xAI 发布 Grok 4.6，强化长时运行智能体能力
xAI 今日发布 Grok 4.6，在 Grok 4.5 基础上重点强化长时运行智能体及更复杂的交互式与视觉工作能力。该模型在多项智能体编码与知识工作基准上达到前沿水平，在 Artificial Analysis Intelligence Index（九项基准综合分）上追平 GPT-5.6 Sol。
推荐理由：与 GPT-5.6 Sol 在智能体综合基准上持平，同时把输入 token 价格定在 2 美元，长任务应用的试错成本可能重新计算。
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模型发布
全部主题新模型的发布、开源与迭代：大模型厂商的旗舰更新、开源权重放出、性能与价格变化的第一时间记录。
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第 101–120 条 · 共 710 条xAI：News（网页）精选AI 评分7777
Elon Musk@elonmusk精选AI 评分5656Grok 4.6 现已推出 🚀🚀🚀 智能、快速，性价比惊人！
引用SpaceXAI@SpaceXAI隆重推出 Grok 4.6。 它带来前沿智能，在相同价格下相比 Grok 4.5 有显著提升。
推荐理由：与 4.5 同价意味着升级带来的能力提升不必重新核算成本，对按量付费的使用者可能简化升级决策。
IT之家（RSS）精选AI 评分7171 LTX-2.5 模型登场：AI 生成 10 秒 720P 视频仅需 6.8 秒，原生集成 ComfyUI
LTX 推出 LTX-2.5 模型，原生集成 ComfyUI，在 2 张英伟达 GB200 配置下生成 10 秒 720P 视频仅需 6.8 秒。LTX-2.5 Fast 以每秒 0.09 美元生成带音频 720p 视频，10 秒片段成本 0.90 美元；年度经常性收入低于 1,000 万美元的组织可免费使用。
推荐理由：生成速度比同类快数倍，且开放权重允许微调，对需要高频出片或自定义视觉风格的应用，其自托管成本可能低于调用闭源API。
vLLM 官方博客（RSS）精选AI 评分7272 vLLM 提供 Qwen3.8-2.4T-A95B Day-0 支持
vLLM 宣布对 Qwen3.8-2.4T-A95B 提供 Day-0 支持，该模型是基于 Qwen 3.5 架构的 2.4 万亿参数稀疏 MoE 模型，含 512 个专家，92 层混合骨干中每 4 层使用一次 full attention，其余 69 层为线性注意力。
推荐理由：原文给出架构细节、量化方案和硬件要求，读者可以据此评估部署这个 2.4T 参数开源权重模型的成本与配置。
Liquid AI 模型与工程博客（网页）精选AI 评分6767 Liquid AI 发布 LFM2.5-VL-3B 边缘端视觉语言模型
Liquid AI 发布 LFM2.5-VL-3B 视觉语言模型，屏幕理解 ScreenSpot-v2 平均 80.7，ToolSandbox 从 26.4 升至 59.5，RefCOCO 从 57.1 升至 87.9。
推荐理由：官方给出与更大模型对比的基准数据和端侧、GPU 实测速度，读者可据此评估它在边缘部署场景的适用性。
LMSYS：Blog（Chatbot Arena 团队）精选AI 评分7474 SGLang 宣布 Day-0 支持 NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning
SGLang 宣布对 NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning 提供 Day-0 支持，该开源模型为 30B 总参数、3B 激活参数的混合专家架构，支持最长 1M token 上下文，可从 Hugging Face 下载 BF16 和 NVFP4 权重。模型支持 MTP、DFlash、DSpark 三种投机解码技术，并可通过 OpenAI 兼容 API 接入智能体工作流。
推荐理由：Nemotron 3.5 Lightning以3B活跃参数提供前沿agent能力，SGLang的即刻支持让开发者能用单命令启动高性能推理，将agent部署成本大幅压缩。
NVIDIA Blog（RSS）精选AI 评分7676 NVIDIA 推出 Nemotron 3.5 Lightning，加速本地智能体任务
