模型发布

推荐理由：汇总了 MiMo-V2.6-Pro 的参数、成本、开放内容和 RL 训练细节，可用来理解开放权重模型逼近前沿能力的路径。

推荐理由：文章把 MiMo V2.6 与同日发布的 Grok 4.7 放在性能、价格和速度维度对比，并给出作者实际工作流迁移经验。

推荐理由：官方同时列出模型规格、价格、可用平台和迁移中的 API 行为变化，便于开发者评估升级成本。

推荐理由：文章同时给出 Koa 的训练方式、CRM Bench 表现、试点客户与上线节奏，便于理解企业自研推理模型的落地路径。

推荐理由：官方同时给出两款实时语音模型的定位、基准成绩与 API、企业版和消费端开放路径，便于判断语音智能体落地选择。

推荐理由：文章用 DeepSWE、Terminal-Bench 2.1 和 HLE 对比成本与能力边界，并解释输入输出分离激活及 KV cache 优化。

推荐理由：官方说明了 GPT-Live-1 的全双工语音、指令遵循、自定义声音和电话能力，便于判断 API 语音应用的接入方向。

推荐理由：文章给出了从 MiniMax M3 后训练到专用幻灯片模型的完整 RL 方法、成本对比和生产指标，适合了解长程智能体训练如何落地。

推荐理由：官方摘要点明 GPT-6 Astra 面向企业工作场景，并列出推理、电脑操作、写作和设计判断等能力方向。

推荐理由：文章说明了实时卫星数据、逐小时更新和多档分辨率如何改进局地与降水预报，并列出 Google 产品和云端接入入口。

推荐理由：文章给出单塔架构、ViDoRe v3 成绩、编码吞吐和索引压缩数据，便于评估其在视觉文档检索与视觉 RAG 中的工程取舍。

推荐理由：官方摘要给出了 GPT-6 Astra 的定位和四类能力方向，可作为了解该模型发布范围的基础入口。

推荐理由：官方同时给出通用 Flash 与网络安全 Cyber 两个版本的定价、基准表现和获取渠道，便于比较其在智能体编程与防御场景中的定位。

推荐理由：官方汇总多款 Claude 模型的规格、价格、API 行为变化和迁移要点，便于开发者评估升级影响。

推荐理由：文章说明了 TimesFM-3 从单变量扩展到多变量预测的架构变化，并给出公开基准表现与 GitHub、Hugging Face 获取入口。

推荐理由：官方说明了场景延展、首尾帧、360p 草稿和 4K 升清等视频控制能力，便于开发者评估接入方式。

推荐理由：文章给出实时与预录制两种 API、WER、语言支持和落地入口，便于开发者判断语音智能体与转写管线的接入方式。

推荐理由：文章给出 Tenet 在法律智能体任务上的训练方式、评测分数和单任务成本，可用于判断后训练对长流程专业工作的实际增益。

推荐理由：文章系统拆解 Granite 4.2 从预训练、SFT 到多阶段 RL 的训练路径，可用于理解推理模型与智能体能力如何分层构建。

推荐理由：文章给出三款草稿模型的参数规模、H100 与 M4 Max 实测加速及 llama.cpp、SGLang 接入方式，便于评估端侧和服务端部署收益。