大语言模型 AI

Inkling 2 Small 是 Thinking Machines Lab 的多模式语言模型，用于一般辅助、编码和工具使用应用程序。它接受文本和图像并生成文本，上下文窗口最多可包含一百万个标记。

该模型采用混合专家架构，总参数为 5940 亿个，活跃参数约为 170 亿个。它支持可变推理工作，并且可以在 Tinker 上根据提

Ripple-65B 是 Ricursive Intelligence 的开放权重语言模型，用于通用推理和代理编码。它是一个密集的 650 亿参数变压器，源自该公司芯片设计平台背后的模型工作。

该模型针对 12 万亿个令牌进行了预训练，支持多达 1,048,576 个令牌的上下文。 Ricursive 发布了 BF16 检查点和相

这个Qwen3.5-0.8B检查点是权重空间编程实验的发布结果。作者要求外部语言模型修改较小模型的张量，以提高数学问题的解决能力。

编辑代理探索了 Python 环境中的变化，并评估了候选权重修改，而无需运行基于梯度的训练循环。可下载的工件记录了结果参数，并可以与原始 Qwen3.5 检查点进行比较。

研究人

Ling-3.2-Flash 是蚂蚁集团托管的多模态模型，用于对文本、图像和视频进行推理。其模型概述描述了视觉理解、空间交互和长时间运行的代理工作流程中的应用。

该模型采用稀疏专家混合架构，总参数为 5600 亿个，活动参数约为 250 亿个。其原生多模式输入使其能够在一个请求中对视觉材料和书面简报进行推理。

Kimi K3.1 Pro 是 Moonshot AI 面向编程、3D 创作、金融研究和复杂智能体工作的长上下文模型。它是 3T 级别的后训练 Kimi K3 模型，在多个任务领域采用规模化强化学习，并提供一百万令牌上下文窗口。

团队可将其用于组合文档、工具和迭代工程的持续任务，而不是单轮回答。核心能力包括百万令牌上下文、智能体编

Sage-A1.5 是一款 350 亿参数的混合专家智能体模型，面向工程、科学研究和长周期信息工作。它在 Agents-A1 的基础上扩展了能力组合、独立上下文编排和可选的内部验证模式。

开发者可借助公开模型发行版和项目资源研究持续智能体执行与科学问题求解。核心能力包括 256K 服务上下文、智能体任务编排、可选自审以及软件工程工

Ornith-1.5 是一个开源模型系列，它将自我脚手架扩展到端到端的自我改进循环。它涵盖 397B 和 35B 专家混合模型以及 9B 密集模型，针对推理、编码和代理任务。

Ornith-1.5 不再仅仅依赖固定的人工管理任务和手工构建的工具，而是提出新任务、生成特定于任务的支架、推出解决方案，并使用强化学习来改进其策略。随着系

Grok 4.6 是 xAI 的模型，适用于长期运行的代理、雄心勃勃的交互式工作、编码、研究和知识任务。它旨在跨多个步骤继续工作，从调查不熟悉的领域到生成精美的应用程序或工作工件。

该版本强调视觉和交互式项目的更强有力的首次通过、跨代码库的持续工作以及通过反馈持续改进。 xAI 报告使用精心策划的推理和技术数据、改进的优化器、监督

GLM-5.3是Z.ai的前沿编码和长视野智能体模型。它针对的是复杂的软件工程、研究工作流程以及需要代理跨多个相关步骤进行操作的任务。

该版本保留了 GLM-5.2 基本模型，并将其收益归因于扩展后训练。 Z.ai 扩展了可执行环境，合成了验证器，使用了异步强化学习，并为长任务保留了 SAO 压缩。

GLM-

Qwen3.8-2.4T-A95B 是一个非常大的专家混合语言模型，拥有 2.4 万亿个总参数和 950 亿个激活参数。它的目标是前沿规模的高级编码、代理工作、研究和一般推理。

