MiniMax 正式开源通用视频模型 MiniMax H3
MiniMax 开源新一代通用视频模型 MiniMax H3，可统一理解文本、图像、视频和音频，生成最高 2K、最长 15 秒并带原生立体声音频的视频，稳定支持 11 种对话语言。
为什么值得看
H3 开源了 33B 全模态生成主干，并说明稀疏注意力等模块后续才放出，读者可据此判断当前可复现到哪一步。
模型发布
全部主题新模型的发布、开源与迭代：大模型厂商的旗舰更新、开源权重放出、性能与价格变化的第一时间记录。
最新精选
第 201–220 条 · 共 233 条MiniMax 稀宇科技精选AI 评估 · 77/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 77/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。
deeplearning.ai 有问题精选AI 评估 · 88/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 88/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 Anthropic 发布 Claude Opus 5，主打更低成本与更强智能体能力
Anthropic 发布 Claude Opus 5，这是一款视觉语言模型，运行成本低于 Claude Fable 5，在多项任务上表现更好。它支持最多 100 万 token 输入、128,000 token 输出，提供五档推理强度，默认 high，API 价格为每百万输入/缓存/输出 token 5/0.5/25 美元。
为什么值得看
材料给出 Claude Opus 5 的定价、推理档位与多项基准对比，可据此判断它在日常开发中的取舍。
MiniMax 稀宇科技精选AI 评估 · 80/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 80/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 MiniMax 发布全模态生成模型 H3，计划开放模型权重
MiniMax 正式发布通用全模态生成模型 H3，支持文本、图像、视频、声音组成的多模态上下文理解，可输出原生双声道音视频，最高支持 15s 2K 分辨率。官方称在 2K 分辨率下每秒价格不到主流模型的 1/3，768P 下不到 1/2，并计划在未来几天内在符合法律法规的前提下开放模型权重，设计初期已考虑多款国产芯片兼容性。
为什么值得看
MiniMax 官方给出 H3 的全模态生成能力、每秒价格对比与即将开源权重的安排，读者可据此判断视频生成领域的开放化进展。
Demis Hassabis(@demishassabis)精选AI 评估 · 76/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 76/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 Google DeepMind 发布 Gemini Robotics 2 机器人模型套件
Google DeepMind 发布 Gemini Robotics 2，这是一套面向机器人的新一代物理 AI 模型。官方称机器人现在可以推理每一个动作，完成此前无法实现的任务，例如系精细的绳结，并支持多机器人协作解决复杂工作流。该系列还为人形机器人带来全身智能与更高级的灵巧操作能力。
为什么值得看
DeepMind 官方发布 Gemini Robotics 2，点出全身智能、精细操作与多机器人协作三项能力。
Google AI(@GoogleAI)精选AI 评估 · 76/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 76/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 Google DeepMind 发布 Gemini Robotics 2 与具身推理模型 Gemini Robotics ER 2
Google DeepMind 推出 Gemini Robotics 2，作为驱动新一代机器人的智能层，支持全身智能控制、高级灵巧操作和多机器人协作。新发布的具身推理模型 Gemini Robotics ER 2 充当机器人的高层大脑，负责观察环境、推理完成任务所需动作并与视觉-语言-动作模型协同执行，同时跟踪进度，使机器人能够完成复杂多步工作流、在步骤失败时自我纠正并适应全新场景。
为什么值得看
Google DeepMind 发布 Gemini Robotics 2 系列，读者可了解机器人全身控制与具身推理的新分工。
月之暗面 Kimi精选AI 评估 · 85/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 85/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 Kimi K3 开放日：模型权重、技术报告与关键 Infra 技术同步开放
月之暗面在 Kimi K3 开放日发布 Kimi K3 模型权重、技术报告，并开源支撑其训练的关键 Infra 技术 MoonEP、FlashKDA 和 AgentEnv。
为什么值得看
Kimi K3 开放权重、技术报告与 Infra 技术，读者可了解其 2.8 万亿参数 MoE 与 3 倍规模化效率的具体做法。
月之暗面 Kimi精选AI 评估 · 85/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 85/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 Kimi K3 开放日：模型权重、技术报告与三项 Infra 技术同步开放
