Qwen 发布 Qwen3.6-27B 开源模型，这款 27B 参数的稠密模型在编码基准测试中超越了上一代 397B 总参数/17B 激活参数的 MoE 旗舰模型 Qwen3.5-397B-A17B。模型体积从 807GB 大幅缩减至 55.6GB，16.8GB 的量化版本即可在本地运行，生成速度约 25 tokens/s。实测显示其能生成复杂的 SVG 图形代码，展现出旗舰级的编程能力。
推荐理由：通义千问 3.6 27B 用 55GB 瘦身换来了超 397B MoE 的编码能力，Simon 亲手跑出的 SVG 效果惊艳，2026 年最值得本地部署的开源小模型。
Xiaomi MiMo-V2.5 系列正式公测，包含 MiMo-V2.5、V2.5-Pro、TTS 与 ASR 等模型。其中 V2.5-Pro 在通用智能体、复杂软件工程等维度对标 Claude Opus 4.6、GPT-5.4，曾用 4.3 小时、672 次工具调用完成北大编译原理课程项目并获满分。
推荐理由：在自主完成编译器构建和视频编辑器开发的长程任务演示中，展示了结构化的逐层搭建和自我修正能力，其效率对比数据有助于判断复杂Agent任务的成本边界。
字节 Seed 正式发布 3D 生成大模型 Seed3D 2.0，在几何生成、纹理材质生成两项核心指标对比中均取得 SOTA 结果。模型采用 Coarse-to-Fine 两阶段 DiT 提升几何精度，统一 PBR 生成架构并引入 MoE 与 VLM 先验，还支持部件级生成、关节化建模与场景组合，输出可兼容 Isaac Sim 等仿真引擎；技术报告已公开，API 已上线火山引擎。
推荐理由：官方博客给出两阶段 DiT、统一 PBR 等架构细节与人类盲评结果，读者可了解 3D 生成走向生产可用的具体路径。
Kimi发布K2.6版本，专注提升开源编程能力。新版本在代码生成与理解方面实现优化，发布后在Hacker News获得132个点赞。此次更新强化了Kimi在开发者工具领域的布局，通过改进编程辅助功能，为开源社区提供更高效的代码编写支持。
推荐理由：Kimi K2.6 把长程编程和 Agent Swarm 能力带到了开源模型里，那几个 12 小时自主优化、13 小时重构旧代码库的工程案例比基准表更有说服力，做 Agent 的可以认真看看。
阿里通义千问团队发布Qwen 3.6-Max-Preview预览版大模型，主打更智能的推理能力与更精准的输出表现，目前仍处于快速迭代阶段。该版本在Hacker News社区获得121个赞，用户可通过官方博客了解详情并体验最新功能。作为Max系列的最新预览版本，模型在保持高性能的同时持续优化，具体技术细节和基准测试成绩尚未完全公布。
推荐理由：通义千问新旗舰模型预览，agentic coding 多个 bench 冲到第一，虽然还不是正式版，但已经能通过 Studio 试用了，对做 coding agent 的团队是个实在信号。
DR-Venus 是一个仅用1万条开放数据训练的40亿参数深度研究智能体，基于Qwen3-4B-Thinking-2507架构，支持200步工具调用和超20万tokens的上下文。它通过监督微调与强化学习两阶段训练，在BrowseComp、GAIA等多个深度研究基准上树立了小模型性能新标杆。其SFT版本已超越多数同类开源模型，而RL版本进一步将长程任务可靠性和工具使用校准度提升2-3个百分点。项目已全面开源模型、代码与训练流程。
推荐理由：4B 参数、仅用 1 万条公开数据就能在多个 deep research benchmark 上碾压 8B 对手，蚂蚁 inclusionAI 这次证明了小模型做 Agent 的关键不在参数量而在数据管线，做端侧 Agent 的团队值得拆一下它的 SFT+RL 流程。
LLaDA2.0-Uni是一个统一的多模态模型，具备对世界的理解与生成能力。该模型通过整合视觉、语言等多模态信息，实现了跨模态的语义理解和内容生成。其架构支持从图像理解到文本生成、跨模态检索等复杂任务，标志着多模态人工智能向更通用、统一的方向演进。
推荐理由：蚂蚁 inclusionAI 推出 LLaDA2.0-Uni，主打理解与生成统一架构，但距发布已过两周且信息极少，建议等官方技术报告出来再决定是否跟进。
