MiniMax 发布 M2.5 模型,主打编码与 Agent 场景的低成本高速度
MiniMax 发布新模型 MiniMax-M2.5 及提速版 M2.5-Lightning,SWE-Bench Verified 得分 80.2%,Multi-SWE-Bench 51.3%,BrowseComp 76.3%。
推荐理由:原文给出 M2.5 的基准分数、速度和成本对比,还透露 Forge RL 框架细节,读者可据此评估其在编码与 Agent 场景的性价比。
媒体报道、公司博客与研究文章
MiniMax 发布新模型 MiniMax-M2.5 及提速版 M2.5-Lightning,SWE-Bench Verified 得分 80.2%,Multi-SWE-Bench 51.3%,BrowseComp 76.3%。
推荐理由:原文给出 M2.5 的基准分数、速度和成本对比,还透露 Forge RL 框架细节,读者可据此评估其在编码与 Agent 场景的性价比。
千问 C 端基础设施工程团队与 AMD AI 框架团队基于 SGLang,在 AMD Instinct MI300X 系列 GPU 上对 Qwen3-235B 和 Qwen3-VL-235B 完成极端延迟优化。
Sierra 创始人 Bret Taylor 与 Clay Bavor 发布第二年度复盘,公司继七个季度达成 1 亿美元 ARR 后迎来首个 5000 万美元季度,进入第三年时 ARR 超过 1.5 亿美元。
Suno 为 Premier 订阅者的 Suno Studio 推出 1.2 版本,新增 Remove FX 可去除音频片段效果并导出无效果版本至 DAW,Warp Markers 支持配合 Quantize 调整音频时序与律动。该版本还引入 Alternates 优化 take lanes 试听流程,并支持 4/4 以外的拍号,如 6/8、7/8 和 11/4。
Mistral 发布 Voxtral Transcribe 2 系列,包含 Voxtral Mini Transcribe V2(批量转写)和 Voxtral Realtime(实时转写),支持 13 种语言的说话人分离、上下文偏置和词级时间戳。
推荐理由:官方给出了两个语音转写模型的具体延迟、错误率和价格,并开放了 Voxtral Realtime 权重,便于按场景选型。
Arvind Narayanan 在其新文章和视频中逐条考证 Moravec 悖论(对人类难的任务对 AI 容易、反之亦然),指出它从未被实证检验,本质是 AI 社区认为值得研究的问题造成的筛选效应,其演化解释也很可疑。
Gemini API 宣布在 gemini-3-pro-preview 和 gemini-3-flash-preview 上推出 Computer Use 工具支持,发布于 2026 年 1 月 29 日更新日志。
Mistral AI 发布终端原生编码智能体 Mistral Vibe 2.0,由 Devstral 2 模型家族驱动,新增自定义子智能体、多选澄清、斜杠命令技能和统一智能体模式。
推荐理由:官方公告给出 2.0 的功能清单、订阅方案和 Devstral 2 API 定价,读者可以据此评估是否把它纳入自己的终端开发工作流。
MiniMax 发布面向生产环境的角色扮演模型 MiniMax-M2-her。基于 Talkie/Xingye 三年运营观察,团队将 Role-Play 拆解为 Worlds。
SGLang RL 团队联合 InfiXAI、蚂蚁集团等团队,在 slime 框架上落地了 INT4 QAT 端到端方案,训练用 fake quantization、推理用 W4A16,实现与 BF16 全精度相当的训练-推理一致性。
Sierra 发布 Expert Answers,可将 AI 智能体转交人工解决的客服对话自动生成可审核的知识文章,并回灌给智能体。该功能会识别智能体的知识缺口、学习相似问题的解决模式并生成草稿,供客服团队审核而非从零撰写。一家数字健康公司用其生成的文章测试部分流量,解决率提升 4% 且未增加客服工作量,随后全面铺开。
Mistral AI 团队在预生产测试中发现,使用 vLLM 部署 Mistral Medium 3.1 并开启 graph compilation 的 Prefill/Decode 分离式推理下,系统内存以每分钟 400 MB 的速度线性增长,最终导致 out of memory。
Gemini API 于 1 月 21 日调整最新别名,gemini-pro-latest 已切换至 gemini-3-pro-preview,gemini-flash-latest 已切换至 gemini-3-flash-preview。开发者通过这两个别名调用时将自动指向 Gemini 3 系列的预览版本。
