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📢 小米 MiMo 系列模型现已登陆 API！ 🔸 MiMo-V2.5：310B 稀疏 MoE 原生全模态模型，支持图文音视频全模态输入与 1M 上下文，专为多模态 Agent 与通用编程打造。 🔸 MiMo-V2.5-Pro：1.02T 稀疏 MoE 旗舰文本模型，专攻复杂推理与长周期软件工程，SWE-Bench Verified 达 78.9。 现已开放两款模型的 API 调用，提供官方组接入和 自选服务商 4 折 优惠。 立即接入体验：

一图看清 Google I/O 2026 今天的发布！ 虽然很多内容前几天都 Android Show 预告了，但这次能更系统的看到 Gemini 与 Search、Workspace 还有 XR 硬件生态的融合，以及全模态 Omni 的最新进展，这次主题：从 AI 工具，走向 AI 代理✨ Gemini 模型与代理 - Gemini 3.5 Flash：新快速旗舰模型，已推出（快 4 倍，推理/编码强于 3.1 Pro），作为 Search AI Mode 等默认后端。Gemini 3.5 Pro 预计下月发布； - Gemini Omni：全新多模态模型（视频优先），支持“从任何输入创建任何输出”。可从文本/图片/视频生成或编辑视频，添加特效、角色、改变风格/场景、生成多角度（多代理并行）。已在 Gemini App、Flow 等产品上线。这被 Demis 视为向“创造任何事物”愿景迈进的重要一步！ - Gemini Spark：个人 Agent AI，能在后台主动做事（如规划 Instacart 订单、跨应用自动化）。一个可以在云端 7x24 小时运行的 Agent Harness👀 - Daily Brief（个性化早报）、Gemini for Science（科研辅助：论文追踪、药物发现模拟、天气等）。 Search 大升级 - 全新智能搜索框：更对话式、可扩展，支持创建/管理多个 AI 代理； - Information Agents：后台 24/7 监控网络任务（如股票、房源、球鞋发售），变化时主动通知； - 在搜索结果中集成生成式 UI、小程序/仪表盘等更便捷的用户体验； Workspace 与生产力工具 - Docs Live / Gmail Live / Google Keep：语音自然指令创建/编辑文档、整理收件箱、清理笔记（拉取 Gmail/Drive 等数据）； - Google Pics：全新 AI 图像/设计工具（夏季推出）； - Universal Cart：跨 Search、Gemini、YouTube、Gmail 的代理式购物车，跟踪优惠、价格历史、库存等（夏季推出）。 硬件与 Android XR - 智能眼镜（Audio Glasses）：今年秋季推出（与 Samsung 合作，Warby Parker、Gentle Monster 等设计款）。内置摄像头/扬声器，支持 Gemini 私人语音辅助、实时自动化（如通过手机 App 点咖啡、播放音乐），支持 Android 和 iOS； - Project Aura 等更高级 AR 眼镜原型； - Android Halo：管理 AI Agent 的专用界面，将会集成到 Android 系统里！你早晚不需要亲自来使用手机 App，直接问 Gemini 或者通过眼睛这样的穿戴这边就行，估计下个月 WWDC Apple 的 Siri 就是往这个方向改进的🤔

究极"拼好模"出现了! 字节跳动 Lance! 字节跳动刚发布了一个开源模型 Lance, 激活参数量只有 3B. 但是这个模型可以接受文本, 图片, 视频输入, 然后同时可以输出文本, 图片, 视频! 所以这一个模型就能完成像图片理解, 视频理解, 文生图, 图生图, 图片编辑, 文生视频, 图生视频, 视频编辑等任务. 而训练团队在技术报告中透露, 训练成本仅仅是 128 涨 A100 显卡 (按照大厂算力来说纯纯是把冗余算力拿来用了). 那为啥说是"拼好模"呢? 原因是团队并没有完全从0造轮子. 模型的视觉输入模块直接用了 Qwen2.5-VL-ViT (用来看图和视频), 而视觉输出模块是 Wan2.2_VAE (用来画画). 而模型本体是两个: Lance_3B (用来做图片的理解、生成或编辑任务) Lance_3B_Video (用来做视频相关的任务, 比如文生视频、图生视频) 所以, 这完全是一个研究性项目了, 而项目本身的亮点其实恰好是"拼得好". 这个模型不像之前许多自称为全能模型那样直接把大语言模型 (LLM) 和扩散模型 (Diffusion) 硬拼接在一起 (即所谓的 Pipeline 方案) . 而是在一个共享的交错序列 (Interleaved sequence) 中同时处理文本、图像和视频的上下文. 这样做最大的好处是统一了语义空间, 让模型的理解能力和性能更好. (从评测来看3B就接近了许多10B甚至20B模型的水平) 另外还引入了多任务协同. 简单来讲, 理解任务 (图片转向量) 和生成任务 (向量转图片) 在模型内部本身是互斥的. Lance 创新性地在同一个框架内加入了专用专家模块, 成功缓解了这种冲突, 让模型既能做 VQA (视觉问答) , 又能做图像/视频生成和编辑. 期待一波实际应用落地, 这个模型对于端侧和多模态 Agent 来讲意义是重大的, 有很多之前需要多个模型协作的场景都能用单个模型做了. #lance# #全模态模型#

