微软Decision-1底座是千问9B
输入每百万 token 收 0.042 美元，输出不收钱；微软报的延迟是 GPT 6 Sol 的 1/35。撑起这组数字的，是一个 90 亿参数的千问开源底座。
大模型 资讯与深度分析
收录 大模型 相关 AI 新闻、产品动态和产业观察。 本页收录 130 篇已发布文章。 第 1 / 2 页，每页最多 100 篇。
OpenAI年化营收接近500亿，比此前说法少200亿
9 月底媒体流传的数字是年化 700 亿美元，OpenAI 报给投资者的是接近 500 亿。Anthropic 7 月已过 650 亿；第二季度两家的季度收入是 115 亿美元对 67 亿美元。
ChatGPT 全员换上 GPT-6，回答能带按钮和表单
9 月 22 日 GPT 6 先上 API，免费用户只在桌面端拿到 Luna；10 月 7 日起付费档默认用 Sol，免费和 Go 用户次日跟进。两周时间，同一代模型从开发者手里走到了所有人的聊天框。
OpenAI公开722篇AI生成数学手稿
722 篇手稿、约 4000 道题，仓库里放出来的是做成了的部分。产出它们的内部模型什么时候开放，没做出来的题占多少、错在哪里，OpenAI 这次都还没有给出答案。
Mistral推1万亿参数Large 4预览版
Mistral Large 3 在 Artificial Analysis 智能指数上只拿到 9 分，Large 4 是 38 分，和 GPT 6 Luna 最高档持平，比 DeepSeek V4.1 Flash 低 1 分，参数量约为后者
Reflection发布501B开源模型Beam
SWE bench Verified 80.9、AIME 2026 97.8，这些分数目前只出现在 Reflection 自己的博客里。权重和技术报告要到本月晚些时候才放出，第三方能复现到什么程度，要等下载链接上线之后才知道。
Astra和Sol订阅版提速，输出到每秒50 token
官方口径是“快了约 50%”，给出的数字却是每秒 30 个 token 变成 50 个，按这两个数算是快了约三分之二。额度规则官方没提，接入 ChatGPT 登录的 OpenCode、Amp、Devin 一并生效。
Ai2 开源 8B 模型写科研报告，提速 3.5 倍
同一个科研平台上，8B 的 AstaBrief 平均 51.1 秒交出一份带引用的报告，Claude 驱动的流程要 178.5 秒。两种模式的用户正面反馈率，一个 84.2%，一个 85.2%。
GPT-6.1 Sol 上线，API 价格为 Astra 五分之一
按最高推理档跑完同一套智能指数，GPT 6.1 Sol 每任务 0.72 美元，GPT 6 Astra 是 3.26 美元，两者分数只差 1 分。一周前刚上线的 GPT 6 Sol，同一位置花的是 1.05 美元。
Claude Sonnet 5.5 发布，提速三成不加价
官方口径是多数任务成本最多降 30%；第三方在最高推理档位跑完整套智能指数，每任务约 7.6 美元，比 Sonnet 5 高出约五成。两个数字都成立，差在档位和任务类型。
Anthropic 工程师：Claude 学会了写给 AI 看
Kernion 把问题归到强化学习的奖励配比上，Opus 5.5 是第一个针对句子清晰度做定向改进的版本。改进幅度用什么指标衡量、中文输出有没有做同样的调整，Anthropic 没有给出任何评测数字。
vLLM 内置文本水印，吞吐几乎不掉
同一套水印，创意写作约 100 个 token 就能全部认出，代码任务写到 400 个 token 也只认出 43%。模型越有把握的输出，能藏进去的信号越少。
GPT-6 Sol 与 Luna 上线，API 价格砍半
Sol 每百万 token 从 4 美元和 20 美元降到 2 美元和 10 美元，Luna 从 0.20 美元和 1.20 美元降到 0.10 美元和 0.50 美元。缓存读取折扣最高 90%，缓存写入加价 25%。
Claude Opus 5.5 发布，运行成本降 40%
从 Opus 4.5 到 Opus 5，好几个版本都卖每百万 token 输入 5 美元、输出 25 美元；Opus 5.5 改成 4 美元和 20 美元，缓存读取从 0.50 美元降到 0.20 美元。
