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腾讯混元发布新一代语音识别模型 Hy ASR 3.0 preview，基于大语言模型 Hy3 与 MoE 架构，融合高精度识别与语义理解。其在开源评测集中中文普通话 WER 3.34%、英语 WER 2.62%、粤语 WER 3.12%，并支持上下文纠错、热词注入及高噪耳语等场景。该模型已上线腾讯云 API，元宝 App 首发并免费开放。
推荐理由：将 LLM 语义理解融入语音识别，上下文纠错和热词注入降低了专业场景的接入成本，元宝已集成可体验。
另有 1 家信源报道Liquid AI 发布 LFM2.5-2.6B，一个可完全在设备端运行的 2.6B 参数智能体模型，预训练约 34T tokens，词表扩展至 128K，Base 和 post-trained 权重已在 Hugging Face 开放。
推荐理由：原文给出了训练流程、基准对比和 CPU/GPU 吞吐数字，读者可以据此评估端侧智能体部署的可行性与取舍。
SenseTime@SenseTime_AI模型AI 评分68商汤推出 SenseNova U1.5-Lite-Preview，一个基于 NEO-Unify 架构的轻量级原生统一多模态模型，仅 8B-MoT 参数即可达到商业闭源模型的生成与编辑质量。
推荐理由：8B 参数的小模型在生成和编辑上接近闭源水平，有望降低轻量化多模态应用的门槛，但预览版功能可能尚不完整。
另有 1 家信源报道MiniMax 正式开源新一代通用视频模型 H3，可统一理解文本、图像、视频和音频，生成最高 2K 分辨率、最长 15 秒、带 32 kHz 原生立体声音频的视频。
推荐理由：与多数开源视频模型不同，H3 原生支持同步生成立体声音频，且通过上下文再生成实现 2K 分辨率，为音视频生成应用提供了更完整的开源基座。
另有 2 家信源报道Qwen 正式发布 Qwen3.8-Max，这是 Qwen 家族迄今最强的模型，拥有 2.4T 参数（95B 激活），并首次开源 Qwen-Max 级权重，开放权重将于下周发布。
推荐理由：首次将 Max 级模型权重开源，为开源社区提供比肩闭源旗舰的能力，但实际效果需待下周权重放出后由社区验证。
Artificial Analysis@ArtificialAnlys模型AI 评分78DeepSeek 发布开源模型 DeepSeek V4 Flash 0731，在 Artificial Analysis 智能指数上得分 50，位列开源模型前三。该模型采用 MIT 许可，总参数 284B（激活 13B），FP4/FP8 混合精度约 167GB，与 V4 Flash 架构和定价一致，并已上线官方 API。
推荐理由：DeepSeek 把 V4 Flash 的智能效率往前推了一步，MIT 许可让商业应用毫无顾虑，做轻量级部署的团队可以立刻换上。
MiniMax 正式推出全能多模态生成模型 H3，可联合理解文本、图像、视频和音频，生成最高 2K 分辨率、15 秒时长且带原生立体声的视频。H3 在指令跟随、文字与品牌呈现、V2V 动作迁移上表现突出，2K 下每秒价格低于主流模型三分之一，768p 下低于主流 720p 价格一半。官方计划近日开源模型权重，以支持开源社区并加速硬件兼容。
推荐理由：MiniMax H3 把全模态生成打到了 2K 分辨率且价格不到主流三分之一，还计划开源权重，这对闭源视频模型是实打实的压力，开发者可以重点关注。
字节跳动今日正式发布新一代视频创作模型 Seedance 2.5，单次视频生成时长从 15 秒提升至 30 秒，并支持多轮延长，可产出数分钟连贯内容。模型支持单次输入最多 30 张图片、10 段视频和 10 段音频作为参考素材，并升级白模参考、运动参考及绿幕编辑、时间戳精准编辑等能力。Seedance 2.5 已陆续上线即梦 AI、豆包专业版等平台，API 服务近期将上线火山方舟。
推荐理由：Seedance 2.5 把单次生成拉到 30 秒，加上多模态参考和精准编辑，让视频创作从片段拼凑变成完整叙事。对国内创作者来说，这是即梦和豆包里能马上用到的最强视频模型。
另有 4 家信源报道MiniMax 发布 AI 视频模型 H3，并宣布开源。该模型主打视觉包装与后期特效，可生成动态 MV、动态海报、Vlog、电影片头、游戏 UI 等，语义遵循能力极强，在广告与动效领域表现优于 Seedance 2.0，但影视级张力镜头稍逊。H3 开源后预计将出现大量垂直领域特化版本。
推荐理由：在 Seedance 统治的前期创作之外，H3 用语义强控制补上了视觉包装与后期特效这块拼图，广告和社媒短片的后期流程可能因此从剪辑软件迁移到提示词。
Thinking Machines@thinkymachines模型AI 评分64今天，我们发布 Inkling-Small。 Inkling-Small 在仅为 Inkling 四分之一规模的情况下，实现了与之相当的性能。它拥有 276B 总参数，12B 激活参数。我们将开放完整权重。 https://thinkingmachines.ai/news/inkling-small/ 现在即可在 Tinker 上对其进行微调，或在 Tinker Playground 中以文本、图像和音频形式与之对话。