Novita AI 基于 SGLang 为 GLM4-MoE 推出一套生产级推理优化方案,通过 Shared Experts Fusion 与 Suffix Decoding 等技术,在 H200 集群 TP8、FP8 配置下将 TTFT 最多降低 65%,智能体编程负载下 TPOT 改善 22%。
SGLang-Diffusion 团队发布发布两个月进展总结,当前版本(docker 镜像 lmsysorg/sglang:dev-pr-17247)比 2025 年 11 月初始版最快提升 2.5 倍,在 NVIDIA GPU 上比其他方案最高快 5 倍。
推荐理由:官方复盘两个月迭代成果,涵盖新模型支持、LoRA 与 ComfyUI 集成等具体改进,读者可评估是否迁移现有扩散推理工作流。
SGLang 推出高度优化的流水线并行(PP)实现,融合分块流水线并行、异步 P2P 通信与动态分块机制,专为超长上下文推理设计。在 H20 集群上以 PP4 TP8 部署 DeepSeek-V3.1、分块预填充设为 12K 时,预填充吞吐达 TP8 的 3.31 倍,比 TP32 方案高出 30.5%,同时 TTFT 最多降低 67.9%,强扩展效率保持 82.8%。
Gemini API 宣布将于 2026 年 2 月 17 日关停 gemini-2.5-flash-preview-09-25、imagen-4.0-generate-preview-06-06 和 imagen-4.0-ultra-generate-preview-06-06 三个模型。此外,gemini-2.5-flash-image-preview 模型已被关停。
Gemini API 更新日志显示,text-embedding-004 模型已被关停。该模型此前用于文本嵌入向量生成,关停后相关调用将不再可用。
Sierra 与 Stellarus 达成合作,帮助健康计划大规模部署 AI 智能体。双方与 Blue Shield of California 合作推出的 AI 语音智能体上线六个月,可 24/7 回答福利与覆盖范围等会员咨询,在数千次交互中取得 4.4(满分 5)的客户满意度评分。双方下一步将从被动支持转向主动的 AI 驱动互动。
Gemini API 更新日志显示,Veo 新增 4k 输出分辨率,并在所有分辨率下增加对竖屏视频的支持。
Gemini API 上线模型生命周期功能,部分模型将标注所处生命周期阶段及弃用时间线。官方同步发布 Model stages 文档说明相关细节。
SGLang 推出 Encoder-Prefill-Decode(EPD)分离架构,将视觉编码从语言处理中拆出,编码器服务器可独立横向扩展,并兼容现有 PD 分离形成三层架构。
伯克利 AI 研究团队提出一种基于互信息的成像系统评估与优化框架,可直接从含噪测量中估计信息量,在彩色摄影、射电天文、无透镜成像和显微成像四个领域预测下游解码性能。该方法在 NeurIPS 2025 论文中展示,优化出的设计可媲美端到端 SOTA 方法,同时占用更少内存和算力,且无需任务专用解码器。
Gemini API 新增 Cloud Storage 存储桶及公有、私有数据库预签名 URL 作为数据输入源,文件大小上限从 20MB 提升至 100MB。具体用法可参见文件输入方法指南。
MiniMax 发布 MiniMax-M2.1 模型并开源权重,重点提升 Rust、Java、Golang、C++、Kotlin 等多语言编程能力和原生 Android/iOS 开发能力。
推荐理由:官方说明 M2.1 相比 M2 的能力变化重点和使用入口,读者可据此判断它在多语言编程和办公场景中的适配价值。
SpecForge 团队联合蚂蚁集团、美团、Nex-AGI 和 EigenAI 发布 SpecBundle(Phase 1),提供覆盖 8B 到 1T 参数主流 instruct 模型的生产级 EAGLE3 草稿模型权重,最高可达 4 倍端到端推理加速。
Linear 发文讨论“用代码做设计”之争,认为把设计等同于代码是过度简化,真正的问题是 AI 与新工具下设计师和工程师的角色如何演变,是否会出现“head of craft”这类新职位。文章主张先厘清问题本身再谈方案,并指出代码虽是软件的载体,但并非所有决策都应在代码中做出。
Sierra 发布 Workspaces,将 GitHub、Figma 式的协作模式引入 AI 智能体开发,支持团队成员在各自 Workspace 中并行构建、测试,再通过合并生成快照并发布到 QA、staging 或生产环境。
