Liquid AI 发布 LFM2.5 系列 QAD Q4_0 量化检查点，恢复 97% 精度损失
Liquid AI 发布基于量化感知蒸馏（QAD）训练的 LFM2.5-230M、350M、1.2B-Instruct 和 2.6B 四款 Q4_0 GGUF 检查点，在保持原生 Q4_0 内存与速度的同时，恢复 BF16 平均精度损失的 97%。
全部 AI 动态
Hugging Face 社区博客AI 评分6464
GeminiAI 评分6666 Gemini 3.7 Flash 全面上线 Pro 与 Ultra 用户
Gemini 3.7 Flash 现已向 Gemini 聊天中的 Pro 和 Ultra 用户开放。该模型更新提升了多步骤任务的推理与准确性，如智能整合数十个文件和邮件为一份主文档。同时，Gemini Spark 也已运行于 3.7 Flash，通过改进对 Google Workspace 应用的工具调用，让个人 AI 智能体更精准。
Unsloth精选AI 评分7676 Unsloth 发布 Qwen3.8-27B 动态 GGUF 量化，17GB 内存即可本地运行
Unsloth 发布 Qwen3.8-27B 的 Dynamic GGUF 量化版本，4-bit 量化可在 17-19GB 内存设备上本地运行，并同时上传 NVFP4 量化。
推荐理由：原文给出了本地运行的具体内存门槛、量化版本和硬件对照表，读者可以据此判断能否在自己的设备上跑通这个 27B 模型。
智谱 Z.aiAI 评分6666 GLM-5.3 开放前安全评估：网络防御能力显著提升
智谱发布 GLM-5.3，为网络安全任务最强模型，在漏洞发现、利用分析和多步安全任务上大幅提升。CyberGym 得分 84.5%（GLM-5.2 为 77.2%），ExploitBench 达 54.4%（此前 24.4%），ExploitGym 两小时完成 105 项任务（此前 29 项）。因双重用途风险，将先由安全伙伴受控评估，再开放 API 和完整权重。
通义千问 / QwenAI 评分7171 通义千问开源 Qwen3.8 系列模型
通义千问兑现承诺，开源 Qwen3.8 系列模型。其中 Qwen3.8-27B 为原生多模态稠密模型，仅 27B 参数即全面超越 Qwen3.7-Plus，原生支持 262K 上下文，可通过 YaRN 扩展至 1M tokens，采用 Apache 2.0 许可。Max 级 Qwen3.8-2.4T-A95B 的开放权重也已同步发布。
公众号：小红书技术精选AI 评分7979 dots3-note Preview 开源：280B 参数轻量模型，主打长程智能体与多模态推理
小红书技术开源 dots3-note Preview，这是 dots3 系列最轻量模型，总参数 280B、激活参数 16B，支持 512K 上下文及文本、视觉、语音多模态理解，并针对复杂推理和长程 Agent 任务优化。
推荐理由：除开源模型外，TEMPO 让同一智能体在每个宏观步骤切换为 critic，用测试时推理估计回报，给稀疏奖励长程任务的强化学习训练提供了可借鉴的结构。
硅基流动 SiliconFlowAI 评分6565 DeepSeek V4 Pro 登陆硅基流动，1M 上下文
DeepSeek-V4-Pro-0813 正式上线硅基流动 SiliconFlow，提供 Day-0 支持，具备 1M 上下文窗口及低/高/最大三档推理强度，更侧重编码、工具调用与智能体工作流，仍保持 MIT 开源协议。定价为输入 $1.32/M、输出 $3.96/M、缓存命中 $0.44/M。同系列 DeepSeek-V4-Flash-0731 则面向追求速度与成本效益的日常生产场景。
Google DeepMind：BlogAI 评分7272 Google DeepMind 推出 Gemini 3.7 Flash：面向编程与智能体的最强工作模型
Google DeepMind 发布 Gemini 3.7 Flash，距 3.6 Flash 仅三周，主打编程与智能体任务，输入/输出价格分别为每百万 token $0.75 和 $3.75，为原 3.6 Flash 的一半。
FireRedTeam：原创语音与多模态项目AI 评分6565 FireRedTeam 开源 FireRedTTS3 语音生成与编辑模型
FireRedTeam 发布 FireRedTTS3，包含 Base 和 Instruct 两个变体，基于语义增强连续语音表征实现统一语音生成与编辑。
DeepSeek：API 更新日志精选AI 评分8181 DeepSeek-V4-Pro 正式版上线，Agent 能力大幅增强
DeepSeek-V4-Pro 正式版已在 APP、网页端和 API 同步上线，模型名设为 deepseek-v4-pro 即可使用。其 Agent 能力显著提升，HLE (wo/w tools) 达 42.7/60.0，Terminal Bench 2.1 为 87.9。
