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7月25日周六
  1. 公众号:数字生命卡兹克64

    Claude Opus 5 发布,以一半价格逼近 Fable 5

    Anthropic 发布 Claude Opus 5,已全量上线,支持 100 万上下文,知识截止至 2026 年 5 月。在 ARC-AGI-3 上得分 30.2%,接近 GPT-5.6 Sol(7.8%)的四倍;输入每百万 Token 5 美元、输出每百万 Token 25 美元,价格与 Opus 4.8 相同,仅为 Fable 5 的一半。

  2. Midjourney:Updates73

    Midjourney V8.2 发布:专注美学提升与个性化理解

    Midjourney 今日推出 V8.2 图像模型,重点提升美学质量、图像创意与个性化表现。低质量图像出现频率将显著降低,个性化功能能更精准理解用户审美偏好。V8.2 的个性化配置文件拥有更大、更优的图像选择池,建议用户尝试新旧配置文件体验最新版本。

7月24日周五
  1. 公众号:蚂蚁百灵75

    蚂蚁百灵发布Ling-3.0-flash原生混合推理模型

    蚂蚁百灵发布新一代原生混合推理模型Ling-3.0-flash,总参数量124B,激活参数量仅5.1B,在传统推理、指令遵循与长文本等指标上对标甚至超越上一代旗舰Ring-2.6-1T。模型采用原生混合线性注意力架构与1/64稀疏MoE,并扩展至10,000+可交互训练环境,长输入下TTFT降低60%至80%以上。

  2. Anthropic:Newsroom92

    Anthropic 发布 Claude Opus 5

    Anthropic 发布 Claude Opus 5,其智能水平接近 Claude Fable 5,但价格减半。该模型在 Frontier-Bench v0.1 上性能超过 Opus 4.8 两倍以上,在 ARC-AGI 3 上得分是次优模型的三倍。Opus 5 即日起成为 Claude Max 的默认模型和 Claude Pro 的最强模型。

    推荐理由:Anthropic 这次把 Opus 的性价比条拉满了,性能翻倍价格减半,实际编码和知识工作基准已经超越所有模型。最打动我的是它自查自纠的严谨,写代码像真开发者一样审自己的页面,这种责任心以前只在人身上见过。

7月23日周四
  1. 通义千问 / Qwen79

    通义千问发布Qwen-Audio-3.0-TTS,登顶TTS排行榜

    阿里通义千问推出最新文本转语音模型Qwen-Audio-3.0-TTS,提供Flash(实时交互)和Plus(高质量生成)两个版本。新功能包括细粒度内联标签控制(如[whisper]、[angry])、自然语言风格控制、支持16种语言,以及一次生成长达3分钟的长文本。该模型目前在Artificial Analysis TTS排行榜上排名第一。

    推荐理由:TTS 模型终于学会控制情感和语调了,Qwen 这次把自然语言提示和细粒度标签一起放进去,做语音助手的可以直接从‘能说话’跳进‘有性格’。

  2. Google AI:DEV 作者专属73

    Gemini 3.6 Flash 与 3.5 Flash-Lite 正式版发布

    Google 发布 Gemini 3.6 Flash 和 Gemini 3.5 Flash-Lite 正式版。3.6 Flash 在复杂智能体和多模态任务上性能更强,输出 token 价格降至 $7.50/1M,支持 1M token 上下文窗口和 Computer Use 工具。

7月22日周三
  1. IT之家·人工智能72

    小红书大模型 dots-note-3.0 以满分获 IMO 2026 金牌,第三题解法获冠军选手称赞

    小红书大模型 dots-note-3.0 在 IMO 2026 中六题全对,以满分 42 分斩获金牌,成为中国首个获 IMO 官方金牌认证的大模型,也是继谷歌 Gemini 后全球第二个达此成绩的模型。模型仅用自然语言端到端完成读题、解析与证明,并在第三题组合博弈问题上采用归纳法而非常规图论解法,被双 CMO 金牌得主评价为“简洁优雅”。该模型即将开源。

7月21日周二
  1. 公众号:小红书技术77

    小红书dots模型取得IMO 2026满分金牌成绩

    小红书dots团队携dots-note-3.0内部版本参加IMO 2026,六题均获满分7分,以42/42分取得满分金牌,全球仅7位人类选手获满分。该模型不依赖形式化语言,直接读取原始LaTeX题目,通过Proof、Verify、Refine三环节递归自我批判完成解题。dots-note-3.0是dots3系列最轻量级模型,预期将开源。

    推荐理由:dots模型在IMO满分验证了递归自我批判方法的有效性,这种不依赖形式化验证、通过自我质疑改进推理的路径,可能为科学研究等难以量化的复杂任务提供新的解决思路。

