Thinking Machines@thinkymachines精选AI 评分6464推荐理由：Inkling-Small 将 Inkling 的性能塞进 1/4 大小的模型，权重完全开放，还支持文本、图像、音频，对想用低成本体验顶尖能力的开发者是个值得上手的信号。
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开放权重、能下载下来自己部署的模型，开源框架与 GitHub 上爆火的 AI 项目。
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Microsoft Research 博客精选AI 评分6060 Microsoft Research 发布 Echoverse：面向 computer-use agent 的深度可演化训练环境
Microsoft Research 推出 Echoverse，为 computer-use agent 构建了 12 个合成训练世界（10 个深度领域世界和 2 个能力世界），9B 模型训练后在全部环境上平均分从 36.5% 升至 67.1%，与 GPT-5.4（80.7%）相差 14 个点。
推荐理由：原文给出深度世界对比浅层世界的实验数据和可复用的环境构建方法，并开源了四个世界，读者可据此评估训练环境的做法。
LMSYS Blog精选AI 评分6161 RadixArk 与 Google Cloud 合作，将完整 SGLang 功能引入 TPU
RadixArk 与 Google Cloud 合作，将开源推理框架 SGLang 引入 Google TPU，开发者可通过 SGL-JAX 在最新 TPU 上运行 Gemma、Qwen、DeepSeek 等大语言模型及多模态模型。
推荐理由：SGLang 正式登陆 TPU，推理框架的硬件自由终于实现，选 GPU 还是 TPU 从此只看性价比不看兼容性，做推理服务的团队可以重新算账了。
Perplexity@perplexity_ai精选AI 评分6767推荐理由：Perplexity开源Numbat，把agent安全检测从黑箱变为可观测可拦截的层，虽小众但对依赖agent生产环境的团队是个实用工具。
Air Street Press精选AI 评分7171 Poolside 发布开源智能体编码模型 Laguna S 2.1，60 天完成预训练到开放权重
Poolside 发布 agentic 编码模型 Laguna S 2.1 并开源权重，5 月 22 日开始在 4,096 块 NVIDIA H200 上预训练，60 天后开放权重与全部评测轨迹。
推荐理由：文章梳理了 Laguna S 2.1 从预训练到开源六十天的过程与基准数据，并公开评测轨迹，读者可对比同规模模型的实际表现。
Tencent Hy@TencentHunyuan精选AI 评分7474推荐理由：做推理加速的可以试试这个端到端推测解码框架，腾讯开源了完整代码和权重，在 Hy3 上提速近 2.4 倍且吞吐更高，拿来即用。
公众号：腾讯混元精选AI 评分7272 腾讯混元开源 AngelSpec：投机解码推理加速最高 2.4 倍
腾讯混元开源覆盖训练到部署的投机解码框架 AngelSpec，并放出 Hy3-A21B 的 MTP 与 DFly drafter 权重及训练代码。
推荐理由：AngelSpec 将投机解码从训练到部署全链路开源，DFly 和 D-cut 在真实流量下带来额外加速，对需要优化推理成本的团队有直接落地价值。
公众号：卡尔的AI沃茨精选AI 评分7373 烧了一万块API后，我找到了同时适用于Fable5和GPT5.6的AI工作流
作者将Claude Code与Codex的协作工具搭子升级至2.0版，通过deep_reasoner、fast_worker、arbiter三种身份及跨项目模型混编，把每周500美元的API账单压缩至400美元。2.0新增本地配置UI、一键试跑、Goal哈希校验和带证据链的小票，并支持按host分命名空间独立配置两个Agent。
推荐理由：从两个Agent的串行交接升级为三身份团队的并行协作，把模型按推理、执行、仲裁分派任务，为多模型工作流提供了可复用的成本控制方案。
Together AI 研究与产品博客精选AI 评分6565 Together AI 与月之暗面达成战略合作，原生托管 Kimi K3 及后续开源模型
Together AI 宣布与 Moonshot AI 达成战略合作，成为其模型发布平台，Kimi K3 已上线并可零日访问，未来 Moonshot 每个开源权重模型都将在 Together 首发。
推荐理由：作者作为合作方说明 K3 的架构要点和托管选项，读者可据此评估开源前沿模型在生产环境的可用路径。
Tibo@thsottiaux精选AI 评分7777推荐理由：OpenAI Codex团队把代码安全扫描做成开源CLI和SDK，直接能跑在CI里，对在意AI生成代码安全的开发者来说，算是个实用工具，不妨一试。
MarkTechPost精选AI 评分7171 Microsoft 发布 MAI-Cyber-1-Flash：5B 活跃参数的网络安全模型，驱动 MDASH 在 CyberGym 上达到 95.95%
Microsoft 发布 MAI-Cyber-1-Flash，一款 137B 总参数（5B 活跃参数）、256k 上下文窗口的稀疏 MoE 网络安全模型，是 MAI-Code-1-Flash 的微调版本。
