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。
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雷锋网精选AI 评分7272
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。
Meta AI精选AI 评分6262 Meta 的 AIRA₃ 在 NVIDIA Kaggle 竞赛中获第 8 名摘金
Meta 表示，为检验其推进 AI 研究前沿的进展，6 月将下一代自主 AI 研究系统 AIRA₃ 投入 NVIDIA 在 Kaggle 举办的实时竞赛，任务是对一个 30B Nemotron 模型做微调，教模型更好地推理，所有参赛者信息相同并由外部在私有测试集上评分。
推荐理由：Meta 官方披露 AIRA₃ 在 Kaggle 微调竞赛中击败人类队伍，可观察自主研究系统在真实评测中的表现。
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7474 Google DeepMind 发布 Gemini 3.8 Flash 与 3.8 Flash Cyber 两款新模型
Google DeepMind 发布两款新 Gemini 模型，用于扩展 AI 智能体并保障代码安全。其中 3.8 Flash 被称为其迄今最智能的模型，在软件工程、智能体任务和多步推理上相较 3.7 Flash 有明显提升；3.8 Flash Cyber 是其能力最强的网络安全模型，具备前沿水平的漏洞检测与自动修补能力。
推荐理由：官方给出两款 Gemini 新模型在软件工程、智能体任务与漏洞检测上的定位，便于判断能力边界。
Google DeepMind精选AI 评分6060 Google DeepMind 为最新 Gemini 模型带来智能体视频理解
Google DeepMind 宣布为最新 Gemini 模型加入智能体视频理解能力，模型分析视频的准确率更高，同时最多可减少 88% 的 token 消耗。
推荐理由：官方给出 Gemini 视频理解在准确率与 token 消耗上的变化，可据此判断多模态推理成本走向。
Meta AI精选AI 评分5858 Meta 发布 Muse Spark 1.2，支持视觉转代码与机器人导航等多模态任务
Meta 发布 Muse Spark 1.2，支持从视觉生成可运行代码、将感知转化为物理动作，并具备音视频理解能力以应对企业级视频工作流。官方同时公布了新的评测与演示，展示该模型在视觉理解与推理上的覆盖范围，其中包括解析多模态观测并调用工具引导机器人在非结构化环境中寻找橡皮鸭。
推荐理由：Meta 官方给出 Muse Spark 1.2 的多模态评测与演示，可了解其在视觉理解与工具调用上的能力边界。
Meta AI精选AI 评分7171 Meta 发布 Muse Glimmer：30B 开源权重模型，面向本地常驻智能体
Meta 发布 Muse Glimmer，一个 30B 参数的开源权重模型，面向本地常驻智能体工作流。该模型在关键智能体用例和基准上表现优于同尺寸领先模型，可完全运行在 Mac 或配备高性能 GPU 的 PC 等消费级硬件上。模型权重以宽松的 Apache 2.0 许可发布。
推荐理由：Meta 开源 30B 端侧智能体模型，可据此判断消费级硬件上常驻 Agent 的可行边界。
Meta AI精选AI 评分6262 Meta 发布 Muse Spark 1.1 并开放 Meta Model API 预览
Meta 发布 Muse Spark 1.1，是今年早些时候首个 Muse Spark 模型之后的重大升级。随此次发布，Meta 同时开放新 Meta Model API 的公开预览，开发者可通过该 API 访问 Muse Spark 1.1。该模型现已在 Meta AI 应用和 meta.ai 上线 Thinking 模式。
推荐理由：Meta 发布 Muse Spark 1.1 并开放 Meta Model API 预览，读者可据此了解新模型与开发者接入方式。
已经到底了