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K姐研究社在 WorkBuddy 接入 Hy4 preview 后实测了四个案例:5 分钟生成可玩的萝卜赛车小游戏、9 页季度复盘 PPT、团队任务协作小程序原型,以及检索公开资料的古建筑数字展馆网页。
腾讯 Hy4 preview 总参数提升至 770B,上下文长度达 1M,内部盲测显示其在部分任务上略优于 GLM 5.3 和 Kimi K3。作者通过日程管理后台、小游戏生成及图片转网页等实测案例,发现模型在编码和多模态交互上表现明显进步,但仍存在过度思考、遗忘约束条件及审美局限等缺点,且凭借高性价比策略正在快速追赶国内第一梯队。
推荐理由:原文提供了 Hy4 preview 与竞品的实测对比及价格策略,揭示了其在编码与多模态场景下的真实表现与局限性。
腾讯发布混元 Hy4 preview,770B 参数激活 49B,支持 1M 上下文。相比 Hy3,DeepSWE 从 28.0 升至 64.3,SWE-Marathon 从 5.0 升至 31.9,Arena WebDev 排名从 31 跃升至 5 名左右。
推荐理由:原文对比了 Hy4 preview 与 Hy3 的基准分及实际编码游戏表现,展示了其从排名 31 跃升至前 5 的核心代际提升幅度。
腾讯混元Hy4 preview 于8月28日上线,主打生产力场景,实测显示其1M上下文处理约93万token无虚标,生成待办事项App与数据分析报告可用。代码与办公效率获认可,但存在长思考延迟及并发不稳定问题,定价处中游水平。
文章通过模拟一场苹果发布会,实测了腾讯开源的 Hy4 Preview 模型。测试涵盖情报搜集、策划、PPT 生成、网页构建及 3D 交互制作,Hy4 在信息信源区分、任务连贯性和交互逻辑上优于 Hy3。
谷歌更新 Gemini Omni 1.1 Flash,其文生视频功能登顶 Arena 全球第一,图生视频排名第二。该模型引入场景延展、首尾帧控制、视频参考、360p 草稿及 4K 放大等五项能力,支持连续生成最长 40 秒视频,草稿生成速度比 720p 提升 60% 且成本降低至三分之一,全功能当日向全球开放。
推荐理由:谷歌此次更新将视频生成从单次抽卡改为可连续扩展的流水线,通过明确首尾帧、场景延展和低成本草稿机制,让创作者能够直接指挥镜头运动与转场。
智谱开源GLM-5.3,模型权重在Hugging Face开放,商业使用超100亿美元服务商需通过安全审查。模型在Terminal-Bench 3.0得分28.3分,支持`reasoning_effort`参数。
腾讯 8 月 28 日发布并开源混元 Hy4 preview,总参数从 295B 增至 770B、激活参数 21B 增至 49B、上下文从 256K 扩展至 1M,已进入 WorkBuddy、CodeBuddy、元宝和 ima,输入 6 元/百万 tokens、输出 18 元/百万 tokens。
推荐理由:原文用三项实测展示了模型在长任务链中的报错修复与自测行为,可迁移地说明如何评估长程 Agent 能力。
阿里开源 Qwen3.8-Flash-Next 权重,生产版 Qwen3.8-Flash 上线 API,模型主参数 125B,每 token 激活 6B,训练成本约为上代 1/9。
推荐理由:文中给出了 Qwen3.8-Flash 在关键基准上超越 Opus 4.6 的具体数据,以及 Day-0 生态支持的详细细节。
腾讯混元发布并开源新一代大语言模型 Hy4 Preview,总参数 770B、激活参数 49B。实测显示,该模型在复杂代码、多工具协作和长链路 Agent 任务上的完成度优于 Hy3,能更准确处理信息边界和任务拆解。
阿里 Qwen 团队于 8 月 26 日发布开放权重模型 Qwen3.8-Flash-Next,该模型采用混合专家架构,主模型参数为 1250 亿,每 Token 激活约 60 亿,整体规模约 1800 亿,原生支持 262,144 Token 上下文。
推荐理由:新架构通过混合专家与稀疏注意力优化算力成本,其设计方向预示了未来 Qwen4 的技术路线。
