GLM-4.7是智谱推出的最新旗舰级模型，主要在两大方面实现升级：增强的编程能力与更稳定的多步骤推理与执行。该模型在执行复杂智能体任务时展现出显著提升，同时能够提供更为自然的对话体验和出色的前端美学。

MiniMax-M2.1 是一款轻量级、尖端的大型语言模型，专门针对编码、智能体工作流和现代应用开发进行了优化。尽管仅拥有100亿激活参数，它在实际应用中实现了能力的大幅跃升，同时保持了卓越的低延迟、高扩展性和出色的成本效益。 相比前代模型，M2.1 能够生成更清晰、更简洁的输出结果，并具备更快的感知响应速度。它在主流系统和应用语言中展现出领先的多语言编码性能——在 Multi-SWE-Bench 基准测试中达到 49.4%，在 SWE-Bench Multilingual 中取得 72.5% 的优异成绩。该模型可作为集成开发环境、编程工具及通用助手中的多功能智能“大脑”。 为确保模型性能不受影响，MiniMax 强烈建议在各轮对话间保持推理过程的连贯性。

Doubao Seed 2.0 Code 面向真实编程环境优化的 Coding 模型，能稳定调用 Claude Code 等常见 IDE 中的工具。模型特别优化了前端能力，在使用常见的前端框架时能有良好表现。模型支持使用 Skills，可以配合多种自定义技能使用。Doubao Seed 2.0 Code 是Seed 2.0 的编程加强版，更适合 Agentic Coding。

GLM-5 是智谱的旗舰开源基础模型，专为复杂系统设计与长期智能体工作流打造。它面向专业开发者，在大规模编程任务中展现出生产级性能，与领先的闭源模型并驾齐驱。凭借高级智能体规划、深度后端推理与迭代自我修正能力，GLM-5 已超越代码生成，迈向全系统构建与自主执行。

Step 3.5 Flash 是阶跃星辰目前最强大的开源基座模型。它专为极致效率而生，具备前沿的推理能力和卓越的智能体（Agent）性能。该模型基于稀疏混合专家（MoE）架构，拥有 1960 亿参数，但处理每个 Token 时仅需选择性激活 110 亿参数。这种极高的“智能密度”使其推理深度足以媲美顶级闭源模型，同时兼顾了实时交互所需的敏捷响应速度。

Qwen3-Coder-Next 是一款开放权重的自回归（因果）语言模型，针对编程智能体与本地开发工作流进行了优化。它采用稀疏专家模型（Mixture-of-Experts，MoE）设计，总参数量为 80B（约 800 亿），但每个 token 仅激活 3B（约 30 亿）参数，能够提供与那些每次激活计算量高 10 到 20 倍的模型相当的性能，因此非常适合对成本敏感且需要常驻运行的智能体部署。 模型在训练中强调代理能力（agentic focus），在长时程的编码任务、复杂工具调用以及从执行失败中恢复方面具有可靠表现。模型原生支持 256k 的上下文窗口，能够无缝集成到真实世界的命令行（CLI）和集成开发环境（IDE）中，并能很好地适配现代编码工具常用的代理框架。该模型仅在非“思考”模式（non-thinking mode）下运行，不会输出 `<think>` 块，从而简化了在生产级编码智能体中的集成。

Qwen3.5 系列 27B 原生视觉语言 Dense 模型，融合了线性注意力机制；响应速度快，兼具推理速度和性能。该模型的综合能力接近于 Qwen3.5-122B-A10B。

Qwen3.5 系列 35B-A3B 原生视觉语言模型，基于混合架构设计，融合了线性注意力机制与稀疏混合专家模型，实现了更高的推理效率。该模型的综合表现接近于 Qwen3.5-27B。

MiMo-V2-Omni 是一款前沿的全模态模型，能够在统一架构中原生处理图像、视频和音频输入。它融合了强大的多模态感知能力与智能体功能——包括视觉定位、多步规划、工具使用和代码执行——使其非常适合处理跨越多种模态的复杂现实世界任务。

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。

GLM-5 Turbo 是智谱推出的新型号，专为快速推理设计，在 OpenClaw（龙虾）等智能体驱动场景中表现强劲。该模型针对涉及长执行链的现实世界智能体工作流进行了深度优化，在复杂指令分解、工具使用、计划与持久化执行以及扩展任务的整体稳定性方面均有显著提升。

Qwen3.5-9B 是 Qwen3.5 系列中的多模态基础模型，采用高效的 90 亿参数架构，具备强大的推理、编程和视觉理解能力。该模型采用统一视觉语言设计，通过多模态 token 的早期融合技术，能够在同一上下文内处理和推理文本与图像信息。

Qwen3.5 系列 35B-A3B 原生视觉语言模型，基于混合架构设计，融合了线性注意力机制与稀疏混合专家模型，实现了更高的推理效率。该模型的综合表现接近于 Qwen3.5-27B。

Qwen3.5 系列 122B-A10B 原生视觉语言模型，基于混合架构设计，融合了线性注意力机制与稀疏混合专家模型，实现了更高的推理效率。该模型的综合表现仅次于 Qwen3.5-397B-A17B，文本能力显著优于 Qwen3-235B-2507，视觉能力优于 Qwen3-VL-235B。

Qwen3.5 原生视觉语言系列 Flash 模型，基于混合架构设计，融合了线性注意力机制与稀疏混合专家模型，实现了更高的推理效率。模型效果在纯文本与多模态方面相较 Qwen3 系列均实现飞跃式进步；响应速度快，兼具推理速度和性能。

Qwen3.5 系列 27B 原生视觉语言 Dense 模型，融合了线性注意力机制；响应速度快，兼具推理速度和性能。该模型的综合能力接近于 Qwen3.5-122B-A10B。

Qwen 3.5 系列 397B-A17B 原生视觉语言模型采用了混合架构，该架构将线性注意力机制与稀疏混合专家模型相结合，实现了更高的推理效率。该模型在语言理解、逻辑推理、代码生成、智能体相关任务、图像理解、视频理解以及图形用户界面交互等多个任务中展现出顶尖性能，达到业界领先水平。凭借强大的代码生成和智能体能力，该模型在各类智能体应用中表现出卓越的泛化性能。

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。

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 Pro 侧重长链路推理能力与复杂任务稳定性，适配真实业务中的复杂场景。

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。