Reka发布Rho-1：全模态推理模型（Omni-Reasoning Model） 当前主流多模态系统大多靠中央模型外挂多个专用模型拼装而成，多重中转不仅让延迟飙升到十几秒，各环节更因信息割裂而频现理解断层。Rho-1将语言、视觉与物理动作整合进单一神经网络，把生成延迟从13.8秒直接压缩到7.0秒，蒸馏版本甚至能在1.15秒内完成端到端视频修改，彻底终结了缝合怪式的串联架构。 现在你可以通过连续对话直接操控一个具备时空记忆的世界状态。你可以让它画一张灯塔图，用框选指令精准圈出主体，要求它平滑运镜生成视频，再一句话把它改成暴风雪天气，最后追问两段画面的细节差异。整个过程无需反复给AI描述背景，它凭借同一个记忆上下文就能连贯推演、甚至直接向机械臂输出7个通道的执行指令。 Reka的创始人多数来自DeepMind，也继承了Gemini的多模态能力，Rho-1就是Gemini Omni Flash的完整形态。 官方介绍：

🎁 免费福利再加码！小米 MiMo-V2.5 现已开启全量免费！ 作为小米开源的原生全模态旗舰模型，MiMo-V2.5 采用 310B 稀疏 MoE 架构，支持文本、图像、视频与音频全模态输入，具备 1M 超长上下文与极速响应能力，专为多模态 Agent、音视频分析及通用编程等实战场景打造。 现已在 API 官方组开启全量免费调用，0 成本即可解锁小米前沿全模态大模型的硬核实力！ 👉 立即免费体验：

小米今天正式发布了MiMo-V2系列旗舰模型，包括 1.MiMo-V2-Pro：总参数超1T（激活42B），专为Agent场景优化，支持1M超长上下文，全球Artificial Analysis排行榜第8、国内第2。 2.MiMo-V2-Omni：全模态基座模型（文本+图像+视频+音频理解），音频理解能力超Gemini 3 Pro。 3.MiMo-V2-TTS：端到端语音合成模型，支持高保真、多语种、自然情感表达。 （ai语音说话） 相关链接 官方API开放平台（接入、定价、文档）： （MiMo-V2-Pro API定价：256K内输入$1/百万tokens、输出$3；1M内输入$2、输出$6。注册后可立即获取Key。） 在线体验平台（MiMo Studio，含MiMo Claw Agent演示，直接免费试用MiMo-V2-Pro的Agent能力）： （推荐从这里开始玩，网页端就能体验“养龙虾”式的复杂任务，比如自动生成网站、操控工具等。） 初步评测： Artificial Analysis排行榜：MiMo-V2-Pro全球第8（综合智能指数），国内第二 （强调性价比最高之一，尤其在< $0.15/百万tokens价位段霸榜。） OpenClaw标准评测（PinchBench & ClawEval）：MiMo-V2-Pro排名全球顶尖（第三，仅次Claude Sonnet 4.6和Opus 4.6）。在无人工干预下，能完成复杂工作流编排、长程规划、精准工具调用。 1M上下文下支撑真实高强度龙虾应用；早期匿名版“Hunter Alpha”在OpenRouter调用量超1T tokens，多日登顶日榜。 作如何和OpenClaw结合？ MiMo-V2-Pro就是专为OpenClaw这类Agent框架深度优化的！ 小米官方已宣布联合OpenClaw、OpenCode、KiloCode、Blackbox、Cline五大框架团队，提供一周限时免费接口支持（全球开发者都能白嫖）。结合方式：直接用MiMo API替换Claude/OpenAI Key（兼容OpenAI SDK格式），在OpenClaw的Scaffold（脚手架）里接入即可。 模型针对OpenClaw等框架做了深度SFT + RL强化，工具调用、多步推理、长程规划特别稳。 实际表现：在OpenClaw里能一步生成完整网页、自主处理报错/多标签切换、完成选品比价下单、制作短视频等复杂链路，像真人操作浏览器。 小米自己的扩展：他们还出了Xiaomi miclaw（手机端类OpenClaw系统级Agent），基于MiMo系列，能直接“动手操作手机”。 快速上手建议：去 Claw（内置OpenClaw式演示）； 或直接在OpenClaw项目里换API Base为

