通义千问发布 Qwen-Audio-3.1 音频模型栈，新增 TTS-Next 与 ASR-Next 并大幅降价
通义千问发布 Qwen-Audio-3.1，ASR、TTS 与 Realtime 全面升级，并新增 TTS-Next 和 ASR-Next 两个模型，共五个模型覆盖理解、生成、交互与创作。
选题角度：官方放出五个音频模型和最高95%的降价，适合逐项实测ASR去口水词、TTS-Next一次生成音效与背景音的效果。
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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。
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X · 通义千问 Qwen精选爆款4042AI 评分7272 量子位精选AI 评分8888 Anthropic 发布 Claude Opus 5.5，多项跑分登顶且 API 价格降 20%
Anthropic 发布 Claude Opus 5.5，在代码、知识工作、计算机操作等多项基准测试中登顶，输出速度比 Opus 5 快 30% 以上。输入、输出价格分别为每百万 Token 4 美元和 20 美元，较 Opus 5 下降 20%，缓存读取价从 0.50 美元降到 0.20 美元，砍了 60%，Anthropic 测算典型任务总成本可降 40%。
选题角度：原文给出Opus 5.5在Terminal-Bench 4.0等多项跑分的具体数字和API降价明细，适合做新旧版本跑分与价格对比的实测解读。
TechCrunch · AI精选AI 评分7878 OpenAI 发布 GPT-6 Sol 和 Luna，成本更低错误更少
OpenAI 发布 GPT-6 系列的 Sol 和 Luna 更新版本，API 价格降至 5.6 系列的一半，官方称得益于缓存和推理优化。GPT-6 Sol 在内部事实性评估中错误率约为前代一半，达到 Astra 级可靠性，编码错误率也更低。新版本已在 ChatGPT Work、Codex 和 ChatGPT API 上线，Luna 还将登陆桌面应用及 Free 和 Go 用户。
选题角度：OpenAI 发布 GPT-6 Sol 和 Luna，API 价格降到 5.6 系列一半，适合对比新旧版本在编码和事实准确率上的差异。
OpenAI News精选AI 评分7575 OpenAI 发布 GPT-6 Sol 与 Luna 两款模型
OpenAI 发布 GPT-6 Sol 和 Luna 两款模型，将前沿智能带入日常工作，两者在能力与成本上有不同的平衡。
The Decoder精选AI 评分8888 Anthropic 发布 Claude Opus 5.5，性能对标 Fable 5.1 且成本降低约 40%
Anthropic 发布新系列首个模型 Claude Opus 5.5，官方称其在多数任务上达到 Claude Fable 5.1 的水平，运行成本比 Opus 5 低约 40%，输出速度提升超过 30%。
选题角度：Anthropic 发布 Claude Opus 5.5，官方给出与 Fable 5.1、GPT-6 Astra 的基准对比和 40% 成本下降，适合做跑分与价格对比解读。
TechCrunch · AI精选AI 评分7878 Anthropic 发布 Opus 5.5，价格更低且性能对标 Fable
Anthropic 于周二发布新模型 Opus 5.5，官方称其在编码和知识工作任务上创下新的 SOTA，并在多项基准上超过体量更大的 Fable 模型。Opus 5.5 输出 token 定价为每百万 20 美元，低于上一代的 25 美元，其他指标也有类似降幅，运行速度更快、服务所需算力整体下降。
选题角度：Anthropic 发布 Opus 5.5，输出价格从每百万 token 25 美元降到 20 美元，适合对比新旧版本在编码任务上的表现和成本差异。
Hacker News · AI 高分帖精选AI 评分8282 Anthropic 发布 Claude Opus 5.5，成本比 Opus 5 低 40%
Anthropic 发布 Claude Opus 5.5，这是新 Claude 5.5 家族的首个模型，官方称其多数工作表现达到 Claude Fable 5.1 水平，运行成本比 Opus 5 低 40%。
选题角度：官方给出 40% 降价、缓存读取降 60% 和 680,000 行代码迁移案例，适合做新旧版本同任务成本与耗时对比实测。
量子位精选AI 评分8383 小米 MiMo-V2.6 开源发布，6天RL训练烧掉350万美元拿下开源第一
小米发布 MiMo-V2.6-Pro 和 Flash，Pro 为1.02万亿参数、420亿激活，在 Artificial Analysis Intelligence Index 上拿到46分，位列开源第一。
