模型发布

MolmoMotion基于Molmo 2骨干网络，输入视频帧、物体上的3D点标记及文字动作指令（如“移动并旋转桌上放水果的木碗”），预测未来数秒内这些点的3D轨迹。提供两个变体：自回归的MolmoMotion-AR逐步预测坐标，流匹配的MolmoMotion-FM通过连续空间变换处理多可能性运动。同时发布MolmoMotion-1M数据集（含116万视频的3D点轨迹及动作描述）和PointMotionBench基准测试（2700个人工验证视频片段）。模型权重、数据集和基准测试均已开源。

GLM-5.2 发布，支持 1M token 上下文，采用 IndexShare 架构——每 4 个稀疏注意力层共用一个轻量索引器，将 1M 上下文下每 token FLOPs 降低 2.9 倍；MTP 层改进使推测解码接受长度提升 20%。长周期编码基准上，FrontierSWE 落后 Opus 4.8 仅 1%、领先 GPT-5.5 1%；PostTrainBench 仅次于 Opus 4.8；SWE-Marathon 落后 Opus 4.8 13% 但排名第二。标准编码测试 Terminal-Bench 2.1 获 81.0 分（GLM-5.1 为 63.5），接近 Opus 4.8 的 85.0。模型引入努力级别控制以平衡性能与延迟。MIT 开源许可，无地域限制。

MiniMax 发布 MSA（MiniMax Sparse Attention），一种构建在 Grouped Query Attention 上的稀疏注意力方法。它将注意力分解为索引分支与主分支：索引分支以块粒度（默认 128 token）为每个 GQA 组选择 16 个 token 块（固定预算 2048 个键值 token），主分支仅在这些块上执行精确 softmax 注意力。MSA 在 109B 参数 MoE 模型上训练，开源了面向 NVIDIA SM100 GPU 的推理内核 fmha_sm100（MIT 许可，支持 BF16/FP8/NVFP4/FP4），并发布生产模型 MiniMax-M3。MSA-PT 在 MMLU、GSM8K、HumanEval、RULER-8K、RULER-32K 上分别达 67.2、77.7、64.0、84.2、77.5，与全注意力基线持平。128K 上下文下，其 exp-free Top-k 选择比 torch.topk 快 5.1 倍。

xAI 将 Grok Imagine Video 1.5 从预览转为全面可用，在 Imagine API 上提供 grok-imagine-video-1.5，并在 grok.com/imagine 及 iOS/Android 应用上推出 Video 1.5 Fast 版。相比前代，模型在音频与语音（更清晰、嘴型同步更好）、运动与物理（更连贯、重量感更真实）、生成速度（6 秒 720p 视频约 25 秒，此前超 40 秒）上全面提升。同时逐步推出 Projects、Multiple agents（并行运行多个生成任务）、Search 等新功能，以优化创作流程。

通义实验室发布 Qwen-Robot 套件，以 Qwen-RobotNav、Qwen-RobotManip、Qwen-RobotWorld 三个模型分别覆盖导航、操作与世界预测，统一采用语言优先接口。

Qwen-RobotManip 是通义千问基于 Qwen-VL 的视觉-语言-动作（VLA）基础模型，引入覆盖表示、运动和行为三维度的统一对齐框架。仅使用开源机器人数据集和人演示视频，构建约 38,100 小时预训练语料，涵盖 15 种机器人形态。在 LIBERO-Plus 达 91.4%，RoboTwin-C2R Hard 达 69.4%，RoboCasa365 Composite-Unseen 达 14.9%，EBench 达 45.6%，RoboTwin-IF 达 72.0%，并在 RoboChallenge Table30 v1 generalist track 夺冠。模型采用 80 维状态-动作表示、人-机器人数据合成管道（1,933 小时第一人称视频转 24,808 小时数据）及上下文策略适配。

