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Sam Altman@sama模型AI 评分68OpenAI 发布 GPT-5.6 系列在医疗领域的评估结果。最小变体 GPT-5.6 Luna 在最低推理强度下即超越最高推理强度的 GPT-5.5，且成本低 25 倍；最大变体 GPT-5.6 Sol 树立新标杆。在涵盖患者端与临床端的多样化任务中，专科医生被要求以无限时间和网络访问权限撰写回答，随后由其他医生盲评。评估基于准确性、沟通、完整性、指令遵循及健康决策帮助性五个维度，共 20000 次评分。结果显示，所有 GPT-5.6 模型表现均显著优于医生，且医生发现 GPT-5.6 回答中的缺陷少于医生自己撰写的回答。
推荐理由：GPT-5.6 在医疗任务上被医生评价比真人医生缺陷更少, 这是AI辅助诊断的分水岭, 产品人和医疗从业者值得看具体数据。
蚂蚁集团旗下具身智能团队 Robbyant 发布 LingBot-VA 2.0，首个原生具身基础模型。该模型采用因果 DiT 架构，视频专家约 13.0B 参数（约 1.9B 激活），训练规模约 15.3B 参数，推理时每 token 约 2.5B 激活。模型引入多块预测（MCP）实现 2.3 倍训练加速，并通过前瞻推理将推理延迟降至 142 ms/chunk。在 RoboTwin 2.0 的 50 个任务上，干净与随机演示数据平均成功率分别达 93.8% 和 93.4%。
推荐理由：具身智能领域第一个从零预训练的因果视频-动作模型，将世界状态和动作统一在一个隐空间，异步推理优化到 225Hz，做机器人的值得仔细研究。
Greg Brockman@gdb模型AI 评分71GPT-5.6 用于健康智能，团队一直专注于这方面的改进： 整个产品线中，我们以更低成本提供更强性能：GPT-5.6 Luna 在最高推理设置下性能优于 GPT-5.5，而成本降低 25 倍。 这些进步共同提升了质量，同时让全球更多人能够使用先进模型。
推荐理由：GPT-5.6 主打健康智能，虽然还没实测，但 25 倍的降本让高级推理不再是实验室专属，做医疗应用的可以提前评估切换成本了。
OpenAI@OpenAI模型AI 评分73GPT-5.6 是健康智能领域的一大进步。 在整个产品线中，我们以更低成本提供更强性能：GPT-5.6 Luna 在最高推理设置下性能优于 GPT-5.5，而成本降低 25 倍。 这些进步共同提升了质量，同时让全球更多人能够使用先进模型。
推荐理由：GPT-5.6把性价比直接拉了个数量级，做健康AI的团队该重新算账了。但官方只扔了一句话，实际能力等实测再鼓掌。
另有 12 家信源报道OpenAI 模型在东京举行的 AtCoder World Tour Finals 2026 两个赛项中击败人类顶尖程序员。启发式赛项中它大幅领先，Psyho 估计人类至少还需数天才能追上其分数；次日算法赛项七小时内解开全部五题，其中两题12名人类选手无一解出，主办方为此向 OpenAI 颁发两个“人类投降”奖。
推荐理由：作者采访了参赛顶尖选手 Psyho，从当事人视角还原 AI 与人类顶尖程序员差距的量级，便于理解竞技编程格局的变化。
Tibo@thsottiaux模型AI 评分70为庆祝 GPT-5.6 Sol 发布，我们将在接下来 24 小时内（两次）重置 ChatGPT Work 和 Codex 的速率限制。 我们希望你有时间真正尝试有挑战性的任务并掌握它。祝探索愉快！
推荐理由：GPT-5.6 Sol 发布没给性能指标，更像一次稳定迭代，但速率限制重置是个好信号——至少在基础设施层面 OpenAI 有底气让人放开用。
美团万亿参数大模型 LongCat-2.0 正式开源，总参数 1.6T，平均激活约 48B，专为真实 Agentic Coding 任务设计。模型引入 LongCat 稀疏注意力机制与 N-gram Embedding，提升长上下文处理效率与 Token 级表示能力。LongCat-2.0 是业界首个在五万卡国产算力集群上完成推理的万亿参数模型，从模型架构、芯片适配到部署策略进行深度协同优化，支持百万上下文高效推理。开源同步提供 BF16、FP8、INT8 等多精度版本及针对国产算力极致优化的推理代码。
推荐理由：国产算力跑万亿模型的第一份完整开源答卷，代码、芯片适配细节全公开，做国产大模型落地的直接抄作业。
