Together AI 与月之暗面达成战略合作，首发托管 Kimi K3 开放权重模型
Together AI 宣布与 Moonshot AI 达成战略合作，成为其模型发布的首发平台，从 Kimi K3 开始并覆盖此后所有开放权重模型。
推荐理由：官方公告给出 Kimi K3 架构细节与托管入口，读者可以据此评估开放权重模型在生产环境的可用方式。
#模型发布
Together AI 研究与产品博客精选AI 评分6666
Together AI 研究与产品博客精选AI 评分7474 Thinking Machines Lab 发布多模态 MoE 模型 Inkling，Together AI 提供 Day 0 接入
Thinking Machines Lab 发布多模态 MoE 模型 Inkling，Together AI 同步在 Serverless 平台提供 Day 0 接入。
推荐理由：原文给出了 Inkling 的架构细节和 Together AI 的 Day 0 上线入口，读者可以据此评估其在生产推理中的可用性。
OpenAI：部署安全与系统卡精选AI 评分7878 OpenAI 发布 GPT-5.6 系统卡，将 Sol、Luna、Terra 生物化学能力评估为 High
OpenAI 发布 GPT-5.6 系统卡，将 GPT-5.6 家族三个模型 Sol、Luna、Terra 在生物化学领域预防性评估为 High 能力，未达 Critical。
推荐理由：OpenAI 官方系统卡给出 GPT-5.6 家族生物化学能力被评为 High 的依据、部署模拟预测方法和安全回归细节，可了解其安全评估如何运作。
Cognition 模型 / Devin 博客精选AI 评分7272 Cognition 发布 SWE-1.7：基于 Kimi K2.7 的前沿级编码模型
Cognition 发布迄今最强模型 SWE-1.7，以更低成本达到前沿级智能，基于 Kimi K2.7 底座，今日已在 Devin 的 Web、Desktop 和 CLI 中通过 Cerebras 以 1000 TPS 提供。
推荐理由：官方详细披露了 RL 训练方法、跨洲多集群架构和基准数据，读者可借此了解低成本训练前沿编码模型的可行路径。
OpenAI：部署安全与系统卡精选AI 评分6767 OpenAI 发布 GPT-5.6 Preview 系统卡：生化能力按 High 预防性处理
OpenAI 发布 GPT-5.6 Preview 系统卡，覆盖 Sol、Luna、Terra 三个模型。用 ChatGPT 生产流量做部署模拟预测违规率，预计 GPT-5.6 Sol 每 10 万轮对话约 8.6 轮违反骚扰政策；相对 GPT-5.5，性类违规内容从 0.05% 升至 0.07%，心理健康类违规响应从 0.03% 降至 0.02%。
推荐理由：OpenAI 官方系统卡披露 GPT-5.6 家族被预防性列为生化 High 能力，并给出部署模拟的违规率预测方法与结果，读者可借此了解其安全评估口径。
Zyphra Research精选AI 评分6868 Zyphra 发布 Apache 2.0 开源实时 TTS 模型 ZONOS2
Zyphra 发布开源实时语音合成模型 ZONOS2，采用 MoE 架构，总参数 8B、激活参数 900M，Apache 2.0 许可，称其为首个开源 MoE TTS 模型。
推荐理由：官方同时放出权重、推理代码和自建评测集，还解释了 WER 与克隆保真度的权衡，读者可据此评估其语音克隆路线。
OpenAI：部署安全与系统卡精选AI 评分6161 OpenAI 发布 GPT-Rosalind-5.5 系统卡，生命科学能力模型以可信访问为主要防护
OpenAI 发布 GPT-Rosalind-5.5 系统卡，该模型基于 GPT-5.5 增量训练，面向生命科学能力，不再拒绝复杂生物学查询，转而以可信访问审核作为主要防护。
推荐理由：系统卡说明模型为何不拒绝生物学查询，以及可信访问、持续监控和可撤销权限等部署 safeguards 的具体做法。
Zyphra ResearchAI 评分5656 Zyphra 开源 Zamba2-VL 混合 SSM 视觉语言模型系列，提供 1.2B、2.7B 和 7B 三种规模
Zyphra 发布开源视觉语言模型系列 Zamba2-VL，基于 Zamba2 混合 SSM–Transformer 骨干，提供 1.2B、2.7B 和 7B 三个规模，以 Apache 2.0 许可开放权重。
Zyphra ResearchAI 评分5858 Zyphra 发布 ZAYA1-8B-Diffusion-Preview，自回归 MoE 模型转扩散解码最高 7.7x 加速
Zyphra 发布 ZAYA1-8B-Diffusion-Preview，将已自回归训练的 ZAYA1-8B 转换为离散扩散模型，评估性能无系统性损失。
Zyphra ResearchAI 评分5757 Zyphra 发布 ZAYA1-VL-8B 开源视觉语言模型
Zyphra 发布首个视觉语言模型 ZAYA1-VL-8B，为 700M 激活、8B 总参数的 MoE 模型，基于 ZAYA1-8B，以 Apache 2.0 许可开放权重。
Zyphra Research精选AI 评分6060 Zyphra 发布 ZAYA1-74B-Preview，在 AMD 上完成大规模预训练