月之暗面在 Kimi K3 开放日发布 Kimi K3 模型权重与技术报告，并开源支撑其训练的关键 Infra 技术 MoonEP、FlashKDA 和 AgentEnv。
为什么值得看
月之暗面公开最强模型的权重与技术报告，并同时开源三项训练 Infra 技术，读者可据此了解其规模效率的实现路径。
Modal Blog精选AI 评估 · 78/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 78/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 月之暗面发布 Kimi K3，Modal 发布首日上线并给出推理性能数据
月之暗面发布 Kimi K3，一个 2.8 万亿参数的多模态模型，具备 1M token 上下文窗口和原生视觉能力。
为什么值得看
读者可看到 2.8T 参数开源模型在发布当天上线的推理性能数据与 Moonshot 的架构取舍，理解大模型可服务性背后的工程细节。
Interconnects AI — Nathan Lambert精选AI 评估 · 83/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 83/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 Kimi K3 发布：开放权重的升级与生态新格局
Moonshot AI 于 7 月 16 日发布旗舰模型 Kimi K3，这是一个 2.8T 参数的 MoE 模型，权重将于 7 月 27 日发布。在 Vals AI 指数上排名第 2，在 Artificial Analysis 智能指数上排名第 3，仅次于 Claude Fable 和 GPT-5.6 Sol Max，同时价格更低，并在前端代码竞技场排名第 1。
为什么值得看
从 K3 发布切入，梳理开放权重与闭源前沿差距收窄后的经济与政策连锁影响。
AI SDK(@aisdk)精选AI 评估 · 80/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 80/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 Moonshot 发布 Kimi K3 模型，2.8 万亿参数、100 万上下文，将开放权重
Moonshot 发布 Kimi K3，称其为开放前沿智能，具备 2.8 万亿参数、100 万 token 上下文和原生多模态能力。
为什么值得看
Kimi K3 给出参数、上下文与推理加速数据，并公布权重开放时间，可据此判断长上下文智能体编码的进展。
AI at Meta Blog精选AI 评估 · 84/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 84/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 Meta 发布 Muse Spark 1.1 多模态推理模型并开放 Meta Model API 公测
Meta Superintelligence Labs 发布 Muse Spark 1.1，这是 Muse Spark 的升级版多模态推理模型，主打智能体任务，在工具使用、计算机操作、编码和多模态理解上有明显提升。
为什么值得看
Meta 发布 Muse Spark 1.1 并开放 Meta Model API 公测，读者可了解其百万 token 上下文与多智能体编排能力。
AI at Meta Blog精选AI 评估 · 82/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 82/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 Meta Superintelligence Labs 发布 Muse Image 并预览 Muse Video
Meta Superintelligence Labs 发布其首个媒体生成模型 Muse Image，并预览 Muse Video。Muse Image 以智能体方式运行，调用搜索和编码工具，能自我改进并随测试时算力扩展而提升，已上线 Meta AI 应用、meta.ai、美国 Instagram Stories 及部分国家的 WhatsApp。
为什么值得看
Meta Superintelligence Labs 首发的图像生成模型，其智能体式工具调用与推理时算力扩展为图像生成提供了新范式。
Google DeepMind Blog精选AI 评估 · 79/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 79/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 Google DeepMind 发布 Nano Banana 2 Lite 与 Gemini Omni Flash
Google DeepMind 发布 Nano Banana 2 Lite（gemini-3.1-flash-lite-image）和 Gemini Omni Flash（gemini-omni-flash-preview）两款模型。
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官方给出两款新模型的价格、延迟与定位差异，读者可据此判断图像到视频链式工作流的成本与适用边界。
智谱精选AI 评估 · 81/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 81/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 GLM-5.2上线并开源：专注Coding与长程任务
