降低 AI 编程成本：字节发布 Doubao-Seed-Code 模型
它在性能（SWE-Bench SOTA）与价格（综合成本降 62.7%）上提供了新选项。
🔹 低成本方案：个人开发者「Coding Plan」首月 9.9 元，综合使用成本相比业界平均水平降低 62.7%。
🔹 无缝迁移：原生兼容 Anthropic API。已用 Claude Code 的团队修改几行配置即可切换，也支持 Cursor, TRAE。
🔹 核心能力：256K 长上下文；支持视觉理解（看 UI 设计稿生成代码）；Agentic 编程优化（大规模 RL 训练）。
🔹 性能指标：在 SWE-Bench-Verified（测试解决真实 GitHub Issue）上达到 78.80% (SOTA)。
已在火山方舟上线，适合高频使用 AI 编程或寻求低成本 Claude 替代方案的开发者。
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降低 AI 编程成本：字节发布 Doubao-Seed-Code 模型
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提前试用 GPT-5.1 能力
：OpenAI 疑似在 OpenRouter 悄悄发布了 Polaris Alpha 这个模型展示了 256K 上下文窗口与显著提升的推理能力。 关键特性与测试表现： 1️⃣ 256K 上下文：知识库截至 2024 年 10 月，处理长文档与复杂多轮对话的能力提升。 2️⃣ 代码生成：实测表明，简单提示即可生成完整可运行的游戏代码（如贪吃蛇），逻辑自洽。 3️⃣ 推理与创意：改进了多步骤推理能力，在 EQ-Bench 创意写作榜单表现突出，情感智能更高。 🔹 该模型在 OpenRouter 上显示 114 TPS 的高吞吐量，且基准测试表现与 GPT-5 家族聚类，高度疑似官方发布的“潜行测试”。 目前已开放测试，可自行体验： https://openrouter.ai/models/polaris-alpha
免费提升10倍视频生成速度
字节跳动开源了 InfinityStar 框架，用新架构实现 720p 工业级视频的快速生成。 1️⃣ 核心原理： 它不像扩散模型那样一次性生成 3D“时空块”，而是先固定“外观”（空间），再专门预测“运动”（时间）。这种时空解耦带来了效率提升。 2️⃣ 可验证收益： 生成 5 秒 720p 视频仅需约 58 秒，是主流扩散模型的 10 倍速。VBench 跑分 (83.74) 超过了 HunyuanVideo (83.24)。 3️⃣ 统一架构： 一个模型即可处理文生图、文生视频、图生视频等多种任务。 4️⃣ 开发者提示： 已完全开源 (NeurIPS 2025 Oral)。模型 8 亿参数 (35GB checkpoint)，使用 Flan-T5-XL 文本编码器，依赖 PyTorch 2.5.1+ (为 FlexAttention)。 GitHub 仓库已开放，可本地部署或查看 Demo： https://github.com/FoundationVision/InfinityStar #AI视频 #InfinityStar #开源 #AIGC #字节跳动
美团 LongCat-2.5发布了。
1.6T 总参、激活约 48B，原生多模态，主推长程智能体，全程国产算力训练。 图像量化成多级离散 token，Visual Coding 与 3D 受益。 大规模长程 RL，把失败轨迹转成可验证训练任务。 W4A4 推理，prefill 吞吐提升 43%。 官方自测介于 Claude-Opus-4.8 与 Opus-5 之间。
商汤开源 SenseNova Loop-9B-Preview。
它不堆参数，堆"层数"。32 层解码器，中间 4–27 层同权重跑两遍 → 前向 56 层计算，只存 9B。 自测 BIRD-Dev 71.38、AutomationBench 13.72，超 Qwen3.5-27B；Terminal Bench依旧落后。
