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阿里巴巴在农历新年前夕发布 Qwen3.5-397B-A17B，这是一款原生多模态的开放权重模型，397B 参数中激活 17B，同时推出上下文为 1M token 的托管版 Qwen3.5-Plus。

阿里巴巴 Qwen 团队在 Apache 2.0 许可下发布了三款开放权重的 Qwen3.5 中等规模模型：激活 10B 的 122B 混合专家模型、激活 3B 的 35B 模型，以及 27B 稠密模型，称其在多数基准测试中超过 OpenAI 的 GPT-5 mini。

MiniMax 发布 M2.7,这是其首个参与自身进化的模型,在 SWE-Pro 上得分 56.22%,在 Terminal Bench 2 上得分 57.0%,原生支持 Agent Teams,输入每百万 token $0.30。

Arcee AI 发布 Trinity-Large-Thinking，这是一款为长程智能体打造的398B参数开放推理模型（约13B激活），称其在 PinchBench 上仅次于 Claude Opus 4.6 排名第二，每100万输出 token 仅需 $0.90。

Z.ai(智谱 AI)以 MIT 许可的开放权重形式发布 GLM-5.1,这是一个 754B 参数的模型,可针对单一任务自主工作长达 8 小时,并以 58.4 分登顶 SWE-Bench Pro。

月之暗面（Moonshot AI）开源Kimi K2.6，这是一款拥有1万亿参数、320亿激活参数的多模态混合专家模型，上下文窗口为256K token，智能体集群最多可调度300个子智能体，执行4,000个协同步骤。

小米发布了MiMo-V2.5-Pro和MiMo-V2.5：前者是拥有1.02T参数、42B激活参数和1M token上下文的智能体模型，后者是310B参数的全模态姊妹模型，两者均以MIT许可证开源。

DeepSeek 以开放权重的形式发布了 DeepSeek-V4 预览版：V4-Pro 拥有 1.6 万亿个参数（490 亿个活跃参数），V4-Flash 拥有 2840 亿个参数（130 亿个活跃参数），两者都具有 100 万个代币上下文窗口，启动 API 价格从每百万个输入代币 0.14 美元起。

Mistral AI 发布 Mistral Medium 3.5，这是其首款合并式旗舰模型：128B 稠密开放权重模型，拥有 256K 上下文窗口，在 SWE-Bench Verified 上得分 77.6%，价格为输入每百万 token $1.50、输出每百万 token $7.50。

IBM 发布 Granite 4.1,包含采用 Apache 2.0 许可的 3B、8B 和 30B 稠密语言模型,其中 8B instruct 模型可匹敌或超越 320 亿参数的 Granite 4.0 混合专家模型,同时推出全新的视觉、语音、guardian 和嵌入模型。

MiniMax发布MiniMax-M3，这是一款原生多模态模型，基于其全新的稀疏注意力，拥有1M token上下文，在SWE-Bench Pro上得分59.0%，在发布折扣后每100万输入token定价$0.30。

Z.ai(智谱 AI)发布 GLM-5.2,这是一款采用 MIT 许可、拥有 753B 参数的旗舰模型,面向长周期编码任务,具备 1M token 上下文窗口,在 SWE-bench Pro 上得 62.1 分,在 Terminal Bench 2.1 上得 81.0 分。

腾讯正式发布Hy3，即其开放权重混元模型的正式版：这是一个295B参数、21B激活参数、256K token上下文的混合专家模型，定价为每100万输入token 1元。

Thinking Machines Lab 发布了 Inkling,这是其首款模型,也是一个开放权重的 975B 参数混合专家系统(41B 激活),拥有 1M token 上下文,可对文本、图像和音频进行推理,定位为微调的基础模型。

Moonshot AI发布Kimi K3,这是一款拥有2.8万亿参数、100万token上下文窗口的开放权重多模态模型,定价为每百万输入token $3.00、每百万输出token $15.00,权重已于7月27日公开。

Thinking Machines Lab 发布了 Inkling-Small,这是一个 276B 参数、12B 激活参数的开放权重模型,在推理和智能体编程基准上与 975B 的 Inkling 持平或更优,其中 SWE-bench Verified 达到 80.2%。

阿里巴巴推出 Qwen3.8-Max,这是一款拥有 2.4 万亿参数的混合专家(MoE)旗舰模型,上下文窗口达 1M token,在 Text Arena 排名第五、Vision Arena 排名第二,也是阿里巴巴首款随后开放权重的 Max 级 Qwen 模型。

Z.ai（智谱 AI）发布 GLM-5.3，这是仅通过后训练对 GLM-5.2 进行的升级，在 Terminal Bench 3.0 上得分 28.3，在 CyberGym 漏洞基准上达到 84.5%，拥有 1M token 上下文，并在两周后开放权重。

阿里巴巴Qwen团队开源了Qwen3.8-27B,这是一款采用Apache 2.0许可的稠密多模态27B模型,据称在编程和办公工作流上超过闭源的Qwen3.7-Plus,原生上下文为262K。

IBM发布Granite 4.2，三个开放的Apache 2.0推理模型（3B、8B和30B），思维模式可切换；在 IBM 自己的运行中，8B 在 SWE-bench Verified 上得分为 47.67，在 AIME25 上得分为 86.67。

Z.ai 发布 GLM-5.3-Flash，这是一款基于全新训练底座的原生多模态开放权重模型，拥有 320B 参数(激活 18B)，该公司称其以十分之一的价格超越 GLM-5.2，输入定价为每百万 token $0.15。

DeepSeek 发布了 DeepSeek-V4.1-Flash,这是一款拥有 5520 亿参数、开放权重的多模态模型,该公司称其表现超越自家旗舰 V4-Pro,并将所有 V4-Pro 的 API 流量按 Flash 价格转发至该模型。

小米发布并开源了 MiMo-V2.6-Pro 和 MiMo-V2.6-Flash,这是两款原生全模态模型,上下文窗口均为 1M token;Pro 版本在 Artificial Analysis 智能指数上得分 46.32,为所有开源模型中的最高分。

Mistral AI 以公开预览形式发布 Mistral Large 4,这是一款在自有集群上训练、拥有约 1 万亿参数的原生多模态混合专家模型,并承诺在 2026 年 10 月底前开放权重。