Qwen-RobotWorld以语言为统一动作接口，采用双流Multimodal Diffusion Transformer（MMDiT）架构，将Qwen2.5-VL作为动作编码器。在4个基准测试中取得顶尖成绩，统一20余种机器人形态，基于860万跨场景训练对和1300多项操作技能。语言接口标准化500多种动作类别，支持操作、自动驾驶、室内导航的联合训练。还支持Scene2Robot人类到机器人转移及2–4路多视角几何一致视频生成。

Qwen 发布三款基础模型——Qwen-RobotNav、Qwen-RobotManip 和 Qwen-RobotWorld。Nav 通过可控观测协议统一指令跟随、点/物体目标导航、目标追踪和自动驾驶五类任务，在 VLN-CE RxR 上达 76.5% SR，HM3Dv2 物体目标导航（仅 RGB）75.6% SR，EVT-Bench 追踪率 90.0%，NAVSIM 91.4 PDMS。Manip 利用规范状态-动作空间对超 38,100 小时异构开源机器人数据进行跨本体训练。World 通过自然语言动作接口协同训练 20 余种本体，预测操控、驾驶和导航的物理未来。三者共同将通用智能转化为物理行动。

蚂蚁百灵发布 Ling & Ring 2.6 技术报告，系统公开 Ling-2.6-flash、Ling-2.6-1T 和 Ring-2.6-1T 的架构、预训练、后训练及 Agent 强化学习细节。三款模型采用 Hybrid Linear Attention 架构，将 Lightning Attention 与 MLA 以 7:1 比例结合。Ling-2.6-flash 在 4×H20 硬件上解码速度达 340 tokens/s，Ling-2.6-1T 在 Artificial Analysis Intelligence Index 上 token efficiency 较前代提升约 4 倍。Ring-2.6-1T high 在 PinchBench 得 87.60，ClawEval 得 63.82。三款模型均已开源。

蚂蚁百灵发布 Ling & Ring 2.6 技术报告，公开 2.6 系列在架构、预训练、后训练及 Agent 强化学习等细节。该系列采用 Lightning Attention 与 MLA 以 7:1 比例结合的混合线性注意力架构，预训练处理约 9.6T tokens，上下文扩展至 256K。

字节跳动火山引擎旗下火山方舟体验中心于 6 月 15 日上线 Seedance 2.0 Mini 视频生成模型，计划近期开放 API。该模型比 Seedance 2.0 Fast 快 2 倍，输出质量相当。图生视频定价 0.023 元/千 tokens，视频生视频 0.014 元/千 tokens，720P 规格下单秒生成成本约 0.5 元，较 Seedance 2.0 标准版降低约一半。模型面向电商内容生产、营销素材批量生成、UGC 创作及特效玩法等高频率、大规模视频生成场景。

Z Lab、Modal 与 SGLang 团队联合发布 DFlash 投机解码模型和 SGLang 的默认 Spec V2 引擎。DFlash 采用块扩散+KV 注入并行生成整块 draft token，在 Qwen 3.5 397B-A17B（BF16）的 HumanEval 数据集上、并发 1 时吞吐量达到基线的 4.3

MiniMax 上周五开源了 428B 总参数、23B 激活参数的 M3 模型权重，同步发布 MSA（MiniMax Sparse Attention）技术论文，该架构显著降低长上下文计算成本。M3 是首个从预训练阶段就进行文本、图像等多模态交错混合训练的开源模型。发布两周后，M3 在 Artificial Analysis 综合智能指数、GDPval-AA 排行榜均获开源模型第一，Code Arena WebDev 跻身帕累托最优序列，Vals.AI 榜单居国产模型首位。输出速度已从约 30 TPS 提升至约 80 TPS，计划再提速 30–40%；Token Plan 后台新增调用量看板。

Kimi K2.7 Code 高速版已上线，与普通版为同一模型，输出速度约 5-6 倍，常规编程场景下约 180 Token/s，短上下文可达 260 Token/s，API 定价为普通版的 2 倍。

里约热内卢市政府开发的 AI 模型 Rio3.5，在近期基准测试中超越了 Qwen3.7。该消息源自 Hacker News 上的一篇帖子，指出 Rio3.5 在多项评测中表现优于 Qwen3.7。目前尚未公开具体的测试细节或基准名称。