AI 编程实时动态与要闻

11 月 9 日晚，美团 LongCat 官方账号宣布开源 LongCat-2.5 权重，采用 MIT 协议，已上架 Hugging Face。LongCat-2.5 是 11 月 2 日以 API 形式发布的原生多模态 MoE 模型，总参数 1.6 万亿、每 token 激活约 480 亿，主打长程 Agent 任务、智能体编程、创意设计和 3D 任务。这次同时放出 BF16 主模型（仓库约 3.56TB）和 W4A4 量化版（约 1.34TB）。模型卡显示目前只提供 NPU 部署指南（基于 SGLang-FluentLLM），支持思考与非思考两种模式。官方跑分中 Terminal Bench v2.1 为 88.4、BrowseComp 为 91.9，LongCat 自己的分数为内部测试，仅供参考。

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美团 LongCat 团队 11 月 2 日在 API 平台更新日志中上线 LongCat-2.5，这是 9 月 25 日 LongCat-2.5-Preview 的正式版。官方技术博客称它总参数 1.6 万亿、每个 token 激活约 480 亿，在 LongCat-2.0 基础上强化原生视觉理解和智能体编程，训练和 W4A4 推理都在国产 AI 加速卡上完成。官方口径成绩包括 Terminal Bench v2.1 88.4、Terminal Bench v4.0 38.5、BrowseComp 91.9、MCP Atlas 83.1。API 支持 OpenAI 和 Anthropic 两种格式，1M 上下文、最多 128K 输出，限时价每百万 token 输入 $0.30、缓存输入 $0.006、输出 $1.20。

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商汤 10 月 30 日在官方 X 账号和 Hugging Face 发布 SenseNova-Loop-9B-Preview（Apache 2.0）。它把 32 层解码器里的第 4–27 层用同一套权重连跑两遍，每次前向执行 56 层计算，存储约 9B 参数、推理参数约 14.6B，并用两路 mHC（流形约束超连接）管理残差流。模型支持文本加图片输入，训练序列最长 262,144 token。官方图表显示它在 BIRD-Dev、WorkBuddy Bench 等多项 Agent 与数据任务上超过 Qwen3.5/3.6 同级模型，但 Terminal Bench 2.1 仍落后；技术报告尚未发布。官方 X 首帖约 910 赞。

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OpenRouter 于 2026-10-02 上线 Model Router Benchmarks：7 个模型路由（Auto、Jev、NVIDIA Switchyard、Unbiased Pareto、Sakana Fugu 等）在 GPQA Diamond、Tau3 Banking、MMMU Pro Vision、SWE Atlas QA、Deep SWE、Terminal Bench 2.1 上对照质量、速度和成本。Router Index 默认质量 60% / 时间 20% / 成本 20%。openrouter/pareto-code 与 Fusion 不在这张榜上。

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