推荐理由：Inkling-Small 将 Inkling 的性能塞进 1/4 大小的模型，权重完全开放，还支持文本、图像、音频，对想用低成本体验顶尖能力的开发者是个值得上手的信号。
另有 5 家信源报道OpenAI 为 GPT-5.6 的 Luna 和 Terra 版本推出更低定价，以更高效的模型帮助企业大规模部署 AI 工作流。
推荐理由：GPT-5.6 的价格调整不只是数字游戏，而是 OpenAI 用更高效的模型把推理成本往下压了一大截，企业部署的门槛又低了一个量级。
DeepSeek-V4-Flash 正式版 API 上线公测，模型名设为 deepseek-v4-flash 即可使用，调用方式不变。其 Agent 能力大幅增强，Terminal Bench 2.1 得分 82.7，NL2Repo 54.2，Toolathlon verified 70.3，DSBench-Hard 59.6，多项基准远超 V4-Pro-Preview。
推荐理由：DeepSeek V4-Flash 正式版 Agent 能力大幅跃升，多个编码 agent 基准分数翻倍，对做代码助手的团队是个高性价比的生产力入口。虽然是 Flash 版，但后训练打磨的成果让人更期待 Pro 正式版。
另有 7 家信源报道Google DeepMind 推出 Gemini Robotics ER 2，一个基于 Gemini 的机器人基础模型。该模型在视频理解、工具编排和多机器人协作方面实现阶跃式提升，使机器人能够推理、协作并解决真实世界任务。
推荐理由：DeepMind 把 Gemini 带到机器人领域，视频理解、任务编排和多机协作的叙事很宏大，但全是愿景，没有实测数据，是不是真正的 step change 得等细节。做机器人的可以先建个追踪。
Google DeepMind@GoogleDeepMind模型AI 评分71One brain. For any robot. 🤖 我们正在推出 Gemini Robotics 2：我们的下一代物理 AI，为仿人机器人带来全身智能、高级灵巧性、多机器人团队协作等能力。
推荐理由：这是谷歌把通用大模型能力注入机器人的关键一步，全身智能和灵巧操作如果能兑现，制造业的自动化想象会彻底改写。
另有 6 家信源报道Thinking Machines Lab 发布开源权重模型 Inkling-Small，为 MoE 架构，总参数 276B、激活 12B，以约四分之一的体积达到与 Inkling 相当的性能。
推荐理由：官方给出了完整评测和效率曲线，读者可以据此评估这款小体积 MoE 模型在推理、编码和多模态任务上的性价比。
Microsoft AI 发布 MAI-Cyber-1-Flash，与 MDASH 搭配在 CyberGym 上取得 96%（any crash score），成本仅为现有最佳方案的 50%，可部署在 H100 上，负责 90% 的常规任务以便为最难 10% 保留 GPT 5.4。
推荐理由：官方公布了多款针对具体产品调优的 MAI Flash 模型及其在各业务线节省 GPU 成本的实测数字，可了解按任务分层选模型的做法。
Google DeepMind 今日在 Google Flow Music 中发布新一代音乐生成模型 Lyria 3.5，带来音乐性、歌词质量、人声表现力与创作控制的多项提升。新模型能生成更自然复杂的旋律结构，歌词对提示词的遵循度和结构意识更强，人声更逼真且富有情感，同时支持更便捷地控制输出节奏与时长。
推荐理由：Lyria 3.5 把音乐生成从玩具级推到了可用创作工具级别，歌词和情感人声的提升对内容创作者是实实在在的福音。
Poolside 发布 agentic 编码模型 Laguna S 2.1 并开源权重，5 月 22 日开始在 4,096 块 NVIDIA H200 上预训练，60 天后开放权重与全部评测轨迹。
推荐理由：文章梳理了 Laguna S 2.1 从预训练到开源六十天的过程与基准数据，并公开评测轨迹，读者可对比同规模模型的实际表现。
OpenAI Developers@OpenAIDevs模型AI 评分65我们在 API 中引入了两种新的转录模型： • GPT-Live-Transcribe：专为低延迟实时转录而构建。 • GPT-Transcribe：针对已完成音频文件和批量工作负载的异步转录进行了优化。 两种模型都能更好地理解上下文，并在跨口音和语言的实际音频上提供更准确的转录，包括短句、数字、专业术语以及背景噪音较大的语音。
推荐理由：OpenAI 正式把转录拆成实时和异步两个模型，这是一个信号，语音 AI 的落地正在从通用走向场景专用，做语音产品的都该看一眼。
另有 1 家信源报道Microsoft 发布 MAI-Cyber-1-Flash，一款 137B 总参数（5B 活跃参数）、256k 上下文窗口的稀疏 MoE 网络安全模型，是 MAI-Code-1-Flash 的微调版本。
推荐理由：微软这个安全模型把漏洞挖掘系统推到95.95%，关键是90%任务由5B模型完成成本砍半，路由设计比模型本身更值得关注，做漏洞挖掘的可以马上跑起来试试。
另有 4 家信源报道留下联系方式，我会亲自联系你；想先问问，也可以直接写在下面。消息会实时送到我手上，回复会显示在这里，关掉网页再回来也能看到。