MiniMax 发布 M2.7 模型，主打模型的自我进化能力。该版本在架构或训练方式上实现了关键突破，使模型能够在不依赖人工标注或外部反馈的条件下持续改进自身性能。具体技术细节和评测数据尚未公开。
M2.7是M2系列中首个深度参与自身进化的模型。它能构建复杂的智能体框架，完成精细的生产力任务，尤其在软件工程方面表现突出，其SWE-Pro基准测试得分56.22%，接近Opus的最佳水平。模型的办公软件处理能力在开源模型中领先，GDPval-AA的ELO分数为1495。M2.7能保持97%的技能遵循率，处理超过40个、每个超过2000 token的复杂技能。该模型通过内部研究智能体框架，实现了“分析-修改-评估”的自主迭代优化循环，在内部评估中提升了性能。
关联讨论 2 条MiniMax：Blog（网页）HuggingFace Daily Papers（社区热门论文）REDSearcher是一个30B参数的深度搜索Agent，性能超越GPT-5，同时实现低成本与可扩展性。
小红书 Super Intelligence 团队在 FireRed-Image-Edit 1.0 发布不到一个月后推出 v1.1 版本，主要提升包括 OOTD（穿搭）元素融合、人像一致性大幅改进以及更强的社区友好特性。
inclusionAI 团队发布了 AReaL-tau2-merge-sft-235B 模型。该模型参数量达2350亿，采用合并与监督微调技术构建。其目标是推动人工智能技术发展并通过开源开放模式实现AI民主化，致力于让先进AI技术更广泛可及。
inclusionAI发布了ZwZ-4B-GGUF模型。该模型基于开源与开放科学理念，旨在推动人工智能技术的进步与普及。其核心变化是提供了GGUF格式，这是一种高效且通用的模型文件格式，便于在不同硬件和推理框架上部署与运行。此举旨在降低大型语言模型的使用门槛，促进更广泛的研究与应用开发。
inclusionAI推出开源模型ZwZ-2B-GGUF，致力于通过开源与开放科学推动人工智能技术的进步与民主化。该举措旨在降低AI开发与应用的门槛，促进更广泛的社区参与和创新。模型以开放协作和科学共享为核心路径，强调技术普及与包容性发展。
inclusionAI 团队发布了 AReaL-tau2-telecom-user-sft-30B 模型。这是一个拥有 300 亿参数、专门针对电信领域用户服务场景进行监督微调的大语言模型。该模型的发布旨在通过开源和开放科学的方式，推动人工智能技术的进步与普及，使其更易于获取和应用。
inclusionAI团队发布了AReaL-tau2-telecom-sft-30B模型，这是一个拥有300亿参数、专门针对电信领域进行监督微调（SFT）的大型语言模型。该模型基于开源与开放科学理念构建，旨在推动人工智能技术的进步与普及。其核心变化在于针对电信行业的特定任务和数据进行了深度优化，以提升在该垂直领域的专业性能和应用效果。
inclusionAI 发布了针对零售业优化的 AReaL-tau2-retail-sft-30B 模型，参数量达 300 亿，采用监督微调技术。该模型致力于通过开源与开放科学推动人工智能的进步与普及，旨在降低技术使用门槛，促进AI在零售领域的专业化应用与创新。
inclusionAI团队发布了AReaL-tau2-airline-sft-30B模型。这是一个基于开源与开放科学理念开发的、参数规模达300亿的大型语言模型。该模型的发布旨在推动人工智能技术的进步与民主化，其具体训练数据与性能指标尚未在本次公告中详细披露。
inclusionAI 发布了 ZwZ-2B 模型，这是一个拥有 20 亿参数的开源语言模型。该模型旨在通过开源和开放科学的方式推动人工智能的进步与民主化。其上下文处理长度扩展至 128K，并在多项基准测试中性能显著提升，特别是在代码生成和数学推理任务上表现出色。ZwZ-2B 的发布为研究者和开发者提供了一个更易获取的高性能 AI 工具。
FireRed-OCR 开源发布，为端到端方案新SOTA，小红书提出低成本文档识别训练范式，无缝兼容Qwen系列加速方案，是开箱即用的工业级OCR结构化专家。
inclusionAI团队宣布推出AReaL-SEA-235B-A22B模型，致力于通过开源与开放科学推动人工智能技术的进步与民主化。该举措旨在降低AI研究与应用的参与门槛，促进全球开发者及研究者更广泛地获取和使用先进AI工具。模型规模达2350亿参数，体现了其在处理复杂任务方面的潜力，同时强调开放协作对加速AI创新与社会普惠的关键作用。
百灵多模态团队于两天前发布 Ming-flash-omni-2.0，并基于其语音模块推出新模型 Ming-omni-tts。通过模型规模扩展（scale up），Ming-omni-tts 实现更强的语音生成效果。