推荐理由：微软这个安全模型把漏洞挖掘系统推到95.95%，关键是90%任务由5B模型完成成本砍半，路由设计比模型本身更值得关注，做漏洞挖掘的可以马上跑起来试试。
公众号：月之暗面精选AI 评分8585 Kimi K3 开放日：模型权重、技术报告和关键 Infra 技术同步开放
月之暗面发布 2.8 万亿参数的混合专家模型 Kimi K3，支持原生视觉理解和 100 万 token 上下文窗口。其规模化效率较 Kimi K2.5 提升 2.5 倍，并同步开源模型权重、技术报告及 MoonEP、FlashKDA、AgentEnv 三项 Infra 技术。
推荐理由：Kimi K3 的完全开放是一个明确信号，月之暗面把最核心的模型权重和技术细节全部公开，国内开发者从此有了媲美国际顶尖开源的底座。虽然部署门槛不低，但开放本身推动了生态发展。
Kimi.ai@Kimi_Moonshot精选AI 评分7373推荐理由：从模型失败中反向定义原子感知，把视觉感知从推理里拆出来很聪明，开源数据和方法对做视觉评测的产品人很有参考价值。
Liquid AI 模型与工程博客精选AI 评分6565 Liquid AI 发布 LFM2.5-Encoder-230M 与 350M 双向编码器，长上下文下 CPU 推理最快
Liquid AI 发布 LFM2.5-Encoder-230M 和 LFM2.5-Encoder-350M 两个基于 LFM2 混合架构的双向编码器，支持 8,192 token 上下文，已在 Hugging Face 开放下载。
推荐理由：原文给出双向编码器的架构改动、17 项任务微调评测和长上下文 CPU 吞吐对比，读者可以据此评估其在边缘和本地部署中的适用性。
公众号：月之暗面精选AI 评分8181 Kimi K3 开放日：模型权重、技术报告和关键 Infra 技术同步开放
Kimi 发布 K3 模型权重与技术报告，并开源 MoonEP、FlashKDA 和 AgentEnv 三项关键 Infra 技术。K3 是 2.8 万亿参数的 MoE 模型，支持原生视觉与 100 万 token 上下文，参数规模约为 K2.5 的 3 倍，规模化效率提升 2.5 倍。
推荐理由：权重开源伴随技术报告公开训练细节，为研究机构直接复现和改造千亿级MoE模型提供了完整路径，也降低企业自部署门槛。
- Kimi.ai@Kimi_Moonshot精选AI 评分6969
推荐理由：月之暗面开源了自家训练Kimi K3用的智能体环境，带快照和分叉，做agent训练的人可以直接上手抄作业，比看论文实在。
Air Street Press精选AI 评分7070 Black Forest Labs 发布 FLUX 3，从视频生成延伸到机器人控制
Black Forest Labs 发布多模态基础模型 FLUX 3，单一架构内联合学习图像、视频和音频，可单次生成最长 20 秒带音频视频，其初步人偏好评测中优于 Runway Gen-4.5（77%）和 Grok Imagine Video（69%）。
推荐理由：原文把 FLUX 3 的多模态训练与其在工业机械臂上的控制实验串联起来，并给出冻结骨干的消融数据，可帮助读者理解视频表征迁移到机器人操作这条路线。
NVIDIA Blog精选AI 评分6161 NVIDIA 等多家行业领袖联合成立 Open Secure AI Alliance，推动 AI 安全与防御开源化
NVIDIA、Microsoft、Hugging Face、IBM 等数十家机构联合成立 Open Secure AI Alliance，旨在通过开源模型、工具和框架构建可审查、可定制的 AI 安全防御体系。
推荐理由：NVIDIA拉上微软、IBM等三十多家公司成立了这个安全联盟，虽然现在只是一纸宣言，但它给‘开放模型更能打’撑腰，对搞安全的同学是个风向标，建议留意后续动作。
公众号：数字生命卡兹克精选AI 评分6868 浪费20亿Token后，我开源了帮Agent定义目标的Leader.skill
作者开源了Leader.skill，用于将模糊的人类需求转化为Agent可独立执行数小时的目标任务书。该Skill基于“目标七问”方法论，涵盖目的、完成态、反作弊、边界等维度，并推荐用Claude Fable 5或Kimi K3规划目标，再交由GPT-5.6 Sol或GLM-5.2等模型长程执行。项目已开源。
推荐理由：卡兹克这次把“目标定义”拆成了可操作的七问框架，尤其反作弊和边界思考部分，用 Agent 干长活儿的人看一遍就能省掉 20 亿 token 的冤枉路。
Modal 官方工程博客精选AI 评分7878 Moonshot 发布 2.8T 参数开源多模态模型 Kimi K3，Modal 实现发布当天 460 tokens/s 推理
Moonshot 发布 Kimi K3，总参数 2.8T、每 token 激活 16/896 专家，支持 1M token 上下文窗口和原生视觉。Modal 与 Moonshot、vLLM 合作提供 Day 0 支持，通过定制的 DFlash 投机解码模型将智能体负载交互速度从 100 提升到 460 tokens/s，吞吐从 800k 提升到 1.5M TPM/GPU。
推荐理由：Modal 作为发布当天的托管方，给出了 K3 架构细节与推理加速数据，读者可据此评估运行这级开源模型的工程门槛。