StartLux 开源了决策模型 StartLux-Decision，并一次性发布了 0.8B、2B、4B、9B、27B 五个参数版本。在 Decision Index 0.2.1 评测中，其 27B 版本得分 63.88，在 38 项基准中有 31 项高于 Jev 1.13；在另一套七项评测中平均准确率达 91.82%。
推荐理由：原文提供了详细的基准测试对比和多种规格的量化版本，读者可以评估其在不同部署场景下的适用性。
Holo4 是新的通用智能体模型系列，包含 27B 密集版和 35B-A3B MoE 版，现已通过 H Models API 和 Hugging Face 提供。
推荐理由：原文提供了模型性能、成本对比和具体应用案例，读者可以评估其作为通用智能体在不同接口下的实际能力。
千问发布 Qwen-Image-2.1-PE-T2I，一个统一的文生图与图像编辑模型，参数量7B，支持透明图生成、多参考图编辑和局部修改，同时提供提示词重写模型。模型在 HuggingFace 和 ModelScope 开源，支持通过 Transformers 和 Diffusers 集成，输出包含详细英文提示和推荐宽高比的 JSON 结构。
推荐理由：原文提供了模型架构、能力改进和开源入口，读者可据此判断其在生成效率与透明图支持上的实际应用价值。
Microsoft 发布 FrogNano-4B-2609 模型，基于 Qwen/Qwen3.5-4B 架构，通过强化学习在约 1,500 个合成软件工程任务上训练，专用于仓库级代码智能体任务。
推荐理由：原文详细说明了模型架构、训练方法、基准表现和使用限制，读者可据此判断其在代码智能体领域的定位与适用边界。
上海 AI 实验室发布新一代智能体模型 Atria Dawn Preview，基于 744B 参数 MoE GLM-5.2 基座，支持 256K 上下文窗口，专注于科研与工程场景中的环境理解、工具调用和多步任务完成。
推荐理由：原文提供了模型架构、评测基准和部署方式，读者可以据此判断其在科研与工程场景中的实际应用潜力。
DeepSeek发布多模态Mixture-of-Experts模型DeepSeek-V4.1-Flash，拥有552B参数，支持最多100万token上下文。模型采用CED架构，通过SWA Bounded Replay和CSA2技术将全局KV缓存降至890字节/token，约为前代的1/4。
推荐理由：模型在KV缓存压缩和多模态能力上实现突破，支持百万token上下文和可调推理努力，对长上下文智能体应用有直接价值。
智谱发布 GLM-5.3-Flash，为 GLM-5 系列首个原生多模态模型，拥有 320B 总参数和 18B 活跃参数，支持 300,000 token 上下文，采用混合稀疏与线性注意力架构及 mHC 技术，部署框架包括 SGLang、vLLM、TokenSpeed 等，可通过 reasoning_effort 参数控制推理预算，API 服务可在 Z.ai 平台使用。
推荐理由：原文给出了模型参数、架构创新和部署框架，读者可以据此判断其在多模态和长上下文场景下的实际应用潜力。
千问发布 Qwen3.8-Flash-Next-FP8 模型，为基于 Qwen3.8-Flash-Next 架构的 FP8 量化版本，支持 262,144 令牌上下文，可扩展至 100 万令牌。
推荐理由：原文公开了新架构的量化模型权重、技术细节和基准结果，读者可据此评估其在长上下文和多模态任务中的效率与性能表现。
DeepSeek-V4-Flash-0731 正式发布，取代预览版，具备增强的智能体能力，模型结构包含 DSpark 推理加速模块。在 Terminal Bench、NL2Repo、Cybergym 等多个基准上表现优于 DeepSeek-V4-Pro（预览版），且激活参数更少。
推荐理由：该模型在多个基准上超越了预览版，且参数激活量更小，读者可依据其推理能力与部署方式判断其在智能体场景中的适用性。
Mistral 发布 Shieldstral-1.0-3B，一个 3B 参数的多模态安全分类模型，支持文本、图像及图文混合内容的动态政策审核，基于自然语言政策输入返回连续安全分数，可在单 GPU 上运行，支持 32k 上下文窗口，开源 Apache 2.0 许可。
推荐理由：原文提供了模型架构、能力指标和部署方式，读者可以据此判断其在轻量级安全审核场景中的适用性。
美团发布 LongCat-2.0 大模型，总参数量达 1.6 万亿，激活参数约 480 亿，采用 MoE 架构与 LongCat Sparse Attention 技术，支持 1M 上下文训练，预训练覆盖超 35 万亿 token。
推荐理由：原文给出了模型参数规模、架构创新和评测基准，读者可以据此判断其在长上下文和智能体任务中的实际能力边界。
美团 LongCat 发布 LongCat-2.0，1.6 万亿参数 MoE 模型，激活参数约 480 亿/Token，支持 1M 上下文，引入 LongCat Sparse Attention 和 N-gram Embedding，提升长序列推理与编码能力。
推荐理由：原文给出了模型参数规模、架构创新和评测基准，读者可以据此判断其在长上下文和智能体任务上的实际能力边界。
月之暗面发布 Kimi-K2.7-Code，一款基于 Kimi K2.6 的编码专用智能体模型，采用 MoE 架构，参数量 1T，激活参数 32B，上下文长度 256K，支持图像与视频输入。
推荐理由：原文提供了模型架构、评测数据和部署方式，读者可据此判断其在长程编程任务和智能体场景中的实际能力与适用性。
月之暗面发布 Kimi-K2.6，一个开源的原生多模态智能体模型，支持长上下文编码、编码驱动设计、智能体集群协作和主动自主执行。模型采用 MoE 架构，总参数 1T，激活参数 32B，上下文长度 256K，支持图像和视频输入。
推荐理由：原文提供了模型架构、评测数据和部署方式，读者可以据此判断其在长上下文编码、智能体协作和多模态能力上的实际表现与适用场景。
百度发布ERNIE-Image文本生成图像模型，基于单流扩散Transformer架构，参数量8B，支持Prompt增强器，具备强视觉质量与可控性，适用于海报、漫画、多面板布局等场景。
推荐理由：原文提供了模型架构、参数规模、基准表现和部署方式，读者可以据此判断其在开放模型中的竞争力和实际可用性。
百度发布ERNIE-Image-Turbo文生图模型，为ERNIE-Image的蒸馏版本，仅需8步推理即可生成高保真图像，支持复杂指令跟随、文本渲染和结构化生成，适用于海报、漫画等场景。
推荐理由：原文提供了模型架构、推理步数、部署要求和基准数据，读者可据此判断其在效率与质量间的权衡点。