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谷歌DeepMind掌门人首次确认Gemini 4 Pro已进入后训练早期阶段，开发者在实测中发现其新检查点在3D物理模拟、代码生成等任务上表现碾压Opus 5.5，且泄露参数显示其具备1000万Token上下文窗口和极具攻击性的定价，谷歌力争在年底前正式发布。
Anthropic的Opus 5.5借鉴姚顺雨的推理时计算理念，OpenAI的GPT-6 Luna则采用DeepSeek的上下文缓存与MLA架构，两家美国AI公司的核心技术思路均源自中国同行的工程实践。
科大讯飞推出基于全国产算力训练的语音识别大模型Spark-ASR-2.0，依托语音基座大模型Spark-Audio-1.0-Preview，在方言免切换识别、嘈杂环境、上下文纠错和口语规范化等方面均有提升，整体推理成本较Spark-ASR-1.0仅增10%，已上线讯飞输入法并通过讯飞开放平台提供API服务。
开源智能体项目Orbital主张"Context is yours"，通过将散乱会话和记忆总结为可迁移的项目记忆，帮助用户拿回被大厂Agent锁死的上下文资产，并配合观猹推出的Tokendance模型钱包，实现DeepSeek、GLM、Kimi等70多个模型用量的透明化管理。
在大模型在拼命刷 Benchmark 卷编程的时候，「不能说话」的 Jev 却意外成了 AI 圈的新顶流，究其原因，大模型应用的价值正在从「生成什么」，进一步延伸到「能否理解复杂信息，并据此做出可靠判断」。
过去一年，Agent 的讨论大多围绕模型本身展开：推理能力更强、上下文更长、工具调用更稳定。但进入真实工作流后，另一个问题开始变得更关键：Agent 的能力从哪里来，又如何被持续复用。
现在的 Agent 的产品越来越多，有些主打 Coding，有些事做日常办公，也有些用于情感陪伴虽然这些产品的用途不同，背后的工作原理其实都大同小异，便是 Harness 对上下文的自动化编排
阶跃星辰发布新一代旗舰基座模型Step 5 Preview，以44分的AA智能指数成绩跻身全球开源模型前三，采用600B总参数/27B激活的稀疏MoE架构并原生支持1M上下文，在代码生成、长程Agent、深度研究与金融尽调等场景表现突出。
原生全模态模型Qwen3.8-Omni-Flash正式上线千问AI平台，支持文本、图像、音频、视频输入及1M长上下文，在30项评测中平均得分较上一代Qwen3.5-Omni-Plus提升超26%，在音视频Agent、剪辑、创作等场景效果显著，API每小时音频输入价格降幅超98%。
SimpleMemVLA由面壁智能联合华中科技大学等机构提出，将带时间戳的原生视觉历史直接作为机器人记忆上下文，在四项记忆基准取得SOTA并涌现视觉上下文学习能力，同时通过流式推理优化将60秒历史决策延迟从1.02秒降至0.68秒。