Meta 发布其最小、最高效的模型 Muse Ember（muse-ember-1.0），面向工具调用、编码子任务、路由、抽取和长文档解析等高频 Agent 工作，已在 Muse Code 和 Meta Model API 上线，输入 $0.10/M tokens、缓存输入 $0.004/M、输出 $0.50/M。
推荐理由：原文汇总了定价、上下文窗口和多组基准对比数据，还标注了落后项，便于评估其在低成本 Agent 任务中的位置。
美团宣布开源面向长程智能体任务的原生多模态模型 LongCat-2.5，采用 MIT 协议，支持商用推理部署与二次训练，无需额外授权。模型总参数 1.6 万亿，每个 token 激活约 480 亿参数，支持一百万上下文，并针对国产算力芯片在架构与部署策略上做了协同优化；视觉信号表示为多层级离散 token 与文本统一处理，采用 W4A4 推理方案。
对A股利好国产算力芯片，LongCat-2.5明确针对国产算力芯片做架构与部署协同优化；亦利好AI应用与终端（推断）
推荐理由：原文给出了 LongCat-2.5 的参数规模、上下文长度、MIT 开源协议和架构细节，读者可据此评估其在长程智能体场景的部署价值。
据 DigiTimes 报道，微软称其医疗 AI 系统 MAI-DxO 在复杂病例测试中诊断准确率超过 80%，高于普通医生，可能降低诊断成本。该系统通过多个 AI 智能体协作模拟医疗团队工作，逐步询问病史、选择检查、分析结果并修正诊断，而非一次性根据全部症状生成答案。
推荐理由：报道描述了 MAI-DxO 用多智能体协作模拟医疗团队逐步诊断的思路，读者可了解其与普通医生准确率对比的厂商说法。
Google DeepMind 发布 Genie 4 世界模型，称其在几乎各方面改进 Genie 3，模拟中的人物更真实、物理表现更好并加入音频。模型无需预渲染环境或编程交互元素，可实时逐帧生成可探索体验，官方将世界模型视为迈向 AGI 的关键要素，并称其可用于为实体机器人创建训练环境及创意领域快速原型。使用需向 Google 付费获取访问资格。
推荐理由：文章梳理了 Genie 4 相对上一代的改进方向与官方定位，读者可据此判断世界模型在 AGI 路线中的角色。