阿里通义千问团队发布Qwen3.5-Omni，模型拥有数百亿参数和256k上下文，基于超1亿小时音视频数据训练，在215项基准测试中达SOTA水平，关键音频任务超越Gemini-3.1 Pro。采用混合注意力MoE架构，支持10小时音频与400秒720P视频理解。提出ARIA技术优化流式语音合成稳定性，支持10种语言。模型具备Audio-Visual Vibe Coding能力，可直接基于音视频指令生成代码。
推荐理由：Qwen3.5-Omni把语音、视频、文本全模态做到一个模型里，且在215项音频任务上超越Gemini 3.1 Pro，这是国内团队在全模态模型上的里程碑，做交互产品的值得关注。
OpenAI发布面向生命科学的专业推理模型GPT-Rosalind。该模型专门针对药物发现、基因组学分析、蛋白质推理及科学研究工作流设计，旨在加速生物医药研发进程。作为前沿推理模型，GPT-Rosalind将AI能力深度应用于生命科学场景，为科研人员提供从基因数据分析到药物筛选的智能支持，提升复杂生物信息处理效率。
推荐理由：OpenAI 第一个垂直领域推理模型，把前沿推理带进药物研发和基因组学，性能压过人类专家，生命科学工具链可能要从头搭起。
Claude Opus 4.7 全面上线，在高级软件工程任务上实现重大飞跃，93项编码基准测试解决率较 Opus 4.6 提升 13%，并首次解决四项前代无法完成的难题。新版本支持更高分辨率图像识别，在研究代理基准测试中总分达 0.715，长上下文性能表现最为稳定。模型定价维持每百万输入 token 5 美元、输出 25 美元不变。出于安全考量，其网络攻击能力较 Claude Mythos Preview 有所削弱，并配备自动拦截高风险网络安全请求的防护机制，合法安全研究人员可通过 Cyber Verification Program 申请使用权限。
推荐理由：Opus 4.7 不是最炫的模型，但多家真实用户反馈指出它在复杂工程任务上的可靠性提升是实打实的，尤其长链自主执行和指令遵循，对开发 Agent 的团队是一次直接的生产力升级。
阿里巴巴通义千问团队发布Qwen3.6-35B-A3B代码模型，总参数350亿、激活参数30亿，具备能动编码（Agentic Coding）能力，可自主规划并执行复杂编程任务。该模型采用MoE架构平衡性能与成本，现已完全开源并向公众免费开放。
推荐理由：Qwen 这台 3B 活跃参数的 MoE 在 coding agent 上追平 27B 密集模型，效率惊人，对端侧部署和低成本 agent 应用是实打实的利好。
通义千问开源 Qwen3.6-35B-A3B，一款总参数 350 亿、推理仅激活 30 亿参数的稀疏 MoE 模型。其在 SWE-bench、Terminal-Bench 等编程基准上显著超越前代，并超越 270 亿参数的稠密模型；原生多模态，在 RefCOCO 上得分 92.0。
推荐理由：千问又推轻量 MoE 模型，35B 总参激活仅 3B，小团队能跑，但正文就一句宣传语，缺技术细节，先观望。
Seedance 2.0于2026年2月初在国内发布，作为原生多模态音视频生成模型，采用统一高效架构支持文本、图像、音频、视频四种输入。可生成4-15秒、480p/720p音视频，开放平台支持3视频+9图像+3音频的多模态参考，并提供Fast加速版本。相比前代全面提升基础生成与多模态性能，专家评估显示其已达行业领先水平。
推荐理由：Seedance 2.0 把音视频联合生成真正推到了可用级别，支持多片段、多图片、多音频参考输入，对做视频的创作者是直接的生产力提升。
Anthropic 发布 Claude Opus 4.7，定位为最强大的通用模型，擅长复杂推理与智能体编码，定价保持与 Opus 4.6 相同的 $5/$25 per MTok。
推荐理由：Opus 4.7 发布，定价不变但加入了 task budgets 和高分辨率支持，对于构建 coding agent 的团队，这次更新相当于给模型装了进度条和显微镜。
Google正式发布Gemini 3.1 Flash TTS，作为下一代表现力AI语音技术，该模型现已全面上线Google旗下各产品线。此次升级标志着Google在语音合成领域的技术突破，旨在为用户提供更自然、富有情感表现力的AI语音交互体验，进一步强化其AI生态系统的语音能力。