Google Research 发布 SensorFM，一个在超过 100 万亿分钟多模态传感器数据上预训练的大规模基础模型，数据来自 500 万同意参与者，涵盖 100 多个国家及 20 余款 Fitbit 和 Pixel Watch 设备。SensorFM 学习通用的人体生理表征，可迁移至心血管、代谢、睡眠、心理健康及生活方式等 35 项健康预测任务，支持标签高效适配与数据填充，并可作为个人健康智能体的基础工具。该模型旨在解决传统可穿戴健康模型针对单一终点、难以泛化的问题。
推荐理由：SensorFM 在 500 万人、万亿分钟传感器数据上训练出一个通用生理基础模型，35 项任务全面领先，自动调参的代理教室也很有想法，做健康 AI 的人值得细读。
OpenAI 宣布 GPT-5.6 将作为 Microsoft 365 Copilot 的首选模型，覆盖 Word、Excel、PowerPoint、Chat 和 Cowork。该集成使用户能在日常工具中以更少提示轮次创建更高质量文档、进行更深入数据分析、生成更精美演示，并完成跨职能协作。GPT-5.6 在每个 token 上提供更实用的工作产出，性价比更强，并支持按需处理最复杂任务。微软通过 OpenAI API 直接调用该模型服务 Microsoft 365 客户。
推荐理由：GPT-5.6进入Microsoft 365 Copilot，标志着OpenAI的最强模型直接嵌入全球最广泛使用的办公套件，普通用户终于能无感体验到前沿AI，但别期望太多颠覆，只是模型升级带来的自然提升。
另有 6 家信源报道Tibo@thsottiaux模型AI 评分65GPT 5.6 Sol 是我们迄今为止在几乎所有方面最好的模型。 与GPT-5.5相比，在编码、困难上下文与策略任务、搭建网站……以及任何我需要完成的事情上，差异非常显著。这完全要求你提升自己的尝试目标。
推荐理由：OpenAI 员工首次透露 GPT 5.6 Sol，宣称全面超越 5.5，但推文无任何技术细节，目前只是预告。若属实，这将是年内最重要的模型升级，但先保持观望。
OpenAI 推出 GPT-5.6 系列，包括旗舰 Sol、平衡型 Terra 和成本最优 Luna。在 Agents' Last Exam 上，Sol 以 53.6 分超越 Claude Fable 5（自适应推理）13.1 分；中等推理时以约四分之一成本领先 11.4 分。Terra 和 Luna 以约十六分之一成本超越 Fable 5。在 Artificial Analysis Coding Agent Index 上，Sol 以 80 分创 SOTA，高于 Fable 5 的 2.8 分，使用不到一半输出 token、一半时间，成本低约三分之一。引入 Programmatic Tool Calling 减少中间数据往返，ultra 模式协调多个智能体加速复杂任务。模型配备迄今最强安全防护，经人类红队和自动化测试验证。
推荐理由：GPT-5.6 在编码、安全、知识工作上全面领先，且 token 效率大幅优化，是我今年见过的真正能改变 agent 开发成本结构的发布。程序化工具调用和 ultra 模式值得立即试用。
微软发布 Aurora 1.5，对开源 Aurora 地球系统基础模型进行重大扩展，新增 22 个天气变量（原 4 个）、支持小时级时间分辨率和概率集合预报，已在 GitHub 开源并放出的 Hugging Face 模型检查点。
推荐理由：原文来自模型发布方，给出新增变量数、小时级分辨率和与 ECMWF 集合的对比数字，读者可据此评估其在能源等场景的适用性。
AI at Meta@AIatMeta模型AI 评分65来自 @finkd 的消息 — Muse Spark 1.1 已上线。
推荐理由：Muse Spark 1.1 主打 agent 和 coding 能力，同时压到极低价，这可能是 Meta 低价模型策略的正式开场。虽然这次没给具体数据，但后续模型、API 的布局值得关注。
另有 5 家信源报道
Mark Zuckerberg@finkd模型AI 评分73今天我们发布 Muse Spark 1.1——一款价格极低、能力强大的智能体与编程模型。它已通过我们新的 Meta Model API 上线，并集成于 Meta AI 中。
推荐理由：低价位 agentic coding 模型即日可用，可能使原先因成本顾虑而推迟的智能体原型更早启动。