Google Earth AI 发布实验性研究能力 PPE,可从自然语言查询自动完成数据发现、模型训练及评估,将建模周期从数周缩短至数分钟。在尼日利亚粮食安全任务中 PPE 将 R² 从 31.5% 提升至 66.1%;在刚果 2026 年埃博拉疫情预测中 Recall@10 达到 83.3%,优于现有基准 10.3 个百分点。
Google DeepMind 发布 Gemini Omni 1.1 Flash,为生成式视频提供场扩展、首尾帧插值、4K 上采样和 360p 快速草稿等控制能力,可通过 Gemini API 在 Google AI Studio 使用。


推荐理由:官方发布 Gemini Omni 1.1 Flash,给出了场扩展、首尾帧控制和 4K 上采样等视频能力,以及 API 与订阅入口的可用性说明。
8月21日,支持1M上下文的多模态模型 Ox Alpha 在 OpenRouter 和 OpenCode 免费开放,其 DeepSWE 准确率达 63%,表现接近 Grok 4.6。尽管谷歌高管暗示可能与 Gemini 有关,但全网多在调侃;技术极客通过分词器和视频测试推测其可能为智谱 GLM 系。实测显示,Ox Alpha 能生成交互式 3D 模型、像素游戏及交通监控系统。
推荐理由:实测给出了SWE-bench等场景下的具体性能表现与多模态能力细节,便于评估该匿名模型的实际可用性。
智谱和阿里同日发布了 GLM-5.3 Flash 和 Qwen3.8 Flash,两款模型均采用极致低价策略并支持百万上下文与原生多模态能力,直接冲击了 DeepSeek V4 Flash 的行业地位。
推荐理由:两款低价 Flash 模型在能力与价格上对 DeepSeek 形成直接冲击,文章据此剖析了行业竞争逻辑的转变。
智谱GLM-5.3-Flash正式上线并开源,该模型总参数量为320B,每次推理激活18B,定价为GLM-5.3的1/10,按每百万token计输入0.075美元,输出0.25美元。
推荐理由:原文用六项真实开发工作流实测验证了GLM-5.3-Flash的边界,前端开发与多模态看图编程表现突出,但复杂3D场景仍存瓶颈。
作者实测智谱GLM-5.3-Flash,其在Artificial Analysis斩杀线图上位于$0.045 / 57分的前沿线,与DeepSeek-V4对打14项benchmark赢11项,视觉端六项全赢最大差距约40%。实测中模型凭一句话提示复刻了截图、视频和GitHub页面,还生成了可交互3D界面与浏览器3D FPS游戏,作者计划将日常coding和agent任务分流给它以省成本。
智谱认领匿名模型 Ox-Alpha 为 GLM-5.3-Flash。该模型是 GLM 首个原生多模态模型,支持 1M 上下文,采用 MIT 协议开源。作者实测其在 3D 城市建模、视频剪辑、网页复刻及前端工具开发等 Agent 任务中表现接近 Claude Opus 4.8。
推荐理由:作者实测了 GLM-5.3-Flash 在多模态、3D 建模与视频编辑场景下的 Agent 表现,并展示了其以低价策略打破 DeepSeek 定价底线的冲击。
GLM-5.3-Flash 在 OpenRouter 和 OpenCode 榜单登顶后,作者通过 16 分钟视频转 33 页图文手册和黑洞动效开发两个任务进行实测。模型展现了原生多模态视觉提取与代码修复能力,价格约为 Claude Opus 4.8 的 1/40,且线上流量全部承载在国产芯片上,体现了稀疏激活混合专家架构与软硬协同设计的成本优势。
推荐理由:作者用真实视频处理与动效开发任务实测 GLM-5.3-Flash,提供了多模态编码场景下的实际产出效果和成本分析。
智谱 AI 认领 Ox-Alpha 模型,确认其为 GLM-5.3-Flash,这是 GLM-5 系列首个原生多模态模型。该模型综合智能评分 57 分,高于 DeepSeek V4 Pro,价格约为主流旗舰模型的 1/40。服务全部由国产芯片集群承载,官方在 Hugging Face 等平台以 MIT 许可证开源模型权重。
推荐理由:GLM-5.3-Flash 以 Claude Opus 4.8 约 1/40 的价格提供同等综合智能,且原生支持多模态视觉编码。
