可灵 AI 发布 4.0 版本，单次可生成最长 30 秒视频，支持最多 10 张关键帧图像输入，提示词理解扩展到 8,000 tokens。新版本加入双声道立体声和覆盖德语、英语、日语、韩语、西班牙语等十余种语言的改进口型同步，Omni Reference 单次最多接受 15 个参考素材。
推荐理由：可灵 4.0 的升级集中在参考素材、音频与多语言口型，同时给出与 Wan 3.0、Seedance 2.5 的对比观察。
MiniMax 正式发布 M3.1 Flash，即此前在 OpenRouter 匿名测试的 Space Bunny（玉兔），Agents' Last Exam 得分 29.6%，位列国产模型第一。
推荐理由：文章列出 M3.1 Flash 在 Agent、编码、网络安全等基准上的分数与定价，可对照国产 Flash 模型的性价比路线。
MiniMax (official)@MiniMax_AI精选AI 评分7878推荐理由：官方给出 M3.1 Flash 在 Agent、编码与视觉推理基准上的分数和 API 定价，便于与 M3 直接比较成本与速度。
DeepSeek@deepseek_ai精选AI 评分7878推荐理由：官方给出新版本在基准表现、任务完成速度和输出长度上的变化，并说明已上线网站、App 与 API。
AI at Meta@AIatMeta精选AI 评分8080推荐理由：Meta 公布开源权重模型的具体参数与多模态规格，可据此判断其长程编码与智能体任务的定位。
NVIDIA@nvidia精选AI 评分7373Meet NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL Our new open model combines reasoning and tool use with text, image, document, and video understanding for long-running AI agents. 120B total parameters with 12B active 🧵
推荐理由：官方给出新开源多模态模型的总参数与激活参数，读者可据此判断其本地部署与定制空间。
NVIDIA 发布 Nemotron 3.5 Super VL，这是 120B 参数的开源多模态模型，主打智能体任务的速度与准确率，官方称吞吐量最高可达同类模型的 5 倍。
推荐理由：NVIDIA 一次放出 120B 多模态与两款端侧模型，读者可据此判断本地智能体部署的选型空间。
AI at Meta@AIatMeta精选AI 评分7272Meta 发布 Muse Wonder 和 Muse Wonder Full 两款模型，官方称其在个人与专业智能体任务上取得 SOTA 表现。更多模型细节见 Meta 研究者博客。
推荐理由：Meta 官方公布 Muse Wonder 两个版本在个人与专业智能体任务上的 SOTA 表现，并给出研究者博客入口。
Google DeepMind 开始广泛推送 Gemini 4 Argon，并同步发布安全与安全报告，说明其在高风险领域的防护设计。该模型在 12 个端到端模拟网络攻击场景中全部完成，上一代为 5 个；在 Gray Swan 的间接提示注入基准上，15 次自适应攻击的成功率降至 0.7%。
推荐理由：原文披露了 Gemini 4 Argon 在网络安全与生物风险上的防护分层，以及智能体越界行为的监控数据。
Google DeepMind 发布 Gemini 4 Argon，通过 Gemini API、AI Studio、Antigravity 及 Gemini 应用向开发者、企业和订阅用户开放，定价为每百万输入 token 2 美元、输出 token 10 美元。
推荐理由：官方披露了 Argon 在编码、科研与安全对齐上的具体案例和基准表现，可据此判断前沿模型在长程任务中的实际边界。
AI at Meta@AIatMeta精选AI 评分7272
推荐理由：Meta 公布 Muse Wonder 系列两款前沿模型，并给出 API 与 Muse Code 的可用入口，读者可据此了解其智能体任务定位。
Google AI@GoogleAI精选AI 评分6969推荐理由：官方给出 Gemini 4 Argon 的定位与 1M 输出 token 上限，可据此判断长程复杂工作流的可用边界。
Qwen@Alibaba_Qwen精选AI 评分8080阿里 Qwen 团队发布 Qwen3.8-Omni-Flash，称其为 Qwen 首个围绕智能体能力构建的全模态模型，将原生音视频理解、推理与工具调用整合在一个模型中。
推荐理由：官方给出音视频智能体能力、基准提升与视频输入成本降幅，可据此判断长音视频场景的落地成本。
AI at Meta@AIatMeta精选AI 评分6868
推荐理由：Meta 公开 AIRA₃ 在 Kaggle 微调竞赛中的名次与参赛条件，可据此判断自主研究系统在模型能力改进上的位置。
DeepSeek@deepseek_ai精选AI 评分7575DeepSeek 在 API 平台上线实验性多模态模型 DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp，调用时使用 model='deepseek-v4-flash-vision-exp'。
推荐理由：官方给出新模型与 V4-Flash 的文本能力对照，以及多模态智能体基准上的提升幅度，便于判断是否值得接入。
DeepSeek@deepseek_ai精选AI 评分8080推荐理由：官方给出 V4-Pro 的 Agent 能力升级、三档推理强度和 Codex 接入方式，可据此判断实际使用成本与场景。
DeepSeek@deepseek_ai精选AI 评分8080推荐理由：官方给出两个版本的定位差异与开放渠道，可据此判断面向智能体的推理模型如何分层落地。