Grok Build 偷偷上传仓库丑闻过后， SpaceXAI 现在开源了 Grok Build CLI ，并重置了周额度。
GitHub： https://github.com/xai-org/grok-build
Grok Build 偷偷上传仓库丑闻过后
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不少人看衰 MiniMax ， 因为它的 Coding 能力掉队了
但最近我让通用 agent 做一些识图的任务，搭配 M3 真心表现不错。 其他的多模态模型要么价格贵，要么能力不行，比 M3 便宜的模型又不是原生多模态。只有 M3 兼顾了价格、能力、多模态。
AI 证书只推荐这三家
最近我朋友想转行 AI ，花了不少钱拿了几张含金量零的废纸。不得不说 AI 证书的水是真的深，现在根本就没有统一认可的颁证机构。 但对于海外公司来说眼里，这三家大厂云的 AI 证书含金量还是可以的，毕竟大部分公司的服务都是围绕这三家云。 Google Cloud $99→$200：Leader打底，Engineer技术线。走 Gemini / Vertex AI。 Azure $99→$165：AI-900入门，AI-102进阶。企业体量大，跟Office绑得紧。 AWS $100→$300：Practitioner入门，ML Specialty进阶。覆盖最广，云基建团队标配。 面向国内小厂，直接拿 OpenAI 的免费证书， OpenAI 的名字响，比那些国内野鸡证书强多了。
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。
