开源AI公司Nous Research近日发布了编程模型NousCoder-14B。该模型基于Qwen3-14B，在LiveCodeBench v6评测中准确率达67.87%，较基础模型提升7.08个百分点。其最大特点是完全开源，不仅公开模型权重，还发布了完整的强化学习环境、基准测试套件和训练框架，使研究者能够复现其工作。模型仅用4天时间在48块NVIDIA B200 GPU上完成训练，性能可匹配或超越部分大型专有系统。此次发布正值Anthropic的Claude Code引发广泛讨论之际，凸显了AI编程助手领域的激烈竞争。

Qwen Studio 发布新一代多模态检索模型 Qwen3-VL-Embedding 与 Qwen3-VL-Reranker，平台集成聊天机器人、图像视频理解、图像生成、文档处理、联网搜索、工具调用及 Artifacts 等全栈多模态能力。

蚂蚁集团联合浙江省卫健委开源基于百灵高效 MoE 基座 Ling-flash-base-2.0 训练的医疗大模型 AntAngelMed（蚂蚁·安诊儿）。模型总参数 100B，仅 1/32 激活（6.1B）即可媲美约 40B 稠密模型性能，实现约 7 倍性能杠杆。基于 40T+ tokens 高质量语料、20T+ tokens 预训练。在 OpenAI 发起的 HealthBench 评测中登顶全球开源医疗模型第一。训练采用三阶段流程：持续预训练注入医学语料、监督微调、双阶段 GRPO 强化学习。模型已开源，可在 HuggingFace 和 ModelScope 获取。

Qwen-Image-2512 发布，图像细节与真实感显著提升。Qwen Studio 平台提供聊天、图像视频理解/生成、文档处理、网页搜索、工具调用及 artifacts 等全功能支持。

字节跳动 Seed 团队发布形式化数学推理模型 Seed Prover 1.5，采用 Agentic 架构支持 Mathlib 搜索、Python 执行与增量引理验证，并引入 Sketch Model 将复杂证明拆解为子引理并行攻克。基于大规模 Agentic RL 训练，该模型在 16.5 小时内完成 IMO 2025 前 5 题获 35/42 分（金牌线），9 小时内解决 Putnam 2025 的 11/12 题，在 Putnam 历史集、Fate-H 和 Fate-X 上分别达 88%、80% 和 33% 通过率，刷新多项 SOTA。

MiniMax 发布 M2.1 模型，是对 M2 的更新。其核心升级在于系统提升了在 Rust、Java、Golang 等多语言编程任务上的性能，并达到行业领先水平。同时，模型显著增强了原生 Android 与 iOS 开发能力，以及在 Web/App 场景下的设计理解与美学表达。M2.1 优化了复合指令约束以更好地支持办公场景，响应更简洁高效。该模型在 Claude Code、Cline 等各类编程工具与 AI 智能体框架中表现出色。在衡量全栈开发能力的 VIBE 新基准上，取得了平均 88.6 分的成绩。

字节跳动发布豆包大模型1.8版本，同步升级Seedance模型。

小米开源了 MiMo-V2-Flash 模型，定位为高效推理、代码与 Agent 基座模型，其 Agent 综合能力在全球开源模型中排名第二。

Mistral AI 发布 Mistral OCR 3，这是一款专为从各类文档中高保真提取文本与嵌入图像而设计的 OCR 模型。在表单、扫描文档、复杂表格和手写体处理等基准测试中，该模型的整体胜率达到 74%，超越了 Mistral OCR 2 以及企业级与 AI 原生 OCR 方案。作为一款体积更小的模型，其定价为行业领先的每 1,000 页 2 美元（通过 Batch API 可享 50% 折扣，即 1 美元）。开发者可通过 API（模型标识符 mistral-ocr-2512）进行集成，其输出为包含 HTML 表格标签的 markdown 格式，便于下游系统理解文档结构。该模型适用于高量级企业文档处理流水线。

小米发布 MiMo-V2-Flash 推理模型，SGLang 提供首日支持。该模型拥有 309B 总参数和 15B 激活参数，采用滑动窗口注意力（SWA）和 3 层多级 MTP 设计，将注意力复杂度降至线性并提升解码效率。通过硬件感知配置平衡计算与内存，在 H200 上即使 64K 长上下文仍保持 150 TPS 单请求吞吐量。SGLang Spec v2 实现完全重叠 MTP 调度，隐藏 CPU 开销并减少 GPU 气泡，最大化硬件利用率。

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。

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。

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。

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。

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。

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。