ChatGPT 的模型选择器更新了，越来越易懂，大众化。用户不用记具体模型编号，只需在一个统一入口选择“速度”还是“高级”模型。
果然大众的才是流行的，Codex桌面端这几次更新也是靠着剥去技术的外衣，吸引了更多普通用户。
ChatGPT 的模型选择器更新了，越来越易懂，大众化
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多 agent 并行工作系统的一些思路
最近我在忙着用pi搭建一个项目内多agent并行工作的系统，也就是Factory Model。 实现逻辑很简单，用worktree给每个agent创建单独的空间，主窗口agent编排，用plan subagent将单个目标拆分成多个task，每个task又划分成并行或串行的wave，每个wave单独一个worktree。 紧接着依次执行wave，并行的wave同时派遣多个subagent完成task，串行的wave派遣单个subagent依次完成task。最后统一merge和处理冲突。 难点在于在这套复杂的系统中，主窗口的上下文工程很难优化，经常token爆炸。为了控制主窗口的token消耗，这几天对这套系统进行了反复重构。
高速MiMo-V2.5-Pro，免费用 ，速度破 1000 tokens/s
小米刚推出了MiMo-V2.5-Pro-UltraSpeed。 1000 tokens/s 是什么概念呢，你打字的速度都跟不上它输出的速度。 高速 API 价格普通的是 3 倍，看来价格战的代价是会限制普通 API 的速度。 现在申请就能用，限时两周，6月8日到23日。 免费申请： platform.xiaomimimo.com/ultraspeed
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。
