模型发布

德国AI协会协调的研究联盟发布开源大语言模型Soofi S 30B-A3B。该模型总参数量316亿，每个token仅激活约32亿参数，采用Mamba-2与标准注意力层混合的MoE架构。模型完全在德国电信慕尼黑工业AI云上训练，训练数据中德语占比从第一阶段的7.2%提升至第二阶段的15.3%。在基准测试中，Soofi S在所有完全开源模型中取得英语和德语综合最高分，超越OLMo 3 32B和Apertus 70B。在HumanEval上得分73.8%，MBPP得分70.2，德语版MBPP得分84.2。上下文窗口支持最高100万token，在4万token长度下，生成吞吐量约为同规模稠密模型的8倍。模型权重已开源。

腾讯混元发布 HyOCR-1.5，这是端到端 OCR 大模型领域首个将训练、推理、模型权重完整开源的专家模型。仅 1B 参数，覆盖 8 种以上 text-centric 任务。引入 DFlash 投机解码框架，在 Transformers 下实现 6.37× 加速，vLLM 下 2.14× 加速，端到端推理达每页 1.408s。支持 4K 分辨率与 128K 上下文窗口，通过 Agentic Data Flow 扩展低资源 OCR（331 种语言）、古文字识别与多图问答能力。在 OmniDocBench v1.6 上以 94.74 分居端到端第一。

腾讯混元开源端到端 OCR 大模型 HyOCR-1.5，仅 1B 参数覆盖 8 种以上 text-centric 任务，在 OmniDocBench v1.6 上以 94.74 分居端到端第一。

蚂蚁集团旗下具身智能团队 Robbyant 发布 LingBot-VA 2.0，首个原生具身基础模型。该模型采用因果 DiT 架构，视频专家约 13.0B 参数（约 1.9B 激活），训练规模约 15.3B 参数，推理时每 token 约 2.5B 激活。模型引入多块预测（MCP）实现 2.3 倍训练加速，并通过前瞻推理将推理延迟降至 142 ms/chunk。在 RoboTwin 2.0 的 50 个任务上，干净与随机演示数据平均成功率分别达 93.8% 和 93.4%。

GigaChat Audio 是一种时间感知的音频大语言模型，支持长达120分钟的输入，并能生成带有明确时间戳的问答、片段描述和摘要。该模型通过将周期性时间标记与连续音频 token 交错，并利用级联合成数据管道进行大规模训练，在短时和长时基准上均实现了强时间定位精度。研究团队已开源模型权重及超过1万小时的时序数据集。

美团万亿参数大模型 LongCat-2.0 正式开源，总参数 1.6T，平均激活约 48B，专为真实 Agentic Coding 任务设计。模型引入 LongCat 稀疏注意力机制与 N-gram Embedding，提升长上下文处理效率与 Token 级表示能力。LongCat-2.0 是业界首个在五万卡国产算力集群上完成推理的万亿参数模型，从模型架构、芯片适配到部署策略进行深度协同优化，支持百万上下文高效推理。开源同步提供 BF16、FP8、INT8 等多精度版本及针对国产算力极致优化的推理代码。

Google Research 发布 SensorFM，一个在超过 100 万亿分钟多模态传感器数据上预训练的大规模基础模型，数据来自 500 万同意参与者，涵盖 100 多个国家及 20 余款 Fitbit 和 Pixel Watch 设备。SensorFM 学习通用的人体生理表征，可迁移至心血管、代谢、睡眠、心理健康及生活方式等 35 项健康预测任务，支持标签高效适配与数据填充，并可作为个人健康智能体的基础工具。该模型旨在解决传统可穿戴健康模型针对单一终点、难以泛化的问题。

