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。
关联讨论 12 条The Verge：AI（RSS）X：OpenAI (@OpenAI)X：小北 (@frxiaobei)X：Rohan Paul (@rohanpaul_ai)Simon Willison 博客X：Gabriel (@gabriel1)X：邵猛 (@shao__meng)MarkTechPost（RSS）X：Kim (@kimmonismus)Hacker News 热门（buzzing.cc 中文翻译）IT之家（RSS）X：Sam Altman (@sama)
Berryxia.AI@berryxiaPaddleOCR发布PP-OCRv6完整端到端部署基准。A100上PP-OCRv6_tiny达0.13秒/图；Intel CPU上用OpenVINO，PP-OCRv6_medium比PP-OCRv5_server快5.2倍，PP-OCRv6_tiny比PP-OCRv5_mobile快3.9倍；Apple M4上用ONNX Runtime跑出0.35秒/图。提供Tiny、Small、Medium三种尺寸，Medium/Small均支持50种语言，PP-OCRv6_medium英文准确率88.4%，拉丁字母准确率88.0%。官方总结认为，在专用OCR任务上，轻量架构+高质量训练数据比单纯堆参数更实用，是对大模型“暴力scaling”路线的反向验证。
🧵PP-OCRv6 Tech Deep Dive Ep.4:3.9x Faster on CPU, 0.13s per Image on A100 - PP-OCRv6 Deployment & Model Selection Guide...
Chubby♨️@kimmonismusAloha! 🌺 Meet Ornith-1.0, a family of open-source LLMs specialized for agentic coding. Ornith-1.0 spans the full parame...
法国 AI 初创公司 Mistral AI 于本月 23 日发布文档内容识别模型 OCR 4，支持横跨 10 个语族的 170 种语言，在 OmniDocBench 上获 93.07 分，输出较 GPT 5.5 Pro、Gemini 3.1 Pro Preview 等更受人类青睐。该模型为小型聚焦模型，输出文本并提供边框、区域分类和置信度评分，支持 RAG 语义分块等下游工作负载。基础 API 定价每千页 4 美元，批处理享 50% 优惠；文档人工智能定价每千页 5 美元。
Tibo@thsottiauxdo NOT sleep on GPT-5.5 Instant; new model smell, better memory, sharper context, and replies just feel different today....
Unconventional AI 发布首个图像生成模型 Un-0，其核心是一个模拟的耦合振荡器系统——一种物理计算基板。在 class-conditional ImageNet 64×64 上，Un-0 达到 FID 6.74，匹配此前领先常规图像生成方法的首次发布质量。模型将耦合强度矩阵 K 和频率 ω 作为可学习参数，通过库拉莫托振荡器方程演化。权重、训练与消融代码均已开源。Un-0 旨在验证物理动态系统能以约 1000 倍更高能效运行现代 AI 工作负载。
宝玉@doteyOpenAI CEO Sam Altman 本周三在内部 Q&A 上告知员工，GPT-5.6 将以“有限预览”方式发布，仅向一小部分合作伙伴开放，原因是联邦政府要求。周四备忘录进一步说明，政府将逐个客户审批访问权限。这种发布方式在 AI 行业无先例。评论指出该机制仅限制发布速度而非训练速度，将扩大内部与公众可用能力的差距。传闻规格：上下文窗口从 GPT-5.5 的 100 万 token 扩展至约 150 万，代码能力和多步 agent 任务有改进，但发布时间取决于政府审批节奏。
New w/ @leomschwartz @amir: The Trump admin has asked OpenAI to stagger the release of GPT-5.6 over security concerns. O...
关联讨论 9 条X：邵猛 (@shao__meng)IT之家（RSS）X：Nathan Lambert (@natolambert)X：Rohan Paul (@rohanpaul_ai)X：Berry Xia (@berryxia)The Decoder：AI News（RSS）TechCrunch：AI（RSS）Hacker News 热门（buzzing.cc 中文翻译）The Verge：AI（RSS）DeepReinforce 发布 Ornith-1.0 开源编码模型族，基于 Gemma 4 和 Qwen 3.5 后训练，提供 9B、31B、35B-MoE（每 token 激活约 3B 参数）和 397B-MoE 四个尺寸，均以 MIT 许可在 HuggingFace 开放。与固定人工设计框架的编码智能体不同，Ornith-1.0 在强化学习中联合优化框架与解决方案，并引入三层防御（固定信任边界、确定性监视器、冻结 LLM 裁判）防止奖励黑客。旗舰版 Ornith-1.0-397B 在 Terminal-Bench 2.1 上得分 77.5、在 SWE-Bench Verified 上得分 82.4，超越 Claude Opus 4.7（70.3）但低于 Claude Opus 4.8（85）和 GLM-5.2-744B（81.0）。支持 vLLM、SGLang 等推理框架，9B 模型（bf16 约 19GB）可部署在单张 80GB GPU 上。
由前 Databricks AI 负责人 Naveen Rao 创立的 Unconventional AI 发布了首个模型 Un0，一个图像生成系统，性能可媲美 Stable Diffusion 和 GPT Image 1。该模型基于全新的振荡器计算机架构，目前运行在软件模拟上。团队计划发布实际芯片图纸并构建完整推理堆栈，最终以网络电缆提供“提示词进入、推理输出”的服务。Unconventional AI 声称该架构最终能将推理功耗降低 1000 倍。公司员工不到 50 人，Rao 认为能源将是未来几年 AI 扩展的根本限制。
AK@_akhaliq
Logan Kilpatrick@OfficialLoganKBerryxia.AI@berryxiaOrnith-1.0 开源模型家族发布，专注智能体编程（Agentic Coding），覆盖 9B Dense、31B Dense、35B MoE 及 397B MoE 全参数规模。在 Agent Coding 基准上达开源顶尖：SWE-Bench Verified 82.4、SWE-Bench Pro 62.2、Terminal-Bench 2.1 77.5、NL2Repo 48.2、SWE Atlas 41.2 QnA、ClawEval 77.1。基于 gemma4 和 qwen3.5 后训练，采用强化学习联合优化任务脚手架（scaffold）与最终解决方案，让模型自主改进执行框架。全系列 MIT 开源，提供 GGUF 版本，支持 Ollama、Unsloth 等本地运行。
Aloha! 🌺 Meet Ornith-1.0, a family of open-source LLMs specialized for agentic coding. Ornith-1.0 spans the full parame...