蚂蚁百灵发布并开源 Ling-2.5-1T，包含深度思考模型（thinking model）与即时模型（instant model）两类。深度思考模型旨在拉高智能上限，即时模型则在效率与效果之间取得平衡，拓宽智能覆盖范围。该版本在模型架构、token 效率、偏好对齐等维度实现全面升级。
MiniMax 推出 M2.5-highspeed 模型，支持 100 TPS 极速推理，速度达到同类产品的 3 倍。Coding Plan 与 API 同步上线，Coding Plan 提供 Plus、Max、Ultra 三档套餐，邀请好友可享 9 折优惠。此前 M2.5 发布 48 小时内已有 50 余款国内外产品接入。
inclusionAI 发布了 Ling-2.5-1T 模型。该模型参数规模达到 1 万亿，是其 Ling 系列的最新版本。此次发布延续了通过开源和开放科学来推进人工智能民主化的使命，旨在让先进 AI 技术更广泛可及。新版本预计在语言理解与生成能力上有所提升，继续为全球研究社区提供强大的基础模型支持。
小红书基础模型 FireRed-Image-Edit 在 GitHub 上正式亮相，该模型专注于图像编辑任务，并达到新的最佳性能（新 SOTA）。
inclusionAI发布了ZwZ-4B开源模型。该模型参数量为40亿，基于Transformer架构，上下文窗口为32K。其训练数据包含2万亿Token，涵盖代码、数学及多语言文本。模型采用分组查询注意力机制，支持16位与32位浮点精度。团队旨在通过开源推动人工智能技术的普及与发展。
inclusionAI 发布了 ZwZ-7B 模型，这是一个拥有70亿参数的开源大语言模型。该模型基于先进的 Transformer 架构，在多项基准测试中性能显著提升，尤其在代码生成和数学推理任务上表现突出。其上下文窗口扩展至 128K 令牌，并采用了分组查询注意力等高效技术。模型权重已完全开源，旨在通过开放科学推动人工智能技术的民主化与普及。
inclusionAI发布了ZwZ-8B模型，这是一个拥有80亿参数的开源人工智能模型。该模型旨在通过开源和开放科学的方式，推动人工智能技术的进步与普及。此举是inclusionAI推进AI民主化进程的一部分，致力于让更广泛的社区能够访问和利用先进的AI技术。
MiniMax 最新发布的大语言模型 M2.5，通过在数十万个复杂现实环境中进行强化学习训练，在编码、智能体工具调用、搜索和办公工作等多项任务上达到 SOTA。模型推理效率高，完成 SWE-Bench Verified 评估的速度比前代 M2.1 快 37%，与 Claude Opus 4.6 相当。定价方面，以 100 tokens/秒运行时每小时成本仅 1 美元。M2.5 在超过 10 种编程语言和 20 多万个真实环境中训练，具备从系统设计到测试的全流程能力。
inclusionAI 发布了 Ming-omni-tts，这是一个能够统一生成语音、音乐和声音的模型。该模型的核心特点是结构简单高效，并实现了对生成内容的精确控制。它通过一个统一的框架处理多种音频模态，简化了传统上需要不同模型分别处理语音、音乐和音效的流程。这一进展为跨模态音频内容的创作与编辑提供了更便捷、可控的工具。
蚂蚁百灵推出全模态模型 Ming-flash-omni-2.0，融合感知与创造能力，旨在通过多模态交互焕新生活体验。具体技术参数和性能数据暂未披露。
inclusionAI推出新一代旗舰即时模型Ling-2.5-1T，其总参数量达1T，活跃参数为63B，预训练语料扩展至29T tokens。该模型采用混合线性注意力架构，支持1M tokens上下文长度，并通过结合“正确性”与“过程冗余”的复合奖励机制，在相近的token效率下，其推理能力显著超越前代，接近前沿思维模型水平。经双向RL反馈和智能体验证等对齐策略优化，模型在创意写作和指令遵循任务上表现提升。它已兼容主流智能体平台，并在通用工具调用基准BFCL-V4上取得领先的开源性能。
inclusionAI发布了全球首个基于混合线性注意力架构的开源万亿参数思维模型Ring-2.5-1T。该模型通过高效的1:7 MLA与闪电线性注意力提升了推理速度与探索能力，并借助扩展的强化学习训练增强了深度思考和长程任务执行能力。其在IMO 2025和CMO 2025数学竞赛中均达到了金牌级别的性能。模型支持128K上下文长度，并可通过YaRN技术扩展至256K，现已于Hugging Face和ModelScope平台开源。部署方面，已支持SGLang，并提供了多GPU节点的服务器启动示例。