Cognition 发布迄今最强模型 SWE-1.7，基于 Kimi K2.7 基座训练，通过强化学习管线改进（基础设施、训练稳定性、数据质量、长程任务技术）实现前沿智能水平并大幅降低成本。在 FrontierCode 1.1 Main 基准上达 42.3%（Kimi K2.7 Code 为 30.1%，GPT-5.5 为 43.0%，Opus 4.8 为 46.5%），Terminal-Bench 2.1 达 81.5%，SWE-Bench Multilingual 达 77.8%。模型针对长周期异步任务优化，现已在 Devin（Web、桌面、CLI）通过 Cerebras 以 1000 TPS 提供。

OpenAI 宣布 GPT-5.6 将作为 Microsoft 365 Copilot 的首选模型，覆盖 Word、Excel、PowerPoint、Chat 和 Cowork。该集成使用户能在日常工具中以更少提示轮次创建更高质量文档、进行更深入数据分析、生成更精美演示，并完成跨职能协作。GPT-5.6 在每个 token 上提供更实用的工作产出，性价比更强，并支持按需处理最复杂任务。微软通过 OpenAI API 直接调用该模型服务 Microsoft 365 客户。

OpenAI 发布 ChatGPT Work，一个能跨应用和文件收集信息、将复杂项目分解为小步骤独立完成并持续工作数小时的 AI 智能体。它内置 Codex 技术，目前每周超 500 万用户使用 Codex，其中超 100 万用于非软件开发场景。ChatGPT Work 由今天同步推出的最新前沿模型 GPT‑5.6 驱动，具备多步骤推理和按模板生成材料的能力。该功能今天起面向 Pro、Enterprise 和 Edu 计划推出，未来几天扩展至 Plus 和 Business 计划。桌面版 ChatGPT 在所有计划（含免费版）中提供 Chat、Work 和 Codex 模式，且 Codex 应用已合并至新的桌面应用。

OpenAI 推出 GPT-5.6 系列，包括旗舰 Sol、平衡型 Terra 和成本最优 Luna。在 Agents' Last Exam 上，Sol 以 53.6 分超越 Claude Fable 5（自适应推理）13.1 分；中等推理时以约四分之一成本领先 11.4 分。Terra 和 Luna 以约十六分之一成本超越 Fable 5。在 Artificial Analysis Coding Agent Index 上，Sol 以 80 分创 SOTA，高于 Fable 5 的 2.8 分，使用不到一半输出 token、一半时间，成本低约三分之一。引入 Programmatic Tool Calling 减少中间数据往返，ultra 模式协调多个智能体加速复杂任务。模型配备迄今最强安全防护，经人类红队和自动化测试验证。

NVIDIA 发布 Nemotron-3-Super 的压缩变体 Nemotron-Labs-3-Puzzle-75B-A9B，总参数从 120.7B 降至 75.3B，活跃参数从 12.8B 降至 9.3B，保持 88 块混合布局（40 Mamba、40 MoE、8 注意力）。在 8×B200 节点上，8K/64K 场景匹配用户吞吐量≥100 tok/s 时，服务器吞吐量提升 2.03 倍。单 H100 上 1M-token 并发从 1 增至 8，权重占用从 70 GB 降至 44.5 GB。迭代式 Puzzle 方法平均得分比单步高 0.57。代价：Arena-Hard-V2 降 4.2 分、SWE-Bench 降 2.6 分。Hugging Face 提供 BF16、FP8、NVFP4 检查点。

蚂蚁灵波开源新一代实时交互世界模型 LingBot-World 2.0（14B 参数），支持施法、攻击、跳跃等丰富角色动作及文本驱动事件（如切换场景、召唤风暴），内置 Pilot Agent 与 Director Agent 实现世界持续演化，并支持多人同时交互。模型采用因果预训练范式和混合双向自回归注意力掩码（MoBA），可稳定输出 720p/60fps 实时画面，长达一小时测试画质不衰减。通过一致性蒸馏与 DMD 降低采样成本，结合注意力 kernel 优化、混合并行推理、动态 KV 缓存调度和异步流媒体传输实现低延迟交互。模型权重及推理代码以非商用协议开源，SGLang 已适配，并提供 Reactor PC 端和灵光 APP 在线体验。