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保留近 30 天内有可信发布时间的电商动态,不回灌更早历史库存
新模型的发布、开源与迭代:大模型厂商的旗舰更新、开源权重放出、性能与价格变化的第一时间记录。
小红书大模型 dots-note-3.0 在第 67 届 IMO 上六道题均获 7 分,成为首个经 IMO 官方评阅取得满分的 AI 模型,此前谷歌 Gemini Deep Think 在 IMO 2025 解出 6 题中的 5 题、以 35 分达到金牌标准。
推荐理由:原文拆解了 Proof、Verify、Refine 三环节的自我纠错流程,读者可据此理解模型如何在长链条推理中自查修正。
阿里发布迄今最强模型 Qwen 3.8-Max,参数规模 2.4 万亿,激活参数 95 B,支持 100 万上下文 Tokens。作者实测该模型耗时 48 小时研发了公众号数据监控平台,消耗 1.17 亿 tokens,并展示了其在 Agentic Coding 中的长上下文稳定性与跨模型审查流程。
推荐理由:作者实测了该模型在长周期代码生成和架构优化中的表现,提供了Agentic Coding落地的具体验收方法。
MiniMax 发布视频旗舰模型 H3,其价格仅为 Seedance 2.0 的三分之一,Artificial Analysis 榜单中其 Elo 为 1130 位居第一。
推荐理由:H3 以低价格实现旗舰级效果并开源,文章拆解了它在行业生态中的位置。
Manifold AI 发布 WorldScape 2.0 全栈技术,推出业内首个世界模型 MoE 框架以统一异源控制训练,并更新 WorldScape Policy 2.0 支持机器人长程任务记忆与多模态 Prompt 交互。
推荐理由:介绍了统一控制信号训练框架、长时程多模态交互能力和全功能真机评测体系。
DeepSeek-V4-Flash-0731 正式开放 API 公测,模型结构维持 284B 总参数与 13B 激活不变,仅重新进行了后训练。Artificial Analysis 评测显示其综合得分为 50,成本约为 GPT-5.6 Terra 的十分之一,智能得分相差 5 分。官方针对 Codex 提供了适配教程,支持通过 Responses API 格式一键配置接入。
推荐理由:原文呈现了V4-Flash的性能对标与接入Codex的实操步骤,为评估其性价比及本地部署提供了清晰路径。
MiniMax 发布原生多模态视频模型 H3 并宣布开源,主打视觉包装和后期特效,可生成带歌词 MV、动态海报及综艺花字等。实测 H3 在语义遵循和文字控制上强于 Seedance 2.0,但在影视级高张力镜头表现上略逊,目前开放 2K 分辨率和 15 秒时长,1 秒生成约 12 贝壳。
推荐理由:MiniMax H3 主打视觉包装与后期特效,作者实测其在 MV、动态海报等场景的语义遵循能力领先,且宣布将开源。
Google DeepMind 发布 Gemini Robotics ER 2,作为面向机器人的具身推理模型,通过视频理解、任务编排和多机器人协作提升物理世界交互能力。该模型在任务进度分类上达到 57.4% 准确率,在关键时刻检测上达到 91.3% 准确率,并支持通过 Gemini API、Google AI Studio 开放给开发者使用。




推荐理由:原文给出了具身推理模型在视频理解、任务编排和安全基准上的具体提升,读者可据此判断机器人在真实物理环境中的落地边界。
Gemini 发布两个具身推理模型端点:gemini-robotics-er-2-preview 支持空间推理、智能体代码执行、多步工具编排、视频时刻定位、进度分类和多机器人协作;gemini-robotics-er-2-streaming-preview 通过 Live API 支持实时文本流、双向音视频输入和低延迟机器人智能体。
推荐理由:新模型支持空间推理、代码执行和工具编排等机器人任务,并保留上一版退役时间,方便评估部署与切换。
Google DeepMind 发布 Gemini Robotics 2 系列模型,实现机器人智能全身控制、精细操作及多机器人协作。该版本包含 Gemini Robotics 2(VLA)、Gemini Robotics ER 2(具身推理)和 Gemini Robotics On-Device 2(端侧 VLA)三个模型。
推荐理由:官方展示了 Gemini Robotics 2 的全身控制能力与多机器人协作功能,说明了其向物理世界通用人工智能的进展。
Claude Opus 5 已全量上线,支持100万上下文,知识截止至2026年5月。输入价格每百万Token 5美元,输出25美元,较Fable 5便宜一半。
推荐理由:原文展示了Opus 5在ARC-AGI-3和AA跑分上逼近Fable 5且价格减半,还通过实测发现其能查出GPT-5.6 Sol和K3 Review中遗漏的安全漏洞。
Google DeepMind 推出 Gemini 3.6 Flash、3.5 Flash-Lite 和 3.5 Flash Cyber 三款模型。




