新预印本将 single-minus 振幅扩展至引力子，利用 GPT-5.2 Pro 推导并验证量子引力中的非零引力子树振幅。

inclusionAI团队宣布推出AReaL-SEA-235B-A22B模型，致力于通过开源与开放科学推动人工智能技术的进步与民主化。该举措旨在降低AI研究与应用的参与门槛，促进全球开发者及研究者更广泛地获取和使用先进AI工具。模型规模达2350亿参数，体现了其在处理复杂任务方面的潜力，同时强调开放协作对加速AI创新与社会普惠的关键作用。

Kimi K2.5 多模态模型的 API 输入成本，在 90% 缓存命中率下，实际价格为 1.03 元/M tokens，仅为标准定价 4 元/M tokens 的 2.5 折。Kimi API 缓存命中率通常在 85%-95% 之间波动，核心支撑是与清华大学合作研发的 Mooncake 推理架构，该架构获存储顶会 FAST 2025 最佳论文，并已开源。

蚂蚁百灵（Ling）公布 Ling 2.5 模型架构改造实践，将 Lightning Attention 与 MLA（Multi-head Latent Attention）两种线性注意力机制融合，形成混合线性架构。该方案旨在平衡长序列推理效率与模型表达能力，为下一代大语言模型的注意力计算提供优化思路。

OpenRouter 在模型页面上新增了基准测试数据，推出了新的免费模型路由功能，并改进了不同提供商之间的成本透明度。

SGLang 与 NVIDIA 合作，在最新 GB300 NVL72 服务器上实现相比 H200 最高 25 倍的推理性能提升。基于 Blackwell Ultra GPU 的架构升级包括 1.5 倍 FP4 算力和 2 倍 Softmax 吞吐量，结合 NVFP4 GEMM 低精度计算、计算通信重叠及与 NVIDIA Dynamo 的集成优化，DeepSeek R1 等 MoE 模型在 InferenceXv2 基准测试中达成突破性表现。同时，GB200 NVL72 平台性能在 4 个月内提升 8 倍，显著降低大模型部署的延迟与成本。

NVIDIA与SGLang团队发布DeepSeek R1-NVFP4在GB300 NVL72上的优化部署方案，针对128K/8K长上下文推理实现显著性能提升。通过PD分离、分块流水线并行、宽专家并行及多Token预测（MTP）等技术，系统在GB300上达226 TPS/GPU峰值吞吐量，较GB200提升1.53倍；相同延迟下性能领先1.4–1.6倍。MTP可再提升每用户TPS达1.87倍，128K预填充首Token延迟降至8.6秒。

蚂蚁百灵发布并开源 Ling-2.5-1T，包含深度思考模型（thinking model）与即时模型（instant model）两类。深度思考模型旨在拉高智能上限，即时模型则在效率与效果之间取得平衡，拓宽智能覆盖范围。该版本在模型架构、token 效率、偏好对齐等维度实现全面升级。

MiniMax 推出 M2.5-highspeed 模型，支持 100 TPS 极速推理，速度达到同类产品的 3 倍。Coding Plan 与 API 同步上线，Coding Plan 提供 Plus、Max、Ultra 三档套餐，邀请好友可享 9 折优惠。此前 M2.5 发布 48 小时内已有 50 余款国内外产品接入。

inclusionAI 发布了 Ling-2.5-1T 模型。该模型参数规模达到 1 万亿，是其 Ling 系列的最新版本。此次发布延续了通过开源和开放科学来推进人工智能民主化的使命，旨在让先进 AI 技术更广泛可及。新版本预计在语言理解与生成能力上有所提升，继续为全球研究社区提供强大的基础模型支持。

豆包上线专家模式，并接入豆包大模型2.0 Pro。该模式基于豆包大模型2.0 Pro，提供更专业的问答服务。

Forge是MiniMax开发的内部强化学习框架，旨在解决智能体强化学习中系统吞吐量、训练稳定性和智能体灵活性之间的核心矛盾。它通过灵活的系统架构、针对长程智能体优化的算法、尊重训练分布的异步调度以及激进的训练/推理优化，实现了突破。在MiniMax M2.5模型开发期间，Forge处理了超过十万个不同的真实世界智能体框架与环境，支持达200k的上下文长度，并实现了每日百万级样本的吞吐量。结合CISPO算法与复合奖励设计，Forge提升了模型在真实任务中的能力，支撑了M2.5的开发。

提出一种稳定 RLVR 训练的新方法，采用 Token 级梯度诊断技术精准定位异常梯度来源，结合逐层梯度裁剪（Layerwise Clipping）对不同网络层实施差异化约束，有效抑制训练过程中的梯度爆炸与策略震荡，提升强化学习训练的稳定性与收敛效率。

MiniMax M2.5发布，定价1美金/小时，定位为在真实世界工作场景中表现最顶尖的模型。

inclusionAI 发布了 Ring-2.5-1T，这是一个拥有 1 万亿参数规模的大型语言模型。该模型旨在通过开源和开放科学的方式，推动人工智能技术的进步与普及。此次发布标志着在构建超大规模、可访问的 AI 模型方面取得了重要进展，为更广泛的研究社区提供了强大的基础工具。

研究论文显示，Gemini Deep Think 在数学与科学等多个领域的影响力持续扩大，正加速科研发现进程。

腾讯混元开源生产级高性能LLM推理核心算子库HPC-Ops，可带来30%的推理吞吐提升。

混元研究博客上线姚顺雨团队最新成果，从Context角度探索语言模型的范式转变，旨在推动Context学习真正走向现实。该成果聚焦于模型对上下文的理解与利用机制，为语言模型能力演进提供新思路。

Saining Xie@sainingxie

Sangwon Jang: What if your video generator could refine itself-at inference time? ❌No new models. ❌No retraining. ❌No external verifie...

美团 LongCat 团队发布 Flash-Thinking-ZigZag 模型，延续通过开源与开放科学推进人工智能民主化的技术路线。该项目致力于降低 AI 应用门槛，以开源方式使先进技术更广泛地惠及开发者社区，推动 AI 技术的普及与可持续发展。

蚂蚁百灵推出Ling Studio，这是用户与百灵大模型交互的全新官方Web平台。目前可体验Ling-1T（高速首字响应与快速回答）、Ring-1T（高效稳定的复杂推理）以及Ming-flash-omni-Preview（图片识别与音频识别等多模态能力）。平台支持灵活配置模型参数与系统提示词、原生工具调用（含联网搜索）及API即用即接。即将上线文件对话、图片生成和一系列模型Skills。

腾讯CodyBuddy编程助手集成Kimi K2 Thinking模型，该助手已有90%腾讯工程师使用。

金融投研工具AlphaEngine完成Agent模型升级，接入Kimi K2 Thinking。该工具目前已有7万金融投研人在使用。

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。