阶跃Step 5 Preview上线，自称成本为Opus 5八分之一
稀疏 MoE，总参数 600B、每 token 激活 27B，上下文 100 万。Artificial Analysis 综合智能指数 44 分，开源模型第三。GPQA Diamond 93.5%，Terminal Bench v2.1 8
Gemini 蒸馏服务开预览，只跑一个区域
教师模型固定 gemini 3.1 pro，学生模型固定 gemini 2.5 flash，作业只能跑在 us central1。训练集建议不少于 1000 条、上限 5 万条，源文件 1 GB 封顶，单条输入 8000 token，教师输
DeepSeek 新模型编码追平 Astra，成本差 15 倍
DeepSWE 上 DeepSeek V4.1 Flash 拿 74.34 分，GPT 6 Astra 74.12 分，相差 0.22 个百分点。同一批任务跑完，前者单任务 0.43 美元，后者 6.524 美元。
Siri AI 上线测试版，首发只有英语
9 月 14 日随 iOS 27 一起推送，首发语言只有英语，法语、日语、韩语、葡萄牙语、西班牙语排在下个月。欧盟首发不提供，中国区要等监管流程。服务端功能设了每日用量上限。
DeepSeek上线V4.1 Flash，Pro请求周一改道
deepseek v4 pro 空闲时段的输出价是每百万 token 13.5 元。V4.1 Flash 是 4 元。9 月 14 日 12:00 起，前一个模型名收到的请求会全部走到后一个上，按后者计费。
预训练进步里数据贡献是模型的三倍
2019 到 2025 年，在 1e19 FLOPs 的算力预算下，数据侧带来的算力效率提升是 12.0 倍，模型侧是 3.7 倍。同一段时间、同一套评测，两个数字之间差 3.24 倍。
OpenAI 公布千禧年难题证明，一万智能体跑 88 小时
论文和 Lean 形式化文件都已放出，但几件事还悬着：这套构造满足的是哪一组条件，公开转述里没有正面写；没有数学家完成独立核验；被引述的那通电话，双方各执一词，也没有第三方记录。
DeepSeek放出V4.1 Flash内测，9月10日到期
模型名 deepseek v4.1 flash expires on 0910，base url 不变，计费与 deepseek v4 flash 相同，每账号 20 并发。到期日写在模型名里，从上线到失效不到 48 小时。
数学家公开与OpenAI通话经过，争的是署名
三份论文和一份四页声明同一天公开。声明里悬着的几件事到现在没有答案：那份 100 页的证明没人看过，模型有没有接触过作者放在 Codex 里的草稿没被正面回答，OpenAI 除一名研究员的个人发帖外没有机构表态。
OpenAI首席科学家称思维链监控正在变弱
Pachocki 给出的三条理由指向同一件事：OpenAI 对自己能不能读懂模型的推理过程，信心在下降。文章没有回答的是，什么算达标的安全门槛，由谁来定，以及在门槛立起来之前谁会先减速。
月之暗面谈判 Kimi K3 分成，开口要 30%
月之暗面正与微软、亚马逊、谷歌谈 Kimi K3 的收入分成，初期开价最高 30%，而此前业内默认的上限是 20%。开放权重模型不收授权费，云上托管的调用收入就成了唯一能摆上桌的那笔钱。
Muse Spark 1.3 编程跑分 75.4 反超 GPT-5.6 Sol
Muse Spark 1.3 在 DeepSWE v1.1 拿到 75.4 分，压过 GPT 5.6 Sol 与 Claude Opus 5，但三项智能体测试全线落在后面。Meta 把资源押在了编码这条最容易被开发者立刻感知的赛道上。
Token 支出指数跌破 1 美元，较夏季高点腰斩
单价往下走、用量往上冲，这套组合过去两年一直被解读成健康信号。当降价的节奏开始由开源模型定，账面上先受伤的是那些把算力合同签到几年后的公司。
Qwen3.8-Max编程榜夺冠，价格是第二名四分之一
1691 分比自家上一版只多 22 分，5 美元的综合均价却压到同榜前列报价的四分之一。阿里在 Max 这条线上比的已经不只是分数，价格档位才是它想守住的位置。
