SenseTime@SenseTime_AI精选AI 评分7474推荐理由：商汤把检测、OCR、深度估计等多个视觉任务塞进一个7B模型，还贴心地开源了数据集和复现工具，做视觉理解或GUI agents的团队可以直接拿它当基座，不是又一个刷榜的轻量版。
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各家新模型的发布、开源与迭代：旗舰更新、开源权重放出、能力与价格变化。
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- SenseTime@SenseTime_AI精选AI 评分7474
The Decoder：AI News精选AI 评分7070 德国AI协会发布开源模型Soofi S，在英语和德语基准测试中领先
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。
推荐理由：德国联盟用 Mamba-Transformer 混合架构做出一个 30B 开源模型，德语基准横扫，长上下文推理吞吐八倍于同级密集模型，想做德语 AI 的可以认真看了。
公众号：腾讯混元精选AI 评分7676 腾讯混元发布 HyOCR-1.5：端到端 OCR 大模型全栈开源，推理提速 6.37 倍
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。
推荐理由：我觉得这是近期最实在的OCR开源，1B参数覆盖多任务、推理加速6倍，还支持llama.cpp本地部署，做文档解析的同学可以直接上车。
公众号：腾讯混元精选AI 评分7878 腾讯混元开源 HyOCR-1.5：1B 端到端 OCR 大模型推理提速 6.37 倍
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。
推荐理由：轻量端到端OCR的实用化一步，投机解码让长文档生成加速可落地，智能体数据闭环提示了用短板驱动自进化的可复用路径。
Sam Altman@sama精选AI 评分6868引用Karan Singhal@thekaransinghal♥️ GPT-5.6 是健康领域的一大进步，无论是在前沿性能还是在成本方面。 这些模型推动了每美元性能的前沿，将最佳的健康智能带给所有人。最小的变体 GPT-5.6 Luna，在最低推理努力下评估，其表现超过了在最高推理努力下的 GPT-5.5——尽管成本低 25 倍。最大的变体 GPT-5.6 Sol，在成本方面树立了新的高标准。 另一个特别酷的结果：医生在 GPT-5.6 的回答中发现的缺陷比医生撰写的回答更少。 我们收集了近期 OpenAI 模型仍然难以处理的各种任务，涵盖面向患者和面向临床医生的用例。我们请与专科匹配的医生在无限时间和网络访问的条件下为这些任务撰写回答。然后我们请其他医生在不知道来源的情况下并排比较回答。医生被要求从五个维度评论改进空间：准确性、沟通、完整性、指令遵循和健康决策帮助性。然后我们报告了在总共 20,000 次维度评分中，各来源回答在所有维度上被评为完美的比例。GPT-5.6 Sol 表现最强，尽管所有 GPT-5.6 模型的表现都显著优于医生。
推荐理由：GPT-5.6 在医疗任务上被医生评价比真人医生缺陷更少, 这是AI辅助诊断的分水岭, 产品人和医疗从业者值得看具体数据。
MarkTechPost精选AI 评分7474 蚂蚁集团 Robbyant 发布 LingBot-VA 2.0，首个原生具身基础模型
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%。
推荐理由：具身智能领域第一个从零预训练的因果视频-动作模型，将世界状态和动作统一在一个隐空间，异步推理优化到 225Hz，做机器人的值得仔细研究。
Greg Brockman@gdb精选AI 评分7171引用OpenAI@OpenAIGPT-5.6 是健康智能领域向前迈出的重要一步。 在整个产品线中，我们以更低的成本实现了更强的性能：GPT-5.6 Luna 在其最高推理设置下的表现优于 GPT-5.5，而成本却降低了 25 倍。 这些进步共同提升了质量，同时让全球更多人能够使用先进的模型。
推荐理由：GPT-5.6 主打健康智能，虽然还没实测，但 25 倍的降本让高级推理不再是实验室专属，做医疗应用的可以提前评估切换成本了。
OpenAI@OpenAI精选AI 评分7373推荐理由：GPT-5.6把性价比直接拉了个数量级，做健康AI的团队该重新算账了。但官方只扔了一句话，实际能力等实测再鼓掌。
Tibo@thsottiaux精选AI 评分7070为庆祝 GPT-5.6 Sol 发布，我们将在接下来 24 小时内（两次）重置 ChatGPT Work 和 Codex 的速率限制。 我们希望你有时间真正尝试有挑战性的任务并掌握它。祝探索愉快！
推荐理由：GPT-5.6 Sol 发布没给性能指标，更像一次稳定迭代，但速率限制重置是个好信号——至少在基础设施层面 OpenAI 有底气让人放开用。
公众号：龙猫LongCat精选AI 评分7474 美团 LongCat-2.0 正式开源，同步开放国产卡推理代码
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。
