微软基于阿里 Qwen 推出决策模型 Microsoft-Decision-1
微软基于阿里 Qwen 推出全新决策模型 Microsoft-Decision-1，该模型基于 Qwen3.5-9B 后训练而成，在结构化决策任务中于时延和准确性上超过 LLM 及 Jev 1.13.0 等热门决策模型。
推荐理由：微软基于 Qwen3.5-9B 后训练出决策模型，读者可借此观察决策模型这一新形态的落地路径与开源生态格局。
#模型发布
雷锋网精选AI 评分7272
Latent Space精选AI 评分8080 Anthropic 发布 Claude Haiku 5.5，定价对齐 GPT-6 Luna
Anthropic 发布 Claude Haiku 5.5，这是 Haiku 层级约一年来的首次更新，定价与 OpenAI 的 GPT-6 Luna 持平，同日还下调了 Sonnet 5.5 与订阅计划价格。
推荐理由：汇总了 Haiku 5.5 的第三方评测、分层定价与同日 SDK 更新，可据此判断小模型在智能体工作流中的成本位置。
Anthropic精选AI 评分6464 Anthropic 发布 Claude Haiku 5.5 小模型
Anthropic 发布 Claude Haiku 5.5，称其是迄今发布的最便宜、最快且能力最强的小模型。官方表示，其平均运行成本比 Claude Haiku 4.5 低约 75%。
推荐理由：Anthropic 发布小模型 Haiku 5.5，给出运行成本较上一代降低约 75% 这一关键变化。
Google DeepMind精选AI 评分7474 Google DeepMind 发布 EmbeddingGemma 2 开源多模态嵌入模型
Google DeepMind 发布 EmbeddingGemma 2，一个基于 Gemma 4 架构、Apache 2.0 许可的开源多模态嵌入模型，参数量 740M，可把文本、图像、音频和视频映射到统一嵌入空间。
推荐理由：官方给出 740M 参数、模块化编码器与端侧内存占用，可据此判断本地多模态检索的落地成本。
Google DeepMind精选AI 评分6565 Google DeepMind 发布 EmbeddingGemma 2，首个原生多模态端侧嵌入开放模型
Google DeepMind 发布 EmbeddingGemma 2，称其为首个面向端侧嵌入的原生多模态开放模型。该模型在文本之外统一了代码、图像、音频和视频，将它们映射到同一共享空间。
推荐理由：EmbeddingGemma 2 把端侧嵌入从文本扩展到代码、图像、音频和视频的统一空间，可据此判断本地多模态检索的可行边界。
Google DeepMind精选AI 评分6262 Google DeepMind 发布 Gemini 4 Argon 前沿模型
Google DeepMind 发布新前沿模型 Gemini 4 Argon，面向编码、企业知识工作和网络安全防御等复杂工作流。该模型当天起通过 Fairwind Program 向一批可信测试者开放。
推荐理由：Gemini 4 Argon 面向编码、企业知识工作与网络安全防御，并给出可信测试者的开放路径。
Google DeepMind精选AI 评分8282 Google DeepMind 发布 Gemini 4 Argon 前沿模型
Google DeepMind 发布新前沿模型 Gemini 4 Argon，先通过 Fairwind Program 向受信任的网络安全防御方开放，之后再逐步面向开发者、企业和消费者，起步价每百万输入 token 2 美元、输出 token 10 美元。
推荐理由：官方给出 Argon 在编码、企业知识与网络安全上的基准成绩和分阶段开放路径，可据此判断前沿模型的能力边界与落地节奏。
Sam Altman精选AI 评分6262 6.1 Sol 发布，价格为 Astra 的五分之一并享 95% 缓存读取折扣
Sam Altman 转发介绍 6.1 Sol，称其智能水平接近 Astra，价格为 Astra 的五分之一，并提供 95% 的缓存读取折扣。引用内容还提到 ultrafast 可为 Astra 带来 8 倍速度提升，该能力今日可用，并将很快支持 6.1 Sol。
OpenAI精选AI 评分6262 OpenAI 发布 GPT-6.1 Sol，称以五分之一价格提供接近 Astra 的智能
OpenAI 发布 GPT-6.1 Sol，称其以五分之一的价格提供接近 Astra 的智能水平。OpenAI 表示，这是目前同性能水平下最具成本效率的模型。
推荐理由：OpenAI 公布 GPT-6.1 Sol 的定价与性能定位，读者可据此判断其性价比在现有模型中的位置。
Microsoft Research精选AI 评分6666 微软研究院发布 Quine：面向生物学复杂性的 AI 研究系统
微软研究院发布 Quine，一个面向生物学复杂性的 AI 研究系统，由生物世界模型和连接模型、科学工具、文献与实验人员的交互式 harness 组成。
推荐理由：微软研究院公开 Quine 生物世界模型的设计思路与胰腺癌化合物筛选的湿实验验证结果，可了解多模态建模在科研闭环中的实际用法。
Anthropic精选AI 评分8080 Anthropic 发布 Claude Sonnet 5.5
Anthropic 宣布 Claude Sonnet 5.5 上线，这是 Claude 5.5 系列的第二款模型。官方称其相较 Sonnet 5 运行速度提升超过 30%，多数工作场景成本最多降低 30%。
推荐理由：Anthropic 官方发布 Claude Sonnet 5.5，给出速度与成本变化，读者可据此判断是否替换现有 Sonnet 5 工作流。