  2. Qwen:Blog Retrieval77

    通义千问发布 Qwen-Image-3.0 图像生成模型,核心关键词为“实”

    通义千问发布第三代图像生成基座模型 Qwen-Image-3.0,核心关键词为“实”。该模型支持最长 4.5k token 指令输入,可单次生成包含 9 个复杂信息图的 3×3 网格布局;文本渲染精度达 10px,并支持 12 种语言原生渲染,旨在将图像转化为可部署的生产力工具。

    推荐理由:我觉得 Qwen-Image-3.0 不只是画得好看,而是真正追求“有用”,4.5k token 输入、12 种语言渲染、10px 精细文字,对做设计、内容生产的人是生产力级突破。

7月20日周一
  1. Sakana AI:Blog60

    Sakana AI 推出 Fugu-Cyber 编排模型,面向现代网络防御

    Sakana AI 发布 Fugu-Cyber,一款面向现代网络防御的编排模型,现以新 API 端点形式提供。该模型在 CyberGym 上取得 86.9% 的成功率,在 CTI-REALM 上达到 72.1%,与 GPT-5.5-Cyber 和 Mythos-Preview 等网络安全前沿模型相当。

  2. Recode China AI80

    Moonshot AI 发布 Kimi K3,以高端定位冲击全球前沿模型

    Moonshot AI 于 7 月 16 日发布旗舰模型 Kimi K3,2.8 万亿参数,以 1679 分登顶 LMArena Frontend Code Arena,成为首个在该榜超越 Claude Fable 5 和 GPT-5.6 Sol 的开源权重模型,在 Artificial Analysis Intelligence Index 排名第 3(约 57 分)。

    推荐理由:作者从架构、定价和定位三个层面拆解 K3,指出它是中国首个以能力而非价格竞争的开源旗舰模型。

  3. IT之家·人工智能70

    上海科学智能研究院开放科学多模态基础模型“神珍”

    上海科学智能研究院开放科学多模态基础模型“神珍”,总参数约110亿,可处理DNA、RNA、蛋白质、小分子、地球系统和医学影像六类数据。在生物序列20项任务中,该模型9项取得最优结果;医学影像分割平均Dice得分91.20,在7种参评方法中最优。模型权重及代码已在星河启智、Hugging Face和GitHub开放。

7月19日周日
  1. 面壁智能 OpenBMB71

    面壁智能开源 MiniCPM-Robot 具身智能模型系列

    面壁智能开源首个具身AI模型系列 MiniCPM-Robot,包含 1.5B 参数的通用视觉-语言-动作(VLA)模型 MiniCPM-RobotManip 和用于目标跟踪的 MiniCPM-RobotTrack。同时发布高性能推理框架 PhyAI,旨在让机器人实现理解、记忆与行动。

  2. 公众号:面壁智能64

    面壁智能发布端侧模型 MiniCPM5-2B,登顶 4B 以下性能榜首

    面壁智能联合 OpenBMB 在 WAIC 2026 发布端侧模型 MiniCPM5-2B,以 2B 参数量在 AA-Index 榜单登顶 4B 以下模型榜首,平均分 54.26,超 Qwen3.5-2B(41.66)。模型原生支持混合思考与 512K 上下文,Agent 能力得分 90.35,并完成华为昇腾、英伟达等 9 款芯片的 Day0 适配。

  3. 公众号:面壁智能68

    MiniCPM5-2B发布:4B以下全球性能第一,适配9款芯片

    面壁智能联合OpenBMB发布端侧模型MiniCPM5-2B,以2B参数量在AA-Index榜单取得4B以下模型最高分17分,平均分54.26,超越Qwen3.5-2B等竞品。模型原生支持混合思考与512K上下文,已完成华为昇腾、英伟达等9款芯片的Day0适配,即将开源。

  4. 通义千问 / Qwen75

    Qwen3.8 开源发布,2.4T 参数模型上线

    Qwen3.8 即将发布并很快开源权重!🌐 该模型拥有 2.4T 海量参数,正在持续进化。我们相信它是目前最强大的模型之一,可与领先的前沿 AI 模型媲美,仅次于 Fable 5。 你无需等待即可测试。就在刚才,Qwen3.8-Max-Preview 已在阿里巴巴的 Token Plan、Qoder 和 QoderWork 上首次亮相。快来抢先体验吧。 期待你的作品。敬请关注!🚀

7月17日周五
  1. 公众号:数字生命卡兹克76

    Wan-Streamer v0.2 发布:端到端响应延迟仅 550ms,支持 640×368 实时视频对话

    通义实验室发布 Wan-Streamer v0.2,端到端响应延迟 550ms(200ms 模型延迟 + 350ms 网络延迟),输出分辨率从 v0.1 的 192×336 提升至 640×368 @ 25FPS。

