前 OpenAI CTO Mira Murati 的首款大模型来了
团队 Thinking Machines 发布了第一个开源模型 Inkling。原生多模态，975B 参数，MoE 架构，推理激活 41B。
Meta 转闭源之后，美国这边能用的开源基座一直空缺，Inkling 刚好填补了开源空档。
前 OpenAI CTO Mira Murati 的首款大模型来了
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2026 是通用 agent 的元年，当人手一个 agent 后
，订阅制 skill 可能会是一个潜力巨大的创收点。 现在的 saas 都是面向给用户的，我认为后续的 saas 将会通过 api 封装成一个 skill ，面向 agent 调用， agent 能自行或通知用户订阅 saas 的 skill 。
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。
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。
