Ling-2.6-1T-base 是蚂蚁 inclusionAI 开源的万亿参数 MoE 基座模型（总参约 1T，激活 63B）。它由 Ling-2.0-1T-base 升级而来，采用 Lightning Attention 与 MLA 以 7:1 混合的线性注意力架构，经约 9.6T token 的迁移预训练、持续预训练和中训练，上下文窗口从 4K 分阶段扩展至 256K。在 MMLU（86.82）、SimpleQA、LongBenchv2（43.54）等基准上超越前代。该模型仅供研究（继续预训练、微调、蒸馏等），不直接提供对话功能。
同一事件，精选展示《蚂蚁 inclusionAI 推出万亿参数推理模型 Ring-2.6-1T》Ling-2.6-flash-base 是蚂蚁 inclusionAI 发布的基础模型，采用闪速规模 MoE 与混合线性注意力架构（7:1 融合 Lightning Attention 与 MLA），总参数量约 104B、激活约 7.4B。模型从 Ling-2.0 检查点改造而来，经约 9.6T token 的迁移预训练、继续预训练和中段训练，上下文窗口从 4K 扩展至 256K。在知识、推理、数学、代码和长上下文基准上相比前代均有提升（如 MMLU 84.13，GSM8K 91.89）。该模型面向研究用途开放，支持继续预训练、微调和蒸馏，未经聊天对齐。
通义千问（Qwen）团队在百炼平台发布了多模态智能体模型 Qwen3.7-Plus。该模型能理解图像和视频，并新增了自我编程、工具调用、深度推理和自主迭代能力。
MiniMax (official)@MiniMax_AIIntroducing MiniMax M3: The First Open-Weights Model to Combine Three Frontier Capabilities - Coding & Agentic Frontier:...
JetBrains 发布开源模型 Mellum2。该模型为 12B 参数的 MoE 架构，在 10.6 万亿个 token 上训练，采用 Apache 2.0 许可，专为多模型 AI 流水线中的快速、专用任务设计。
JetBrains 开源了面向软件工程的模型 Mellum2。该模型总规模为 12B 参数，采用稀疏 Mixture-of-Experts 框架，激活参数量为 2.5B。上下文窗口扩展至 131072 Token。Mellum2 支持生成编辑代码、调用外部工具及执行多步骤智能体式工作流。模型基础版、指令版和思考版均以 Apache 2.0 许可证开源。
StepFun@StepFun_aiA Lab note for Step 3.7 Flash launch. -- When Flash models bring speed, cost, and intelligence into the "usable" range a...
SenseTime@SenseTime_AISenseNova U1 just released an infographic-specialized version and +18.2 on IGenBench Q-ACC isn't a rounding error. It me...
同一事件，精选展示《商汤发布信息图生成模型升级，增强多项核心能力》SenseTime@SenseTime_AIAI-generated infographics with garbled text have been a running joke. SenseNova U1's new infographic-enhanced model fina...
关联讨论 1 条X：商汤 SenseTime (@SenseTime_AI)StepFun@StepFun_aiMany research labs only consider inference efficiency after the fact. Step 3.7 Flash is a 196B MoE model, and built for ...
MiniMax (official)@MiniMax_AIIntroducing MiniMax M3: The First Open-Weights Model to Combine Three Frontier Capabilities - Coding & Agentic Frontier:...