推荐理由：Google 把 TTS 的控制权交给了文本指令，音频标签这个设计让语音应用从'选择预设'变成'现场导演'，对多模态应用是个实在的增强。
V8.1 Alpha 版本正式发布，接替此前测试一个月的 V8.0 模型。该版本在视觉风格上回归 V7 的一致性审美，并针对 Moodboards 和 srefs 功能进行优化。此次迭代在保持熟悉交互体验的同时，进一步完善了模型的视觉生成能力。
推荐理由：Midjourney V8.1 把 HD 模式提速 3 倍且变成默认，对设计师意味着每次出图成本骤降，探索速度接近 draft。加上图像提示回归，实用性跨了一大步。
字节 Seed 发布原生多模态音视频生成模型 Seedance 2.0，2026 年 2 月初在中国正式上线，采用统一架构支持文本、图像、音频、视频四种输入模态。
推荐理由：官方技术报告梳理了 Seedance 2.0 的统一架构、多模态输入上限与分辨率规格，读者可对照前代看能力变化。
Gemini Robotics-ER 1.6 正式发布，通过增强具身推理能力为真实世界机器人任务提供底层支持。该版本重点升级空间推理与多视角理解功能，使自主机器人能够更精准地解析三维环境、理解物体间空间关系，并在复杂场景中实现高效决策与操作执行，显著提升机器人在物理世界中的感知与交互性能。
推荐理由：Gemini Robotics-ER 1.6 在机器人推理上迈了一大步，仪器读取和多视角成功检测是真需求，尤其是波士顿动力集成后，做具身智能的团队值得第一时间测试。
Wayve发布Waypoint-1.5模型，用于生成高保真可交互虚拟世界。该模型经优化后能在消费级GPU（如RTX 4090）上高效运行，降低硬件门槛，支持实时交互与动态场景生成，适用于自动驾驶模拟、游戏开发等领域，推动AI技术民主化。
推荐理由：Waypoint 1.5 把实时生成世界从 demo 变成了消费级 GPU 上能跑的东西，360p 版的兼容性让游戏本也能玩。高保真不是重点，实时响应和本地运行才是，做互动内容的值得关注。
智谱推出开源模型GLM-5.1，支持独立工作长达8小时。模型可直接部署使用，无需人工频繁干预，适用于长周期自动化任务场景。
推荐理由：智谱把 GLM-5.1 开源，并且主打 8 小时独立工作，这个定位切中了 agent 场景下长任务执行的痛点，想做自动化流程的可以跑起来试试。
GLM 5.1 即将到来 https://huggingface.co/zai-org/GLM-5.1 编码是基石，长时任务（LHT）是本次的新特性。 更专注于：1. 记忆 2. 进化/持续学习 3. 自我判断/反思。
推荐理由：智谱 GLM 5.1 把长程任务记忆和自进化作为新能力，这比单纯编码提升更值得关注，做 agent 的团队可以认真评估它在持续任务上的表现。
Anthropic 发布迄今最大的 Claude Mythos 模型，参数量达 10 万亿，为此前前沿模型的六倍。该模型在测试中发现了一处存在 27 年的操作系统漏洞和一处 16 年历史的视频软件缺陷，而传统工具曾对此检查过 500 万次均未发现。这些安全能力并非专门训练所得，而是代码、推理和自主性提升后涌现的副产品。Mythos 目前按 ASL-3 安全标准仅向 40 余家组织开放访问，这种排他性将重塑行业格局——拥有访问权的企业获得结构性安全优势，软件防护标准被重新定义，工程预算也将从开发转向深度加固。
推荐理由：Claude Mythos 的漏洞发现能力是意外的副产物，这让安全变成了准入壁垒，没有访问权的公司软件将默认多孔。
Cognition 发布面向软件工程智能体的新模型 SWE-1.6，已在 Windsurf 全面开放，未来 3 个月免费。模型在 SWE-Bench Pro 上与 SWE-1.6 Preview 表现相当，同时显著减少过度思考、循环推理和依赖终端等行为，更多使用并行工具调用；训练中引入长度惩罚，响应长度增长更慢且任务解决率保持稳定。
推荐理由：官方说明了用长度惩罚等训练手段改善模型 UX 的具体做法和效果，对关注智能体行为质量的人有可参考的细节。
Microsoft AI 宣布发布 MAI-Transcribe-1、MAI-Voice-1 和 MAI-Image-2 三款模型，即日起所有开发者可在 Microsoft Foundry 和 MAI Playground 使用。