🚨 AI News | TestingCatalog@testingcataloggpt-5.6-preview has been spotted in an internal model-access route
Rohan Paul@rohanpaul_aiDeepReinforce 发布 Ornith-1.0，一个 MIT 许可的开源智能体编码大语言模型家族，涵盖 9B Dense、31B Dense、35B MoE 及旗舰 397B MoE（17B 活跃参数）。旗舰模型在 SWE-Bench Verified 上取得 82.4，Terminal-Bench 2.1 上取得 77.5，均超越 Claude Opus 4.7；并在 SWE-Bench Pro（62.2）、Multilingual（78.9）等基准上达到开源同尺寸最佳。模型基于 Gemma 4 和 Qwen 3.5 后训练，采用新型自我改进策略：强化学习不仅生成解决方案，还联合优化任务特定的 scaffold（包含计划、记忆模式、工具节奏、错误处理等）。最小的 9B 模型也在 SWE-Bench Verified 上达到 69.4。全部模型以 MIT 许可证发布，支持商用与研究。
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Chubby♨️@kimmonismusgpt-5.6-preview has been spotted in an internal model-access route
Berryxia.AI@berryxiaUnsloth 将 GLM-5.2 压缩为 1-bit GGUF 量化版本，在 Mac Studio M3 Ultra（256GB RAM）上以约 21.6 tok/s 本地运行。与 Claude 4.8 Opus、GPT-5.5 使用相同提示进行创意输出（HTML/设计效果）对比，1-bit 版本表现不逊色，甚至更丰富、“更有想法”。GLM-5.2 本身以创意和长上下文见长，极端量化后仍保持较强表现，验证了开源模型在极端优化后正快速缩小与闭源前沿模型在实际可用性上的差距，尤其适合本地部署。
1-bit GLM-5.2 GGUF vs. Claude 4.8 Opus vs. GPT-5.5 We gave 3 models the same prompt and compared one-shot outputs. The 1...
百度于6月22日开源 Unlimited OCR 模型，总参数量30亿，推理时仅激活5亿。模型延续 DeepSeek OCR 架构，编码端采用两级视觉编码并执行16倍 token 压缩，将1024×1024 PDF 图像压缩为256个视觉 token，缓解长文档解析越生成越慢问题。训练基于 DeepSeek OCR 检查点，冻结 DeepEncoder 后继续4000步，使用约200万份文档在8×16 A800 GPU上完成，单页与多页数据配比约9:1。在 OmniDocBench v1.5 上整体得分93.23（DeepSeek OCR 87.01，DeepSeek OCR 2 89.17），文本编辑距离0.038，公式 CDM 92.61，表格 TEDS 90.93，读序编辑距离0.045；v1.6 得分93.92。GitHub 已获 6.8K Star。
🚨 AI News | TestingCatalog@testingcatalogWe have a new version of GPT-5.5 Instant for you, and it's much more fun to talk to. Our most-used model is now better a...
Alibaba Cloud@alibaba_cloudHappyHorse 1.1 is now available in ComfyUI as a Partner Node. Native audio. Multi-character consistency. Cinematic frami...
Alibaba Cloud@alibaba_cloudHappyhorse 1.1 from Alibaba is up on Replicate! -Text, image, and reference to video options with multilingual lip-sync ...