推荐理由：峰谷定价把闲时成本降至高峰一半，适合批量推理、评估任务等可延迟工作负载调整执行时间，为降低 API 支出提供空间。
公众号：小红书技术AI 评分7575 小红书开源连续自回归语音合成模型 dots.tts：打造可持续扩展的 TTS 基座
小红书 dots 团队开源 20 亿参数全连续端到端自回归语音合成模型 dots.tts，在 Seed-TTS-Eval 三个子集上取得最佳平均内容准确度和平均说话人相似度。
Gemini API：更新日志AI 评分6868 Gemini 3.7 Flash 正式发布（GA）
Google 在 Gemini API 更新日志中宣布 Gemini 3.7 Flash（gemini-3.7-flash）正式可用，称其为目前最智能的主力模型，面向编码与智能体场景。该模型在软件工程、Web 开发和智能体工作流方面有大幅改进，2026 年 12 月 31 日前提供入门优惠价，可从模型页和 Latest model guide 开始使用。
Mustafa SuleymanAI 评分6666 微软首发自研推理模型MAI-Thinking-1
我们的首个推理模型 MAI-Thinking-1 从零开始构建，现已在 Microsoft Foundry 上线。为团队点赞！更多详情如下。
MiniMax：BlogAI 评分6363 MiniMax Music 3.0 发布：新一代开源权重、生产级全能音乐模型
MiniMax 推出 Music 3.0，新一代音乐生成模型，可根据创意概念和可选歌词一次性完成整首歌的作曲、编曲、演奏与制作，最长支持五分钟。
Elon MuskAI 评分5656 Grok 4.6 发布：智能、快速且性价比高
Grok 4.6 现已推出 🚀🚀🚀 智能、快速，性价比惊人！
IT之家·人工智能AI 评分7171 LTX-2.5 模型登场：AI 生成 10 秒 720P 视频仅需 6.8 秒，原生集成 ComfyUI
LTX 推出 LTX-2.5 模型，原生集成 ComfyUI，在 2 张英伟达 GB200 配置下生成 10 秒 720P 视频仅需 6.8 秒。LTX-2.5 Fast 以每秒 0.09 美元生成带音频 720p 视频，10 秒片段成本 0.90 美元；年度经常性收入低于 1,000 万美元的组织可免费使用。
vLLM 官方博客AI 评分7272 vLLM 提供 Qwen3.8-2.4T-A95B Day-0 支持
vLLM 宣布对 Qwen3.8-2.4T-A95B 提供 Day-0 支持，该模型是基于 Qwen 3.5 架构的 2.4 万亿参数稀疏 MoE 模型，含 512 个专家，92 层混合骨干中每 4 层使用一次 full attention，其余 69 层为线性注意力。
Cursor BlogAI 评分7070 Cursor 与 SpaceXAI 联合发布 Grok 4.6
Cursor 与 SpaceXAI 今日发布 Grok 4.6，重点强化长时运行智能体与交互式视觉任务，在多项智能体编程与知识工作基准上达到前沿水平，并在 Artificial Analysis Intelligence Index 上追平 GPT-5.6 Sol。
xAI：News精选AI 评分7777 xAI 发布 Grok 4.6，强化长时运行智能体能力
xAI 今日发布 Grok 4.6，在 Grok 4.5 基础上重点强化长时运行智能体及更复杂的交互式与视觉工作能力。该模型在多项智能体编码与知识工作基准上达到前沿水平，在 Artificial Analysis Intelligence Index（九项基准综合分）上追平 GPT-5.6 Sol。
推荐理由：与 GPT-5.6 Sol 在智能体综合基准上持平，同时把输入 token 价格定在 2 美元，长任务应用的试错成本可能重新计算。
Liquid AI 模型与工程博客AI 评分6767 Liquid AI 发布 LFM2.5-VL-3B 边缘端视觉语言模型
Liquid AI 发布 LFM2.5-VL-3B 视觉语言模型，屏幕理解 ScreenSpot-v2 平均 80.7，ToolSandbox 从 26.4 升至 59.5，RefCOCO 从 57.1 升至 87.9。
LMSYS BlogAI 评分7474 SGLang 宣布 Day-0 支持 NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning
SGLang 宣布对 NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning 提供 Day-0 支持，该开源模型为 30B 总参数、3B 激活参数的混合专家架构，支持最长 1M token 上下文，可从 Hugging Face 下载 BF16 和 NVFP4 权重。模型支持 MTP、DFlash、DSpark 三种投机解码技术，并可通过 OpenAI 兼容 API 接入智能体工作流。
NVIDIA Blog精选AI 评分7676 NVIDIA 推出 Nemotron 3.5 Lightning，加速本地智能体任务
NVIDIA 发布 Nemotron 3.5 Lightning，一款可定制的开源 30B 混合专家（MoE）模型，专为常驻智能体设计。相比同类开源模型，其 token 生成速度最高提升 4 倍，任务完成时间缩短 30%。该模型采用开放权重，支持用户微调以匹配特定任务，并可在 RTX PC、DGX Spark 及 Jetson 等设备上运行。
推荐理由：本地运行 30B MoE 模型并声称 4 倍加速，与开源路由器结合可自动分配任务到最合适模型，给控制推理成本提供了新路径。
蚂蚁 inclusionAI：HuggingFace 新模型AI 评分6565 蚂蚁 inclusionAI 开源 Ling-3.0 系列语言基础模型
蚂蚁 inclusionAI 开源 Ling-3.0 系列语言基础模型，含 tiny 与 flash 两个尺寸及预训练、中期训练、合并（WSM）等阶段检查点。该系列采用混合线性注意力与稀疏 MoE 架构，总参数 7.9B，每 token 仅激活 1.3B 参数（128 个路由专家中激活 8 个）。
蚂蚁 inclusionAI：HuggingFace 新模型AI 评分6363 蚂蚁 inclusionAI 开源 Ling-3.0 系列高效语言基础模型
蚂蚁 inclusionAI 开源 Ling-3.0 系列高效语言基础模型，并发布预训练、中期训练及合并（WSM）等阶段的检查点，支持继续预训练、微调与研究。Ling-3.0-tiny-base 采用稀疏 MoE 架构，含 128 个路由专家，每 token 仅激活 1.3B 参数，总参数量 7.9B，并原生混合线性注意力以高效处理长上下文。
蚂蚁 inclusionAI：HuggingFace 新模型AI 评分6464 蚂蚁 inclusionAI 开源 Ling-3.0 系列高效语言基座模型
蚂蚁 inclusionAI 开源 Ling-3.0 系列语言基座模型，采用高度稀疏（1/64）MoE 架构，含 512 个路由专家，每个 token 仅激活 8 个路由专家和 1 个共享专家，激活参数仅 5.1B（Non-emb）。
蚂蚁 inclusionAI：HuggingFace 新模型AI 评分6868 蚂蚁 inclusionAI 开源 Ling-3.0 系列高效语言基础模型
蚂蚁 inclusionAI 开源 Ling-3.0 系列语言基础模型，并发布预训练、中期训练及合并（WSM）等多个阶段检查点。该系列采用高度稀疏（1/64）MoE 架构，512 个路由专家中每 token 仅激活 8 个，激活参数仅 5.1B（Non-emb），总参数 124B，并原生结合 KDA 与 Gated MLA 混合线性注意力以高效处理长上下文。
蚂蚁 inclusionAI：HuggingFace 新模型AI 评分6464 蚂蚁 inclusionAI 开源 Ling-3.0 系列高效语言基座模型
蚂蚁 inclusionAI 开源 Ling-3.0 系列语言基座模型，采用高度稀疏（1/64）MoE 架构，512 个路由专家中每 token 仅激活 8 个，总参数量 124B，激活参数仅 5.1B。该系列原生融合线性注意力，并以加权检查点合并替代传统学习率衰减。此次发布包含预训练、中期训练及合并（WSM）等多个训练阶段的检查点，支持继续预训练与微调，模型采用 MIT 许可证。
蚂蚁 inclusionAI：HuggingFace 新模型AI 评分6363 蚂蚁 inclusionAI 开源 Ling-3.0 系列中间训练检查点
蚂蚁 inclusionAI 开源 Ling-3.0 系列高效语言基础模型，并发布预训练、中间训练及合并（WSM）等多个训练阶段检查点，支持继续预训练、微调与研究。
公众号：蚂蚁百灵AI 评分7575 Ling-3.0-tiny 正式开源：1.3B 激活参数如何进入真实任务
蚂蚁百灵开源 Ling-3.0-tiny，一款总参数 7.9B、每 Token 仅激活 1.3B 参数的原生混合推理模型，同步提供 BF16、FP8 和 INT4 三个版本。
公众号：蚂蚁百灵AI 评分7272 Ling-3.0-tiny 正式开源：1.3B 激活参数如何进入真实任务
蚂蚁百灵开源 Ling-3.0-tiny，一款总参数 7.9B、推理时仅激活 1.3B 参数的原生混合推理模型，同步提供 BF16、FP8 和 INT4 三个版本。
