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面壁智能的ForgeKernel在仅有数学定义和B200硬件约束时，经22.5小时和42轮迭代生成FlashMLA Prefill算子，耗时472微秒，较DeepSeek-V4.1版本快9.8%，随后由智能进化实验室联合OpenBMB社区开源。
5600亿总参数，主攻个人智能体与复杂工作流。
近日，在NVIDIA Research推出的GPU算子性能评测榜单SOL-ExecBench [1] 上，无问芯穹（Infinigence AI）取得亮眼成绩： 先后登顶L1基础算子、L2融合算子、Quant量化算子与FlashInfer-Bench推理算子全部四大赛道。
月之暗面发布2.8万亿参数后训练模型Kimi K3.1 Pro，其综合智能指数领先DeepSeek V4.1 Flash-1017和MiniMax M3.1 Flash，但API费用最高，并正研发Flash版本以平衡能力、成本与商业化。
Anthropic为Claude上线实时仪表盘Dashboards和代码动画Motion，前者面向付费计划、后者面向Team和Enterprise用户；Docs、Slides、Design结束beta，所有计划均可使用。
弗吉尼亚理工大学与Meta团队提出ReGDiff，通过RAS整理潜空间并用SRR短程排斥引导扩散采样，在MetaTruss和MetaShell上较最强基线平均提升几何合理性8.9%、新颖性46.4%和多样性128.6%。
科大讯飞发布端云一体基座模型讯飞星火X2.6和语音基座模型SparkAudio 1.0，星火X2.6基于全国产算力训练，云端293-A30B支持百万token上下文，输入缓存未命中及输出价格低于DeepSeek-V4.1-Flash-1017，端侧X2.6-4B已开源。
近期，六角未来沿着 Physical Coding 的思路，进一步构建了 HexaShell-Preview。根据官方评测结果，在 RoboDojo 全部 42 项任务上，HexaShell-Preview 取得了 46.9% 的成功率、53.2 的进度得分，成功率高出第二名 7.5 个百分点，领跑 RoboDojo-Agent 榜单。
就在刚刚，DeepSeek再放大招，全面开源自研推理框架DeepInfer。一个集群一天服务155万亿Token，DeepSeek V4.1 Flash高吞吐、低延迟的大规模推理，靠的就是它。
刚刚，MiniMax 正式发布了 M3.1 Flash