LongCat-2.5 發布:1.6 萬億引數原生多模態 agent 模型
LongCat-2.5 是面向長程 agent 任務的原生多模態模型,總引數 1.6 萬億、每 token 啟用約 480 億,在 LongCat-2.0 基礎上強化原生視覺理解與 agentic coding。它把視覺訊號表示為多級離散 token,與文字統一為同一種 token 格式處理,因此支援視覺程式設計、創意設計與 3D 任務。
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LongCat-2.5 是面向長程 agent 任務的原生多模態模型,總引數 1.6 萬億、每 token 啟用約 480 億,在 LongCat-2.0 基礎上強化原生視覺理解與 agentic coding。它把視覺訊號表示為多級離散 token,與文字統一為同一種 token 格式處理,因此支援視覺程式設計、創意設計與 3D 任務。
LiquidAI 發布 LFM2.5-Encoder 系列,含 250M 與 350M 兩個版本,基於 LFM2 架構的雙向掩碼語言模型,支援 15 種語言、8k 上下文,可微呼叫於分類、檢索、重排與語義相似度等任務。官方稱其吞吐量持平或超過 ModernBERT,CPU 長上下文有優勢,並可在瀏覽器 WebGPU 上執行;GGUF 權重已上傳 Hugging Face,llama.cpp 已提交對應支援 PR。
Liquid AI 發布 LFM2.5-24B-A2B:24B 引數、每 token 僅啟用 2B 的推理模型,面向端側私有 agent,權重開放,已在 Hugging Face 和官方 Playground 上線。它是 LFM2.5 系列最大也是最後一款模型,上下文從 32K 擴至 131K,詞表由 65K 翻倍到 128K,預訓練從 17T 擴到 33T token。
LiquidAI 發布 LFM2.5-24B-A2B:總引數 24B、每 token 僅 2B 啟用的 MoE 推理模型,專為在本機持續執行的私有 Agent 設計。它先輸出思維鏈再作答,能呼叫工具,上下文由上一代 32K 擴到 131K,詞表從 65K 翻倍至 128K。
網頁多人遊戲 catcopter 已在 Hacker News 發布,玩家操控一隻會飛的貓,與其他玩家以及翼龍、雞、憤怒企鵝對戰。作者稱主要用 Opus 5.5 處理物體、繫結與動作,難處理的元素交給 Tripo3d,CPU 與網路最佳化用 Fable,後端物理基於 Rapier。由於複用了此前 flat.social 專案的素材與玩法,本次實際迭代約一週,域名則是 13 年前註冊的。
OpenAI 開發者帳號 @OpenAIDevs 在 X 上發了一條推文,正文只有一句「A little TV for a cat with a lot of energy」,即給一隻精力旺盛的貓做了個小電視。推文沒有附帶任何技術說明,未提及所用的模型、產品或實現方式,也沒有給出更多上下文。
Anthropic 週一發布研究報告,稱可自我複製的 AI 蠕蟲可能數月內就具備在 IoT 裝置上擴散的能力。報告稱 90 億引數模型在 9 類硬體中的 8 類上成功部署推理,Gemma4-26B-A4B 分散跑在 15 臺安卓電視盒上僅 0.39 tokens/秒;GLM-5.2 成功向 8 個安卓 15 模擬器節點傳播 Llama3.1-8B,5 次試驗中 4 次全部成功。
開源工具 CATT 0.2.1 讓開發者用一個模擬的 Muse/Instinct 助手來測試自己的服務或 MCP。測試者可設定起始條件、審批和成功條件;CATT 會記錄完整互動(含工具呼叫與回應),並對比助手聲稱的結果與實際發生的情況。它支援工具呼叫與命令列訪問、模擬服務審批,並提供基於非官方 Muse 模板的 MCP profile;它可在本地或 CI 中執行,有無 LLM 後端均可。
復旦 NLP 團隊發布主動式個人助手 A5,能在多次會話間積累對使用者與專案的理解,並在接入資料發生變化時主動提出後續建議。A5 Harness 通過 Context 索引、Memory 系統、Diff Engine 與 Proposal Engine 維護終身上下文:演示中它能把使用者對陶瓷的興趣遷移到新的旅行規劃,也能在需求文件從個人使用改為團隊共用時調整存取權限方案。技術預覽 v0.3.1 安裝包已開放下載,支援 macOS 與 Linux,程式碼將隨後開源。
Kimi K2.5 發布,官方稱其為迄今最強開源模型,原生多模態,在 K2 基礎上用約 15T 視覺與文字混合 token 繼續預訓練。其 Agent Swarm 可自行組織最多 100 個子智慧體、執行最多 1500 次工具呼叫,相比單智慧體執行時間最多縮短 4.5 倍。模型已上線 Kimi.com、App、API 和 Kimi Code;
