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。
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。
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 发布 Nano Banana 2 Lite（gemini-3.1-flash-lite-image）和 Gemini Omni Flash（gemini-omni-flash-preview）两款模型。
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。
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。
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。
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 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。
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。
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。
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 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。
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 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。
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。
DeepSeek-V4 Preview 正式发布并开源，主打低成本 1M 上下文。其中 DeepSeek-V4-Pro 为 1.6T 总参数、49B 激活参数，官方称性能可对标顶级闭源模型；DeepSeek-V4-Flash 为 284B 总参数、13B 激活参数，面向快速与低成本场景。
DeepSeek-V4 两个版本公布参数规模与 1M 上下文定位，可据此对比开源与闭源模型的成本路线。
DeepSeek-V4 Preview 正式上线并开源，主打低成本 1M 上下文长度。其中 DeepSeek-V4-Pro 为 1.6T 总参数、49B 激活参数，官方称性能可对标顶级闭源模型；DeepSeek-V4-Flash 为 284B 总参数、13B 激活参数，定位快速高效。API 已同步更新，权重已在 Hugging Face 开放。
DeepSeek-V4 Preview 开源并给出两个版本的参数规模与 1M 上下文定位，可据此判断开源模型的成本路线。
DeepSeek 上线 deepseek-v4-pro 和 deepseek-v4-flash 的 API，用户保留原 base_url 只需更换模型名即可调用。
DeepSeek 发布 V4 系列并公布旧模型退役时间，可用于评估现有 API 的迁移成本。
DeepSeek 发布 DeepSeek-V4-Flash，官方称其推理能力接近 V4-Pro，在简单 Agent 任务上与 V4-Pro 表现相当。该模型参数规模更小、响应更快，并提供高性价比的 API 定价。
官方给出轻量版本与旗舰版本的推理对比和定价定位，读者可据此判断成本与能力的取舍。
DeepSeek-V4 Preview 正式上线并开源，主打低成本 1M 上下文长度。DeepSeek-V4-Pro 总参数 1.6T、激活 49B，官方称性能对标全球顶级闭源模型；DeepSeek-V4-Flash 总参数 284B、激活 13B，定位快速、高效、经济的选项。
DeepSeek-V4 Preview 开源并给出两个版本的参数与 1M 上下文，可据此了解其开放程度与定位。
DeepSeek 上线并同步开源 DeepSeek-V4 预览版，包含 DeepSeek-V4-Pro 与 DeepSeek-V4-Flash 两个版本，1M 上下文成为其所有官方服务标配。
官方给出 V4 双版本的开源链接、API 与 1M 上下文配置，便于判断长上下文与 Agent 能力的实际边界。
月之暗面发布 Kimi K2.6，称其在多项基准上刷新开源 SOTA，包括 HLE w/ tools 54.0、SWE-Bench Pro 58.6、SWE-bench Multilingual 76.7、BrowseComp 83.2、Toolathlon 50.0、Charxiv w/ python 86.7 和 Math Vision w/ python 93.2。
K2.6 的多个基准分数和长时程执行、Agent 集群参数一并给出，可对照 K2.5 看开源编码模型的能力变化。
NVIDIA 团队训练了一个 42M 的 Transformer 模型 SONIC 用于控制人形机器人全身动作，并开放代码和模型检查点。该模型以人类动捕数据做逐帧监督，将运动跟踪作为全身控制的统一可扩展任务，数据本身即隐含奖励函数。
42M 模型用人类动捕数据替代手工奖励设计，并开源代码与检查点，对具身智能研究者是可复用的训练范式。
DeepSeek 发布两个正式版模型 DeepSeek-V3.2 和 DeepSeek-V3.2-Speciale，网页端、App 与 API 均已升级为正式版 V3.2，Speciale 仅以临时 API 形式开放供评测研究。
官方给出两个版本的定位与评测差异，读者可据此判断日常使用与高难度任务该选哪一个。
DeepSeek 正式发布实验性模型 DeepSeek-V3.2-Exp，在 V3.1-Terminus 基础上引入 DeepSeek Sparse Attention 稀疏注意力机制，针对长文本训练和推理效率进行优化，公开评测集上表现与 V3.1-Terminus 基本持平。
官方说明稀疏注意力机制在长文本训练推理上的提效路径，以及 API 降价带来的成本变化。
DeepSeek 发布 DeepSeek-V3-0324，在推理性能、前端开发能力和工具调用能力上均有提升。官方建议非复杂推理任务直接使用 V3 并关闭 DeepThink，API 用法保持不变。该版本模型已在 Hugging Face 开源，采用与 DeepSeek-R1 相同的 MIT License。
官方一次给出推理、前端开发与工具调用三项能力变化，并说明 API 不变、改用 MIT 许可，读者可据此判断接入成本。