DeepSeek V4 Pro 是 DeepSeek V4 系列的两款强大的专家混合（Mixture-of-Experts, MoE）语言模型之一，性能比肩顶级闭源模型，Agent 能力大幅提高，且具有丰富的世界知识和世界顶级推理性能，在数学、STEM、竞赛型代码的测评中，DeepSeek V4 Pro 超越当前所有已公开评测的开源模型，取得了比肩世界顶级闭源模型的优异成绩。

DeepSeek V4 Flash 是 DeepSeek V4 系列的两款强大的专家混合（Mixture-of-Experts, MoE）语言模型之一，拥有 284B 参数（13B 激活参数），支持 100 万 Tokens（1M Tokens）的上下文长度，支持非思考模式与思考模式。在 Agent 测评中，DeepSeek-V4-Flash 在简单任务上与 Pro 版本旗鼓相当，但在高难度任务上仍有差距。

MiniMax M2.7 是 MiniMax 的新一代大语言模型，专为自主化、真实世界的生产力提升以及持续优化而设计。MiniMax M2.7 通过多智能体协作，主动参与自身演进，并将先进的智能体能力整合其中，使其能够在动态环境中规划、执行并改进复杂任务。M2.7 经过面向生产级性能的训练，能够处理诸如实时调试、根因分析、财务建模，以及跨 Word、Excel 和 PowerPoint 的完整文档生成等工作流程。

Qwen 3.6 原生视觉语言系列 Plus 模型，展现出与当前顶尖前沿模型相媲美的卓越性能，模型效果相较 Qwen 3.5 系列显著提升。模型在 Agentic coding、前端编程、Vibe coding 等代码能力、多模态万物识别、OCR、物体定位等能力上显著增强。

DeepSeek-OCR 2 是 DeepSeek AI 发布的一款多模态文档识别模型，作为 DeepSeek-OCR 的升级版本。通过引入 DeepEncoder V2 架构，它实现了视觉编码范式从“固定扫描”到“语义推理”的转变。该模型用轻量级语言模型（Qwen2-0.5B）替代了原始的 CLIP 编码器，并加入了因果流查询机制，同时保留了 DeepSeek-3B-MoE 解码器。该模型仅需 256 到 1120 个视觉 token 即可覆盖复杂文档页面。

Kimi K2.6 是月之暗面推出的新一代多模态模型，专为长程编码、编码驱动的 UI/UX 生成以及多智能体协同编排而设计。它能够处理跨越 Python、Rust 和 Go 语言的复杂端到端编码任务，并可将提示词与视觉输入转化为生产就绪的界面。其智能体集群架构可扩展至数百个并行子智能体，实现任务的自主拆解——单次运行即可交付文档、网站与电子表格，全程无需人工干预。

Hunyuan Hy3 preview 面向 Agent 工作负载设计，采用 295B/21B 激活的 MoE 架构。在同一个模型内提供 no_think（极速响应）、think_low（快速思考）、think_high（深度推理）三档模式，适配从高频交互到复杂工程任务的不同延迟与深度需求。在 SWE-bench Verified 等代码基准上接近当前最强水平，256K 上下文支持跨文件代码重构与长文档分析。

MiMo-V2-Pro 是小米的旗舰级基础模型，总参数量超过 1 万亿，支持 100 万上下文长度，专为智能体场景深度优化。该模型对 OpenClaw 等通用智能体框架具有高度适应性，在 PinchBench 和 ClawBench 等标准基准测试中稳居全球第一梯队，感知性能已接近 Opus 4.6 水平。MiMo-V2-Pro 旨在作为智能体系统的"大脑"，能够编排复杂的工作流程，驱动生产工程任务，并提供可靠的结果交付。

Doubao Seed 2.0 是面向高频企业场景兼顾性能与成本的均衡型模型，综合能力超越上一代 Doubao Seed 1.8。胜任非结构化信息处理、内容创作、搜索推荐、数据分析等生产型工作，支持长上下文、多源信息融合、多步指令执行与高保真结构化输出。在保障稳定效果的同时显著优化成本。Doubao Seed 2.0 Mini 面向低时延、高并发与成本敏感场景，强调快速响应与灵活推理部署，支持四档位思考与多模态理解能力。

Doubao Seed 2.0 是面向高频企业场景兼顾性能与成本的均衡型模型，综合能力超越上一代 Doubao-Seed-1.8。胜任非结构化信息处理、内容创作、搜索推荐、数据分析等生产型工作，支持长上下文、多源信息融合、多步指令执行与高保真结构化输出。在保障稳定效果的同时显著优化成本。Doubao Seed 2.0 Lite 兼顾生成质量与响应速度，适合作为通用生产级模型。