Zyphra 发布 ZAYA1-74B-Preview，这是一个总参数 74B、激活 4B 的 MoE 预 RL 推理基座，未做 RL 后训练或指令微调，权重以 Apache 2.0 许可在 Hugging Face 开放。
推荐理由：官方发布给出了架构、训练数据规模和 pass@4 对比细节，读者可以据此评估这个预 RL 基座在 AMD 上扩展预训练的实际水准。
Zyphra ResearchAI 评分5555 Zyphra 发布 ZAYA1-8B 推理模型，活跃参数不足 10 亿并全程在 AMD 硬件上训练
Zyphra 发布 MoE 推理模型 ZAYA1-8B，活跃参数不足 10 亿，在 AIME、LiveCodeBench、GPQA-Diamond 等数学、推理和编码基准上匹敌或超过 Nemotron-3-Nano-30B-A3B、Mistral-Small-4-119B 等更大的开放权重模型。
Zyphra Research精选AI 评分6464 Zyphra 发布 AMD 训练的 MoE 模型 ZAYA1-8B
Zyphra 发布 ZAYA1-8B，首个在 AMD Instinct MI300 集群上完成预训练、中期训练和微调的 MoE 模型，活跃参数不足 10 亿，在数学、编码和推理基准上可匹敌或超过大得多的开源模型，如 Mistral-Small-4-119B。
推荐理由：官方详解了架构、AMD 训练栈和 Markovian RSA 推理方法，读者可据此评估小参数 MoE 模型的实际推理能力。
OpenAI：部署安全与系统卡精选AI 评分7171 OpenAI 发布 GPT-5.5 Instant 系统卡：生化领域按 High 能力启用 Preparedness 防护
OpenAI 发布 GPT-5.5 Instant 系统卡，将该模型在生物与化学领域定为 High 能力并激活相应 Preparedness 防护。与 Gryphon Scientific 合作构建的未公开默会知识与排错选择题集评测中，将拒答和安全补全计为成功时模型刚好超过 80% 的共识专家基线，不计入则低于 80%。
推荐理由：OpenAI 官方系统卡给出 GPT-5.5 Instant 在生化领域被评为 High 能力及与专家基线的具体对比结果。
OpenAI：部署安全与系统卡精选AI 评分7777 OpenAI 发布 GPT-5.5 系统卡，评定生物化学领域为 High 能力
OpenAI 发布 GPT-5.5 系统卡，将该模型在生物和化学领域评定为 High 能力并启动相应 Preparedness 防护。与 Gryphon Scientific 合建的未污染隐性知识测评中，GPT-5.5 Pro 在排除拒绝后得 81.67%，略超 80% 的专家共识基线。
推荐理由：OpenAI 官方系统卡给出了 GPT-5.5 的生物化学能力评级与 Apollo Research 第三方评估数据，读者可据此了解其安全边界。
OpenAI：部署安全与系统卡AI 评分5050 OpenAI 发布 ChatGPT Images 2.0 系统卡，披露安全评估与生物风险缓解措施
OpenAI 发布 ChatGPT Images 2.0 系统卡，介绍对该模型在标准与思考模式下的自动化安全评估和对抗测试。评估使用专门设计用于违规的提示词，指标涵盖图像层、提示词层及两层合并的拦截率（CT）和漏检率（RU），并说明思考模式因首轮 3112 条提示词违规图像极少而重复运行至 6944 次生成。
Cognition 模型 / Devin 博客精选AI 评分6060 Cognition 与 Applied Compute 推出 RL 训练的 bug 检测专用模型 SWE-check，速度约为 Opus 4.6 的 10 倍
Cognition 与 Applied Compute 合作 RL 训练了 bug 检测专用模型 SWE-check，在内部 in-distribution 评测上与 Opus 4.6 持平（delta F1 从 0.09 降到 0）。
推荐理由：原文给出了完整训练配方和关键评测数字，读者可以借鉴其奖励函数设计与两阶段后训练方法。
Cognition 模型 / Devin 博客AI 评分5353 Cognition 发布 SWE-1.6，优化编码智能体的模型 UX
Cognition 发布面向软件工程智能体的新模型 SWE-1.6，已在 Windsurf 全量开放，未来 3 个月免费。模型在 SWE-Bench Pro 上与上月的 SWE-1.6 Preview 相当（Preview 比 SWE-1.5 高逾 10%），重点改进模型 UX：更多并行工具调用、更少循环行为和终端依赖，训练中引入长度惩罚以抑制过度思考。
Suno：Blog精选AI 评分6060 Suno 发布 v5.5，推出 Voices、Custom Models 和 My Taste 个性化功能
Suno 发布 v5.5 模型，称其为最具表现力的版本，并推出 Voices、Custom Models 和 My Taste 三项个性化功能。
推荐理由：原文给出 v5.5 的三项新功能细节与订阅限制，读者可以据此判断个性化音乐创作的实际入口。
