蚂蚁百灵大模型今日开源万亿参数旗舰模型Ling-2.6-1T，采用MLA与LinearAttention混合架构实现“快思考”机制，提升智效比，在评测中展现高Token效率，解决真实生产流中的效率难题。
大模型竞争焦点正从性能比拼转向企业场景的规模化应用，追求低成本、高效率。蚂蚁数科推出Ling-2.6-flash商业版LingDT-2.6-flash，主打“Token效率”，相比同参数级别模型可节省90%Token消耗，更快更省，适配企业真实场景大规模部署。
Google DeepMind推出Gemini 3.1 Flash-Lite模型，实现AI生成式网页渲染的突破。该模型响应速度较前代提升2.5倍，每秒可输出超360个Token，大幅提升推理效率，推动AI从文本交互向动态UI构建发展。
月之暗面创始人杨植麟在英伟达GTC2026大会上首次系统披露Kimi K2.5模型技术路线图，强调大模型发展已进入“后Scaling时代”，需重构底层逻辑，而非单纯堆砌算力。他指出，突破智能上限关键在于优化器、注意力机制及残差连接等核心技术的革新。
Openai
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Google
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Xai
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Anthropic
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Alibaba
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Baidu
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nvidia
Llama-3.3-Nemotron-Super-49B-v1.5是基于Meta Llama-3.3-70B-Instruct的大语言模型，经过多阶段后训练增强了推理和非推理能力。支持128K token上下文长度，在准确性和效率之间取得了良好平衡，适用于推理、聊天和代理任务。
microsoft
微软研究院开发的首个开源20亿参数规模原生1比特大语言模型，在4万亿token语料上训练完成，证明了原生1比特大语言模型在保持与同规模全精度开源模型相当性能的同时，能显著提升计算效率。
由微软研究院开发的开源原生1位大语言模型，参数规模达20亿，在4万亿token的语料库上训练而成，显著提升计算效率。
Llama-3.1-Nemotron-Ultra-253B-CPT-v1是基于Meta Llama-3.1-405B-Instruct的大型语言模型，支持128K tokens上下文长度，经过神经架构搜索优化，在准确性和效率之间取得良好平衡。
OneMCP是一个通用的MCP协议聚合器，通过元工具架构将多个外部MCP服务器的工具统一管理，采用渐进式发现和语义搜索技术，显著降低LLM的token消耗并提高工具发现效率。
Notion MCP服务器是一个中间件服务，通过Notion API实现LLM与Notion工作区的交互，支持Markdown转换优化token使用效率。
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