关联讨论 11 条MiniMax：Blog（网页）X：MiniMax (@MiniMax_AI)X：Testing Catalog (@testingcatalog)HuggingFace Daily Papers（社区热门论文）公众号：MiniMax（稀宇科技）X：OpenRouter (@OpenRouter)X：karminski (@karminski3)X：硅基流动 SiliconFlow (@SiliconFlowAI)X：歸藏 (@op7418)MarkTechPost（RSS）IT之家（RSS）
Alibaba Cloud@alibaba_cloud阿里云推出Qwen3.7-Plus，这是一个统一视觉与语言的多模态智能体模型。其定位为多功能编码智能体与生产力助手，支持全模态输入，能够跨GUI与CLI执行任务。该模型具备视觉智能体能力，涵盖感知、推理、定位及搜索增强问答，并能跨多种智能体框架泛化。目前已在阿里云百炼平台通过API上线。
关联讨论 1 条X：阿里云 / Alibaba Cloud (@alibaba_cloud)初创企业 WindBorne Systems 今日发布第六代气象模型 WeatherMesh-6。该模型预报精度已超越欧洲中期天气预报中心（ECMWF）的传统与AI预报产品，其提前五天的地表气温预报准确度相当于传统模型提前一天的水平。WindBorne Systems 通过全球15个站点约400只探空气球自主采集数据，形成“自研模型+自主数据源”的核心优势。该公司于2024年完成2500万美元融资，估值8500万美元。
微软将在 Build 2026 大会上发布首个自研推理模型 MAI-Thinking-1，该模型未使用其他模型输出进行知识蒸馏训练。同期还将发布 MAI-Image-2.5 和 MAI-Image-2.5-Flash 图像生成模型，以完善其自有模型矩阵。此外，微软可能展示整合了多个 AI 助手及 Scout AI agent 的 Copilot 超级应用新形态，但该功能测试版预计要到夏末才会推出。
MiniMax (official)@MiniMax_AIMiniMax M3 is available on AI Gateway. MiniMax's first long-context model, with support for multimodal inputs. 50% off f...
ginobefun@hongming731本期早报聚焦三个主题。核心是 MiniMax 发布其开源模型 M3，这是国内首个同时具备前沿 Coding 能力、1M 超长上下文和原生多模态的模型。M3 在 SWE-Bench Pro 上得分 59.0%，其自研 MSA 稀疏注意力架构显著降低了长上下文计算开销。实测中，M3 可在 24 小时内自主完成 CUDA 算子优化。此外，早报还简述了 Chromium 项目对 AI Coding 的规范化实践，以及 xAI 工程师关于视频 Agent 发展前景的观点。
ginobefun@hongming731MiniMax开源发布了国内首个集成前沿Coding能力、1M超长上下文和原生多模态的模型M3。该模型能在24小时内自主完成145次CUDA算子迭代。与此同时，xAI前负责人指出，视频模型的上限将由LLM决定，下一个类似Sora的产品应是视频Agent，而非单纯的视频生成模型。
Alibaba Cloud@alibaba_cloud阿里云发布了 Qwen3.7-Plus，这是一款统一了视觉与语言能力的多模态代理模型。该模型旨在成为通用的代理基础，支持图形界面与命令行操作，能够处理视觉和文本任务，充当编程代理和效率助手。其能力涵盖视觉感知、推理、目标定位以及搜索增强问答，并可跨多种代理框架进行泛化。该模型现已在阿里云百炼平台提供 API 服务。
关联讨论 1 条X：阿里云 / Alibaba Cloud (@alibaba_cloud)MiniMax (official)@MiniMax_AIM3 from @MiniMax_AI is now available on Cloudflare AI Gateway: - First open model to push SOTA coding frontier - 1M cont...
同一事件，精选展示《MiniMax M3：前沿编码、100万token上下文与原生多模态一体模型》阿里通义千问（Qwen）于6月2日发布新模型 Qwen3.7-Plus，定位为多模态交互混合智能体基座。它是 Qwen3.7 的升级版，在保留文本、编码和工具使用能力的基础上，显著强化了视觉理解与视觉推理能力，支持图像、视频、屏幕、网页和文本输入，面向复杂软件与办公流程。该模型在 Vision Arena 评测中帮助阿里进入全球前 5、中国第 1，并在 BabyVision、MathVision 等多模态测试中提升明显。模型已通过阿里云百炼和 Qwen Studio 提供服务。
关联讨论 1 条X：阿里云 / Alibaba Cloud (@alibaba_cloud)MiniMax 发布了新模型 MiniMax M3，引入了 MiniMax Sparse Attention (MSA) 架构。该模型支持高达 1M token 的上下文窗口，并具备原生的图像、视频和计算机使用能力，面向智能体编程场景。
Chubby♨️@kimmonismus👏👏 Introducing Qwen3.7-Plus - a multimodal agent model that unifies vision and language into one versatile agent found...
