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MiniMaxAI 刚刚发布了全新的 M2.7 模型，官方说本次发布的 M2.7 最大的特点是第一个深度参与迭代自身训练流程的模型，也就是说模型在训练过程中进行了自我分析并参与迭代。目前 M2.7 已经可以在官网使用，接口价格不变。不过该模型当前并未宣布开源，还不确定未来情况。

unyang 是前 Qwen（通义千问）负责人，前段时间他的离职造成了许多人的关注。不过他并未沉寂，就在刚才，Junyang 发表了一篇关于如何训练大模型推理能力、以及未来大模型推理能力训练应该走向何方的深度讨论。

2026年4月2日，Google DeepMind 发布了 Gemma 4 系列，共四个版本：E2B、E4B、26B A4B 和 31B Dense。这也是 Gemma 系列首次采用 Apache 2.0 授权，允许完全商用和二次分发。

SWE-bench Multilingual 是 SWE-bench 基准系列的扩展版本。该基准用于评估大语言模型在软件工程任务上的表现，覆盖多种编程语言。数据集包含 300 个从真实 GitHub 问题与对应拉取请求中提取的任务，涉及 42 个仓库和 9 种编程语言。模型接收问题描述与仓库快照后，需生成代码补丁，并通过失败到通过（F2P）和通过到通过（P2P）测试套件进行验证。

PinchBench 是 Kilo Code 团队开发的开源基准测试系统，用于评估大型语言模型作为 OpenClaw 编码代理核心的表现。该系统运行一组固定真实世界任务，计算代理的任务完成成功率，同时记录执行速度和成本。所有结果通过公开排行榜 https://pinchbench.com 显示，目前包含 50 个模型的 403 次运行记录，最新更新时间为 2026 年 3 月 18 日。基准测试的代码和任务定义全部开源在 GitHub（pinchbench/skill 仓库），任何开发者均可本地复现或添加

AIME 2026 是基于美国数学邀请赛（American Invitational Mathematics Examination）2026 年问题的评测基准，用于评估大语言模型在高中水平数学推理方面的表现。该基准包含 15 个问题，覆盖代数、几何、数论和组合数学等领域。模型通过生成答案并与标准答案比较来计算准确率。

OpenAI在2025年9月推出的GDPval基准，将焦点转向“具有经济价值的真实任务”，而第三方独立机构Artificial Analysis在此基础上开发的GDPval-AA，进一步引入了agentic（代理）能力评估和ELO排行榜，成为当前最受关注的“实用性”评测基准之一。

OpenAI 刚刚（2026年2月2日）正式推出了 Codex App (macOS 版)。这款产品被定位为“智能体指挥中心”（A Command Center for Agents），标志着 Codex 从单纯的代码生成工具演进为能够独立执行复杂、长周期任务的开发协作平台。

Andrej Karpathy预测2026年AI将主导软件编码工作流，带来巨大效率提升，但可能引发低质代码泛滥（slopacolypse）。Anthropic的Boris Cherny以Claude Code团队实践回应，展示近100% AI生成代码、通用工程师招聘策略，以及通过模型迭代有效控制质量问题。

本文整理了 Andrej Karpathy 在 2025 年底关于 AI Agent 编程的核心观点。基于其使用 Claude Code 等大模型的真实工程经验，Karpathy 认为软件工程正从“手动编码”转向“由 AI Agent 执行、人类定义目标与约束”的新范式。文章同时分析了 AI Agent 在效率提升之外带来的工程风险、技能退化与内容质量问题，并指出 2026 年将是行业系统性消化 AI Agent 能力的关键一年。

最近这几天，如果你的 X (Twitter) 首页被 Clawdbot 刷屏了，不用惊讶，主要是太火了。但是这个软件的使用有一定门槛，而且争议比较大。X上有一位博主分享了他对这个东西的看法和使用经验，挺详细的，对于想了解Clawdbot是啥的，这个文章不错。大家看也可以从这个文章看到Clawdbot能做什么，和Cowork对比有啥优点和缺点

ClawdBot 是一款开源AI代理工具，旨在帮助用户在本地设备上处理各种任务，在科技社区中迅速获得关注。它于2025年底由开发者Peter Steinberger（@steipete）推出，基于Anthropic的Claude模型，名称结合了“Claw”（龙虾钳子）和“Claude”，并以龙虾作为吉祥物，象征其适应性和本地运行特性。该工具强调本地优先的设计，用户可以完全控制数据和过程，避免对云服务的依赖。