推荐理由：官方同时给出三款模型的定价和 FLEURS 基准对比数据，开发者可以直接在 Foundry 上手评估适用性。
Cohere 发布开源 ASR 模型 Cohere Transcribe，基于 Conformer 编码器-解码器架构，参数量 2B，支持英语、法语、中文、日语、阿拉伯语等 14 种语言，采用 Apache 2.0 许可证。
推荐理由：原文给出了模型规格、WER 数据和推理吞吐表现，读者可以据此评估它在语音识别工作流中的实际可用性。
ARC Prize 官方发布 ARC-AGI-3，包含数百个由人类游戏设计师手工制作的回合制交互环境，无指令、无规则、无既定目标，要求智能体自行探索并跨关卡迁移所学。人类得分 100%，前沿 AI 得分 0.51%。ARC Prize 2026 同步开启，奖金超 200 万美元，设 ARC-AGI-3 竞赛与 ARC-AGI-2 大奖两个开源竞赛，并发布技术论文。
推荐理由：官方公布交互式基准的构成、人类与前沿 AI 的分数差距及两个竞赛的奖金安排，可据此了解智能体评测方向。
Mistral AI 发布 4B 参数文本转语音模型 Voxtral TTS，支持英语、法语、德语、西班牙语、荷兰语、葡萄牙语、意大利语、印地语和阿拉伯语 9 种语言。
推荐理由：官方公布了模型架构、延迟数据和与 ElevenLabs 的人类评测对比，可据此评估其在语音智能体场景的适用性。
M2.7是M2系列中首个深度参与自身进化的模型。它能构建复杂的智能体框架，完成精细的生产力任务，尤其在软件工程方面表现突出，其SWE-Pro基准测试得分56.22%，接近Opus的最佳水平。模型的办公软件处理能力在开源模型中领先，GDPval-AA的ELO分数为1495。M2.7能保持97%的技能遵循率，处理超过40个、每个超过2000 token的复杂技能。该模型通过内部研究智能体框架，实现了“分析-修改-评估”的自主迭代优化循环，在内部评估中提升了性能。
推荐理由：MiniMax M2.7 让模型参与自身进化，在 SWE-Pro 和 VIBE-Pro 上接近 Opus 水平，Agent Teams 设计也值得看，但整体仍是追赶者姿态。
Mistral 发布 Mistral Small 4，首次将 Magistral 的推理、Pixtral 的多模态和 Devstral 的智能体编码能力统一到单一模型，采用 Apache 2.0 许可开源。
推荐理由：原文给出完整的架构参数、推理档位设置和与 GPT-OSS 120B 的输出长度对比，读者可以据此评估部署成本和适用场景。
Sarvam AI 以 Apache 2.0 协议开源 Sarvam 30B 和 Sarvam 105B 两款从零训练的推理模型，采用 MoE 架构，训练全部在 IndiaAI mission 提供的算力上于印度完成。
推荐理由：原文给出两款从零训练的开源推理模型的架构、训练流程和基准数据，并说明针对印度语言的优化与部署效率，可据此评估其与同类模型的差异。
Cognition 发布 SWE-1.6 早期预览，当前 checkpoint 在 SWE-Bench Pro 上比 SWE-1.5 高 11%，达到 51.7%，速度同为 950 tok/s，并向小部分用户开放早期访问。
推荐理由：官方给出 SWE-1.6 预览版成绩与 RL 训练细节，并提出基准之外的 Model UX 问题，对做智能体训练的人有参考价值。
FireRedTeam 发布 FireRed-OCR-2B 权重，基于 Qwen3-VL-2B-Instruct，在 OmniDocBench v1.5 上取得 92.94 的总成绩，高于 DeepSeek-OCR 2 的 91.09、PaddleOCR-VL 的 92.86 等模型。
推荐理由：原文给出了 OmniDocBench v1.5 具体分数、对比模型和三阶段训练方法，读者可以据此判断这个 2B 文档解析模型的实际位置。
Liquid AI 发布 LFM2 系列最大模型 LFM2-24B-A2B 的早期检查点，为 MoE 架构，24B 总参数、每 token 约 2.3B 激活，可放进 32GB 内存部署于云端和边缘设备。
推荐理由：官方给出架构配方和与 Qwen3、gpt-oss 的吞吐对比，读者可以据此评估这款 24B MoE 在笔记本和边缘部署上的实际可行性。