Fable 5.1 发布，缓存读价砍到四分之一
输入输出价一分没动，整张表只有缓存读取从基础输入价的一成降到 2.5%。这一刀精确落在长会话反复回看同一段上下文的用法上，代价是三处改动会让照搬上一代的代码直接吃 400。
韩国给全民发免费AI，算力512块B200
512 块 B200 分给三家联合体，摊到五千万人口上连百万分之一块卡都不到。韩国把赌注押在了政务入口：挂号、找房、报税这些场景被直接接进本国模型，服务规模由此绕开算力短板。
谷歌员工用上了Gemini 3.8 Flash内测版
Flash 这条线连着出三代、间隔以周计，发布节奏本身已经成了谷歌的产品策略。旗舰模型一再延期留下的空档里，便宜快跑的中档型号正在接管开发者绝大部分的日常调用。
腾讯混元Hy4开源，盲测2.99分险胜GLM与Kimi
770B 参数只激活 49B，腾讯把开源模型的算力账压到了 6.4% 的激活率。盲测领先 GLM 5.3 的那 0.07 分说明不了太多，能否撑住长周期工程任务，才是这一版要证明的东西。
日均词元调用量三个月增至500万亿
三月份的数字还是140万亿，六月份就到了500万亿。把这条曲线拉陡的是智能体——一次任务反复检索、读上下文、调工具，推理侧的账单正在超过训练侧，成为算力开支里更难压的那一头。
谷歌新语音转写模型词错率降到 2.6%
谷歌这一版把语音识别的交付物从逐字记录改成了直接可用的成稿，删口头禅、修正说话人的中途改口都在模型内部完成，语音接口的竞争点由此从识别准确率挪向了后处理质量。
OpenAI 给 Plus 装回五小时限额
周额度还在，五小时窗口回来了。这是算力吃紧时最省事的一档旋钮——不改总量，只改用完的速度，代价由每月付 20 美元的那一层承担。
Qwen3.8-Flash-Next今晚开源，架构提前跳到Qwen4
模型挂在 3.8 的代号下，用的却是下一代 Qwen4 架构。阿里把架构选型提前半步交给社区去试，等 Qwen4 正式发布时，推理框架和量化工具链已经跑过一轮了——开源节奏本身也是产品设计的一部分。
Ox Alpha匿名上线，100万上下文免费用
OpenRouter 上这个不署名的模型开放了 104 万 token 的上下文窗口，价格栏两个零，一次报错泄出的接口路径把嫌疑指向智谱。免费预览换回来的是编程 agent 跑出的完整长程轨迹，这类数据公开语料里几乎没有。
开源追平闭源的时间每代减半
4.8 个月，Kimi K2.6 越过 Opus 4.5，这是 SemiAnalysis 画出的最新一段追赶曲线。周期缩短对闭源实验室谈不上致命，但靠"领先半年"收溢价的日子在变短，护城河正从模型分数挪向产品与交付。
智能体记忆按剂量给，弱模型多涨 16 个点
同一套指导原则，灌给 gpt oss 120b 涨 16.1 个点，灌给 GLM 5 一点没动。IBM 这组数字把"要不要开记忆"换了个问法：先看模型在目标任务上还剩多少余量，再决定喂多少。
OpenRouter 给 AI Agent 单独算账
企业把 AI Agent 接进工作流后，账单往往先失去解释：花费涨了，团队却说不清是哪一个 Agent、哪一种模型、哪条请求把成本推高。OpenRouter 8 月 17 日上线的 Activity 仪表盘和测试版 Analytics AP
谷歌把手语AI装进Pixel
SL2T 的新意落在“完整语言翻译”：它第一次进入手机键盘和实时字幕这种日常入口。
DeepSeek Pro开放384K输出
DeepSeek V4 Pro 这次没有开发布会，信号藏在 API 文档里：版本号转到 0813，输出上限抬到 384K，价格页同时挂出涨价预告。对重度开发者来说，这比一张跑分海报更需要立刻算账。
腾讯AI资本开支冲到528亿
腾讯把AI投入从模型发布会搬进了现金流表。二季度资本开支同比增176%，微信、广告、游戏和办公智能体都开始消化这批算力。
面壁智能启动A股IPO辅导
面壁智能把端侧大模型带进上市辅导，资本市场要看的已经不止开源下载量。手机、汽车和机器人里的本地模型，开始接受收入、客户和合规流程的检验。
千问前负责人押注Agent
林俊旸把新公司公开在“数字 Agent + 物理 Agent”的交叉点上。比起又一家大模型公司，语用科技更像是在押注下一轮竞争的训练环境、工具链和闭环执行能力。
BigBang让模型自己出题
BigBang V1 把合成数据从“模型答题”推进到“模型出题、解题、验题”。35B A3B 模型跑出多项科研与代码评测优势，更该盯住的是训练数据生产方式变了。
Palantir营收93%反击大模型
Palantir 把一份财报写成了对大模型公司的檄文。93% 的营收增速背后，是企业客户开始重新计算：数据、提示词和业务流程到底该交给谁。
Inkling Small追平975B旗舰
Thinking Machines 把 Inkling Small 全量权重放出后，最醒目的信号落在成本曲线上：12B 激活参数已经能贴近 41B 激活旗舰的多个能力项。
DeepSeek开放V4-Flash正式版API
DeepSeek 用同一套 284B/13B 模型结构，把 Terminal Bench 2.1 自报成绩从 61.8 拉到 82.7；涨幅来自后训练与尚未公开的极简 harness，复现仍要等工具放出。
Kimi估值升到350亿美元
Kimi K3 开源后不到两周，月之暗面融资口径从 300 亿美元抬到 350 亿美元。资本看中的已经不止单个模型热度，还包括开源模型换来上市前确定性的能力。
腾讯混元开源推理加速框架
混元这次没有只晒模型跑分，而把推测解码的训练框架、两类 drafter 权重和评测链路一起放出，目标直指大模型推理成本。
Kimi K3网络攻防测试掉队
Kimi K3 的新信号不在参数表，而在攻防测评：通用榜单冲高后，网络安全长链任务先露出短板。
Poolside开源118B代码模型
Poolside 这次没有端出一个万亿参数的庞然大物。它把 Laguna S 2.1 做成 118B 总参数、8B 激活参数 的 MoE 代码模型，权重直接放上 Hugging Face，还说能在单台 NVIDIA DGX Spark 上跑
Gemini 3.5 Pro延期数月
Google I/O 舞台上，Sundar Pichai 给开发者留了一个很短的等待期：Gemini 3.5 Pro 下个月见。两个月过去，最强 Pro 版还没放出来，Bloomberg 的新说法把原因指向编码能力。 这条新闻的张力不在“又
Kimi K3发布2.8万亿参数
Kimi 这次把牌摊得很大：2.8 万亿参数、100 万 token 上下文、原生视觉理解，还把价格直接挂在开放平台首页。7 月 16 日发布的 Kimi K3，先把月之暗面重新推回国产开源模型的中央位置。 这条新闻的张力不在“又发了一个大
Agnes免费模型切入AI编程
AI 编程工具的门槛刚被抬高，另一个玩家立刻把价格牌翻到零。 7 月 14 日晚，Agnes AI 发布 Agnes 2.5 Flash，并同步推出 Agnes Code 桌面端。
MiniMax再融160亿港元
MiniMax 的解禁日刚把股价砸出一条深坑，第二天早上，公司又把一张 160 亿港元融资单摆到市场面前。 这张单子看起来像强心针：百余家机构参与，认购覆盖约 7 倍，发行规模从约 18 亿美元推高到 20 亿美元以上。可股价没有跟着松一口
PrismML把27B模型塞进iPhone
把一个 270 亿参数模型放进 iPhone，本来听起来像给芯片发布会准备的概念片。 PrismML 现在把这个说法推到台前：这家从加州理工走出来的初创公司称，已经把阿里通义千问 Qwen 3.6 的 270 亿参数稠密模型压缩到 iPho
原力灵机用15万小时训机器人
具身智能公司最喜欢展示机器人把杯子放进篮子、把抽屉推回去。原力灵机这次换了一个更难被视频美化的问题：如果模型真能泛化，能不能像调用大语言模型一样，被开发者直接通过 API 调起来？
零一万物发布三款一号位AI
零一万物把企业 AI 的新故事，从“帮员工省时间”推到了“帮老板改财报”。 7 月 7 日，这家公司在北京发布万策 AI 平台，同时推出三款“一号位决策 AI”产品：老板 AI、销冠 AI、投资官 AI。
牛津实测：AI 改写帖子会悄悄带偏立场
你让 AI 帮忙把一条帖子润色得通顺点，它照做了，但顺手把你的立场也挪了一下——你可能压根没察觉。牛津大学一项新研究，说的就是这件事。 研究团队让好几个大模型去"优化"人写的帖子，题材专挑有争议的：控枪、大麻合法化、无神论、死刑。