就在大家还在争论 AI 编程上限的时候，Cursor 团队发布了一份非常值得大家关注的内部测试报告，展示了当我们将 Agent 的规模和运行时间推向极致时，会发生什么。这不仅仅是简单的代码生成，而是让 AI 像人类团队一样协作，构建百万行级别的项目。这项实验为我们揭示了 AI 在编码领域的潜力与局限，值得每位开发者关注。

Anthropic 于 2026 年 1 月 12 日发布了 Cowork，这是一款基于 Claude 模型的新型 AI Agent工具，作为 Claude 桌面应用的 macOS 版本研究预览版推出。目前仅限 Claude Max 订阅者使用，未来计划扩展到 Windows 和跨设备同步。Cowork 继承了 Claude Code 的核心代理能力，但更注重非开发者用户的日常生产力任务，例如访问用户指定的文件夹，读取、编辑或创建文件，帮助整理杂乱下载、从截图生成电子表格，或从笔记起草报告。

就在刚刚，阿里巴巴正式免费开源了两款全新的多模态模型——Qwen3-VL-Embedding（多模态向量模型）和 Qwen3-VL-Reranker（多模态重排序模型），首次在开源体系中系统性补齐了多模态 RAG 在“向量化检索 + 精排重排”两个关键环节上的能力空白。这两个模型是基于强大的Qwen3-VL基础模型构建的专用多模态向量与重排（Reranking）模型。

本文系统梳理了大模型工具使用（Tool Use）的三个演进阶段：循环式工具选择（Function Calling）、计划驱动执行（Plan-then-Execute）和程序化工具编排（Programmatic Tool Calling）。从 OpenAI Function Calling 的单次调用模式，到支持并行调度的计划-执行范式，再到最新的代码驱动编排方式，工具使用正在从"逐步决策"走向"计划驱动、代码驱动"。

AI Agent 的一个关键趋势正在浮现：从“快速回答问题”转向“长时间稳定执行复杂任务”。本文系统梳理了为什么 Anthropic、OpenAI 等企业开始强调“长时运行 Agent”，并解释其真实含义并非模型一直思考，而是通过作业化、异步执行、可恢复运行和动态上下文管理，实现跨会话完成复杂目标。文章深入对比了长时 Agent 与传统脚本化 LLM Loop 的本质差异，分析其在自治能力、上下文工程、耐久执行与治理上的核心价值，并总结构建长时运行 AI Agent 所需的关键技术等。

今天，Claude Code 的创建者 Boris 发了一条很长的 thread，第一次比较完整地讲了他自己是怎么使用 Claude Code 的。共13条总结，我们这里总结一下，供大家参考。

本文基于 Manus 一线工程成员的真实实践，总结并分析了 大模型时代 AI 产品在工程与复用层面发生的关键变化。文章并不关注模型参数或算法细节，而是聚焦于真实生产环境中的工程问题：功能交付的责任边界如何变化、为何原型验证比完整规划更重要，以及在 Agent 系统中个人角色与系统边界如何被重新定义。这些经验揭示了一个趋势——在大模型具备“执行能力”之后，AI 产品的可用性越来越依赖工程体系本身，而非模型能力本身。本文适合关注 AI 工程实践、Agent 架构以及大模型落地问题的技术读者参考。

Context Arena 是一个专注于评估大语言模型长上下文处理能力的基准平台。它基于 OpenAI 发布的 Multi-Round Coreference Resolution (MRCR) 数据集，提供交互式排行榜，用于比较不同模型在复杂长对话中的信息检索和理解性能。该基准强调模型在长上下文下的实际表现，避免单纯依赖训练数据记忆。

2025 年 12 月 17 日，Google 正式发布了 Gemini 3 Flash 模型。 这是 Gemini 3 系列中的一款高性能轻量模型，目前已经在 Gemini App 以及 Google 搜索的 AI Mode 中作为默认模型上线。

本文介绍了 Claude 最近推出的 Skills 系统，以及作者在 Minion 框架中实现的一个完全开源的版本。Skills 的核心思路是让 AI Agent 在需要时再加载对应的专业能力，而不是一开始就把所有工具和知识都塞进上下文，从而缓解上下文窗口有限、成本高、响应慢的问题。

就在刚才，智谱推出了两个语音识别模型：闭源的 GLM-ASR 和开源的 GLM-ASR-Nano-2512。与过去他们更多关注通用大模型或多模态模型不同，这次聚焦的是语音转文字（ASR）任务，尤其面向中文语境、方言与复杂环境。以下是对这两款模型已知公开资料的整理与分析。

几个小时前，DeepSeek 突然发布了两款全新的推理模型：DeepSeek V3.2 正式版与DeepSeek V3.2-Speciale。前者已经全面替换官方网页、App 与 API 成为新的默认模型；后者则以“临时研究 API”的方式开放，被定位为极限推理版本。