DeepSeek 正式发布 DeepSeek-V4-Pro-0813，取代 Preview 版本，并加入 DSpark 推测解码模块以增强智能体能力。模型在 HLE、Terminal Bench 2.1 和 DeepSWE 等基准中取得 42.7/60.0、87.9 和 62.7 的成绩，reasoning_effort 现支持 low、high、max 三档。
推荐理由：DeepSeek-V4-Pro-0813的正式版本、评测数据与部署配置齐全，便于开发者比较其智能体和编码表现并评估落地方式。
深度求索正式发布 DeepSeek-V4-Flash-0731，取代此前预览版，并强化 Agent 能力，模型结构与 DeepSeek-V4-Flash-DSpark 相同，附带 DSpark 推测解码模块。
推荐理由：该发布提供模型结构、推理档位、编码方式及 vLLM、SGLang 部署配置，便于开发者评估并部署 Agent 工作流。
智谱发布 GLM-5.2 旗舰模型，主打长程任务，提供稳定的 1M-token 上下文，并增强编码能力和多档思考强度。模型采用 MIT 开源许可证，支持 SGLang、vLLM、Transformers、KTransformers 和 Unsloth 等框架部署，官方还公布了 HLE、AIME 2026、SWE-bench Pro、MCP-Atlas 等基准成绩。
推荐理由：GLM-5.2 将长程任务、1M-token 上下文和灵活思考强度结合，并提供多项基准与本地部署方案，便于评估其实际能力边界。
月之暗面发布开放权重原生多模态智能体模型 Kimi K3，总参数 2.8T、激活参数 104B，支持 1-million-token 上下文窗口。模型采用 KDA、AttnRes 与 Stable LatentMoE，每个 token 从 896 个专家中选择 16 个，原生处理文本、图像和视频，面向长程编程与智能体知识工作。
推荐理由：Kimi K3披露2.8T参数架构、1M上下文与多类基准成绩，为评估开放权重多模态智能体的能力边界提供集中参考。
Moonshot AI 发布基于 Kimi K2.6 构建的 Kimi K2.7 Code 编码智能体模型，真实软件开发长程任务能力提升，思考 token 使用量较 Kimi K2.6 减少约30%。模型采用 MoE 架构，总参数量1T、激活参数量32B，支持256K上下文和图像、视频输入，提供 API 及 vLLM、SGLang 等部署方式。
推荐理由：提供模型架构、基准成绩、API调用与部署方式，读者可据此比较编码智能体能力及其落地条件。
Moonshot AI 发布开源原生多模态智能体模型 Kimi K2.6，强化长程编码、编码驱动设计、主动自主执行与多智能体编排能力。模型采用 MoE 架构，总参数 1T、激活参数 32B、上下文长度 256K，可横向调度 300 个子智能体执行 4,000 个协调步骤。
推荐理由：同时提供架构参数、基准结果、部署引擎和调用示例，便于开发者评估能力并规划接入。
月之暗面发布开源原生多模态智能体模型 Kimi K2.5，基于 Kimi-K2-Base 持续预训练约 15T 个视觉与文本 token。模型采用 1T 总参数、32B 激活参数的 MoE 架构，支持 256K 上下文、图像和视频输入、即时与思考模式以及多智能体协作。
推荐理由：模型页披露了架构、评测、部署与调用方式，便于比较其多模态和智能体能力及实际接入成本。
Moonshot AI 发布开源思考模型 Kimi-K2-Thinking，支持逐步推理、动态工具调用和 256K 上下文窗口。模型采用 MoE 架构，总参数量 1T、每 token 激活 32B 参数，可在连续 200–300 次工具调用中保持目标导向，并通过后训练量化感知训练实现原生 INT4 推理与约 2x 生成加速。
推荐理由：Kimi-K2-Thinking把长链推理、工具编排与原生INT4部署放在同一模型中，并提供完整评测与调用示例。