Meta新模型Watermelon被称追平GPT-5.5
Meta 想把外界对其大模型掉队的印象扳回来。最新信号来自内部会议：公司尚未发布的下一代模型 Watermelon，被称已经在若干关键跑分上追平 OpenAI 的 GPT 5.5。
DeepSeek给API加高峰双倍价
DeepSeek 在 6 月 29 日晚间把话挑明：V4 正式版定在 7 月中旬发布，同一天上线的还有一套新的 API 计费方式——每天有两段时间，调用价格直接翻倍。 这两段"高峰期"卡在北京时间上午 9 点到 12 点、下午 2 点到 6
Gemini 3.5 Pro 从 6 月推迟到 7 月
谷歌在 5 月 19 日的 I/O 大会上把 Gemini 3.5 Pro 亮了出来，说 6 月正式开放。6 月过完，模型还锁在 Vertex AI 给少数企业客户的预览里，没对外放。到 6 月 30 日，谷歌把时间悄悄改成了 7 月。
GPT-5.6 三款新模型价格腰斩，须先过白宫审批
OpenAI 这周放出了 GPT 5.6，一口气三个型号：旗舰 Sol，日常主力 Terra，最便宜的 Luna。价格是这次最抓人的地方——按每百万 token 算，Sol 输入 5 美元、输出 30 美元；Terra 2.5 美元、15
Meta 限制工程师使用 Claude Code 和 Codex
Meta 给应用 AI 部门的一批工程师立了新规矩：想用 Anthropic 的 Claude Code 或者 OpenAI 的 Codex 写代码，得先报批；有几个组收到的备忘录更直接，让他们停掉所有用到这两个外部工具的任务。
OpenAI 一次发布三档 GPT-5.6，中杯定价砍 Claude
OpenAI 这回没发一个模型，一口气发了三个，全挂在 GPT 5.6 名下，按能力和价钱分成三档： Sol ：旗舰款，最能打，也最贵，每百万 token 输入 5 美元、输出 30 美元 Terra ：中间款，主打日常工作，输入 2.5
DeepSeek开源DSpark，单卡吞吐提6.6倍
美国还在收紧芯片出口，DeepSeek 这边换了个思路：既然高端卡拿不够，那就让每一张卡多干点活。 6 月 30 日，DeepSeek 联合北京大学开源了一个叫 DSpark 的推理框架。一句话说清它干嘛的——同样的模型、同样的卡，让 AI
Anthropic 发布 Claude Science 对撼 OpenAI
Anthropic 最近开新产品线的速度，快得有点不讲道理。 6 月 30 日，它又端出来一个，叫 Claude Science。跟外界猜的不一样——这回发的不是新模型，是一个给科学家用的"工作台"（workbench）。 它到底干嘛的 一
Sonnet 5 跑 Agent 只收 Opus 三分之一价
先说结论：天天让 AI 替你跑 Agent 的那批人，可以把顶配 Opus 从默认档位上撤下来了。 6 月 30 日，Anthropic 放出了中杯新模型 Claude Sonnet 5。
Gemini 3.5 Pro 跳票，赌盘 97% 押七月发布
6 月 30 日，六月的最后一天。Google 答应过的 Gemini 3.5 Pro，还是没出来。 时间拨回 5 月 19 日，Google I/O 大会。
谷歌 AI 编写代码占比仅一半，布林发信催攻坚
一边是 Anthropic 自曝八成以上代码出自 Claude 之手，一边是 Google 自家这个数才到一半。 这个差距，把谢尔盖·布林急出了一封全员信。 布林亲自下场催 布林这两年已经不是甩手掌柜，重新回 Google 一线动手了。
美国公司将 Claude 全换成 DeepSeek 省九成
"这是公司活不活得下去的问题。" Lindy 的创始人 Flo Crivello 这么形容他刚做的一个决定：把公司 100% 的流量，从 Anthropic 的 Claude 全部切到 DeepSeek。一刀切干净，不留尾巴。 Lindy
韩国砸 5180 亿美元建四座芯片厂
800 万亿韩元。折成美元 5180 亿。 这是 6 月 29 号那天，韩国总统李在明站在首尔的总统办公室里，当着三星和 SK 海力士两位掌门人的面，给本国芯片业开出的一张支票。电视直播，他左手边是三星电子会长李在镕，右手边是 SK 集团会