    推荐理由:550ms端到端延迟把实时视频对话从拼接流水线推入单模型交互循环,原先因响应太慢而无法沉浸的口语陪练与面试模拟,开始具备自然对话的交互基础。

  2. 公众号:数字生命卡兹克69

    通义实验室发布 Wan-Streamer v0.2,端到端响应延迟仅 550ms

    通义实验室发布 Wan-Streamer v0.2,这是一款将“听、看、说、演”统一进单个 Transformer 的端到端全模态模型。其端到端响应延迟仅 550ms,输出分辨率从 v0.1 的 192×336 提升至 640×368 @ 25FPS,并采用 Thinker-Performer 双通路架构在提升画质的同时维持了极低延迟。

  3. 公众号:月之暗面83

    Kimi K3:智能的新前沿

    月之暗面推出迄今能力最强的开源模型 Kimi K3,拥有 2.8 万亿参数、100 万 token 上下文窗口,基于 KDA 混合线性注意力机制构建,原生支持视觉理解。它在长程编程、知识工作等场景表现前沿,但整体仍落后于 Claude Fable 5 和 GPT-5.6 Sol。即日起可通过 kimi.com 等渠道使用,完整权重将于 2026 年 7 月 27 日前发布。

    推荐理由:K3 把 2.8 万亿参数开源,并展示了从内核优化到芯片设计的连贯长程能力,为评估开源模型在复杂工程任务中的实际上限提供了参照。

  4. 公众号:月之暗面80

    Kimi K3:智能的新前沿

    Kimi 发布迄今能力最强的开源模型 Kimi K3,拥有 2.8 万亿参数、100 万 token 上下文窗口,原生支持视觉理解。该模型在长程编程、知识工作等场景表现前沿,整体能力仅次于 Claude Fable 5 和 GPT-5.6 Sol。即日起可通过 kimi.com 及官方 App 使用,完整模型权重将于 2026 年 7 月 27 日前发布。

    推荐理由:Kimi K3 以 2.8 万亿参数开源,虽自承不及闭源顶尖,但长程编码与知识工作案例扎实,是国产开源模型冲击前沿的关键一步,开发者值得跟进。

  5. 英国 AI Security Institute:Blog70

    AISI 首次公开评估:领先开源权重模型的网络安全能力落后前沿 4 至 7 个月

    英国 AI Security Institute 首次公开分析领先开源权重模型的网络安全能力差距,测试发现 GLM-5.2 是测试时最强的开源权重模型,在 AISI 窄域网络任务上接近 4 个月前发布的 Opus 4.6,在长时程网络靶场上接近 Opus 4.5,整体落后前沿 4 至 7 个月,窄于 2025 年 1 至 9 月内部评估测得的 6 至 10 个月。

  6. IT之家·人工智能79

    Kimi 最强模型 K3 发布,Frontend Code Arena 跑分登顶

    月之暗面推出迄今最强模型 Kimi K3,拥有 2.8 万亿参数和 100 万 Tokens 上下文窗口。该模型在 Frontend Code Arena 中以 1679 分超越 Claude Fable 5 位居第一,在 7 个前端领域中的 6 个排名 #1。API 定价为每 100 万 Tokens 输入 2 元(缓存命中)或 20 元(缓存未命中),输出 100 元。

    推荐理由:Kimi K3 的 2.8T 参数和 100 万上下文不是数字游戏,前端跑分实打实地压过 Claude Fable 5,七个子领域拿六个第一,这对做前端和长文档处理的人是个明确信号,可以下场试了。

7月16日周四
  1. Thinking Machines70

    Thinking Machines 发布多模态模型 Inkling

    今天,我们推出 Inkling。 Inkling 能高效地对文本、图像和音频模态进行推理。我们将提供完整权重。 https://thinkingmachines.ai/news/introducing-inkling/ 即日起可在 Tinker 上进行微调。在 Inkling Playground 中试用。🧵

7月15日周三
  1. OpenAI:官网动态67

    OpenAI 发布 GPT-Red:通过自动化红队测试提升模型鲁棒性

    OpenAI 训练了自动化红队模型 GPT-Red,用于在部署前发现漏洞并在训练中生成攻击以提升模型鲁棒性。GPT-Red 能攻破此前几乎所有模型,其攻击被用于对抗训练 GPT-5.6 Sol,使该模型在直接提示注入基准测试中的失败率降至四个月前最佳生产模型的 1/6。GPT-Red 通过自对弈强化学习训练,投入了 OpenAI 后训练中前所未有的计算规模。