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neolab 推出 Nex-N2-Pro，基于 Qwen3.5-397B-A17B，总参数 397B 的 MoE 推理模型，支持 262K 上下文与多模态（VLM），性能达到 GPT-5.5 和 Claude Opus 4.7 级别。模型可自动调节推理深度，减少 30-50% 思考 token 且无性能折损，在 Terminal Bench 2.1、GDPVal、SWE-Verified 上取得 SOTA。擅长智能体编码、深度搜索和工具使用，兼容 Claude Code、Cursor 等工具。硅基流动已提供 T+0 支持，前两周免费使用。
AIHOT 精选理由后训练模型能直追 GPT-5.5 和 Claude 4.7，免费两周，对做 agent 和 deep search 的人来说是难得的低成本试错机会。
商汤 SenseTime 推出 SenseNova U1 开源多模态模型，实现原生理解与生成文本和图像，可一键将提示词转化为专业信息图。该模型被开发者 @gurru_tech 评价为“非常令人印象深刻”。项目已开源，提供 SenseNova Studio 在线试用，并公开 HuggingFace 模型集合、GitHub 源码仓库及 Discord 社区入口。
AIHOT 精选理由商汤这回把图文统一模型开源了，SenseNova U1的infographic功能比市面上大多数文生图工具更懂文字和布局，做内容的朋友可以上手试试。
推出 Krea 2 Turbo。 仅需2秒即可生成高质量图像；兼容风格参考、情绪板和 LoRA。 在 krea . ai 免费试用。
AIHOT 精选理由2秒出图不算新概念，但Krea 2 Turbo把风格参考和LoRA都揉进实时生成里，做设计的可以试试能不能省掉Midjourney的等待时间。
DeepSeek 现已连续四周在我们平台的 token 份额排行榜上位居第一: https://openrouter.ai/rankings
AIHOT 精选理由OpenRouter 作为风向标级的 API 聚合器，这个四连冠的数据比任何 benchmark 都实在，对还在犹豫选哪个模型的产品人来说，是个明确的信号。
阶跃星辰的 Step 3.7 Flash 已上架 Fireworks AI。该模型为 198B 稀疏 MoE 多模态大模型（VLM），含 196B 语言骨干和 1.8B 视觉编码器，从设计之初优化推理效率，采用硬件友好架构与 MTP 辅助解码，速度达 400 tokens/s。具备原生多模态理解与行动、可靠工具使用、增强搜索能力，面向真实智能体工作负载，采用 Apache 2.0 开源许可。
AIHOT 精选理由198B稀疏MoE加MTP解码把速度推到400 tok/s，还开源Apache 2.0，这规格做agent的大脑正合适，做实时应用的可以试试手。
5月26日，昆仑万维发布SkyClaw-v1.0，定位面向复杂工具使用和真实世界任务执行的高性能Agent模型，输入仅0.5元/百万token、输出4元/百万。实测显示，其从零生成番茄钟和记账本应用时，能自主用Web Audio API合成音效、用SVG手绘图表，细节处理成熟。在现有代码库修改任务中，越难的任务表现越好：单点bug修复精准，能准确诊断iOS Safari滚动问题并给出克制式修复方案。但官方未报告SWE-bench成绩，表明其优势集中在从零生成与模式匹配场景，而非大型仓库精确修改。极致低价使其在批量Agent任务与快速原型生成上性价比突出。
AIHOT 精选理由这篇实测把SkyClaw的「从零生成」和「老项目修改」摊开了揉碎了测，不看广告看疗效，让我看清Agent模型的分化到底意味着什么——便宜好用但有边界，想省钱做小工具的你值得细读。