NVIDIA 发布 Nemotron 3.5 Lightning，一款可定制的开源 30B 混合专家（MoE）模型，专为常驻智能体设计。相比同类开源模型，其 token 生成速度最高提升 4 倍，任务完成时间缩短 30%。该模型采用开放权重，支持用户微调以匹配特定任务，并可在 RTX PC、DGX Spark 及 Jetson 等设备上运行。
推荐理由：本地运行 30B MoE 模型并声称 4 倍加速，与开源路由器结合可自动分配任务到最合适模型，给控制推理成本提供了新路径。
蚂蚁 inclusionAI：HuggingFace 新模型精选AI 评分6565 蚂蚁 inclusionAI 开源 Ling-3.0 系列语言基础模型
蚂蚁 inclusionAI 开源 Ling-3.0 系列语言基础模型，含 tiny 与 flash 两个尺寸及预训练、中期训练、合并（WSM）等阶段检查点。该系列采用混合线性注意力与稀疏 MoE 架构，总参数 7.9B，每 token 仅激活 1.3B 参数（128 个路由专家中激活 8 个）。
推荐理由：用加权检查点合并替代学习率衰减，让基座模型更适合持续预训练，也为验证不同衰减曲线省去重复实验。
蚂蚁 inclusionAI：HuggingFace 新模型精选AI 评分6363 蚂蚁 inclusionAI 开源 Ling-3.0 系列高效语言基础模型
蚂蚁 inclusionAI 开源 Ling-3.0 系列高效语言基础模型，并发布预训练、中期训练及合并（WSM）等阶段的检查点，支持继续预训练、微调与研究。Ling-3.0-tiny-base 采用稀疏 MoE 架构，含 128 个路由专家，每 token 仅激活 1.3B 参数，总参数量 7.9B，并原生混合线性注意力以高效处理长上下文。
推荐理由：它把学习率衰减替换为加权检查点合并，基座模型更适合持续预训练和数据扩展，做继续预训练或领域微调时可复用这一训练策略做离线探索。
蚂蚁 inclusionAI：HuggingFace 新模型精选AI 评分6464 蚂蚁 inclusionAI 开源 Ling-3.0 系列高效语言基座模型
蚂蚁 inclusionAI 开源 Ling-3.0 系列语言基座模型，采用高度稀疏（1/64）MoE 架构，含 512 个路由专家，每个 token 仅激活 8 个路由专家和 1 个共享专家，激活参数仅 5.1B（Non-emb）。
推荐理由：WSM 合并替代学习率衰减，让持续预训练和动态数据扩展不必为每种衰减策略重跑训练，降低实验成本。
蚂蚁 inclusionAI：HuggingFace 新模型精选AI 评分6868 蚂蚁 inclusionAI 开源 Ling-3.0 系列高效语言基础模型
蚂蚁 inclusionAI 开源 Ling-3.0 系列语言基础模型，并发布预训练、中期训练及合并（WSM）等多个阶段检查点。该系列采用高度稀疏（1/64）MoE 架构，512 个路由专家中每 token 仅激活 8 个，激活参数仅 5.1B（Non-emb），总参数 124B，并原生结合 KDA 与 Gated MLA 混合线性注意力以高效处理长上下文。
推荐理由：把学习率衰减替换为权重合并并发布训练各阶段检查点，使持续预训练与不同衰减策略的离线比较不必逐次重跑，降低实验成本。
蚂蚁 inclusionAI：HuggingFace 新模型精选AI 评分6464 蚂蚁 inclusionAI 开源 Ling-3.0 系列高效语言基座模型
蚂蚁 inclusionAI 开源 Ling-3.0 系列语言基座模型，采用高度稀疏（1/64）MoE 架构，512 个路由专家中每 token 仅激活 8 个，总参数量 124B，激活参数仅 5.1B。该系列原生融合线性注意力，并以加权检查点合并替代传统学习率衰减。此次发布包含预训练、中期训练及合并（WSM）等多个训练阶段的检查点，支持继续预训练与微调，模型采用 MIT 许可证。
推荐理由：把训练中间态作为可下载 checkpoint 开放，配合 WSM 合并替代学习率衰减，做继续预训练或 MoE 研究时可从中间阶段开始，省去重复前置训练成本。
蚂蚁 inclusionAI：HuggingFace 新模型精选AI 评分6363 蚂蚁 inclusionAI 开源 Ling-3.0 系列中间训练检查点
蚂蚁 inclusionAI 开源 Ling-3.0 系列高效语言基础模型，并发布预训练、中间训练及合并（WSM）等多个训练阶段检查点，支持继续预训练、微调与研究。
