InclusionAI 团队开源扩散语言模型（Diffusion Language Model，dLLM）LLaDA2.2-flash。模型为 MoE 架构，总参数量约 100B，原生支持 128K 上下文，采用 Apache-2.0 协议。相比上一代 LLaDA2.1 仅支持定长的原位替换，LLaDA2.2 引入莱文斯坦编辑（Levenshtein Editing），为并行去噪补上对序列的插入与

一年前，大家还在为1T参数的开源模型兴奋，如今2T+级模型不断涌现，模型越做越大，似乎成了业内共识。 与此同时，Agent成为最受关注的方向之一。但复杂的Agent任务，如优化代码仓库、完成办公工作流等，往往只有大尺寸模型才做得好。这也带来了一个现实问题：大模型单次推理本就昂贵，而Agent完成一项任务通常需要调用模型数十次甚至上百次，进一步放大了成本。随着任务复杂度和使用频率持续提升，推理成本将

Poolside 于 7 月 21 日开源新一代 Agentic Coding 模型 Laguna S 2.1，采用 OpenMDW-1.1 协议。模型为 118B 总参数、约 8B 激活参数的 MoE 架构，原生支持 1M token 上下文与交错思考（interleaved thinking）。 在 SWE-Bench Multilingual、SWE-Bench Pro、DeepSWE、SW

还在排期等官网上线？还在加班改文档？作为运营，我琢磨的是另一件事——怎么用 AI 偷懒。这些原本得排队等资源的活儿，现在动手就能自己搞定。琢磨到最后，我把它做成了一个官网，一个能真实运行的官网：AI+∞ 开发者创作大赛官网。 而且这已经是我”聊”出来的第二个了。第一个跑通之后我胆子大了，这次直接上了更狠的：能登录、能报名、能提交作品、能逛作品广场点赞评论、还能跟钉钉表格双向同步、自动给选手发通知—

对开发者来说，模型生态的价值不仅在于模型数量，更在于能否便捷地发现、下载并真正运行起来。现在，Lemonade 已正式支持 ModelScope：在最新的 v11.5 版本中，ModelScope 作为全新的模型注册源接入 Lemonade，与 Hugging Face 并列，为开发者提供更丰富、更灵活的模型获取选择。   00:38 Lemonade地址： GitHub：https:/

Dexmal 正式开源新一代原生具身基础模型 DM0.5。作为今年 2 月发布的 DM0 的迭代版本，DM0.5 延续 VLA 架构，以视觉语言模型作为多模态主干，配置 680M Action Expert 生成连续机器人动作，围绕开放指令、长程任务、动态干扰和多本体控制做了系统性升级。在真机 RoboChallenge Table30 v2 上取得 SOTA，综合 Score 54.42；仿真基

Thinking Machines Lab 正式发布首个开源模型 Inkling。该公司由前 OpenAI CTO Mira Murati 于 2025 年创立，此前推出了模型微调平台 Tinker。Inkling 在推理、代码、工具调用和指令遵循评测中，整体表现接近 GLM 5.2、Kimi K2.6 和 DeepSeek V4 Pro 等主流开源模型。相较于侧重代码、数学或单一模态的模型，In

OneScience 推出面向 AI4S 的科研智能体技能库 OneSkills，并已上线魔搭社区 Skill。OneSkills 聚焦科研开发、实验运行与环境交付等关键环节，将任务理解、资源召回、代码生成、环境配置、实验运行、结果评测等流程沉淀为可复用、可组合的智能体技能，让通用智能体更好适配科研专业场景。 开源地址： ModelScope：https://www.modelscope.cn/s

日前，高德 AMAP-ML 团队开源 DreamX-World 1.0 世界模型，用户可通过键盘风格的相机动作与事件提示，对生成的世界进行探索、控制和变换，最长可在 16 FPS 下流式生成约 1 分钟的可交互视频。 魔搭社区有幸邀请该工作核心作者 田瑞田、宋秉泽、张慎 3位老师做客“AI模型社”直播间，系统分享DreamX-World 背后的关键设计，特精选15条精彩 AMA 内容，与大家分享~

面对科学智能（AI4S）领域长期存在的“通用认知”与“专业知识”难以兼顾的难题，上海人工智能实验室通过底层架构的根本性革新，尝试为复杂科学任务的理解与推理构建新的基座。   2026 世界人工智能大会（WAIC 2026）期间，上海人工智能实验室发布了书生系列大模型 Intern-S2-Preview-397B，以 397B 参数规模在分子设计、材料结构生成等核心科学任务上追平实验室此前