关联讨论 1 条X：阿里云 / Alibaba Cloud (@alibaba_cloud)MiniMax (official)@MiniMax_AIMiniMax M3 turned a napkin sketch into a playable game We handed MiniMax M3 a hand-drawn draft of a Doodle Jump style pl...
MiniMax (official)@MiniMax_AIMiniMax M3 @MiniMax_AI is now live on Happycapy 🎉 A major upgrade for agent workflows, especially when the task is mess...
xAI的最新编程模型Composer 2.5现已在Grok Build中可用，用户可通过/models菜单选择使用。这是一款快速、先进的模型，擅长处理长时间运行的任务和复杂指令。该模型面向SuperGrok和X Premium+用户开放。
Qwen@Alibaba_Qwen通义千问推出 Qwen3.7-Plus，这是一款统一视觉与语言能力的多模态智能体模型。它支持图形界面与命令行混合操作，可作为多功能编码智能体与生产力助手，并具备视觉感知、推理、定位与搜索增强问答能力。该模型设计为可跨多种智能体框架泛化。现在可通过阿里云百炼平台的 API 使用。
关联讨论 1 条X：阿里云 / Alibaba Cloud (@alibaba_cloud)Qwen3.7-Plus 深度融合视觉与语言，实现“看、想、写、做、验”端到端闭环，在 12 项核心基准测试中表现提升。实测中，基于该模型的智能体连续运行超 11 小时，自动完成英语学习 APP 开发，生成代码超 10000 行、触发调用超 1000 次；复刻 macOS Stocks 应用并通过 10 项功能验证。支持图像/视频转 SVG、视觉驱动网页设计及浏览器自动化。已在阿里云百炼上线，提供 OpenAI 兼容 API 与 Anthropic 协议。
同一事件，精选展示《Qwen3.7-Plus：多模态智能体模型发布》阿里云通义千问推出 Qwen3.7-Plus，基于 Qwen3.7 文本骨干，增强视觉语言能力，保留编码、工具使用和生产工作流的智能体能力。它支持感知现实场景、读取并操作 GUI、从视觉参考编写代码、端到端导航手机应用、基于网络知识回答视觉问题，融合 GUI 与 CLI 交互，跨 Claude Code、OpenClaw、Qwen Code 等框架泛化。在 Terminal Bench 2.0-Terminus 得分 70.3，SWE-Verified 77.7，QwenWorldBench 62.1，GPQA Diamond 90.3，MMLU-Pro 88.5。通过阿里云 Model Studio API 提供。
关联讨论 1 条X：阿里云 / Alibaba Cloud (@alibaba_cloud)MiniMax (official)@MiniMax_AIMiniMax m3 is a huge 26% improvement on BU Bench with browsercode, and shows promise for some potential future improveme...
MiniMax (official)@MiniMax_AIToday @MiniMax_AI ships M3 - the first frontier model purpose-built for computer-use agents. Natively multimodal. One mo...
关联讨论 11 条MiniMax：Blog（网页）X：MiniMax (@MiniMax_AI)X：Testing Catalog (@testingcatalog)HuggingFace Daily Papers（社区热门论文）公众号：MiniMax（稀宇科技）X：OpenRouter (@OpenRouter)X：karminski (@karminski3)X：硅基流动 SiliconFlow (@SiliconFlowAI)X：歸藏 (@op7418)MarkTechPost（RSS）IT之家（RSS）MiniMax (official)@MiniMax_AI@MiniMax_AI M3 is now live on Qubrid AI. https://platform.qubrid.com/model/minimax-m3 - 1M-token context. - Native multi...