OpenAI：部署安全与系统卡精选AI 评分6161 OpenAI 发布 GPT-5.3 Instant 系统卡，披露部分安全评测出现回退
OpenAI 发布 GPT-5.3 Instant 系统卡，评测针对 2026/2/26 上线版本。
推荐理由：OpenAI 官方系统卡披露 GPT-5.3 Instant 在部分违禁内容评测上相对前代出现回退，并说明动态多轮安全评测的新做法。
Cognition 模型 / Devin 博客精选AI 评分6464 Cognition 发布 SWE-1.6 早期预览并分享研究进展
Cognition 分享正在训练中的 SWE-1.6 早期预览，当前 checkpoint 在 SWE-Bench Pro 上比 SWE-1.5 高 11%，速度同样为 950 tok/s，并向小部分用户开放早期访问。
推荐理由：Cognition 公开了训练方法细节和 Model UX 的权衡分析，读者可以借此了解 RL 训练编码模型的实际取舍。
Zyphra ResearchAI 评分5252 Zyphra 发布 380M 参数 EEG 基础模型 ZUNA，Apache 2.0 开源
Zyphra 发布首个基于脑电数据训练的 380M 参数基础模型 ZUNA，用于对头皮 EEG 信号去噪、重建和上采样，目标是推进无创 thought-to-text。
Zyphra ResearchAI 评分4747 Zyphra 发布 ZUNA：380M 参数 BCI 基础模型，迈向 thought-to-text
Zyphra 发布其首个基于脑数据的 BCI 基础模型 ZUNA，一个 380M 参数的 diffusion autoencoder 模型，可从嘈杂、不完整的头皮 EEG 数据中重建高保真脑信号，并从稀疏输入和电极坐标预测缺失通道，适用于消费级头环到 256 电极研究系统。
OpenAI：部署安全与系统卡精选AI 评分7070 OpenAI 发布 GPT-5.3-Codex 系统卡，披露安全评估与 Apollo 破坏能力测试结果
OpenAI 发布 GPT-5.3-Codex 系统卡，公布不允许内容、生物化学和网络安全领域的评估结果。
推荐理由：官方系统卡给出 GPT-5.3-Codex 的沙箱机制、生物化学风险评级和 Apollo 发现的更强破坏能力评估结果，可帮助读者了解其安全边界。
OpenAI：部署安全与系统卡AI 评分5353 OpenAI 发布 GPT-5.2-Codex 系统卡补充：安全评测与沙箱机制详解
OpenAI 发布 GPT-5.2-Codex 系统卡补充材料，说明该编码模型的安全评测结果与部署防护。
OpenAI：部署安全与系统卡AI 评分5959 OpenAI 发布 GPT-5.2 系统卡更新，披露安全评估结果
OpenAI 发布 GPT-5.2 系统卡更新，将 GPT-5.2 在生物与化学领域定为 High 能力并激活 Preparedness 防护。
Zyphra ResearchAI 评分5757 Zyphra 发布 ZAYA1 预览版：首个完全在 AMD 全栈上端到端预训练的模型
Zyphra 宣布 ZAYA1 预览版，称其为首个完全在 AMD 硬件、软件和网络栈上端到端训练的 AI 模型。
OpenAI：部署安全与系统卡精选AI 评分6464 OpenAI 发布 GPT-5.1-Codex-Max 系统卡，披露安全评估与沙箱机制
OpenAI 发布 GPT-5.1-Codex-Max 系统卡，说明该模型在禁用内容、Agent 沙箱和生物化学风险上的安全评估。Codex agent 默认禁用网络并将文件编辑限制在当前工作区，云端跑在 OpenAI 隔离容器中，macOS 用 Seatbelt、Linux 用 seccomp 和 landlock 实现本地沙箱。
推荐理由：OpenAI 官方系统卡披露 GPT-5.1-Codex-Max 的安全评估细节，包括沙箱机制与生物化学风险评级，可供部署决策参考。
Cognition 模型 / Devin 博客精选AI 评分6666 Cognition 发布软件工程模型 SWE-1.5，与 Cerebras 合作实现 950 tok/s 推理
Cognition 发布面向软件工程的新模型 SWE-1.5，为数千亿参数规模，编码性能接近 SOTA，通过 Cerebras 部署实现最高 950 tok/s，比 Haiku 4.5 快 6 倍、比 Sonnet 4.5 快 13 倍。
推荐理由：Cognition 官方详解 SWE-1.5 的速度数据与模型、推理、harness 协同设计思路，读者可据此理解编码 Agent 的系统级优化方法。
Cognition 模型 / Devin 博客精选AI 评分6161 Cognition 发布 SWE-grep 与 SWE-grep-mini，用 RL 训练快速并行上下文检索模型
Cognition 发布 SWE-grep 和 SWE-grep-mini，用多轮强化学习训练的智能体检索模型，检索能力比肩前沿编码模型但耗时少一个数量级。模型每轮最多发出 8 个并行工具调用、最多 4 轮，借助 Cerebras 推理分别达到超过 2,800 tokens/秒和超过 650 tokens/秒。
推荐理由：官方披露了多轮 RL 训练并行检索模型的方法与训练细节，读者可以据此理解快慢模型分工的实现路径。