Nemotron 3.5 ASR 是一个 600M 参数的多语言流式语音识别模型，单个检查点覆盖 40 种语言-地区（含英、西、德、法、意、日、韩、中、阿拉伯等）。采用 Cache-Aware FastConformer 编码器与 RNNT 解码器，缓存内部状态避免重复计算，实现低延迟流式转录且不损失精度。模型原生输出带标点和大写的生产级文本，无需后处理。支持指定语言（target_lang=es-ES）或自动语言检测（target_lang=auto）。通过注意力上下文大小（att_context_size）可在推理时直接调节延迟-准确率权衡，范围从 80ms 到 1.12s，无需重新训练。模型以 NeMo 检查点形式发布，可用于微调以适配特定语言、领域或口音。
AIHOT 精选理由一个模型搞定40种语言的实时语音转文字，NVIDIA还给了完整微调代码和实测数据，做语音Agent和字幕的可以照着抄作业。
EVA-Bench Data 2.0 将评估范围从单一企业领域扩展至航空公司客户服务管理（CSM）、企业 IT 服务管理（ITSM）和医疗 HR 服务交付（HRSD）三个领域，共涵盖 121 个工具、213 个场景，场景数较原始版本增长约 4 倍。每个场景均经 OpenAI GPT-5.4、Google Gemini 3.1 Pro 和 Anthropic Claude Opus 4.6 验证可解性。数据集遵循语音优先、真实性、多样性、认证流程和可复现性五项设计原则，包含单意图、多意图（最多 4 个意图）和对抗性呼叫类型。所有三个数据集已开源，可通过 `load_dataset` 从 Hugging Face 直接下载。后续将推出多语言扩展。
AIHOT 精选理由语音代理评测缺的就是这种真实场景的数据集，EVA-Bench 2.0 把航空、IT、医疗三个最棘手的领域打包了，生成流水线也开源，做评测的可以直接拿来用。
ElevenLabs 在 ElevenCreative 的节点式创作画布 Flows 中推出 Flows Agent，用户在聊天侧栏描述需求后，Agent 会选择合适模型、创建并连接节点、执行图像、视频、配音、口型同步等完整生成流程。
AIHOT 精选理由原文介绍了对话式 Agent 如何在节点画布中搭建并迭代多模态流水线，还给出 assist 模式和后台运行等控制方式。
OpenRouter 在 30 场机器人冲刺对决中测试了 11 款大语言模型，共耗 482 美元推理成本。结果指向一个发现：应该重新审视模型 benchmark 的解读方式。
AIHOT 精选理由第一次看到对齐税被游戏化量化，Grok能赢是因为它没被训练成好人，Claude总想组队则拖后腿，怎么选模型得看你想要哪种人。
OpenRouter 展开了 30 场 AI 大逃杀式对比，涉及 11 个大语言模型，共消耗 482 美元推理费用。实验得出一个发现，该发现应改变用户阅读模型基准测试的方式。
AIHOT 精选理由这场大逃杀实验把模型对齐税摆上了台面，Grok因少斟酌、多行动而胜出，Claude的犹豫反而是现实场景里更需要的品质，选模型不能只看赢不赢，要看任务需要什么性格。
OpenRouter 用总价 482 美元的推理花费，让 11 款大语言模型在 30 轮实时决策的“大逃杀”挑战中正面竞争。实验结果表明，传统的静态 benchmark 排名无法反映模型在需要即时反应的智能体任务（如自主控制机器人）中的真实表现，Claude 和 Grok 系列模型在决策速度与任务成功率上表现突出，而多项高分模型的实时调度能力未达预期。
AIHOT 精选理由Jacky 把 11 个模型丢进大逃杀，发现 Grok 4.1 Fast 以 27 倍成本优势击败 Sonnet，而获胜关键不在基准分数，在于模型被训练时压制的攻击性。对任何不再只看排行榜选模型的人，这是今年最值得读的实验。
在 Nemotron-3 Nano 模型的 100B token 续训练实验中，任务种子合成数据生成（Task-Seeded SDG）使 MMLU-Pro 提升 1.8 分，平均代码提升 1.9 分，常识理解提升 1.6 分，GPQA 提升 11.1 分，数学成绩保持稳定。该流程利用 lm-eval-harness 中约 70 个公开任务（约 700 子任务）的训练集作为种子，生成新示例并补充推理和上下文，经过格式校验、去重和答案验证后得到精选合成数据集，用于 Nemotron Ultra 和 Super 训练。