Ornith 发布三款 1.5 模型(397B、35B 和 9B),采用模型自我生成训练任务的新范式。在 Terminal-Bench 2.1 自测中,397B 得分 86.1,超过其自测的 Claude Opus 4.8 成绩 85.0,但官方榜单中 Opus 4.8 成绩为 78.9。
推荐理由:文章拆解了Ornith让模型自我出题的训练闭环,并厘清了自测与官方榜单的差异,提供了评估开放模型能力边界的参考框架。
初创公司加速理解(Accelerated Understanding)发布采用神经算子架构的物理模型,该模型支持 1 万亿参数预训练和超过 5 万亿推理上下文。
推荐理由:原文揭示了初创公司加速理解推出的非 Transformer 架构物理模型及其 5 万亿上下文能力,读者可据此判断其与传统语言模型在物理推演上的根本差异。
Gemini 官方发布 gemini-omni-1.1-flash 模型正式版,支持视频延长与首尾帧插值生成,并在 video_config 中新增分辨率参数,支持 360p、720p、1080p 和 4K 输出。原有的 gemini-omni-flash-preview 端点将于 2026 年 9 月 30 日弃用。
推荐理由:新模型正式版支持视频延长与首尾帧插值,并开放多档分辨率参数,可直接用于视频生成工作流。
智谱官宣匿名模型OX Alpha为全新预训练的GLM-5.3-Flash。该模型是GLM-5系列首个原生多模态架构,总参320B、激活18B,支持图像、视频和文本输入,拥有100万上下文。
推荐理由:原文展示了模型在低成本下的多模态生成效果,以及作者将其用于替代昂贵模型的实测数据。
智谱认领突然在 OpenRouter 和 OpenCode 匿名上线并引发猜谜的模型 Ox-Alpha,确认其为 GLM-5.3-Flash,该模型为 320B 总参数、18B 激活的 GLM-5 系列首个原生多模态模型。
推荐理由:智谱认领匿名模型Ox-Alpha为GLM-5.3-Flash,该文梳理了其通过分词器指纹与社区测试被定位的完整过程,以及其在Artificial Analysis性价比图中的位置变化。
Google DeepMind 发布 Gemini 3.5 Transcribe,将其定位为面向智能语音交互的语音转写模型,并已在 Gemini 应用、Android、Gboard、Chrome 等场景提供入口。




推荐理由:模型给出明确的 WER 数据、双 API 入口和多产品集成范围,方便开发者对比 Chirp 3 判断接入与落地成本。
Generalist AI 发布新一代基础模型 GEN-1.5,在 10 个操作任务上实现了 one-shot 平均成功率 59% 与 few-shot 83% 的突破。
推荐理由:展示了具身模型如何通过大规模预训练实现零代码操作能力,为评估机器人智能演进提供了具体参照。
智谱将匿名霸榜的模型 Ox Alpha 确认为 GLM-5.3 Flash 并正式开源。该模型参数量 320B,MIT 协议,限时折扣价为 Claude Opus 4.8 的 1/40,支持 1M 上下文与原生多模态。
推荐理由:通过三个实战前端案例与竞品对比,揭示了该开源模型在多模态代码生成上的能力下限。
穹彻智能发布具身智能预训练模型 Noe-0,一个预训练与后训练全链路采用无本体采集数据的世界动作模型,训练数据全部来自人在真实环境中直接完成操作的记录,覆盖超 50 个城市、18 个省级行政区,累计采集达数十万小时,对应数十万种任务类型。
IBM 发布 Granite 4.2 推理模型系列,包含 3B、8B、30B 三个稠密模型,均基于 Apache 2.0 协议开放。该系列模型基于约 15 万亿 token 预训练并扩展至 512K 上下文,8B 和 30B 额外经过智能体强化学习训练,可在真实沙箱中执行代码、操作终端及检索网页。




推荐理由:IBM 详细拆解了模型的五阶段预训练和七阶段强化学习课程,展示了在真实沙箱中训练智能体能力的具体工程路径。
