这一天的 15 件 AI 大事
小米发布并开源 MiMo-V2.6 系列，扩展强化学习规模迈向自我提升
Xiaomi MiMo 于今日正式发布并开源 MiMo-V2.6 系列模型，包含 Pro 与 Flash 两个原生全模态模型，称这是探索 RSI（递归自我改进）路径的关键一步。
xAI 发布 Grok 4.7，主打编码与知识工作
xAI 发布 Grok 4.7，定位为其最强编码与知识工作模型，定价 $2/百万输入 token、$6/百万输出 token，与 Grok 4.6 同价同速，另有速度和价格加倍的快速变体。
小米发布 MiMo-V2.6 Pro 与 Flash 全模态开源模型
小米 MiMo 发布 MiMo-V2.6 Pro 与 Flash 两个全模态模型，通过规模化强化学习训练。Pro 在多数 Agent 基准上与 Claude Opus 5 和 GPT-5.6 Sol 表现相当，在 Artificial Analysis Intelligence Index 得分 46，为开源模型中最高；能力覆盖编码、computer use、3D 推理和创作。
小米发布开放权重模型 MiMo-V2.6-Pro，登顶 Artificial Analysis 开放权重模型智能指数
小米（Xiaomi）发布开放权重模型 MiMo-V2.6-Pro，在 Artificial Analysis Intelligence Index 得分 46，超越前代 MiMo-V2.5-Pro 的 26，为开放权重模型中最高。
通义千问发布 Qwen-Image-2.1：7B 单检查点同时支持图像生成与编辑
通义千问发布 Qwen-Image-2.1，一个 7B 参数的原生图像生成与编辑模型，生成和编辑共用单一检查点，最多支持 10 张参考图。模型自带提示词增强 LLM，已集成 diffusers 和 ComfyUI，并在 Hugging Face Spaces 提供免安装的浏览器在线 demo：https://huggingface.co/spaces/hugging-apps/qwen-image-2-1
小米 MiMo-V2.6-Pro 登上 Code Arena: WebDev 榜约第10名，开源权重中约第3
小米发布 MiMo-V2.6-Pro 与 Flash 两款全模态模型，MiMo-V2.6-Pro 在 Code Arena: WebDev 榜以 1628 分（AutoEval）位列约第10名，开源权重（MIT 许可）中约第3，较 MiMo-V2.5-Pro 的 1475 分上涨 153 分。
Kimi 发布 Kimi Code Desktop 1.0，macOS 与 Windows 版同步上线
Kimi（月之暗面）发布 Kimi Code Desktop 1.0，作为 Kimi Code 官方桌面客户端，macOS（Apple 与 Intel 芯片）和 Windows 版同步上线，下载地址为 kimi.com/code。
不列颠哥伦比亚省起诉 OpenAI，指其未在枪击案前将 flagged ChatGPT 活动转介警方
不列颠哥伦比亚省在加州起诉 OpenAI，指 flagged 的 ChatGPT 活动本应在 2026 年 2 月 10 日 Tumbler Ridge 枪击案前通报警方，该案致 8 人死亡（含 5 名儿童和一名教育工作者）、27 人受伤。
亚马逊封禁 Meta Muse 智能体代用户购物，双方争端升级
亚马逊阻断了 Meta 个人 AI 智能体 Muse 代用户在其网站购物的访问权限，称从未许可该访问，并指 Muse 不表明身份、会采集保存用户账号凭证，带来隐私和安全隐患。
马斯克称 Grok 4.7 使 xAI 在智能体编码领域位列第三
Elon Musk 引用 Artificial Analysis 评测称，Grok 4.7 使 xAI 在智能体编码上排名第三，仅次于 Anthropic 和 OpenAI。
Nathan Lambert 撰文分析开源模型的中美实力格局
Nathan Lambert 发布其向美国国会汇报的开源模型现状综述，指出中国开源权重模型已在下载量、基准成绩和学术采用上领先，自 2025 年 7 月起在 Hugging Face 下载量上领先约 1.6B（总 3.2B，为美国两倍）。
Artificial Analysis 评测 Grok 4.7：智能体知识工作跻身前沿，编码代理得分升至 56
Artificial Analysis 发布 Grok 4.7 评测，该模型在 Intelligence Index 得 46 分，较 Grok 4.6 高 2 分，AA-Briefcase 得 1657 Elo（+111），仅次于 Claude Opus 5 和 Claude Fable 5.1。
数字生命卡兹克访谈汉化组：AI 时代字幕组与漫画组的真实处境
作者访谈多位字幕组与漫画汉化组成员，发现他们并不抵触AI。Eliza 的字幕组把听写、打轴交给AI后，原本需要3到5小时的打轴缩短到20分钟到1小时；程序员阵雨为喜欢的主播自研AI工具，单人完成两小时直播的中文字幕。漫画汉化组则因嵌字质量等原因仍坚持人工制作，成员看重的是同好社群与爱好本身。
Tomer Tunguz 谈 AI 优化 if-then 判断：专用决策器把分类成本降近百倍
Tomer Tunguz 撰文提出最新一波 AI 正在接管软件中的 if-then 判断原语，Jev 与 SemIf 这类专用决策器以数百毫秒返回结果，成本比传统生成式调用低约 76x 到 209x。作者在自己的 Agent 中替换了约四分之一的调用，在 98 条人工核验的生产邮件线程上，Jev 达到 80%、本地 SemIf 达到 82% 的分类准确率，高于生产模型的 47%。
Linear 重构 CI 流程应对 AI 编码带来的验证瓶颈，PR 等待时间从 6 分钟降至 5 分钟
Linear 工程师分享如何解决 AI Agent 加速写代码后 CI 成为瓶颈的问题，PR 等待时间从 6 分钟以上降至 5 分钟出头，单测 runner 时间约减半。