AIHOT 精选理由NVIDIA 公开了 Nemotron 训练中造合成数据的详细方法论，用 70 个公开任务训练集做种子生成新题目，100B token 实验把 GPQA 拉高 11 个点，做预训练的人值得看看他们怎么造的数据。
ChatGPT 推出名为 Dreaming 的新记忆系统，能够更有效地记住用户偏好，并在跨对话场景中保持上下文的新鲜感和相关性，从而提升助手的个性化体验。
AIHOT 精选理由ChatGPT 的记忆从需要你吩咐的“记事本”变成了自动理解你的背景进程，上下文保持新鲜关联。5 倍降本让免费用户也能用上，个性化能力从少数进阶功能变成了基础体验。
Stanford 研究人员发布 OpenJarvis，一个完全在设备端运行推理、智能体、记忆与学习的开源框架。它将个人 AI 系统分解为五个可组合原语：Intelligence、Engine、Agents、Tools & Memory 和 Learning。该框架与最佳云端模型的性能差距在 3.2 points 以内，边际 API 成本降低约 800 倍。
AIHOT 精选理由斯坦福这个框架把云端模型能力拉到本地，成本降了800倍，所有想做离线个人助理的开发者该试试看，开源实现比PPT有说服力。
xAI 与 Cloudflare 合作，将 Grok 的 LLM、音频、图像和视频模型接入 Cloudflare AI Gateway，用户可直接通过 Cloudflare 计费，无需额外认证或 API 密钥。Elon Musk 发推称 "Grok on Cloudflare"。
AIHOT 精选理由开发者现在可以在Cloudflare上零配置调用Grok全家桶了，从LLM到视频生成，对已经用Cloudflare生态的人来说，这比单独接入xAI API省事太多。
AIHOT 精选理由Elon 亲自演示 Grok Imagine 1.5，生成的《伊利亚特》预告片质感让我觉得视频生成赛道又要卷一轮，做短片的可以盯一下。
联合国大学水、环境与健康研究所报告指出，受AI需求驱动，去年全球数据中心耗电448太瓦时（AI占五分之一），耗水4.5万亿升，碳排放1.89亿吨。预计到2030年，年耗电量将翻倍至945太瓦时（AI占40%），耗水增至9.3万亿升，碳排放升至3.99亿吨，占地面积从6900平方公里扩展至14500平方公里。报告警告若忽视环境成本，AI落地还将加剧土地紧张与电子废弃物问题。
AIHOT 精选理由这份联合国报告把算力繁荣的隐性账单摊开了，2030年数据中心要喝掉9.3万亿升水，做AI基建的人该看看，别光比参数。
Vercel 的 AI Gateway 上现已推出 Grok Imagine Video 1.5。该服务支持图生视频并同步音频，一次性完成。示例代码： `await generateVideo({ model: 'xai/grok-imagine-video-1.5-preview', prompt: 'a rabbit sprinting through nyc' });`
AIHOT 精选理由Grok Imagine Video 1.5 把同步音频塞进了图生视频，一条 prompt 直接出带声短片，做短视频和创意的可以换上这条流水线了。
NVIDIA 发布开源模型 Nemotron 3 Ultra，采用 Hybrid Transformer-Mamba MoE 架构，总参数 550B、激活 55B，上下文最长 1M token，主打长时程自主智能体工作流，vLLM 提供 Day-0 支持。
AIHOT 精选理由原文给出架构细节、部署配置和与 GLM 5.1、Kimi K2.6、Qwen3.5 的基准对比，读者可据此评估其在长时程智能体工作流中的适用性。