该模型使用 512 个路由专家，其中 10 个路由专家加上每个代币活跃的共享专家。它具有原生 262K 令牌上下文窗口，可扩展至约 101 万个令牌，并使

Ling-3.0-flash-base是inclusionAI的开放基础语言模型，用于持续预训练、训练中期、微调和研究。它是一个总参数为 124B 的稀疏专家混合模型，每个令牌仅激活 5.1B 个非嵌入参数。

该架构使用 512 个路由专家、8 个路由专家加上每个代币 1 个共享专家，以及将 KDA 与门控 MLA 相结合的原生混

Qwen3.8-27B 是一个密集的 270 亿参数视觉语言模型，适用于编码、专业工作、研究和长期代理任务。它可以理解文本和视觉输入，包括图像、文档、图表和视频。

该模型采用灵活的思维控制、原生多模态理解以及可扩展到 100 万个令牌的 262K 令牌上下文窗口。思维可以通过reasoning_effort进行调整，而preser

Muse Glimmer 是 Meta 的开放式 300 亿参数模型，适用于始终在线的本地代理。它针对工具使用、本地编码、多模式理解、长上下文记忆以及可在消费者 Mac 或 PC 上运行的代理工作流程进行了优化。

Meta 通过来自更大教师的蒸馏、更长的代理重数据、监督微调、策略蒸馏和强化学习来训练模型。量化可将模型压缩至 20

DeepSeek-V4-Flash-0731 是在 Hugging Face 上发布的开放权重语言模型，作为 DeepSeek V4 系列中更快、更小的激活参数变体。它针对需要强大能力和更高效推理的代理、编码和一般推理工作负载。

该模型包括一个推测性解码模块，并记录了用于 vLLM、SGLang 和本地推理流的服务。它的卡片强调

Claude Opus 5 是 Anthropic 的 Opus 层模型，适用于长期运行的代理、编码和专业知识工作。它被定位为对之前 Opus 模型的重大升级，在软件工程、推理繁重的任务和企业工作流程方面具有更强的性能。

该模型支持工作量设置，让客户可以权衡智能、延迟和令牌使用。与同一级别的早期模型相比，Anthropic 强调了

Kimi K3 是 Moonshot AI 面向长上下文推理、智能体编码、知识工作和视觉问题求解的前沿级多模态模型。它被定位为一个拥有 2.8 万亿参数、3T 级别、原生支持视觉且具备 100 万 token 上下文窗口的模型，为团队提供一个可覆盖仓库级开发、重文档分析和多模态工作流的统一模型。

该模型结合了 Kimi Delta

Bonsai 27B 是 PrismML 基于 Qwen3.6 27B 构建的低比特多模态语言模型家族，旨在让其能够在包括手机在内的消费级硬件上本地运行。该发布包含三值和 1 比特变体，在保留大模型能力层级的同时，将内存需求降低到适合笔记本、GPU 和手机级部署的水平。

三值版本每个权重的有效位宽为 1.71 bit，目标是在约

Inkling 是 Thinking Machines Lab 推出的开放权重多模态基础模型，面向定制、微调和智能体工作流。该发布将其描述为一个 Mixture-of-Experts Transformer，具有 975B 总参数、41B 激活参数、最高 100 万 token 的上下文窗口，并在文本、图像、音频和视频上进行训练。

GLM-5.2 是 Z.ai 的旗舰开放权重模型，适用于长期任务、代理编码和大规模工程工作。该版本描述了超越 GLM-5.1 的实质性功能跳跃，以及用于持续长上下文工作流程的可靠 1M 令牌上下文。

该模型通过灵活的思维努力水平改进了编码，并引入了架构更改（例如 IndexShare）以提高稀疏注意力效率。 Z.ai 还描述了用

Claude Fable 5 和 Claude Mythos 5 是 Anthropic 发布的前沿模型，被描述为 Mythos 级系统，其中 Fable 5 面向更广泛的一般使用场景，而 Mythos 5 则保留给可信访问计划。公告强调它们在软件工程、知识工作、视觉、科学研究以及长而复杂任务上的能力提升。

这次发布的重点是让高能