百度推出Unlimited OCR，一个3B参数的MoE模型，推理时仅激活500M参数。其核心创新Reference Sliding Window Attention（R-SWA）将KV缓存大小固定为Lm + n（n默认128），内存和延迟不随输出长度增长。模型基于DeepSeek OCR继续训练4000步，支持32K最大长度，通过DeepEncoder实现16倍token压缩。在OmniDocBench v1.5上整体得分93.23，超出DeepSeek OCR基线6.22分；v1.6得分93.92为最高。Base模式下吞吐达5580 TPS，比DeepSeek OCR提升12.7%，6000 token输出时延迟低35%。适用于整本书转录等场景，代码与权重已在HuggingFace开源。
同一事件，精选展示《无限制OCR：单次长时域解析》iLLaDA是一个8B参数的掩码扩散语言模型，采用完全双向注意力机制训练，预训练数据量达12T tokens，并在25B tokens的指令数据集上微调12个epoch。模型引入变长生成与置信度评分方法以提升效率和多选评测效果。相比LLaDA，iLLaDA-Base在BBH和ARC-Challenge上分别提升21.6和14.9个点，iLLaDA-Instruct在MATH和HumanEval上分别提升14.5和16.5个点。尽管是非自回归训练，iLLaDA仍在多个基准上与Qwen2.5 7B保持竞争力。模型权重和代码已开源。
OpenAI 6 月 25 日升级 GPT-5.5 Instant 模型，新版本更能洞察用户表达意图，理解问题背后的引申含义，并优化输出表达。处理复杂约束条件时更可靠，能更稳定地满足多条件任务。购物推荐和本地推荐方面表现更实用、更连贯，结果更贴近实际使用场景。付费用户即日起获得新版，免费用户明天接入。
ginobefun@hongming731OpenAI与Broadcom发布首款定制LLM推理芯片Jalapeño，九个月流片，工程样片已跑GPT‑5.3‑Codex‑Spark，能效比显著领先，计划2026年吉瓦级部署。Anthropic公开多智能体协作经验，提出需持久记忆、独立凭证、广泛信息访问，总结信息公开、角色分工、人类定目标、按可验证程度放权四条规范。阿里开源内部代码评审CLI——Open Code Review，一周5k星，采用“确定性工程+Agent”混合架构解决覆盖不全、位置漂移、效果不稳定问题。
Nathan Lambert@natolambertYou can now try GLM 5.2 in Cursor! Excited to see more useful open models, thank you to Fireworks for partnering here. R...
Lee Robinson@leerobGoogle 将计算机使用（Computer use）作为内置工具集成至 Gemini 3.5 Flash，使开发者能构建跨浏览器、移动端和桌面环境的智能体。此前该功能仅作为独立模型在 Gemini 2.5 中提供，现已原生整合至主 Flash 模型。开发者可通过 Gemini API 及 Gemini Enterprise Agent Platform 调用。安全方面，模型采用针对性对抗训练降低提示注入风险，并新增两项可选企业级保护：要求用户确认敏感操作、检测到间接提示注入时自动停止。该能力在持续软件测试、跨应用知识工作等长周期企业自动化场景中表现更优。（198字）
关联讨论 2 条X：Google AI for Developers (@googleaidevs)Google DeepMind：Blog（RSS）OpenAI 更新了 ChatGPT 中广泛使用的 GPT-5.5 Instant 模型，目标提升对话质量，尤其在用户做决策、寻求建议或比较选项时。模型能更准确识别问题背后的根本目标，在多轮对话中保持上下文，对包含多个条件的复杂提示给出更完整回答。当用户提出异议或澄清时，模型调整得更有效，不再重复原有回答。本地商业和购物查询也有改进，模型更好利用位置数据，将推荐、商家信息和图片更连贯整合。整体响应感觉“更少模板化，更多精心设计”。
OpenAI@OpenAINathan Lambert@natolambertHow can we train small agentic models that are highly capable of terminal use and coding? Announcing OpenThoughts-Agent ...
Greg Brockman@gdbWe have a new version of GPT-5.5 Instant for you, and it's much more fun to talk to. Our most-used model is now better a...
Berryxia.AI@berryxiaQwen-AgentWorld是一个原生语言世界模型，端到端以环境建模为训练目标，而非事后适配。它在单一模型中模拟MCP、Search、Terminal、SWE、Web、OS、Android等7种Agent环境，并在AgentWorldBench上超越Claude Opus 4.8和GPT-5.4。两个探索方向：1）将世界模型用作可控Sim RL的环境模拟器，模拟环境训练的Agent在部分任务上超过真实环境训练；2）仅做环境预测（不进行Agent训练）的预测能力零微调迁移到多轮Agent任务，在多个benchmark上均有提升。已开源35B MoE版本及对应benchmark。
📣📣 Meet Qwen-AgentWorld - a native language world model that simulates 7 agent environments (MCP, Search, Terminal, SW...
同一事件，精选展示《Qwen-AgentWorld：面向通用智能体的语言世界模型》Chubby♨️@kimmonismus🚨 BREAKING: Claude Code v2.1.190 introduces several string changes that hint at preparations for a Fable 5 return, with...
OpenRouter@OpenRouterFugu-Ultra is now live on @OpenRouter! ⚡ We share a core vision with the OpenRouter team: the future of AI isn't a singl...
