2026火山引擎FORCE原动力大会上，总裁谭待发布豆包大模型2.1Pro，并公布日均Tokens用量突破180万亿，较2024年5月1200亿的初始规模增长1500倍，业务渗透力极强。新模型重点升级代码生成、智能Agent及多模态能力。
阶跃星辰发布并开源新一代Flash模型Step 3.7 Flash，专为智能体生产化落地设计。该模型采用196B参数的稀疏混合专家架构，针对代码编写、联网搜索及多模态工作流进行系统级优化，最高生成速度达每秒400 Tokens，显著提升高频场景效率，标志着国内大模型赛道取得新突破。
欢迎来到【AI日报】栏目!这里是你每天探索人工智能世界的指南，每天我们为你呈现AI领域的热点内容，聚焦开发者，助你洞悉技术趋势、了解创新AI产品应用。新鲜AI产品点击了解：https://app.aibase.com/zh1、上下文150万tokens！支付宝还推出了全球化AI支付解决方案，助力AI商业生态的发展。
开发者意外发现OpenAI未官宣的GPT-5.6大模型，内部代号“iris-alpha”，预计6月发布。其关键突破是150万token超长上下文窗口，较GPT-5.5提升43%，打破纪录。
Openai
$2.8
输入tokens/百万
$11.2
输出tokens/百万
1k
上下文长度
Google
$0.49
$2.1
Xai
$1.4
$3.5
2k
Anthropic
$105
$525
200
$0.7
$7
$35
Alibaba
$4
$16
$6
$24
256
$2
$20
-
Bytedance
$0.8
$0.15
$1.5
Baidu
32
$10.5
Tencent
$1
$8
$0.75
$0.35
400
cpatonn
Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct-AWQ-4bit是基于Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct模型进行4位AWQ量化的高效版本。该模型采用混合注意力机制和高稀疏专家混合架构，支持长达262K tokens的上下文长度，在保持高性能的同时大幅降低计算资源需求。
NVFP4
Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507是一款在推理能力和通用能力上有显著提升的大型语言模型，增强了长上下文理解能力，适用于高度复杂的推理任务。该模型具有305亿参数，其中激活33亿参数，支持262,144 tokens的长上下文处理。
QuantTrio
Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507-AWQ是基于Qwen/Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507基础模型进行量化的高效推理模型。该模型在推理任务、通用能力和长上下文理解方面有显著提升，专门针对高度复杂的推理任务进行了优化，支持262,144 tokens的长上下文处理。
Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507是经过量化处理的大语言模型，具有增强的推理能力、通用能力和长上下文理解能力。该模型采用混合专家架构，在逻辑推理、数学、科学、编码等复杂任务上表现出色，支持262,144 tokens的长上下文处理。
unsloth
Devstral 1.1是由Mistral AI和All Hands AI合作开发的智能大语言模型，专为软件工程任务设计。该模型在SWE-bench基准测试中表现出色，位列开源模型榜首，拥有240亿参数和128k tokens的长上下文窗口。
lmstudio-community
基于英伟达AceReason-Nemotron-7B的GGUF量化版本，专注于数学与代码推理，支持128k tokens长上下文
基于英伟达AceReason-Nemotron-14B的GGUF量化版本，专注于数学与代码推理任务，支持128k tokens长上下文
Llama-3.3-Nemotron-Super-49B-v1 是一个大型语言模型，基于 Meta Llama-3.3-70B-Instruct 改进，增强了推理能力、人类聊天偏好以及任务执行能力，支持 128K tokens 的上下文长度。
kakaocorp
Kanana 1.5是Kakao开发的双语大语言模型，在编程、数学和函数调用能力方面有显著提升，支持32K tokens上下文长度，通过YaRN扩展技术可处理128K tokens超长文本。
Kanana 1.5是Kanana模型家族的新版本，在编码、数学和函数调用能力方面相比前代有显著提升，支持32K tokens长度并可扩展至128K tokens。
由英伟达发布的4B参数规模大语言模型，支持128k tokens上下文长度，专为推理、对话及RAG等任务优化
AM Thinking v1是由A-M团队开发的基于Qwen 2.5-32B-Base的大语言模型，增强推理能力，支持132k tokens的上下文长度。
Mungert
OpenCodeReasoning-Nemotron-14B 是基于 Qwen2.5-14B-Instruct 进行后训练的大型语言模型，专为代码生成推理优化，支持32K tokens上下文长度。
INTELLECT 2是由PrimeIntellect推出的大语言模型，支持40960 tokens的上下文长度，采用QwQ架构和GRPO强化学习框架训练。
OpenCodeReasoning-Nemotron-32B 是基于 Qwen2.5-32B-Instruct 的代码生成推理模型，支持32K tokens上下文长度，适用于商业和非商业用途。
Kevin 32B是由Cognition AI开发的大语言模型，支持超长上下文（40960 tokens），专注于CUDA内核生成和强化学习任务。
Qwen3-32B是由Qwen团队开发的大语言模型，支持131,072 tokens的上下文长度，具备强大的数学、编程和常识推理能力。
Qwen3-1.7B是由Qwen开发的1.7B参数规模的大语言模型，支持32k tokens超长上下文，擅长创意写作、角色扮演和多轮对话。
Qwen3-4B是由Qwen开发的大语言模型，支持131,072 tokens的上下文长度，擅长创意写作、角色扮演和多轮对话。
由Qwen开发的大语言模型，支持131,072 tokens上下文长度，擅长创意写作、角色扮演和多轮对话。
TokenScope是一个面向大型语言模型的令牌感知目录探索工具，提供智能目录结构分析、文件内容令牌感知提取、令牌使用统计和综合报告生成功能。
该项目实现了一个基于Gemini API的MCP服务器，提供对多种技术文档的访问能力。通过2M tokens的大上下文窗口，无需传统RAG系统的分块或检索步骤，直接处理完整文档。支持查询文档、检查代码规范、解决问题提示等功能，适用于Roo/Cline环境。
