推理能力

今日发表在《自然》杂志上的研究展示了 Google 的医学推理 AI 系统 AMIE（Articulate Medical Intelligence Explorer）从单次诊断对话演进到长期疾病管理的能力。AMIE 利用 Gemini 模型的长上下文能力，整合共情对话智能体和深度思考管理推理智能体，可交叉引用数百页临床指南。在盲测中，AMIE 与 21 名初级保健医生相比，在整体管理推理上匹配临床医生，在计划精确性和指南一致性上得分显著更高。

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。

小米发布云端轻量化 Claw 类产品 MiMo Claw 正式版，搭载与 OpenClaw 框架深度适配的 MiMo-V2.5-Pro 旗舰模型，原生支持 MCP 协议与百万级超长上下文。

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。

稀疏自编码器（SAE）将残差流激活分解为可解释特征，但干预特定特征后，通过优化残差扰动可恢复原有行为。研究发现这是一种可恢复失败模式：干预阻断一条可见行为路径，却未消除行为本身。即使干预在整个优化和生成期间保持激活，恢复依然可行。在TPP、遗忘、IOI和拒绝引导场景中均观察到可恢复行为。安全关键的拒绝引导场景下有效样本恢复率达95.8%，被防御特征的相对漂移仅0.131。归因分析将恢复路径定位到SAE重建残差，表明控制SAE特征并不能保证控制底层行为。

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

UC Santa Barbara与UC Berkeley团队基于OpenSage框架构建了CTF专用智能体SageCTF。在DEF CON CTF 2026资格赛中，SageCTF以单人玩家身份尝试15道挑战，成功攻克7道、恢复8个flag，总计1,743分，排名前5%，超越全部自评“不使用AI”或“低AI”的175支团队。在50道近期CTF挑战的对比测试中，SageCTF以Claude-Opus-4.6为主模型，在相同预算（每道$200/10小时）下解出39道，而Claude Code仅解出13道，且Claude Code的解出全部被SageCTF覆盖。技术核心包括AI自生成拓扑、多智能体通信、分层记忆及多模型协同编排。

MiniMax 上周五开源 M3 模型权重，并发布 MSA 稀疏注意力技术论文。M3 总参数 428B、激活参数 23B，是首个从 Step 0 进行多模态混合训练的开源模型，发布两周即在 Artificial Analysis 综合智能指数上位列全球开源模型第一。目前输出速度已从约 30 TPS 提升至约 80 TPS，官方称还将继续提速 30-40%。

Kimi K2.7 Code 高速版上线，与普通版为同一模型，输出速度约 5-6 倍，常规编程场景约 180 Token/s，短上下文可达 260 Token/s。API 定价为普通版 2 倍，模型 ID：kimi-k2.7-code-highspeed。Kimi Code Plan 用户可通过「抢先体验计划」使用，用量消耗为普通版 3 倍。使用须开启思考模式，关闭会报错或回退至 K2.6。庆祝发布，Kimi API 开放平台推出为期三周充赠活动，充值 500 元及以上享 20%-30% 代金券。相比 K2.6，K2.7 Code 在长上下文编程指令遵循、长程任务性能提升，平均 token 消耗减少 30%，内部基准测试显著提升。普通版输入 6.5 元/百万 token、输出 27 元，缓存输入 1.3 元。非编程任务推荐 K2.6。

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。

通过OpenRouter融合的一组预算模型，在100个复杂研究任务上得分超过GPT-5.5和Claude Opus 4.8。

SemiAnalysis 购买了 Anthropic 和 OpenAI 的全部订阅方案，模拟高强度编码任务直至触及每周上限。月费 200 美元的 Claude Max 20x 方案，按 API 价格换算最高可消耗约值 8000 美元的 token；ChatGPT Pro 20x 方案对应最高约值 14000 美元的 token。用户通过订阅可获取 40 至 70 倍的 API 价值，该机构指出这种价格体系在重度用户持续榨满上限后可能难以长期维持。

Ling-2.6优化即时响应与输出token能力，Ring-2.6针对深度推理和复杂智能体工作流。基于Ling-2.0通过架构迁移预训练和大规模后训练升级。架构引入融合Lightning Attention与MLA的混合线性注意力设计，提升长上下文训练与解码效率。通过进化思维链、语言单元策略优化、双向偏好对齐和最短正确响应蒸馏优化token效率。提出KPop强化学习框架支持Ring-2.6-1T在环境交互数据上稳定训练，通过异步调度提升编码、搜索、工具使用和工作流执行的训练效率。2.6系列全部检查点已开源。

MiniMax 提出块状稀疏注意力 MSA，基于 GQA 构建。轻量级 Index Branch 为每个 GQA 组独立选择 Top‑k KV 块，Main Branch 仅对选中块执行精确块稀疏注意力。在 109B 参数多模态模型上，MSA 与 GQA 性能持平，1M 上下文下每 token 注意力计算减少 28.4 倍。配合协同设计的 GPU 内核，H800 上实现 14.2 倍 prefill 和 7.6 倍 decoding 端到端加速。推理内核与基于 MSA 的多模态模型已公开发布。

MaxProof 是为 MiniMax-M3 系列设计的群体级别测试时扩展框架，用于竞赛级数学证明。M3 模型训练了证明生成、证明验证和基于 critique 的证明修复三种能力，验证器采用低假阳性率的深度防御生成式架构。这些能力合并到单个 M3 模型。测试时，MaxProof 将模型用作生成器、验证器、精炼器和排序器，在候选证明群体中搜索并通过锦标赛选择返回最终证明。M3 模型在 IMO 2025 达 35/42，USAMO 2026 达 36/42，均超过人类金牌阈值。