Inception Labs：BlogAI 评分6363 Inception Labs 发布 Mercury 2 for Search，解码超 1000 tokens/秒
Inception Labs 发布面向搜索管线的 Mercury 2，扩散式并行解码超 1000 tokens/秒，在 WideSearch 各步骤比 Gemini 3.1 Flash Lite 快近 2 倍、比 GPT-5 Mini 快 10 倍，定价 $0.25/M 输入、$0.75/M 输出。
Microsoft AI：官方博客AI 评分6262 Microsoft 发布 MAI-Image-2.6，Arena 文生图榜单排名第二
Microsoft AI 发布 MAI-Image-2.6，在 Arena 文生图排行榜上排名第二，超过 Meta、Google 和 xAI 的模型。该模型整体比 MAI-Image-2.5 提升 +79 Elo，其中文本渲染提升 +91 Elo，各评测类别均有提升；已在 Arena 开放体验，稍后登陆 MAI Playground，并将陆续接入 Microsoft Foundry 等产品。
Artificial Analysis精选AI 评分7878 Meta 开源 Muse Glimmer，Apache 2.0 首秀
Meta 发布开源模型 Muse Glimmer，这是其自 Llama 4 以来首个开源权重模型，30B 参数，在 Artificial Analysis 智能指数上得分 35，也是 Meta 首个采用 Apache 2.0 许可的模型。
推荐理由：Apache 2.0 许可和单 GPU 可运行的设计，使团队能在自有硬件上运行与更大模型接近的性能，部署成本与合规风险同时下降。
蚂蚁百灵：Developer BlogAI 评分6666 蚂蚁百灵开源 Ling-3.0-tiny：7.9B 总参数、每 Token 激活 1.3B
蚂蚁百灵正式开源 Ling-3.0-tiny，总参数 7.9B，每 Token 仅激活 1.3B，同步提供 BF16、FP8 和 INT4 三个版本。
LMSYS BlogAI 评分7272 SGLang 为 Muse Glimmer 提供 Day-0 支持，针对本地智能体工作流优化推理
SGLang 与 Meta Superintelligence Labs 合作，为 30B 参数多模态模型 Muse Glimmer 提供 Day-0 支持，该模型拥有 128k+ token 上下文窗口。
UnslothAI 评分7272 Meta 开源 30B 模型 Muse Glimmer，18GB 内存即可本地运行
Meta 开源 30B 参数密集模型 Muse Glimmer，Apache 2.0 许可，支持视觉，可在 18GB RAM/VRAM 环境本地运行，定位于本地智能体与编码工作流。
AI at MetaAI 评分5858 Meta 发布开源模型 Muse Glimmer
推出 Muse Glimmer，一款开放权重、300 亿参数的模型，专为本地、常驻运行的智能体工作流优化。 与同尺寸领先模型相比，Muse Glimmer 在关键智能体用例和基准测试中表现出色，并设计为完全在消费级硬件（如 Mac 或配备高性能 GPU 的 PC）上运行。 秉承我们长期分享基础 AI 研究的传统，我们以宽松的 Apache 2.0 许可证发布模型权重。
OpenAI：官网动态AI 评分5555 OpenAI 推出 GPT-5.6-Cyber，面向授权漏洞研究的网络安全专用模型
OpenAI 发布网络安全专用模型 GPT-5.6-Cyber，可通过 Daybreak Red 获取，用于授权的漏洞研究、漏洞验证和安全测试。该模型旨在应对网络防御窗口不断收窄的挑战，为安全研究人员提供专门工具。
MarkTechPostAI 评分7575 NVIDIA 发布 NemotronLabs VoiceChat 11B：开源全双工语音模型，支持约 450 毫秒轮换与实时工具调用
NVIDIA 发布开源端到端全双工语音对话模型 NemotronLabs VoiceChat 11B，在统一网络中完成流式语音理解与生成，实测轮换延迟 448 毫秒。该模型为首个支持对话中工具调用的开源全双工模型，通过独立输出通道及预置“保持”话术避免 API 执行期间冷场。权重与容器已公开，但仅限研究用途，需单张 80 GB 显存 GPU，目前无托管 API。
Fireworks AIAI 评分6969 Meta Muse Glimmer 30B 上线 Fireworks，面向常驻 Agent 场景
Meta 的 Muse Glimmer 30B 稠密模型已在 Fireworks 上提供 serverless 和按需部署，主打多轮工具调用与失败恢复等常驻 Agent 场景。