Anthropic 前沿紅隊發布研究,測試 AI 能否像計算機病毒一樣在不同裝置間自主複製傳播。實驗中 15 臺約 55 美元、4GB 記憶體的安卓電視盒子以流水線並行跑起 Gemma4-26B-A4B,總價約 825 美元,生成速度僅每秒 0.39 個 Token。GLM-5.2 在 8 節點模擬網路中 5 次有 4 次傳播到全部節點,但依賴外部推理伺服器與預開的免認證 ADB 埠;
Adobe Research 與 UCLA 提出 Tev 訓練方案:27B 模型在 Agents' Last Exam 計算與數學子集上 Pass@5 達 0.28,追平 GPT-6 Astra 與 Claude Opus 5。做法是先建置含隱藏標準答案的潛在世界再用它渲染出任務環境,據此合成覆蓋 7 個領域、1,170 個環境的 Tev-Gym,單次 rollout 中位耗時 12.4 分鐘、Pass@1 僅 29%。
Anthropic 在 Latent Space 播客中介紹了 Claude Opus 5.5 的發布,並談到該模型的行為、評測與定價。平台工程的重點是解耦模型的“大腦”與 agent 的“手”,也就是把 harness 與 sandbox 分離,以支撐 Claude Managed Agents 的規模化執行。團隊還用 Rust 重寫了 Messages API,並通過隔離、憑證與網路控制來約束 Claude 的行為。其他話題包括蒸餾與保留思考、安全分類器與模型路由。
Anthropic 發布 Claude Opus 5.5。官方稱,它在 agentic coding 與知識工作上領先,典型負載下執行成本比 Opus 5 低 40%。同一批更新中,Claude Sonnet 5.5 比 Sonnet 5 快 30% 以上,多數任務成本最多低 30%;面向摘要、subagent 與瀏覽器操作等高併發任務的最快小模型 Claude Haiku 5.5 也已推出。
Karpathy 在推文中估算,全球只有約 5000 人(約 0.00006% 人口)能直接使用最前沿的內部 AI 系統;約 2000 萬數學與程式設計專業人士在用前沿級 LLM 做專業工作,另有約 60 億人(約全球 75%)幾乎沒接觸過 LLM。他把這種分化稱為一條越來越陡的能力漏斗,成因是任務規模、能力鋸齒狀分佈(集中在可數字化、可驗證、商業價值高的領域)與存取權限分層。這些內部系統可讓成千上萬 Agent 組成叢集連續執行數週,推進大型軟體專案、發現零日漏洞。
Higgsfield AI 藉助 GPT-6 Astra,把 AI 生成影片的時長從原先約 1 分鐘提升到 10 分鐘以上,CEO Alex Mashrabov 稱這緩解了長影片中畫面一致性的難題。配合 GPT-Image-2.5,平台可穩定渲染影像上的文字與資訊圖,服務缺少製作預算的小商家。Codex 讓約 200 名創意人員把想法直接做成軟體原型,團隊還用 GPT-6 Astra 生成長度超 10 分鐘的教學影片。
輝達宣布計劃投資 Boltz、Foresight、Hiverge、Prima Mente 和 Riverlane 五家英國 AI 初創公司,並承諾五年投入 2.5 億美元算力,用於強化英國的 agentic 安全與安全研究。這五家公司分別做生物分子模型與藥物設計、超大規模資料中心等基建專案的完工預測、自動編寫並最佳化演算法的發現引擎、面向阿茲海默症等疾病的生物基礎模型,以及跨量子位元型別的即時糾錯軟硬體。
Anthropic 兩位安全研究員 William Zhou 與 Daniel Freeman 發布「自主複製與適應(ARA)」安全實驗:在 8 個 GCP 節點(Android 15 redroid)組成的隔離網路裡,GLM-5.2 在 5 次測試中 4 次自主攻陷並部署全部 8 臺裝置,另 1 次拿下 7 臺。研究還顯示,Qwen3.5-9B 能在 9 種硬體中的 8 種上自行排錯並部署 Llama3.1-8B;
阿里 Qwen 團隊公布 QwenGyre,稱其針對超長程(XLong-horizon)agentic 強化學習的兩大挑戰。原帖僅給出這一句說明,未指出兩項挑戰具體是什麼,也沒有提到模型規模、評測資料或可用時間。
Apertus 1.5 發布,在 8B 與 70B 兩個尺寸上新增影像與音訊理解、可選思考模式,上下文視窗擴至 262,144 token,為 1.0 的 4 倍。權重已於 2026 年 7 月 24 日以 Apache 2.0 許可上傳 Hugging Face,技術報告同步公開。模型由第一代繼續預訓練而來,8B 增加 4 萬億 token、70B 增加 2 萬億,總量分別達 19T 與 17T。