Google DeepMind精选AI 评分6262 Google DeepMind 发布 Gemini 3.8 Flash TTS 与 Flash-Lite TTS 语音模型
Google DeepMind 发布两款文本转语音模型。Gemini 3.8 Flash TTS 可设计带不同口音和特征的自定义音色；Gemini 3.8 Flash-Lite TTS 面向效率与规模化，可从自建风格或官方生产级音色库中选择。两款模型均支持创建并部署自定义音频。
推荐理由：两款 TTS 模型分别面向自定义音色设计与规模化部署，读者可据此判断语音生成的分工与选型。
Google DeepMind精选AI 评分7171 Google DeepMind 发布 Gemini 3.8 Flash TTS 与 Flash-Lite TTS
Google DeepMind 推出 Gemini 3.8 Flash TTS 和 Gemini 3.8 Flash-Lite TTS 两款文本转语音模型，前者面向角色设计与逐行表演指导，后者面向高并发配音和语音智能体。
推荐理由：官方给出两款 TTS 的定位差异、可用入口与基准排名，可据此判断语音生成在创作与规模化场景的落地方式。
OpenAI精选AI 评分8282 OpenAI 发布 GPT-6 Sol 与 GPT-6 Luna 两款模型
OpenAI 发布 GPT-6 Sol 和 GPT-6 Luna，两款模型基于 GPT-6 Astra 的技术进展，将其部分能力带入更快、更经济的模型以支持规模化工作。OpenAI 同时提升了缓存与推理效率，并将节省的成本直接让渡给用户，Sol 和 Luna 的 API 价格相比 GPT-5.6 促销价降低 50%。
推荐理由：OpenAI 在 GPT-6 系列下新增 Sol 与 Luna 两款模型，并给出相较 GPT-5.6 的 API 价格降幅，读者可据此判断成本变化。
Anthropic精选AI 评分8282 Anthropic 发布 Claude Opus 5.5
Anthropic 宣布 Claude Opus 5.5 即日起可用，这是新 Claude 5.5 系列的首个模型。据其引用的 @claudeai 介绍，该模型在多数任务上达到 Claude Fable 5.1 的水平，运行成本比 Opus 5 低 40%。
推荐理由：Anthropic 官方发布 Claude Opus 5.5，给出与 Fable 5.1 的能力对标和 40% 成本降幅，便于判断升级取舍。
Google DeepMind精选AI 评分8080 Google DeepMind 发布 Gemini 3.8 Live 与 3.8 Live Extended Thinking
Google DeepMind 发布 Gemini 3.8 Live 和 Gemini 3.8 Live Extended Thinking 两款实时对话模型，前者面向规模化与成本效率，后者面向高复杂度任务与多步推理。
推荐理由：官方给出两款语音模型的基准成绩与开放渠道，可据此判断实时语音智能体的能力水位与接入方式。
Google DeepMind精选AI 评分6767 Google DeepMind 发布 Gemini 3.8 Live 与 3.8 Live Extended Thinking
Google DeepMind 发布 Gemini 3.8 Live 和 3.8 Live Extended Thinking，称其为该公司最好的对话式 AI。官方表示这两个模型可以对话、思考并在后台处理任务，而不打断用户当前流程。
推荐理由：Google DeepMind 发布 Gemini 3.8 Live 系列，读者可了解其对话与后台任务处理的能力定位。
Meta AI精选AI 评分6262 Meta 在 Muse Code 和 Meta Model API 上线 Muse Spark 1.3 max 推理档
Meta 宣布 Muse Spark 1.3 的 max 推理档已在 Muse Code 和 Meta Model API 上线。被引用的发布者表示，Muse Spark 1.3 max 在编码和智能体任务上表现明显更强，建议即使试过 high 或 xhigh 档的用户也尝试这一档。
推荐理由：Meta 官方发布 Muse Spark 1.3 max 推理档，读者可了解它在编码与智能体任务上的定位及可用入口。
Meta AI精选AI 评分6262 Meta 发布 Muse Spark 1.3，提升智能体与编码任务表现
Meta 发布 Muse Spark 1.3，在智能体与编码任务上性能提升，并强调真实场景可用性。新版本可在单一线程中持续处理多个工作流的长周期任务，会更主动地与用户协作，包括提出澄清问题、在卡住时提示、在执行有后果的操作前确认，同时对其自身能力边界有更好的校准，减少编造结果。内部对比显示，相比 Muse Spark 1.2，工具调用减少约 20%，token 消耗减少约 25%。
推荐理由：官方给出 Muse Spark 1.3 在智能体与编码任务上的能力变化，以及工具调用和 token 消耗的对比数据。
Google DeepMind精选AI 评分6060 Google DeepMind 发布 Gemini 3.8 Flash Cyber，主打漏洞检测与自动修补
Google DeepMind 发布 Gemini 3.8 Flash Cyber，称其为防御方带来优势，具备专家级漏洞检测和自主修补能力。官方表示该模型可帮助团队应对新兴威胁。
推荐理由：Google DeepMind 发布面向安全防御的 Gemini 3.8 Flash Cyber，读者可了解其漏洞检测与自动修补的能力定位。