PixVerse(爱诗科技)宣布实时视频世界模型升级到 R2 版本,用户可用按键、文字或语音与持续运行的世界实时交互。技术上 R2 把生成质量、长程一致性和多模态控制收敛进统一的 Omni Causal AR 持续预训练,再直接蒸馏出实时模型,包含 Dynamic Chunk、三层记忆和 Error Bank 等机制,官方称长期亮度漂移指标从 0.201 降到 0.129。
DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp 模型正式上线 API 平台,彻底补齐了此前 DeepSeek 模型无法原生读图的短板。该模型提供 100 万 token 的超长上下文窗口与 38.4 万 token 的最大输出空间,支持三种调用协议与混合图文输入。
推荐理由:实测验证了视觉能力与Agent框架的结合,为开发者补齐多模态工作流短板提供了直接的接入路径。
DeepSeek 上线首个多模态视觉模型 deepseek-v4-flash-vision-exp,文本 Agent 性能与 V4-Flash 持平,多项基准超越 Opus-4.8。该模型图像输入成本极低,1000 张图不足 20 美分,同步上线免费的 Files API 支持图像复用。
推荐理由:首个视觉模型上线即对标的文本基准和成本数据清晰,可快速评估其在 Agent 场景的性价比。
GLM 5.3 在与 GLM 5.2 进行的「北京国贸→望京」3D 开放世界驾驶游戏对照测试中完成速度更快(50分47秒对66分1秒),代码结构更集中且画面真实感更强。测试同时发现,GLM 5.3 增强的安全策略在接入 Claude Code 自动化工具链时频繁触发拒绝判断,导致开发流程中断,表明能力更谨慎的模型在 Agent 协作中的适配边界需要重新评估。
匿名模型 Ox Alpha 在 OpenRouter 和 OpenCode 上线,支持 1M 上下文及图片、视频输入,目前可免费调用。实测数据显示,其在 10 道 DeepSWE 任务中的通过率为 80%,高于 Claude Fable 5 的 65% 和 GPT-5.6 Sol 的 52%。该模型还展示了多模态能力,通过 Hermes Agent 操控游戏画面。
8 月 20 日,OpenRouter 上线匿名前沿模型 Ox Alpha,支持 104.8 万 token 上下文及文本、图像、视频输入,预览期免费调用。独立研究员 Ben Davis 在 DeepSWE 基准的 10 个子任务中测得该模型通过率约 80%,高于 Claude Fable 5 和 GPT-5.6 Sol。
推荐理由:揭示了社区通过分词器、视觉编码和脏 token 等技术指纹识别匿名模型归属的方法,以及中国厂商利用匿名测试积累海外用户反馈的行业趋势。
深度求索宣布多模态视觉理解模型 DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp 上线 DeepSeek API 平台,支持图片输入与文字识别、图表分析,纯文本能力与 DeepSeek-V4-Flash 正式版持平,视觉理解 Agent Benchmark 上大幅跃升,多模态 Agent 能力接近 Opus-4.8。
DeepSeek 上线首个实验性多模态视觉理解模型 deepseek-v4-flash-vision-exp,单次请求最多可输入 600 张图片,图片最长边支持 8192 像素,单张图片最高消耗 384 Token。
NVIDIA 宣布其 AVO 架构在 ARC-AGI-3 基准测试中达到 100%。正文指出前沿语言模型只是智能体系统的一部分,周围的架构(harness)决定了模型如何接收上下文、使用工具、维持状态、响应反馈、从失败中恢复以及在长时程任务中保持进展。

商汤科技开源轻量级原生统一多模态模型SenseNova U1.5 Lite正式版,8B参数量,原生支持3-4k字符超长指令遵循和4K分辨率输出。官方基准显示其在多项图像生成、文字渲染和图像编辑指标上优于Qwen-Image-2.0、Seedream-4.5,部分基准超过GPT-Image-1.5但距离GPT-Image-2仍有差距。
推荐理由:模型用蒸馏方式把多专家能力压缩进8B体量,读者可看清轻量化与多模态一体如何在成本、延迟和细节把控上权衡。
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