关联讨论 11 条MiniMax：Blog（网页）X：MiniMax (@MiniMax_AI)X：Testing Catalog (@testingcatalog)HuggingFace Daily Papers（社区热门论文）公众号：MiniMax（稀宇科技）X：OpenRouter (@OpenRouter)X：karminski (@karminski3)X：硅基流动 SiliconFlow (@SiliconFlowAI)X：歸藏 (@op7418)MarkTechPost（RSS）IT之家（RSS）
Artificial Analysis@ArtificialAnlysNVIDIA 的 Cosmos 3 全模态世界模型在 Artificial Analysis 排行榜的开放权重类别中，同时夺得文本生成图像和图像生成视频两项第一。该模型基于 Mixture-of-Transformers 架构，结合自回归推理器与扩散生成器，提供 16B 参数的 Nano 和 64B 参数的 Super 等变体。其中，Cosmos3-Super-Text2Image 与 Cosmos3-Super-Image2Video 版本分别超越了 HiDream-O1-Image-Dev-2604、通义千问（Qwen）Image Max 2512、FLUX.2 [dev] 以及 LTX-2、万相（Wan）2.2 A14B 等模型。Cosmos 3 的生成器接受结构化 JSON 提示词，可通过外部工具或模型自身的推理器分支进行提示词上采样。该模型完全开源，采用 OpenMDW 1.1 许可，提供权重、代码、精选数据集和微调方案。
关联讨论 9 条X：Kim (@kimmonismus)HuggingFace Daily Papers（社区热门论文）IT之家（RSS）Hugging Face：Blog（RSS）X：卡兹克 (@Khazix0918)X：Satya Nadella (@satyanadella)X：Perplexity (@perplexity_ai)X：Artificial Analysis (@ArtificialAnlys)LMSYS：Blog（Chatbot Arena 团队）英伟达发布了 Cosmos 3，这是一个用于物理 AI 推理的世界和行动模型。该信息来源于英伟达开发者博客，发布日期为 2026 年 6 月 1 日。
同一事件，精选展示《NVIDIA 发布 RTX Spark 及本地 AI 智能体安全与性能更新》Mellum2 是 JetBrains 从头训练的 12B 参数混合专家（MoE）模型，专注于自然语言与代码。每个 token 仅激活 2.5B 参数，推理速度可达同类模型的 2 倍以上，适合高吞吐、低延迟场景。该模型支持路由、RAG、摘要、子智能体及私有部署，以 Apache 2.0 许可证开源。在代码生成、推理、科学和数学基准测试中，Mellum2 与同等规模的开放模型竞争力相当。
Chubby♨️@kimmonismusIntroducing MiniMax M3: The First Open-Weights Model to Combine Three Frontier Capabilities - Coding & Agentic Frontier:...
关联讨论 11 条MiniMax：Blog（网页）X：MiniMax (@MiniMax_AI)X：Testing Catalog (@testingcatalog)HuggingFace Daily Papers（社区热门论文）公众号：MiniMax（稀宇科技）X：OpenRouter (@OpenRouter)X：karminski (@karminski3)X：硅基流动 SiliconFlow (@SiliconFlowAI)X：歸藏 (@op7418)MarkTechPost（RSS）IT之家（RSS）
🚨 AI News | TestingCatalog@testingcatalogMiniMax M3 turned a napkin sketch into a playable game We handed MiniMax M3 a hand-drawn draft of a Doodle Jump style pl...
SenseTime@SenseTime_AI大多数AI模型在生成图表时存在数值错误（如负值显示为正）、柱状图位置偏移、元素关系混乱等问题。SenseNova-U1-8B-MoT-Infographic（SenseNova-U1）专为解决此类图表生成问题而设计，能够生成准确的图表，并支持实时调整设计和布局。项目在Hugging Face提供了模型，并在GitHub展示了效果案例。
同一事件，精选展示《商汤发布信息图生成模型升级，增强多项核心能力》
