TestingCatalog News 🗞@testingcatalog

59

TestingCatalog News 🗞: OPENAI 🚨: GPT-5.5 AND GPT-5.5 PRO HAVE BEEN SPOTTED ON OPENROUTER! - gpt-5.5-20260423 - gpt-5.5-pro-20260423 Soon 👀

inclusionAI团队发布了LLaDA2.0-Uni模型。该版本在统一的多模态理解与生成能力上取得显著进展，支持图像、文本、音频等多种输入与输出模态。模型参数量达到约70B，在多项基准测试中，其综合性能较前代提升超过15%。此次发布延续了通过开源与开放科学来推动人工智能民主化的核心使命。

Qwen3.6-27B 开源发布，采用270亿稠密参数，无需MoE路由，部署门槛更低。编程能力全面超越前代旗舰Qwen3.5-397B-A17B MoE，在SWE-bench Verified（77.2）、SWE-bench Pro（53.5）、Terminal-Bench 2.0（59.3）、SkillsBench（48.2）等基准上领先，深度思考能力媲美超大参数模型。原生支持多模态，可处理图像、视频与文本，支持视觉推理、文档理解和视觉问答，具备视觉语言思考与非思考模式。开源权重已上线Hugging Face与ModelScope，API即将在阿里云百炼上线，兼容OpenAI与Anthropic协议，即时对话可通过Qwen Studio体验。

TestingCatalog News 🗞@testingcatalog

56

can: 🚨 OpenAI just accidentally leaked all the internal models in Codex model picker Seem to be only on pro accounts

该模型由 inclusionAI 发布，属于 DR-Venus 系列，参数量为 40 亿，采用强化学习训练并已转换为 GGUF 格式，便于在本地设备高效运行。其推出延续了通过开源与开放科学推动人工智能技术发展与普及的使命，旨在降低先进 AI 技术的使用门槛，促进更广泛的社区参与和创新应用。

inclusionAI 团队开源了 DR-Venus-4B-RL 模型。这是一个基于强化学习技术微调的 40 亿参数语言模型，旨在通过开源与开放科学的方式推动人工智能的发展与普及。该模型的发布为研究社区提供了一个中等规模、经过指令与人类偏好对齐的可用模型，延续了其促进 AI 民主化的目标。

该团队正致力于通过开源与开放科学的方式，推动人工智能技术的进步与民主化。其核心目标是降低AI技术的门槛，促进更广泛的参与和创新，使先进AI工具能够被更多开发者和研究者所使用。这一举措旨在构建一个开放、协作的AI生态系统。

通义千问发布 Qwen3.6-Max-Preview 预览版，相比 Qwen3.6-Plus 在多项基准上显著提升：智能体编程（SkillsBench +9.9、SciCode +6.3、NL2Repo +5.0、Terminal-Bench 2.0 +3.8）、世界知识（SuperGPQA +2.3、QwenChineseBench +5.3）、指令遵循（ToolcallFormatIFBench +2.8）。新版本支持 preserve_thinking，可在消息中保留前序轮次思维内容，避免多步任务上下文丢失，官方推荐用于智能体开发。用户可登录 Qwen Studio 直接对话，或通过阿里云百炼（即将上线）调用 API。

MiniMax M2.7 与 Hermes Agent 结合，构建可自我进化的 AI 智能体工作流。

MiniMax 正式开源 M2.7 模型，并联合全球合作伙伴共同加速人工智能生态的繁荣发展。

MiniMax Music 2.6 版本发布，以“四个人的故事”为主题。

GLM-5.1在LMArena Code Arena登顶开源第一、全球第三。它继承上一代的SOTA编码能力，并在长程任务突破：8小时构建Linux桌面、655次迭代优化向量数据库、1000轮工具调用优化机器学习模型。METR榜下，它是唯一达8小时级持续工作的开源模型（除Claude Opus 4.6外）。

腾讯Robotics X实验室与混元联合推出2B参数规模的具身模型，在22项评测中取得16项最佳成绩。该模型旨在为真实世界AI智能体提供基础支撑。

inclusionAI团队发布了TC-AE项目，旨在通过开源与开放科学推动人工智能技术的进步与民主化。该项目致力于降低AI技术的使用门槛，促进更广泛的社区参与和创新。核心变化在于构建了一个可访问的AI开发框架，强调协作与知识共享。此举预期将加速AI工具在多元领域的应用，并推动技术发展的透明性与包容性。

Ming-flash-omni 模型具备全模态创作能力，能够同时完成照片中路人干扰的识别、自动修图、修图效果自评，并最终生成一段社交媒体推文，实现从视觉理解到内容发布的完整闭环。

Artificial Analysis@ArtificialAnlys

56

微软AI超级智能团队发布了MAI-Transcribe-1语音转录模型。该模型在Artificial Analysis语音转文本排行榜的AA-WER指标上达到3.0%的词错误率，位列第四，仅次于Mistral Voxtral Small、Google Gemini 3.1 Pro High和ElevenLabs Scribe v2。其处理速度约为实时音频的69倍，属于高速高精度模型。模型支持包括英语、法语、阿拉伯语、日语和中文在内的25种语言，其API目前已在Microsoft Foundry的Azure Speech服务上提供公开预览。

美团发布原生多模态模型 LongCat-Next，将视觉与语音作为模型的固有输入输出模态，而非传统语言模型的外部插件。该模型旨在构建能够直接感知、理解并作用于真实世界的 AI 系统，强调多模态能力在底层架构中的原生融合，而非后期拼接。

阶跃星辰发布 Step 3.5 Flash 系列，主打更快、更好用、更加 Agent-native，面向所有 Step Plan 用户开放体验。

智谱今日发布GLM-5V-Turbo，这是一款多模态Coding基座模型，专注于编程场景下的多模态任务处理。

Qwen3.5-Omni发布，在215项基准上达到SOTA，并自然涌现出Vibe Coding能力，成为原生全模态新标杆。

昆仑万维在2026中关村论坛发布AIGC全家桶，其中包括三款达到世界第一梯队的模型。