推荐理由:原文给出了三款 Gemini 模型在 token 效率、速度和基准测试上的具体变化,读者可以据此评估它们在 Agent 工作流中的成本收益。
Google 发布 Gemini 3.6 Flash 和 Gemini 3.5 Flash-Lite 稳定版。Gemini 3.6 Flash 提升 token 效率和代码智能体规划能力,价格低于 3.5 Flash;Gemini 3.5 Flash-Lite 为低延迟、高性价比的子智能体选项,适合高吞吐量自动化场景。同时,采样参数 temperature、top_p 和 top_k 已弃用。
推荐理由:原文提供了两个 Flash 模型正式版的关键能力与价格定位,便于开发者评估在低延迟自动化和代码智能体场景中的替换价值。
Google 发布基于 3.5 Flash 微调的轻量级网络安全模型 Gemini 3.5 Flash Cyber,旨在快速、高效地发现、验证并修复软件漏洞。该模型通过 CodeMender 以受限访问试点项目形式向政府和可信合作伙伴开放,并展示了在 CyberGym 基准和内部真实代码库中优于主线上游模型的独特漏洞发现能力。
推荐理由:Google基于3.5 Flash微调的安全模型,通过高频调用和低成本优势,在发现关键漏洞和内部实际修复上展现出高效替代大型模型的潜力。
Kimi K3 正式发布,参数量达到 2.8 万亿,支持百万上下文,并计划在 7 月 27 日全面开源。在实测中,K3 在多个编程与智能体评测中位居前列,展现出较强的代码执行与前端生成能力。
推荐理由:结合跑分与实测,展示了 K3 在编程、智能体及前端生成上的综合表现,以及百万上下文特性。
Thinking Machines 在 Hugging Face 发布 1T 参数的开源多模态模型 Inkling,支持图像、文本、音频输入与 1M 上下文窗口,同时推出 276B 参数量的 Inkling-Small 版本。该模型采用 MoE 架构,提供 transformers、SGLang、vLLM 等引擎的 Day-0 部署支持,并附带针对不同场景的推理和性能基准测试数据。




推荐理由:该模型支持百万上下文和多模态输入,并适配多种主流推理引擎,为大规模多模态应用部署提供了明确参考。
OpenAI 正式发布 GPT-5.6 系列模型,同时宣布 ChatGPT 与 Codex 合并,Codex 应用停止独立运营。新模型包括旗舰 Sol、均衡 Terra 和高性价比 Luna 三款,Plus 和 Pro 订阅用户可使用 Sol。
推荐理由:GPT-5.6 刷新多个基准纪录,ChatGPT 合并 Codex 形成 Agent 时代入口,作者提供了一手实测与成本分析。
Mistral AI 发布 Apache-2.0 许可的 Leanstral 1.5,这是一个总参数 119B、活跃参数 6B 的模型,专注于 Lean 4 证明工程。




推荐理由:官方发布 6B 活跃参数模型,在多个形式化验证基准上达到 SOTA 并发现开源仓库未知 bug,展示了低成本正式验证的实用路径。
Google DeepMind 发布图像模型 Nano Banana 2 Lite 和视频模型 Gemini Omni Flash,两者均已在 Google AI Studio 和 Gemini API 上线。Nano Banana 2 Lite 生成一张 1K 图像耗时 4 秒、成本 $0.034,Gemini Omni Flash 视频生成成本 $0.10/秒,目前最长支持 10 秒视频。




推荐理由:原文给出了 Nano Banana 2 Lite 和 Gemini Omni Flash 的延迟、成本及组合工作流细节,读者可据此判断多模态生成应用的性能与预算边界。
Google 推出 TabFM,这是专门用于表格数据分类和回归的零样本基础模型。TabFM 将表格预测重构为上下文学习问题,通过单次前向推理即可在未见过的表格上生成预测,免去了传统方法中的超参数调优与特征工程。该模型采用混合注意力架构并在大规模合成数据上预训练,现已在 Hugging Face、GitHub 开源,并集成至 Google Cloud BigQuery 供直接调用。
推荐理由:将表格数据预测转化为上下文学习问题,无需微调即可生成高质量预测,并直接集成至 BigQuery。
Ai2 发布 MolmoMotion 模型及 MolmoMotion-1M 数据集,该模型基于 Molmo 2 架构,能根据视频帧、3D 点和文字指令预测物体未来 3D 轨迹。
推荐理由:原文展示了 MolmoMotion 在 3D 运动预测、机器人规划及视频生成领域的具体性能指标与开源资源。
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管理员确认后会提供适合当前 Agent 的接入和验证说明。
在 Agent 对话中发送安装口令,Agent 自动读取 Skill 文档
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先完成真实问答验证;需要每日推送时再使用 Agent 平台自己的自动化
每日经营日报按主题整理的正式日报今日重点信号24 小时经营情报信号流来源健康状态信源可用性与异常提示COMPLIANCE CHECK
先用本地审核词库做初筛,不调用模型接口。命中结果仅供排查风险表达,最终以平台最新规则为准。
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