推荐理由：国产算力跑万亿模型的第一份完整开源答卷，代码、芯片适配细节全公开，做国产大模型落地的直接抄作业。
Google Research：Blog精选AI 评分7070 Google Research 推出 SensorFM：面向可穿戴健康数据的通用基础模型
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。
推荐理由：SensorFM 在 500 万人、万亿分钟传感器数据上训练出一个通用生理基础模型，35 项任务全面领先，自动调参的代理教室也很有想法，做健康 AI 的人值得细读。
OpenAI：官网动态精选AI 评分6969 GPT-5.6 成为 Microsoft 365 Copilot 首选模型
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。
推荐理由：GPT-5.6进入Microsoft 365 Copilot，标志着OpenAI的最强模型直接嵌入全球最广泛使用的办公套件，普通用户终于能无感体验到前沿AI，但别期望太多颠覆，只是模型升级带来的自然提升。
- Tibo@thsottiaux精选AI 评分6565
推荐理由：OpenAI 员工首次透露 GPT 5.6 Sol，宣称全面超越 5.5，但推文无任何技术细节，目前只是预告。若属实，这将是年内最重要的模型升级，但先保持观望。
OpenAI：官网动态精选AI 评分8585 GPT-5.6 系列模型发布：Sol、Terra、Luna
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。
推荐理由：GPT-5.6 在编码、安全、知识工作上全面领先，且 token 效率大幅优化，是我今年见过的真正能改变 agent 开发成本结构的发布。程序化工具调用和 ultra 模式值得立即试用。
Microsoft Research 博客精选AI 评分6565 微软发布开源地球系统基础模型 Aurora 1.5，新增 22 个天气变量与集合预报
微软发布 Aurora 1.5，对开源 Aurora 地球系统基础模型进行重大扩展，新增 22 个天气变量（原 4 个）、支持小时级时间分辨率和概率集合预报，已在 GitHub 开源并放出的 Hugging Face 模型检查点。
推荐理由：原文来自模型发布方，给出新增变量数、小时级分辨率和与 ECMWF 集合的对比数字，读者可据此评估其在能源等场景的适用性。
AI at Meta@AIatMeta精选AI 评分6565来自 @finkd 的消息 — Muse Spark 1.1 已上线。
引用Mark Zuckerberg@finkd(1) 今天我们发布 Muse Spark 1.1——这是一款性能强劲的智能体与编程模型，价格非常低廉。它已通过我们全新的 Meta Model API 上线，并集成在 Meta AI 中。
推荐理由：Muse Spark 1.1 主打 agent 和 coding 能力，同时压到极低价，这可能是 Meta 低价模型策略的正式开场。虽然这次没给具体数据，但后续模型、API 的布局值得关注。
Mark Zuckerberg@finkd精选AI 评分7373今天我们发布 Muse Spark 1.1——一款价格极低、能力强大的智能体与编程模型。它已通过我们新的 Meta Model API 上线，并集成于 Meta AI 中。
推荐理由：低价位 agentic coding 模型即日可用，可能使原先因成本顾虑而推迟的智能体原型更早启动。
MarkTechPost精选AI 评分7070 NVIDIA 发布 Nemotron-Labs-3-Puzzle-75B-A9B：压缩混合 MoE 模型，服务器吞吐量提升 2.03 倍
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。
推荐理由：把120B MoE压到75B后，同节点服务吞吐几乎翻倍，单张H100百万token并发从1涨到8。对长上下文RAG和AI编码助手这类对吞吐敏感的产品来说，这不是论文调优，是实打实的降本方案。
IT之家·人工智能精选AI 评分7373 蚂蚁灵波开源实时交互世界模型 LingBot-World 2.0
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。
推荐理由：蚂蚁灵波这个开源世界模型把实时世界生成推到了小时级还不崩，720p/60fps实时交互，做开放世界游戏或自动驾驶仿真的团队值得上手测。
IT之家·人工智能精选AI 评分7272 蚂蚁灵波开源全球首个面向具身智能的MoE视频基模LingBot-Video
蚂蚁灵波科技正式开源LingBot-Video，这是全球首个基于MoE架构、面向具身智能的视频生成基础模型。总参数30B，推理时仅激活约3B，效率较同规模Dense架构提升约3倍。模型引入7万小时VLA、VLN、Ego等机器人数据，并通过多维强化学习奖励系统对齐物理合理性与任务完成度。在RBench上总分0.620，超越Wan2.6等模型；在Physics-IQ Verified评测中排名第一。可用于机器人动作预测、仿真数据生成等方向。
推荐理由：蚂蚁灵波开源了首个面向具身智能的视频基模，用MoE控制推理成本，对机器人仿真和世界模型研究是个真工具，做具身的可以跑起来了。