Wix 旗下 Base44 自造模型年收入 1.5 亿
vibe coding——用大白话指挥 AI 把网站、App 直接写出来——这一年火得没边。但这门生意一直有个软肋：平台底下跑的，全是别人家的模型。Claude、GPT 给你撑着，你赚的是中间那道差价。 现在有人不想再当二传手了。
DeepSeek给大模型搞峰谷电价
DeepSeek 干了件以前没人敢干的事：7 月中旬起，白天调它的 API，比晚上贵一倍。 把「峰谷电价」搬到大模型上，这还是头一回。 一天里有 7 个小时，价格自动翻倍 DeepSeek 划了两段高峰：北京时间 9:00–12:00、14
GPT-5.4攻克制药难题，产率从16%提到25%
先说结论：这是头一回，一个 AI 模型自己挑了道化学难题，从翻文献一路做到实验室验证，全程没让人牵着走。 事情是 OpenAI 的 GPT 5.4 和波兰一家叫 Molecule.one 的公司一块干的，6 月 17 日把结果放了出来。 它
GPT-5.6 或下周发布，上下文冲到 150 万 token
ChatGPT Pro 的用户这几天有点上头。 有人发现，自己问 ChatGPT 同一个问题，回答的口吻和质量跟平时的 GPT 5.5 不太一样——更慢，但明显更「懂」。社交媒体上开始冒出一批前后对比图：同一个 3D 渲染需求、同一段 SV
Altman开炮怼AI怀疑派拖慢进展
Sam Altman 这回没绕弯子，直接开炮：有整整一代 AI 研究员，因为打心眼里看不起「把模型往大了堆」这条路，把整个领域往后拖了好几年。 话冲着谁，圈里人一听就懂——Yann LeCun 这些年一直唱衰单纯的规模扩张。
OpenAI 用 130 万条真人对话重演测新模型
怎么知道一个还没发布的 AI 上线后会不会干蠢事？ OpenAI 6 月 16 日给的新答案是：把它放回过去，让它把人类已经聊过的对话，重新答一遍。 把旧对话重放给新模型 这套方法叫 Deployment Simulation，直译"部署模
Kimi派300分身预测世界杯104场
每届世界杯都得有个「神算子」。2010 年是章鱼保罗，这届轮到一堆国产大模型上场了。 国内媒体雷科技把豆包、通义千问、DeepSeek、Kimi、联想天禧拉到一块，每家派一个「球迷人设」，让它们各自预测。结果一个比一个有戏。
同一活Claude收4811刀智谱只要544
先上一组让人愣一下的数字。 同样一桩企业级的活儿，跑下来：Claude 要 4811 美元，ChatGPT 3357 美元，DeepSeek 1071，Kimi 948，智谱 GLM 只要 544。 最贵和最便宜之间，差了快九倍。 这不是跑
微软 CEO 自曝是 token 上瘾者
"我也是个 token 上瘾的人，这玩意儿会上瘾。" 说这话的是微软 CEO 纳德拉。6 月 13 日他上了《Hard Fork》播客，难得没讲什么宏大叙事，反倒劝起大家省着点用 AI。
Writer研究：开记忆功能让大模型更爱拍马屁
整个行业这一年都在给 AI 加「记忆」——记住你是谁，记住你上次问过啥，记住你的偏好。卖点都一样：越用越懂你。 Writer 上周丢出来的两篇论文，把这事的另一面掀开了：模型确实越来越懂你，但也越来越会顺着你说——哪怕你说的是错的。
五大模型集体考崩 GPT-4o 准确率跌至 15%
先看一组数字。 给 GPT 4o 一张 5 个词的单子，让它说出每个词是什么颜色，它能做对 91%。单子加到 10 个词，掉到 57%。加到 40 个词——15%。 考的不是什么硬核难题。就是个幼儿园小朋友都会的颜色识别。
Google开源文本扩散模型DiffusionGemma
先说个反直觉的事。 你现在用的大模型——ChatGPT、Claude、Gemini——写字全是一个词一个词往外蹦的。专业点说叫"自回归"：写下一个词，得先看前面所有词，一步都不能跳。这套机制统治了大模型四五年，几乎没人质疑过。
Cohere发布30B编程模型North Mini Code
Cohere 这两年一直在企业和"主权 AI"那条线上闷头跑：模型卖给政府和大客户，部署在人家自己机房，数据不出门。前阵子它把 218B 的旗舰 Command A+ 用 Apache 2.0 开源，押的也是这套叙事。 6 月 9 日，它把
