.ai 开放，月调用量跻身 OpenRouter 全球前三。预训练数据超 30T tokens，通过 HCCL 异常处理等将月均日故障率降低 70% 以上，训练 MFU 提升 1.5 倍，稳态日吞吐超 1T tokens/day。推理采用 LSA 稀疏注意力和零计算专家实现 token 级动态激活。在 SWE-bench Pro 上获 59.5，领先 Gemini 3.1 Pro、GPT-5.5 和 Claude Opus 4.6；在其他多项评测中达到或接近前沿闭源模型水平。

Vibe coding 平台 Base44 近日推出自研大语言模型 Base1，基于平台数千万真实用户交互数据训练。创始人 Maor Shlomo 表示，自有模型可优化延迟、成本和效率，让客户更快更便宜地使用。此举正值 AI 圈讨论依赖外部模型的防御性之际。Base44 一年前被 Wix 以 8000 万美元收购（当时仅 8 人团队），现年化收入 1 亿美元，低于竞品 Lovable 的 5 亿美元。通过垂直整合数据、分发和基础设施，Base44 试图构建护城河。

Seed2.0 模型系列从识别的用户真实需求出发，构建了基于复杂真实场景的评测体系，重点攻克长尾知识和复杂指令跟随两个持久挑战，显著提升了模型在长程复杂任务上的可靠性。同时，Seed2.0 在推理智能、视觉理解和搜索能力上达到世界领先水平，并通过大量真实用例展示了其初步处理复杂实际任务的能力，为数亿用户提供更大价值。

Ornith-1.0 是基于 Gemma 4 和 Qwen 3.5 后训练的自改进开源模型系列，包含 9B Dense、31B Dense、35B MoE 和 397B MoE 四种规格。采用强化学习同时优化搜索框架和解决方案。在 Terminal-Bench 2.1、SWE-bench Verified 等编程基准上各尺寸均达同类开源最优——397B MoE 在 SWE-bench Verified 上取得 82.4%，Terminal-Bench 2.1 (Claude Code) 78.2%。所有检查点支持 256K 上下文窗口，MIT 许可证，全球可访问。运行需 Transformers ≥5.8.1、vLLM ≥0.19.1、SGLang ≥0.5.9。

DeepReinforce 发布首个开源模型 Ornith-1.0（MIT 许可），提供 9B、31B、35B MoE 及 397B MoE 四种规模变体，基于预训练的 Gemma 4 和 Qwen 3.5 构建，在编程基准测试中达同规模开源模型最优。作者通过 LM Studio 运行 35B MoE 的 GGUF 量化版（20GB），实测推理速度 103 tokens/秒，实际代码检索和工具调用任务表现流畅。

DeepSeek 团队 6 月 29 日宣布，DeepSeek V4 正式版计划于 7 月中旬上线，届时 API 定价将引入峰谷机制，高峰时段（每日 9:00-12:00、14:00-18:00）价格为平时的 2 倍。此前 DeepSeek-V4 预览版已于 4 月 24 日上线并同步开源，拥有百万字超长上下文，在 Agent 能力、世界知识和推理性能上实现国内与开源领域领先，按大小分为两个版本。另外，DeepSeek-V4-Pro API 已永久降价至原定价的 1/4。

小鹏集团发布 X-Mind 技术框架，内嵌预测性世界模型，采用循环块扩散机制在单次前向传播中生成紧凑抽象草图，并实例化视觉思维链（Visual CoT）进行显式时空推演。模型构建融合鸟瞰图与驾驶先验的“认知画布”，借助深度压缩自编码器（DC-AE）将12帧未来推演压缩至仅96个 Token。相比传统 VLA 模型，X-Mind 在轨迹预测误差上显著降低，推理延迟极低，具备车规级芯片量产可行性。小鹏 CEO 何小鹏透露，2026年底自动驾驶可合法进入全球。

中国智谱发布开源权重模型GLM-5.2，研究人员称其在某些漏洞发现和网络安全场景下能匹敌Anthropic的Mythos。尽管GLM在通用任务上仍落后于Anthropic和OpenAI的模型，但在漏洞发现能力上中美差距已显著缩小。作为开源权重模型，GLM-5.2可在普通硬件上自由下载运行，灵活性高但易被滥用。美国政府此前已限制中国获取Mythos、Fable等先进模型及训练硬件，此番进展引发进一步担忧。

Liquid AI 推出 LFM2.5-230M，230M 参数开源文本模型，基于 LFM2 架构，开放权重。支持 llama.cpp、MLX、vLLM、SGLang、ONNX 推理，内存占用 293–375 MB。Galaxy S25 Ultra 上达 213 tok/s，Raspberry Pi 5 上 42 tok/s。IFEval 指令跟随得分 71.71，领先 Qwen3.5-0.8B（59.94）和 Gemma 3 1B IT（63.49）；CaseReportBench 临床数据提取得分 22.51。上下文窗口 32768 tokens，预训练于 19 万亿 tokens。专为数据提取和工具调用设计，不适用于数学推理、代码生成或创意写作。