上周我们升级了 Gemini 3 Deep Think。今天，我们正式推出实现这些突破的核心智能：Gemini 3.1 Pro。一个明显更智能、能力更强的基线，应对你最艰巨的挑战。现已可用：https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/gemini-3-1-pro
推荐理由：Noam Shazeer 宣布 Gemini 3.1 Pro，作为 Deep Think 突破背后的核心基座升级，全行业该关注的信号。
FireRedTeam 发布开源工业级一体化语音识别系统 FireRedASR2S，集成 FireRedASR2（支持中文普通话、20+ 方言口音、英文、中英混说及歌声转写）、FireRedVAD、FireRedLID 和 FireRedPunc 四个模块，均开源权重与推理代码。
推荐理由：官方开源的一体化语音识别系统，给出与 Doubao-ASR、Silero-VAD 等的对比数字和完整推理代码，便于直接部署验证。
MiniMax 最新发布的大语言模型 M2.5，通过在数十万个复杂现实环境中进行强化学习训练，在编码、智能体工具调用、搜索和办公工作等多项任务上达到 SOTA。模型推理效率高，完成 SWE-Bench Verified 评估的速度比前代 M2.1 快 37%，与 Claude Opus 4.6 相当。定价方面，以 100 tokens/秒运行时每小时成本仅 1 美元。M2.5 在超过 10 种编程语言和 20 多万个真实环境中训练，具备从系统设计到测试的全流程能力。
推荐理由：MiniMax M2.5 把 SWE-bench 拉到 80.2%，成本只有 Claude Opus 4.6 的十分之一，速度还翻倍，对做 agent 的团队来说是个高性价比选择。
inclusionAI推出新一代旗舰即时模型Ling-2.5-1T，其总参数量达1T，活跃参数为63B，预训练语料扩展至29T tokens。该模型采用混合线性注意力架构，支持1M tokens上下文长度，并通过结合“正确性”与“过程冗余”的复合奖励机制，在相近的token效率下，其推理能力显著超越前代，接近前沿思维模型水平。经双向RL反馈和智能体验证等对齐策略优化，模型在创意写作和指令遵循任务上表现提升。它已兼容主流智能体平台，并在通用工具调用基准BFCL-V4上取得领先的开源性能。
推荐理由：蚂蚁把 1T 参数的即时模型开源了，63B 活跃参数加 1M 上下文，主打效率而非堆算力，对国内做开源推理模型的团队来说是个值得对标的基线。
inclusionAI发布了全球首个基于混合线性注意力架构的开源万亿参数思维模型Ring-2.5-1T。该模型通过高效的1:7 MLA与闪电线性注意力提升了推理速度与探索能力，并借助扩展的强化学习训练增强了深度思考和长程任务执行能力。其在IMO 2025和CMO 2025数学竞赛中均达到了金牌级别的性能。模型支持128K上下文长度，并可通过YaRN技术扩展至256K，现已于Hugging Face和ModelScope平台开源。部署方面，已支持SGLang，并提供了多GPU节点的服务器启动示例。
推荐理由：蚂蚁把万亿参数的开源 thinking model 放出来了，混合线性注意力架构是真新路线而非换皮，IMO/CMO 金牌级数学推理说明这不是纯堆参数。做开源大模型部署的团队值得认真看看它的架构选择。
小红书智能创作团队开源 FireRed-Image-Edit 图像编辑模型，权重采用 Apache 2.0 协议，并在 ImgEdit、GEdit 和自建 REDEdit-Bench 上取得开源模型中的最高分，如 ImgEdit_O 4.56。
推荐理由：小红书团队开源图像编辑模型，README 给出完整基准对比表、训练与部署方案，读者可自行核对开源 SOTA 的成色。
Anthropic 发布 Claude Opus 4.6，定位为最智能模型，专为复杂智能体任务和长周期工作设计。新模型推荐使用自适应思考模式（`thinking: {type: "adaptive"}`），弃用手动思考，且不支持预填充助手消息。
推荐理由：Opus 4.6 把长上下文和智能体推理推向实用，加上压缩 API 和数据驻留控制，这是 Anthropic 面向企业落地的完整答卷，做 agent 的开发者值得认真评估。