研究團隊提出具身 RSI 系統 Recursia,通過內外雙層迴圈讓機器人從執行經驗中改進共享執行棧,在 LIBERO-Pro Long 零樣本長時操作的位置/任務擾動下成功率達 28.4%/53.4%,比輝達 ASPIRE 高 5.8/15.1 個百分點。共享棧分為工具、技能、交接、驗證四層,候選修改需經通用性檢查、機制測試及父子版本配對比較。
Ai2 發布 Old Ideas, Novel Problems 研究與配套基準,結論是用 LLM 當新穎性評審並不可靠:只改 prompt 裡幾處措辭,模型分辨兩個想法哪個更新的準確率就變動超過 50 個百分點。測試涵蓋 GPT-5.1、GPT-5.2、GPT-5.4 與 Claude Sonnet 4.5、Opus 4.5/4.6,檢索與額外推理都不能穩定改善判斷,兩個專門建置的新穎性評估系統還不如直接用 prompt 呼叫的 Claude Opus 4.6 基線。
因一起版權官司,Anthropic 2021 年 7 月的「最高機密」內部研究路線圖意外曝光。檔案當時就把「具備軟體工程師同事全部能力」的通用 AI 助手定為終極目標,與今天的 Claude Code 一致,CEO Dario 拍板短期先驗證工具呼叫、長期演進為程式設計助手。路線圖還寫明要訓練 1T(1 萬億)引數以上的超大模型、探索超長上下文,並提出模型自我評判與 Test-time compute。安全部分已討論無沙箱隔離下執行程式碼的工具呼叫風險。
Anthropic 把 Agent Skills 開放標準捐贈給 Linux 基金會旗下的 Agentic AI Foundation(AAIF),並移交名稱與 logo、GitHub 組織及 agentskills.io 域名。該標準自 2025 年 12 月發布以來,已有 ChatGPT、Cursor、GitHub Copilot、VS Code 等 70 多個平台接入,累計發布 100 萬個 skill、安裝近 2.8 億次。
Anthropic 推出 Claude Haiku 5.5(claude-haiku-5-5),面向高併發與低延遲場景。該模型提供 1M token 上下文視窗、128k 最大輸出 token,並支援通過 effort 引數調節的自適應思考。已在 Claude API、Amazon Bedrock、AWS 上的 Claude Platform、Google Cloud 和 Microsoft Foundry 上線。
GPT-6.2-Astra 已開始灰度測試:部分使用者的模型列表中出現該型號且能實際呼叫,灰度基本集中在 500 美元 Pro 套餐,有使用者 20% 的請求被路由到 6.2,個別使用者全部請求走 6.2。同日 Claude Mythos 5.5 短暫出現在官網前端程式碼中,數小時後被移除,該版本將包含生物學研究與網路安全能力。HuggingFace 上還出現聲稱是 Mythos 洩露權重的倉庫,已有 5000 多次下載,但可信度不高。
輝達發布 Nemotron 3.5 系列開源權重模型,含 1200 億引數的企業 agent 模型 Super VL,以及面向本地 AI PC 和 DGX Spark 工作站的輕量 Bolt。輝達稱 Super VL 引數少於 Nemotron 3 Ultra,但在指令遵循與工具呼叫上準確率相近;針對文件智慧、財務、科研、醫保理賠等 agent 任務做後訓練後,完成任務快於 Anthropic 與 OpenAI 競品。
創作者 Marcello Costa 發布 AI 動畫短片 Monkey Business,整個流程幾乎都在 Claude 內完成。他通過 Seedance 2.5 skill 把自然語言提示轉成 Magnific 內 Seedance 2.5 工具的詳細視覺提示,99% 的過程發生在 Claude 中。首個提示設定專案規則後,僅用專案內術語即可協作,從開始到完成約 50 天,期間仍需大量迭代和後期製作。
網路安全初創公司 Cathedral 在 Anthropic 漏洞賞金專案的一次測試中,用 AI 代理在不到 12 小時內進入其內部系統,暴露了員工薪資、錄用通知、會議記錄和 Slack 訊息。Anthropic 確認被訪問的是部分銷售、人力和 IT 系統,涉及部分客戶與合作伙伴的業務聯絡方式,但客戶與 Claude 的對話、模型輸出、原始碼與權重未被觸及。Anthropic 稱監控在對方上報前已發現活動並當天關閉訪問,隨後停用相關第三方軟體並通報聯邦官員。
OpenAI 表示,最新一輪模型能力提升集中在 COBOL、Fortran、Visual Basic 等低資源程式語言,增強了這類軟體的建置與遷移能力。這些語言支撐著銀行、政府和企業長期依賴的系統;OpenAI 的目標是理解數十年的業務邏輯,並在保留可用部分的前提下幫助開發者完成現代化改造。OpenAI 稱會圍繞開發者與企業客戶提出的實際難題推進,並公開徵集下一批需要支援的語言與工作流。