Ant Group DeepXPU 团队与 SGLang 团队在 SGLang 中实现扩散大语言模型(dLLM)框架,Day-0 支持 LLaDA 2.0。方案复用现有 Chunked-Prefill 机制,无需改动 SGLang 核心架构,支持自定义扩散解码算法、流式输出、张量并行和 CUDA graph 优化。
推荐理由:原文给出基于 Chunked-Prefill 实现 dLLM 支持的设计细节和实测吞吐数据,读者可据此评估 SGLang 上扩散模型的推理可行性。
Gemini API 在 v1beta 的 Interactions API 中引入一项破坏性变更,将 total_reasoning_tokens 字段更名为 total_thought_tokens,以更贴合思考型模型中"thoughts"的概念。该改动已于 12 月 19 日生效,使用该字段的开发者需相应调整代码。
Mistral AI 发布 Mistral OCR 3,在表单、扫描件、复杂表格和手写内容上对 Mistral OCR 2 取得 74% 的整体胜率,输出支持带 HTML 表格重建的 markdown。
推荐理由:官方给出了对比 Mistral OCR 2 的胜率、价格和 API 入口,读者可以据此评估文档解析方案的替换成本。
LMSYS 推出源自 SGLang 的轻量级推理框架 Mini-SGLang,代码仅 5k 行 Python,保留 Radix Attention、Chunked Prefill、Overlap Scheduling、Tensor Parallelism 等核心优化,并提供 OpenAI 兼容 API 和开箱即用的 Llama-3、Qwen-3 支持。
推荐理由:官方介绍这款仅 5k 行代码的推理引擎保留了哪些关键优化,以及如何用它学习和做研究原型。
Google 在 Gemini API 更新日志中宣布推出 Gemini 3 Flash Preview(gemini-3-flash-preview),定位为以更低成本提供对标更大模型的快速前沿性能。新模型升级了视觉与空间推理以及智能体编码能力,并附带多模态函数响应、带图像的代码执行等新功能文档。
推荐理由:官方日志给出新模型的定位、成本与新增功能入口,便于评估其在现有 Gemini API 工作流中的替换价值。
Sierra 宣布在巴黎设立新团队,这是继伦敦、新加坡、东京之后的新办公地点。Sierra 表示将帮助法国航空航天、能源和奢侈品等行业的企业用 AI 打造更人性化的客户体验,并正在当地招聘。
Gemini 发布 gemini-2.5-flash-native-audio-preview-12-2025,这是面向 Live API 的新原生音频模型,提升了处理复杂工作流的能力。用户可查阅 Live API 指南和 Gemini 2.5 Flash Native Audio 了解详情。
Gemini API 发布 Interactions API,为 Gemini 模型和智能体提供统一交互接口。同时上线 Gemini Deep Research 智能体预览版,可自主规划、执行并综合多步骤研究任务的结果。
Microsoft AI 发布《Copilot 使用报告 2025》,基于 3750 万次对话的脱敏摘要数据分析了用户的真实使用模式。健康类话题在移动端全年居首,2 月情人节前后关系类对话明显激增,编程与游戏话题在 8 月出现交叉——工作日偏编程、周末偏游戏。报告还发现凌晨时段宗教与哲学类对话排名上升,且用户寻求个人建议的对话占比持续增长。
Sierra 发布 Visual Attachments,让聊天智能体在对话中直接嵌入进度条、安全输入框、庆祝卡片等可视化 UI 组件。这些组件用 React 构建,可在 Agent Studio 中无代码部署,并支持无障碍、响应式与效果度量。Rocket Mortgage 的预资格智能体采用后,客户转接银行专员时的转化率在再融资和购房流程中均提升 4 倍。
Gemini 2.5 Flash TTS 和 Gemini 2.5 Pro TTS 预览版迎来增强,前者针对低延迟优化,后者针对质量优化。此次更新提升了表现力、精确节奏控制和无缝对话能力。
Mistral 发布开源编码模型 Devstral 2(123B,修改版 MIT)和 Devstral Small 2(24B,Apache 2.0),SWE-bench Verified 分别达 72.2% 和 68.0%,均支持 256K 上下文。
推荐理由:官方给出了两个尺寸的开源编码模型参数量、SWE-bench Verified 成绩、API 定价和部署门槛,可与闭源竞品直接对比。