智谱上线并开源 GLM-5.2，主打 1M 上下文与长程任务能力，模型权重采用 MIT 协议，已在 Hugging Face 与 ModelScope 开放下载。
为什么值得看
原文给出 GLM-5.2 在长程编码任务上的基准位置与 1M 上下文设计，读者可据此判断开源编码模型与 Claude Opus 的差距。
通义大模型精选AI 评估 · 78/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 78/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 Qwen-Robot 发布：通义实验室推出导航、操作与世界模型三款具身基础模型
通义实验室发布 Qwen-Robot 系列，用三个专业基础模型弥合从认知到行动的鸿沟：Qwen-RobotNav 统一指令跟随、点/目标导航、目标追踪和自动驾驶四类任务，Qwen-RobotManip 基于超过 38,100 小时数据实现跨本体训练，Qwen-RobotWorld 以自然语言动作接口跨场景预测物理未来。
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通义实验室一次发布三款具身基础模型，给出统一语言接口与跨本体数据方案，可观察大模型接入物理行动的路径。
智谱精选AI 评估 · 82/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 82/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 智谱 GLM-5.2 全量开放，下周开源并采用 MIT 协议
智谱宣布 GLM-5.2 面向 GLM Coding Plan 全量用户开放，覆盖 Lite、Pro、Max 和团队版；该模型支持 1M 上下文，官方称其在长程任务中保持领先，并称其为此前最强的国产 Coding 模型。GLM-5.2 API 将于下周上线，模型下周正式开源，遵循 MIT 协议。
为什么值得看
智谱披露 GLM-5.2 的 1M 上下文、下周开源与 MIT 协议，读者可据此判断开放程度与部署节奏。
Google DeepMind Blog精选AI 评估 · 76/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 76/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 Google DeepMind 发布 Gemma 4 12B：统一的无编码器多模态模型
Google DeepMind 发布 Gemma 4 12B，一款面向笔记本本地运行的统一无编码器多模态模型，视觉与音频输入直接进入 LLM 主干，不再依赖独立编码器。
为什么值得看
Gemma 4 12B 用无编码器架构把多模态能力压进 16GB 显存笔记本，读者可判断本地智能体部署的可行边界。
Jeff Dean(@JeffDean)精选AI 评估 · 76/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 76/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 Google 发布 Gemini 3.5 Flash 模型
Google 发布 Gemini 3.5 Flash 模型，即日起在 Antigravity 及 Google 各产品和 API 中向所有人开放。相比 Gemini 3.1 Pro，3.5 Flash 在几乎所有基准测试上表现更好，编码能力提升明显，输出速度是其他前沿模型的 4 倍 tokens/秒。
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Google 以更快的 Flash 补充 Gemini 3.5 系列，读者可了解其在速度与能力上的取舍定位。
Google DeepMind Blog精选AI 评估 · 78/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 78/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 Google DeepMind 发布 Gemini Omni Flash，支持对话式视频编辑
Google DeepMind 发布 Omni 家族首个模型 Gemini Omni Flash，可组合图像、音频、视频和文本作为输入生成高质量视频，并通过自然语言多轮对话编辑视频内容。
为什么值得看
Google 把 Gemini 的推理与世界知识接入视频生成，读者可据此判断多模态创作工具的能力边界。
Google DeepMind Blog精选AI 评估 · 88/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 88/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 Google DeepMind 发布 Gemini 3.5 Flash，主打智能体与编码
Google DeepMind 发布 Gemini 3.5 系列首个模型 Gemini 3.5 Flash，主打智能体与编码能力，在 Terminal-Bench 2.1、GDPval-AA、MCP Atlas 等基准上超过 Gemini 3.1 Pro，输出 token 速度是其他前沿模型的 4 倍。
为什么值得看
原文给出了 Gemini 3.5 Flash 的基准成绩、开放入口与 3.5 Pro 的推进节奏，可据此判断其在智能体与编码任务上的定位。