选题角度：小米把6天RL训练直播全过程公开，可围绕350万美元账单和30个Step后的评测涨幅，讲清开源模型冲进第一梯队的成本账。
X · 罗福莉精选4333AI 评分6262 罗福莉发布 MiMo-V2.6，称其为迄今最大规模开源 RL 训练之一
罗福莉发布 MiMo-V2.6，称这很可能是开源模型团队迄今按算力计算规模最大的单次 RL 训练之一，投入数十人长期攻关，模型潜力由 mid-training 构建、经大规模 RL 释放，目前是排名第一的开源模型。
选题角度：作者本人披露 MiMo-V2.6 大规模 RL 训练细节，并放出蒸馏 Qwen 模型、7K 环境和完整 RL 框架，适合讲开源 Agent RL 的实操资源。
X · 小米 MiMo精选爆款8850AI 评分7575 小米发布 MiMo-V2.6 Pro 与 Flash 两款全模态模型
小米 MiMo 发布 MiMo-V2.6 Pro 和 Flash 两款全模态模型，通过规模化强化学习训练。官方称 Pro 在多数 Agent 基准上与 Claude Opus 5、GPT-5.6 Sol 表现相当，在 Artificial Analysis Intelligence Index 上得分 46，为开源模型最高，并在编码、电脑操作、3D 推理和创作能力上更强。
选题角度：官方放出两款全模态模型的开源权重和技术报告，可对照榜单分数与 Agent 基准表现做一次上手实测。
X · 小米 MiMo精选889AI 评分6262 小米 MiMo 预告 MiMo-V2.6 模型并展示 MiMo Gallery 多模态生成作品
小米 MiMo 预告即将发布的 MiMo-V2.6，并上线 MiMo Gallery 展示该模型生成的作品。画廊中的 3D 模型、游戏、幻灯片、视频、音乐和图像均由 MiMo-V2.6 生成，官方还给出链接供查看后续内容。
选题角度：官方放出 MiMo-V2.6 生成的 3D 模型、游戏、幻灯片、视频、音乐和图像画廊，适合逐项展示这些多模态产出。
量子位精选AI 评分7878 阶跃星辰发布 Step 5 Preview：600B 总参数、激活 27B，Agent 能力冲上开源 Top 2
阶跃星辰发布新一代旗舰基座模型 Step 5 Preview，采用 MoE 架构，600B 总参数、激活参数仅 27B，支持 1M 上下文，在 Artificial Analysis 评测中取得 44 分，位列全球开源 Top 2。
选题角度：作者用同一批 Prompt 实测 Step 5 Preview 操作 Blender 建模、搓乐高赛车游戏，并对比上一代官网 Demo 的生成差异，适合做上手实测与效果对比。
抖音 · 晓辉博士精选1.3万AI 评分5858 OpenAI 研究员离职两年研发 Jev 模型，主打快思考决策
硅谷热议的 Jev 模型由 OpenAI 一位研究员离职后潜心研发两年推出，面向决策和判断场景，速度比传统模型快几百倍，成本约为其 1%，幻觉率低。它没有沿用 RLHF，而是采用 RLCD（可校准决策的强化学习），在输出答案的同时给出置信度，便于按阈值决定是否人工介入。
选题角度：视频里展示了结构化输出几乎瞬间出结果、传统模型逐字生成的对比，可以围绕快思考模型在客服路由这类判断场景的实测来拍。
Two Minute Papers精选AI 评分6262 Two Minute Papers 解读 DeepSeek V4.1 Flash 的新架构
Two Minute Papers 发布视频解读 DeepSeek 的新架构，标题为 DeepSeek's Insane New Architecture。视频说明中给出 DeepSeek V4.1 Flash 论文链接，并列出多条 X 平台来源链接，同时更正视频 3:23 处 Opus 5.1 标注应为 Opus 5。
AI Explained精选AI 评分7878 GPT-6 Astra 发布，AI Explained 称其强到连 OpenAI 都担忧
OpenAI 发布 GPT-6 Astra，AI Explained 在视频中将其与 Fable 对比，并梳理最亮眼的结果、额外对比和交易相关表现。视频还提到一个令人担忧的趋势，即 GPT-6 Astra 的思维链可监控性正在减弱，并附上 OpenAI 的 GPT-6 Astra 页面与部署安全论文链接。
Olivio Sarikas精选AI 评分7272 World Labs 发布 Atlas 全能世界模型，支持文本图像视频生成 3D 世界
World Labs 发布 Atlas 全能世界模型，可从文本、图像、视频和相机位姿生成、重建并模拟 3D 世界。官方称其支持像素级相机控制、最长 1 分钟 1440p 视频、稀疏视角 3D 重建，并输出点云和 3D Gaussian splats，用于机器人 real-to-sim 流程，架构为共享空间上下文的多模态自回归扩散 Transformer。