LayerZero OFT MCP是一个基于TypeScript/Node.js的模型上下文协议服务器，用于创建、部署和跨链桥接Omnichain Fungible Tokens（OFTs）。它通过抽象化跨链交互的复杂性，提供了一个结构化的、上下文感知的层，便于与LLM代理、机器人或需要去中心化跨链功能的应用程序集成。
该项目实现了一个MCP服务器，用于连接TokenMetrics加密货币数据API，提供市场数据分析、交易策略回测和可视化功能，支持算法交易系统开发。
Transformers%20--%3e%3cdefs%3e%3cstyle%3e%20.st0%20{%20fill:%20%23061b40;%20}%20.st1%20{%20fill:%20%23306af1;%20}%20.st2%20{%20fill:%20%235ce5cf;%20}%20%3c/style%3e%3c/defs%3e%3cg%3e%3cpath%20class='st0'%20d='M55,10.5h9v3h-9v9h12V7.5h-12v3ZM64,19.5h-6v-3h6v3Z'/%3e%3cpolygon%20class='st0'%20points='69%2016.5%2078%2016.5%2078%2019.5%2069%2019.5%2069%2022.5%2081%2022.5%2081%2013.5%2072%2013.5%2072%2010.5%2081%2010.5%2081%207.5%2069%207.5%2069%2016.5'/%3e%3cpolygon%20class='st0'%20points='95%2010.5%2095%207.5%2083%207.5%2083%2022.5%2095%2022.5%2095%2019.5%2086%2019.5%2086%2016.5%2095%2016.5%2095%2013.5%2086%2013.5%2086%2010.5%2095%2010.5'/%3e%3cpath%20class='st0'%20d='M40,1.5v21h11.6l1.4-1.4v-7.6h0c0,0-1.4-1.5-1.4-1.5l1.4-1.4V2.9l-1.4-1.4h-11.6ZM50,19.5h-7v-6h7v6ZM50,10.5h-7v-6h7v6Z'/%3e%3c/g%3e%3cpath%20class='st1'%20d='M23.1,24L14.7,4.8l-4.9,11.2h3.8l-1.8,4H3.3L12.1,0H2C.9,0,0,.9,0,2v20c0,1.1.9,2,2,2h21.1Z'/%3e%3cpath%20class='st2'%20d='M34,0h-16.8l10.6,24h6.2c1.1,0,2-.9,2-2V2C36,.9,35.1,0,34,0ZM32.5,20h-4V4h4v16Z'/%3e%3c/svg%3e)
'%3e%3cpath%20d='M55.2622%2038L48.2289%2022L44.1206%2031.3333H47.2539L45.7872%2034.6667H38.7622L46.0956%2018H37.6706C36.7539%2018%2036.0039%2018.75%2036.0039%2019.6667V36.3333C36.0039%2037.25%2036.7539%2038%2037.6706%2038H55.2622Z'%20fill='white'/%3e%3cpath%20d='M64.3368%2018H50.3535L59.1535%2038H64.3368C65.2535%2038%2066.0035%2037.25%2066.0035%2036.3333V19.6667C66.0035%2018.75%2065.2535%2018%2064.3368%2018ZM63.0868%2034.6667H59.7535V21.3333H63.0868V34.6667Z'%20fill='%23FFCC66'/%3e%3cpath%20d='M89.3379%2026.75V29.25H81.8379V36.75H91.8379V24.25H81.8379V26.75H89.3379ZM84.3379%2034.25V31.75H89.3379V34.25H84.3379Z'%20fill='white'/%3e%3cpath%20d='M103.504%2036.75V29.25H96.0039V26.75H103.504V24.25H93.5039V31.75H101.004V34.25H93.5039V36.75H103.504Z'%20fill='white'/%3e%3cpath%20d='M115.17%2026.75V24.25H105.17V36.75H115.17V34.25H107.67V31.75H115.17V29.25H107.67V26.75H115.17Z'%20fill='white'/%3e%3cpath%20d='M80.1712%2029.25V29.175L78.9962%2028L80.1712%2026.825V20.425L78.9962%2019.25H69.3379V36.75H78.9962L80.1712%2035.575V29.25ZM77.6712%2034.25H71.8379V29.25H77.6712V34.25ZM77.6712%2026.75H71.8379V21.75H77.6712V26.75Z'%20fill='white'/%3e%3c/g%3e%3cg%20clip-path='url(%23clip1_644_3948)'%3e%3cpath%20d='M169.59%2022.9827L169.59%2023.6491H177.409L168.175%2032.8822L169.118%2033.8248L178.351%2024.5917L178.352%2032.4106H179.685V22.3164L179.018%2022.3157H169.59V22.9827Z'%20fill='white'/%3e%3c/g%3e%3cdefs%3e%3cclipPath%20id='clip0_644_3948'%3e%3crect%20width='80'%20height='20'%20fill='white'%20transform='translate(36%2018)'/%3e%3c/clipPath%3e%3cclipPath%20id='clip1_644_3948'%3e%3crect%20width='20'%20height='20'%20fill='white'%20transform='translate(164%2018)'/%3e%3c/clipPath%3e%3c/defs%3e%3c/svg%3e)