推荐理由：训练检查点分层开放，且用加权合并替代学习率衰减，为持续预训练和动态数据扩展提供了可复用的实验基座，减少不同策略的重复训练成本。
公众号：蚂蚁百灵（Ling）精选AI 评分7575 Ling-3.0-tiny 正式开源：1.3B 激活参数如何进入真实任务
蚂蚁百灵开源 Ling-3.0-tiny，一款总参数 7.9B、每 Token 仅激活 1.3B 参数的原生混合推理模型，同步提供 BF16、FP8 和 INT4 三个版本。
推荐理由：1.3B 激活参数在 Mac 上实测首 Token 低于 100 毫秒，比只看参数量的轻量叙事更有参考价值，端侧 Agent 的落地边界因此更具体。
公众号：蚂蚁百灵（Ling）精选AI 评分7272 Ling-3.0-tiny 正式开源：1.3B 激活参数如何进入真实任务
蚂蚁百灵开源 Ling-3.0-tiny，一款总参数 7.9B、推理时仅激活 1.3B 参数的原生混合推理模型，同步提供 BF16、FP8 和 INT4 三个版本。
推荐理由：以1.3B激活参数取得接近4B激活模型的综合能力，同时Agent分数超越部分30B+模型，多精度开源和本地部署方案让轻量Agent应用更易落地。
Microsoft AI：官方博客（网页）精选AI 评分6464 Microsoft 发布 MAI-Image-2.6，Arena 文生图榜排名第二
Microsoft 发布 MAI-Image-2.6，在 Arena 文生图排行榜上位列第二，超过 Meta、Google 和 xAI 的模型。该模型相较 MAI-Image-2.5 整体提升 +79 Elo，文本渲染单项提升 +91 Elo，各测量类别均有改进；现已可在 Arena 体验，本周后续登陆 MAI Playground，并将逐步推广到 Microsoft Foundry 等产品。
推荐理由：官方给出 Arena 排名、Elo 提升幅度和上线入口，读者可据此对比各家用图像生成模型的表现。
Artificial Analysis@ArtificialAnlys精选AI 评分7878
推荐理由：Apache 2.0 许可和单 GPU 可运行的设计，使团队能在自有硬件上运行与更大模型接近的性能，部署成本与合规风险同时下降。
OpenAI：官网动态（RSS · 排除企业/客户案例）精选AI 评分5555 OpenAI 推出 GPT-5.6-Cyber，面向授权漏洞研究的网络安全专用模型
OpenAI 发布网络安全专用模型 GPT-5.6-Cyber，可通过 Daybreak Red 获取，用于授权的漏洞研究、漏洞验证和安全测试。该模型旨在应对网络防御窗口不断收窄的挑战，为安全研究人员提供专门工具。
推荐理由：GPT-5.6-Cyber 将大模型能力引入授权的漏洞研究与验证流程，安全团队可借助模型自动化分析，缩短从漏洞发现到修复的窗口。
LMSYS：Blog（Chatbot Arena 团队）精选AI 评分7272 SGLang 为 Muse Glimmer 提供 Day-0 支持，针对本地智能体工作流优化推理
SGLang 与 Meta Superintelligence Labs 合作，为 30B 参数多模态模型 Muse Glimmer 提供 Day-0 支持，该模型拥有 128k+ token 上下文窗口。
推荐理由：SGLang对Muse Glimmer的优化使30B多模态模型在RTX 5090上达到236 tok/s用户速度，本地智能体工作流不再受限于云端延迟。
Unsloth AI@UnslothAI精选AI 评分7272Meta 开源 30B 参数密集模型 Muse Glimmer，Apache 2.0 许可，支持视觉，可在 18GB RAM/VRAM 环境本地运行，定位于本地智能体与编码工作流。
引用Mark Zuckerberg@finkd今天我们还将开放 Muse Glimmer 的权重，这是一个出色的 30B 参数稠密模型，可以在本地运行。很快我们还会发布 Muse Spark 1.2 的权重，这是我们最新的基础模型。Meta 是开源的有力支持者，我为这些发布感到自豪。祝贺 @alexandr_wang 和 MSL 团队在这些模型上所做的出色工作。
推荐理由：Meta 开源 30B 密集视觉模型，18GB 内存可本地运行，作者还提供了 GGUF 和运行训练指南，方便直接上手。