Anthropic 开放 Fable 5 售价为 Opus 两倍
100 万个输出 token，收 50 美元。 这是 Anthropic 6 月 9 号给新模型 Fable 5 标的价，正好是 Opus 4.8 的两倍。 贵一倍这件事本身不稀奇，稀奇的是它的出身——Fable 5 是 Mythos 这一
Anthropic 发布最强公开模型 Fable 5
三天前，Anthropic 还在博客里喊话整个行业：AI 跑得太快，得有个「集体刹车」。 三天后，它把自己有史以来最强的公开模型放了出来。
Anthropic 开放最强模型 Fable 5
上周 Anthropic 还在博客里写得吓人：前沿模型可能很快就能"自我进化"（RSI），不用人插手自己改自己，整个行业该踩刹车了。 这周它把自己手里最猛的模型，摆到了所有人面前。
小米大模型每秒吐1000 token登行业第一
先记住一个数：1000。 这是小米 MiMo 团队 6 月 8 日甩出来的成绩——一个一万亿参数的大模型，每秒能吐出 1000 多个 token，峰值冲到 1200。这个数字什么概念？你平时用 ChatGPT、Claude，每秒大概也就几十
微软甩出 7 个自研模型 MAI-Thinking-1 跑赢 GPT-5.5
微软这回不藏着了。 在 Build 2026 大会上，它的 AI 超级智能团队（Microsoft AI Superintelligence Team）一口气端出 7 个自研模型，统一挂上 MAI 的名头。台下坐着的，是它投了几百亿、绑得最
微软推 7 个自研模型 减少依赖 OpenAI
微软给 OpenAI 砸了一百多亿美金，这事人尽皆知。但过去一两年，微软的小动作越来越明显——一边用着 OpenAI 的模型，一边在自己后院偷偷养了一支叫 MAI 的队伍。 这周的 Build 大会上，后院的东西端上桌了。
特朗普签首道AI令政府抢先30天测最强模型
特朗普这两年对 AI 监管的态度，基本就俩字：别碰。能砍的规矩砍，能拦的州法拦。 结果 6 月 2 日，他自己签了一道行政令，名字叫《Promoting Advanced Artificial Intelligence Innovation
阿里发Qwen3.7-Plus会自写自测代码，股价涨6%
阿里这次发模型，没在台上比谁参数大。 6 月 2 日上线的 Qwen3.7 Plus，主打的就一件事：让模型自己把活干完。当天阿里美股盘前跳了 6%，到 133.23 美元；港股收盘涨 6.6%，报 130.90 港元。一个模型发布能直接把
谷歌私下掏钱购买程序员未开源代码喂 AI
谷歌最近在给一批 Google Play 的开发者发邮件，内容很直接：把你 App 背后的代码卖给我，给钱。 这事是 404 Media 6 月 2 日捅出来的。爆料的开发者要求匿名，怕谷歌因为他泄露了这个"机密"项目找他麻烦。
微软从头训练 7 个大模型 编程款甩开 Claude Haiku
50 亿参数的小模型，把 Anthropic 的 Claude Haiku 在编程基准上甩开了 16 分。 6 月 2 日 Build 2026 大会上，微软真正的硬货不是又一个 agent 平台，是苏莱曼那支"超级智能团队"一口气端出来的
强化学习之父称大模型做不出真正科学
强化学习之父 Richard Sutton，最近给整个大模型行业泼了盆冷水。 他的话很冲：一个只会预测下一个词的 AI，永远做不出真正的科学。 6 月 1 日，这个观点被翻出来又火了一轮。
腾讯拟给微信14亿用户装上AI agent
微信的月活是 14 亿。这个数字，国内没有第二个 App 摸得到。 6 月 2 日，FT 放出消息：腾讯离给这 14 亿人装上一个 AI agent，又近了一步。 这个 agent 要干什么 不是再做一个聊天机器人。腾讯盯上的，是微信里那几
MiniMax M3 上稀疏注意力，支持百万上下文
6 月 1 日，MiniMax 发了 M3。一句话概括卖点：一个开源权重的模型，同时塞进了 100 万 token 上下文、前沿级的写代码能力，还带原生多模态。MiniMax 说，这三样凑一块的，它是头一个。