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RunningHub基于MiniMax H3开源基座发布增强版H3 RH Enhanced，2000组实测显示其多镜头长时叙事能力显著优于Seedance 2.0，16镜以上角色崩坏率降低超60%，生成成本低至0.1元/秒。
北京大学AI for Math团队宣布在Lean 4中完整形式化庞加莱猜想，约320万行代码、半个月内完成、成本不到3万美元，是首个同时通过Lean编译与Comparator双重验证的版本。
至知创新研究院开源了采用稀疏 MoE 架构的代码与复杂任务导向大模型 IQuest-Q1，该模型总参数约 320B、激活参数仅约 15B，在代码生成、终端操作、智能体任务等多项评测中表现均衡，并展示了从前端交互、游戏开发到强化学习训练调试等场景的可交付能力。
IDC与浪潮信息联合发布的《2026年中国人工智能计算力发展评估报告》显示，全球活跃企业Agent数量预计将从2026年的7940万个增长至2030年的22.16亿个，带动Token消耗和算力需求爆发式增长，AI基础设施正围绕Agent长链路运行进行系统性重构。
匿名AI模型Space Bunny Alpha（太空兔）近期凭借草图转网页、长上下文与Agent编程能力在OpenRouter和OpenCode平台刷屏并冲上日调用量第一，其分词特征与MiniMax M3.1系列高度吻合但尚无厂商官方认领。
思特雅大学曾仔健搭建的AI Has Taste项目公开453份数学研究手稿和6篇AI-Proposed Conjectures，其中AI曾构造反例推翻论文猜想并获原作者确认，该系统通过多Agent协作将失败转化为新一轮研究输入，推动AI从生成答案走向生成研究议程。
中国人民大学代文林、孟澄研究员团队提出的ME-Decoding方法被EMNLP 2026接收，该方法在解码时同时利用token概率与embedding相似度，从集合层面筛选低冗余候选token，在GSM8K和GPQA上取得所比较方法中最高的平均准确率，端到端GPU延迟仅增加约3%。
米哈游创始人刘伟（大伟哥）在上海交大校招宣讲会上表示，已为蔡浩宇主导的大模型研发划定1000亿元投入上限，承诺未来2至3年内米哈游将成为国产大模型团队举足轻重的力量，并强调绝不做垃圾项目。
代季峰创立的Naive AI开源首个模型Naive-N0.5-Flash，总参数量309B、激活参数量15.5B，原生支持百万token上下文，面向编程与AI研发任务，由AI参与研发并在论文复现等评测中表现优异，权重与代码采用MIT许可开源。
开源版Jev训练保姆级教程发布，基于Qwen3-0.6B底座在本地单卡环境完成数据下载、案例级切分、全参数微调、温度校准及本地接口部署全流程，600步训练后在2000道决策题测试集上达到78.05%准确率。