发现一个很有意思的现象，我打算做个付费产品，要接入能用的多模态模型，同时要考虑成本。
选来选去居然只有小米的 MiMo-V2.5 符合条件，这么看来现在热门大模型都挺“偏科”的，果然任何事不能既要又要。
发现一个很有意思的现象，我打算做个付费产品，要接入能用的多模态模型
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GPT-5.6 Luna 降价 80%
对比下 DeepSeek-v4-Pro 的价格，打算把我的工作流的 subagent 模型换成 Luna 。 现在是 Grok-4.5 或 Kimi-K3 编排， Luna 干活，等我看看效果
这些天我把六年前写的一个类“按键精灵”的项目改成由 agent 驱动。
这类项目天然跟 agent 比较契合，把所有功能（找图、找色、键鼠操作）封装成工具给 agent 调用，要比 agent 实时识别图片，操作快很多。
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。