看起来 FLUX 3 要发布了。昨天黑森林工作室短暂地上线了一下预告。 说是支持图像、视频、音频和动作生成，是一个全模态的生成模型。 其中，单条视频支持一次生成 20 秒。 按他们正常的逻辑来说，这一般会是开源的。如果真的开源，那整个生态估计又要爽一波了。

基于 Code Video 的下一代全栈视频工作台即将发布！普通人都能一键复刻世界级品牌的产品宣传片！💥 整合了最近 Opus 5.5 和 Fable 5.2 做Motion动效视频所有最佳实践🔥并进行产品化 支持Codex/CC/DSH等20+ Agent ，BYOK多模态模型，200+ 世界顶级品牌的动效视频规范... 大家希望开源吗👇

📢 热门模型折扣权益更新 自 10 月 4 日 10:00 (SGT) 起， 热门模型全新多档优惠矩阵将正式上线！MiMo-V2.6-Flash 享 1 折超低门槛，凭借原生全模态与高吞吐架构，成为高并发 Coding 与 Agent 工作流的高性价比选择！同步涵盖 Qwen3.8-Flash（3折）、MiMo-V2.6-Pro（5折）、DeepSeek-V4.1-Flash（6折）及 GLM-5.3-Flash（7折），全方位覆盖长文本、代码、Agent 与多模态等场景的算力需求。 ✨ 位于所有模型之上、所有 Agent 之下，统一完成模型调用的路由、计量与结算。让你在单一平台内灵活切换模型、精准把控成本！ 👉 提前登录准备：

去年 8-10 月在图灵讲的《AI Agent 实战营》课程，终于整理成书啦，在 GitHub 开源发布了。《深入理解 AI Agent：设计原理与工程实践》欢迎大家下载传播 PDF，欢迎大家提意见、提 issue！ 全书围绕核心公式 Agent = LLM + 上下文 + 工具 展开，十章内容如下： - 第 1 章 · Agent 基础知识：从"模型即 Agent"的新范式出发，建立 Agent = LLM + 上下文 + 工具 的核心公式，并引入 Harness 工程——模型之外的一切工程能力，才是真正的竞争力所在。 - 第 2 章 · 上下文工程：上下文决定 Agent 的能力上限。深入大模型 API 的上下文结构、KV Cache 友好设计、提示工程、动态提示词与 Agent Skills、状态栏元信息，以及上下文压缩策略。 - 第 3 章 · 用户记忆和知识库：让 Agent 跨会话记住用户、并接入外部知识。涵盖用户记忆系统、RAG 基础管道，以及超越扁平文本的知识组织与检索（结构化索引、知识图谱等）。 - 第 4 章 · 工具：工具是 Agent 的双手。讲工具分类与通用设计原则、MCP 协议与工具选择的挑战、感知/执行/协作三类工具，以及事件驱动的异步 Agent。 - 第 5 章 · Coding Agent 与代码生成：代码是"能创造新工具的工具"，是通用 Agent 的元能力。以生产级 Coding Agent 为例，展示这一最强通用工具的完整实现。 - 第 6 章 · Agent 的评估：把 Agent 的表现变成可比较的信号。从评估环境、数据集设计、指标体系，到统计显著性、可观测性、评估驱动选型，直至生产级内部评估与仿真环境。 - 第 7 章 · 模型后训练：预训练、SFT、RL 三阶段全景。何时选 SFT、何时选 RL，RLHF、算法比较、数据与环境，以及让模型学会工具调用、提升样本效率的前沿探索。 - 第 8 章 · Agent 的自我进化：不改权重也能成长。三种学习范式，从经验中学习、主动工具发现，到"从工具使用者到工具创造者"，让 Agent 从"聪明"走向"熟练"。 - 第 9 章 · 多模态与实时交互：把感知与行动从文本扩展到语音、GUI 与物理世界。语音三范式（级联/端到端全模态/全双工）、流式语音感知与合成、Computer Use 与机器人操作。 - 第 10 章 · 多 Agent 协作：群体的智能可以高于个体。多 Agent 分类框架、何时真正优于单 Agent、共享与不共享上下文的协作、失败模式，以及涌现的"Agent 社会"。 Repo: