开源生态

微软认为，企业成功的关键在于围绕AI构建一个集成的智能体平台，而非仅拥有强大模型。该平台需遵循三大原则：单一集成系统、安全与治理内建、持续改进。微软正构建一个支持多种模型、以开发者为中心的开放平台，让智能体在软件交付、支持、财务等职能中执行长期工作。

根据OpenRouter平台数据，自2025年以来，开放模型使用量显著增长。最新数据显示，开放权重模型产生了69.1%的token使用量，闭源模型为30.9%。新模型的发布会吸引开发者测试，推动token使用量达到新的平台期。开放模型市场内部竞争激烈，领导地位频繁更迭，如DeepSeek的早期优势在2025年末至2026年初被MiniMax与Kimi模型取代，随后MiMo、Qwen、腾讯Hy3、阿里巴巴及Arcee等模型的发布再次改变了份额格局。尽管开放模型目前仍只占推理总量的一小部分，但激烈的竞争与增长表明，开发者正越来越愿意将生产流量路由至开放模型。

Gemma 4 12B 是 Google DeepMind 最新推出的中等规模多模态模型，采用无编码器统一架构，原生支持音频输入。其基准测试性能接近 26B MoE 模型，但内存占用不到一半，仅需 16GB 显存或统一内存即可在消费级笔记本上本地运行。模型内置多 token 预测（MTP）drafter 以降低延迟，基于 Apache 2.0 开源许可发布，已累计超过 1.5 亿次下载。

Holo3.1 是基于 Qwen 模型家族的计算机使用智能体系列，旨在提升在桌面、网页和移动环境中的鲁棒性。新模型提供 0.8B、4B、9B 和 35B-A3B 四种尺寸，并首次发布量化检查点，包括 FP8、Q4 GGUF 和 NVFP4，以优化本地推理。在 AndroidWorld 基准测试中，35B-A3B 模型得分从 67% 提升至 79.3%。在 DGX Spark 上，NVFP4 量化相比 BF16 实现 1.74 倍 token 吞吐量提升，并将平均步骤时间从 6.8 秒缩短至 3.3 秒。模型支持函数调用协议，可在第三方智能体框架中部署。

Ling-2.6-1T-base 是蚂蚁 inclusionAI 开源的万亿参数 MoE 基座模型（总参约 1T，激活 63B）。它由 Ling-2.0-1T-base 升级而来，采用 Lightning Attention 与 MLA 以 7:1 混合的线性注意力架构，经约 9.6T token 的迁移预训练、持续预训练和中训练，上下文窗口从 4K 分阶段扩展至 256K。在 MMLU（86.82）、SimpleQA、LongBenchv2（43.54）等基准上超越前代。该模型仅供研究（继续预训练、微调、蒸馏等），不直接提供对话功能。

OpenWebRL是一个用于在真实网站上通过在线多轮强化学习训练视觉网页智能体的开源框架，覆盖了完整的训练流程。基于该框架训练的OpenWebRL-4B模型，在仅使用0.4K条监督初始化轨迹和2.2K个开放式RL训练任务的情况下，在Online-Mind2Web基准上达到67.0%成功率，在DeepShop基准上达到64.0%，超越了同规模或更大规模的先前开源智能体，性能可与OpenAI CUA和Gemini CUA等闭源系统竞争。该工作为构建更强、可复现且高性价比的开源网页智能体提供了实践路径。

作者基于 Codex 创建并开源了“清理垃圾.skill”，可对 Mac 和 Windows 电脑进行只读扫描，自动生成可交互的 HTML 报告，将文件按优先级分为绿灯（可自动清理）、黄灯（建议手动）、红灯（跳过）。在作者的 MacBook Air 上扫出近 120 GB 垃圾，其中 96.7 GB 为 B 站离线缓存视频，而 CleanMyMac 仅检出 15.8 GB。用户可在网页上逐项或一键清理，全程需二次确认，项目已开源至 GitHub。

智谱计划向中国监管机构申请发行A股并在科创板上市。发行股份数量占发行完成后总股本的2%至8%，预计全部为新股，原股东不发售。本次发行募集资金净额将投资于人工智能通用基座大模型、大模型MaaS一站式服务平台及补充流动资金。此外，公司拟将英文名称由“Knowledge Atlas Technology Joint Stock Company Limited”变更为“Z.AI Co., Ltd.”。

Runway宣布作为创始成员加入Cosmos Coalition，该联盟与NVIDIA及多家领先AI实验室合作，旨在构建并开源面向物理AI的前沿世界模型。首个项目将由Runway与NVIDIA共同开发一个基础模型，以推动下一代开放世界模型的研究与发展。

MiniMax M3 是一个开源前沿模型，具备先进的编码与AI智能体能力。它支持100万token的超长上下文窗口，并采用名为MSA（MiniMax Sparse Attention）的新型稀疏注意力架构。该架构使模型在100万token上下文下的每token计算成本降至前代的1/20，预填充速度提升9倍以上，解码速度提升15倍以上。在SWE-Bench Pro编码基准上，MiniMax M3得分59.0%，超越GPT-5.5和Gemini 3.1 Pro，性能接近Opus 4.7。该模型可通过MiniMax Code、Token Plan和API服务使用。

1-Bit Bonsai Image 4B 是一款新的 AI 图像生成模型，其主要特点是面向本地设备进行优化，可以在用户的本地硬件上运行。这是一款专注于端侧部署的图像生成解决方案。