MiMo V2.5 是一款原生全模态模型，具备强大的智能体能力，在统一架构内支持文本、图像、视频和音频理解。此模型基于 MiMo-V2-Flash 主干网络构建，并扩展了专用的视觉和音频编码器，在多模态感知、长上下文推理以及智能体工作流方面表现出色。MiMo V2.5 总计在约 48T 的 Tokens 上完成训练。

MiMo V2.5 Pro 是一个开源的混合专家（MoE）语言模型，总参数量为 1.02T，激活参数量为 42B。模型采用了 MiMo-V2-Flash 中引入的混合注意力架构和 3 层多令牌预测（MTP），支持高达 1M tokens 的上下文长度。MiMo V2.5 Pro 是小米迄今为止能力最强的模型，专为要求最苛刻的智能体、复杂软件工程和长周期任务而设计。它能够在 1M tokens 的上下文窗口中，维持跨越数千次工具调用的复杂执行轨迹，并具备强大的指令遵循能力和连贯性。

DeepSeek V4 Pro 是 DeepSeek V4 系列的两款强大的专家混合（Mixture-of-Experts, MoE）语言模型之一，性能比肩顶级闭源模型，Agent 能力大幅提高，且具有丰富的世界知识和世界顶级推理性能，在数学、STEM、竞赛型代码的测评中，DeepSeek V4 Pro 超越当前所有已公开评测的开源模型，取得了比肩世界顶级闭源模型的优异成绩。

DeepSeek V4 Flash 是 DeepSeek V4 系列的两款强大的专家混合（Mixture-of-Experts, MoE）语言模型之一，拥有 284B 参数（13B 激活参数），支持 100 万 Tokens（1M Tokens）的上下文长度，支持非思考模式与思考模式。在 Agent 测评中，DeepSeek-V4-Flash 在简单任务上与 Pro 版本旗鼓相当，但在高难度任务上仍有差距。

Hunyuan Hy3 preview 面向 Agent 工作负载设计，采用 295B/21B 激活的 MoE 架构。在同一个模型内提供 no_think（极速响应）、think_low（快速思考）、think_high（深度推理）三档模式，适配从高频交互到复杂工程任务的不同延迟与深度需求。在 SWE-bench Verified 等代码基准上接近当前最强水平，256K 上下文支持跨文件代码重构与长文档分析。

Qwen3.6 27B 是 Qwen3.6 系列原生视觉语言 Dense 模型，模型效果相较 Qwen3.5 27B 重点提升了 Agentic Coding 能力、模型 STEM 与推理能力进一步增强；视觉模态方面在空间智能、物体定位与检测能力上显著增强，视频理解、文档 OCR 及视觉 Agent 能力稳步提升。

Qwen3.6 Max Preview 是 Qwen3.6 系列中规模最大、综合能力最强的 Max 模型 Preview 版本，当前开放纯文本模型能力供体验。相较于此前发布的 Qwen3-Max 和 Qwen3.6-Plus ，本模型在 Vibe Coding 能力上进一步提升、Coding Agent 执行更加高效、前端编程开发能力显著提升，长尾知识能力进一步升级。

Kimi K2.6 是月之暗面推出的新一代多模态模型，专为长程编码、编码驱动的 UI/UX 生成以及多智能体协同编排而设计。它能够处理跨越 Python、Rust 和 Go 语言的复杂端到端编码任务，并可将提示词与视觉输入转化为生产就绪的界面。其智能体集群架构可扩展至数百个并行子智能体，实现任务的自主拆解——单次运行即可交付文档、网站与电子表格，全程无需人工干预。

Embedding 3 是智谱 AI 推出的第三代文本向量化模型，在前代基础上全面升级，提供更强的语义理解能力和更灵活的向量维度选择。该模型支持自定义向量维度，在保持高质量语义表示的同时，为不同应用场景提供了更优的性能和成本平衡。

Qwen3.6 Flash 是 Qwen3.6 原生视觉语言系列 Flash 模型，模型效果相较 Qwen3.5 Flash 显著提升。本模型重点提升 Agentic Coding 能力（在多项代码智能体基准上大幅超越前代）、数学推理和代码推理能力；视觉方面在空间智能能力上显著增强，物体定位与目标检测提升尤为突出。