NVIDIA 发布 Nemotron-3-Super 的压缩变体 Nemotron-Labs-3-Puzzle-75B-A9B，总参数从 120.7B 降至 75.3B，活跃参数从 12.8B 降至 9.3B，保持 88 块混合布局（40 Mamba、40 MoE、8 注意力）。在 8×B200 节点上，8K/64K 场景匹配用户吞吐量≥100 tok/s 时，服务器吞吐量提升 2.03 倍。单 H100 上 1M-token 并发从 1 增至 8，权重占用从 70 GB 降至 44.5 GB。迭代式 Puzzle 方法平均得分比单步高 0.57。代价：Arena-Hard-V2 降 4.2 分、SWE-Bench 降 2.6 分。Hugging Face 提供 BF16、FP8、NVFP4 检查点。
推荐理由：把120B MoE压到75B后，同节点服务吞吐几乎翻倍，单张H100百万token并发从1涨到8。对长上下文RAG和AI编码助手这类对吞吐敏感的产品来说，这不是论文调优，是实打实的降本方案。
蚂蚁灵波开源新一代实时交互世界模型 LingBot-World 2.0（14B 参数），支持施法、攻击、跳跃等丰富角色动作及文本驱动事件（如切换场景、召唤风暴），内置 Pilot Agent 与 Director Agent 实现世界持续演化，并支持多人同时交互。模型采用因果预训练范式和混合双向自回归注意力掩码（MoBA），可稳定输出 720p/60fps 实时画面，长达一小时测试画质不衰减。通过一致性蒸馏与 DMD 降低采样成本，结合注意力 kernel 优化、混合并行推理、动态 KV 缓存调度和异步流媒体传输实现低延迟交互。模型权重及推理代码以非商用协议开源，SGLang 已适配，并提供 Reactor PC 端和灵光 APP 在线体验。
推荐理由：蚂蚁灵波这个开源世界模型把实时世界生成推到了小时级还不崩，720p/60fps实时交互，做开放世界游戏或自动驾驶仿真的团队值得上手测。
蚂蚁灵波科技正式开源LingBot-Video，这是全球首个基于MoE架构、面向具身智能的视频生成基础模型。总参数30B，推理时仅激活约3B，效率较同规模Dense架构提升约3倍。模型引入7万小时VLA、VLN、Ego等机器人数据，并通过多维强化学习奖励系统对齐物理合理性与任务完成度。在RBench上总分0.620，超越Wan2.6等模型；在Physics-IQ Verified评测中排名第一。可用于机器人动作预测、仿真数据生成等方向。
推荐理由：蚂蚁灵波开源了首个面向具身智能的视频基模，用MoE控制推理成本，对机器人仿真和世界模型研究是个真工具，做具身的可以跑起来了。
OpenAI 发布 GPT-5.6（Sol、Luna、Terra）系统卡，将三款模型在生物化学领域均预防性定为 High 能力，未达 Critical 阈值。
推荐理由：这份系统卡披露了 GPT-5.6 家族在生化和网络安全领域的准备度评估细节与部署模拟方法，可了解前沿安全评估如何落地。
Robbyant 推出 LingBot-VLA 2.0，一个 6B 参数的开源视觉-语言-动作（VLA）基础模型。它以 Qwen3-VL-4B-Instruct 为骨干，采用 MoE 动作专家架构，通过 55 维规范向量统一表示不同机器人的状态和动作。训练数据涵盖约 60,000 小时高质量数据（50,000 小时机器人轨迹 + 10,000 小时第一人称人类视频），覆盖 20 种机器人配置。在 GM-100 双机械臂基准测试中，模型在多个平台上超越 π0.5 和之前版本。模型权重、代码和技术报告已以 Apache-2.0 许可开源。
推荐理由：蚂蚁Robbyant放出的开源VLA 2.0把通用机器人策略往前推了一步，60,000小时跨具身数据、统一动作空间和MoE设计对做机器人的团队是实打实的参考，不是又一个lab-only的demo。
Meta Superintelligence Labs 发布 Muse Spark 1.1，定位面向智能体任务的多模态推理模型，在工具与计算机使用、编码、多模态理解上较 Muse Spark 有明显提升，支持 1M token 上下文窗口。
推荐理由：官方博客给出模型在智能体、编码、多模态上的能力细节和百万 token 上下文，并开放 Meta Model API 公测，可对照现有工作流评估。
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