MiniMax 发布 M2.7 模型，已在 MiniMax Agent 和 API 平台全面可用。该模型在 SWE-Pro 得分 56.22%（接近 Opus 4.6），VIBE-Pro 55.6%，Terminal Bench 2 57.0%，GDPval-AA ELO 1495 为开源模型最高，MM Claw 准确率 62.7%。
推荐理由：官方给出了各基准的具体分数和自进化工作流细节，读者可以据此与同档模型做直接比较。
SGLang 团队与蚂蚁集团 DeepXPU 团队宣布在 SGLang 内实现 Diffusion LLM（dLLM）框架，并 Day-0 支持 LLaDA 2.0。
推荐理由：原文给出 SGLang 支持 Block Diffusion LLM 的实现思路和实测吞吐数据，读者可据此评估 dLLM 推理方案的可用性。
LMSYS SpecForge 团队与 Ant、Meituan、Nex-AGI、EigenAI 合作发布 SpecBundle Phase 1，为 Llama。
LMSYS Chatbot Arena 团队复盘 SGLang-Diffusion 自 2025 年 11 月初发布两个月来的进展，当前版本（docker tag: lmsysorg/sglang:dev-pr-17247）比初版快最多 2.5 倍，在 NVIDIA GPU 上较其他方案最高快 5x。
推荐理由：官方复盘发布两个月来的优化成果，速度较初版提升至 2.5 倍，并新增 ComfyUI 集成和 LoRA 支持，读者可评估是否迁移现有图像视频生成工作流。
Novita AI 发布基于 SGLang 部署 GLM4-MoE 模型的端到端推理优化方案，TTFT 最高降低 65%，agentic coding 负载下 TPOT 提升 22%，结果在 H200 集群 TP8、FP8 配置下验证。
SGLang RL 团队联合 InfiXAI、蚂蚁 Asystem & AQ Infra、slime、RadixArk 团队，在 slime 框架上落地了 INT4 QAT 端到端流程，训练用 fake quantization、推理用 W4A16，实现与 BF16 全精度相当的训练-推理一致性与稳定性。
千问 C 端基础设施工程团队与 AMD AI 框架团队基于 SGLang，在 AMD Instinct MI300X 系列 GPU 上对 Qwen3-235B 与 Qwen3-VL-235B 完成极致延迟优化。
Miles 强化学习框架现已支持 AMD Instinct GPU（含 MI300/350 系列），可在 ROCm 上原生运行大规模 RL 后训练。Miles 基于 SGLang 与 Slime 生态，支持 GRPO/PPO、Ray 编排及 Megatron-LM 集成，并提供预构建容器。在单节点 8 卡 MI300X 上，团队用 GRPO 训练了 Qwen3-30B-A3B。
SGLang 团队回顾了在 NVIDIA GTC 2026 的三天五场活动，包括黄仁勋 GTC 主题演讲中 SGLang 出现在 NVIDIA AI 生态幻灯片上，以及 Ying Sheng 参与的"开源 AI 现状"圆桌。
LMSYS 的 SGLang 与 Miles 团队宣布对 DeepSeek-V4（1.6T Pro、284B Flash）提供 Day-0 推理和 RL 训练支持，是首个在发布日同时服务与训练该模型的开源栈。
推荐理由：LMSYS 团队详述了为 DeepSeek-V4 混合稀疏注意力等新架构所做的推理与 RL 训练优化，附基准数据。
SGLang 为 RL 工作负载引入基于 RDMA 的 P2P 权重更新机制，作为传统 NCCL broadcast 的补充，兼容所有主流开源模型。
SGLang 和 Miles 宣布对 NVIDIA Nemotron 3 Ultra 提供 Day-0 支持。该模型为开源 MoE 混合 Transformer-Mamba 架构，总参数 550B、激活 55B，上下文最长 1M tokens，支持 NVFP4 与 BF16 权重，面向长程自主智能体优化。
推荐理由：原文给出架构、部署配置和 RL 训练细节，读者可以据此评估该模型在长程智能体场景的可用性。
LMSYS 宣布 2026 博士奖学金首位获得者为 Will Lin，表彰其对开源 AI 基础设施的持续贡献，奖学金最高 5 万美元用于学费。Will Lin 是 UC San Diego 六年级博士生，主导开源扩散生成框架 FastVideo，该项目已获 3.7k+ GitHub stars，并被 NVIDIA Dynamo 集成为后端。
MOSS-TTS-Local-Transformer-v1.5 已在 SGLang-Omni 上实现端到端服务，与 MOSI 和 OpenMOSS 团队合作完成。
SGLang 团队为 GLM-5.2 NVFP4 检查点优化推理，在 8xB300（bs=1）上实现超过 500 TPS，两周内完成。默认开启的 Spec V2 重叠调度带来 11% 端到端 TPS 提升，IndexShare MTP 让草稿步成本在长上下文下最多降低约 1.9 倍。
SGLang 提出基于 Scheme 的量化架构重构（issue #15194），将量化路径拆分为 Quant Config、Linear/MoE Method、Scheme、Kernel 四层，使 checkpoint 格式与硬件后端可独立演进。
Miles 团队在 Miles 中实现了两种 Blackwell 原生 RL 方案：端到端 MXFP8，以及面向 MoE 专家的 per-token NVFP4，覆盖 checkpoint 转换、Megatron 训练、SGLang rollout 与实时权重更新。
RadixArk 与 Google Cloud 宣布合作，把开源推理框架 SGLang 带到 Google TPU 上。
LMSYS SpecForge 团队发布 SpecForge v0.3.0，将目标模型推理与草稿模型训练解耦，统一支持 EAGLE3、EAGLE3.1、P-EAGLE、DFlash、Domino、DSpark 等多种投机解码算法，并用 YAML 单一入口配置拓扑。
SGLang 宣布 Day-0 支持 NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning，这是一款可定制的开源模型，总参数 30B、每 token 仅激活 3B，上下文最长 100 万 token，由 Nemotron 3 Ultra 蒸馏而来。
SGLang 团队宣布与 Qwen、阿里百炼、NVIDIA 和 AMD 合作，在 SGLang 和 Miles 中于发布当日支持 Qwen3.8-2.4T-A95B，这是千问最大的开源模型，总参数 2.4T、每 token 激活 95B。
推荐理由：原文给出 Qwen3.8 混合注意力架构的推理支撑细节和实测性能数字，读者可据此评估新模型在自建推理栈上的部署可行性。
RadixArk 发布 Miles v0.1，一个面向前沿后训练的全栈生产级系统，是首个 Miles 版本的继任者。它基于 slime 设计，用 SGLang 做 rollout、NVIDIA Megatron-LM 或 FSDP 做训练，支持全异步 RL、三种评估模式和可插拔智能体环境，并附带智能体编码与终端任务的端到端配方。
Liquid AI 表示目前不提供自托管 API，其 LFM 模型可通过 playground（免费限速）和 OpenRouter（付费更高限额）使用，全部模型可在 Hugging Face 直接下载。多数模型支持通过 LEAP 平台定制与部署，并提供本地推理与定制两套软件栈。年营收不超过 $10M 的组织可获商业使用豁免，超过则需联系销售团队定制定价。
Liquid AI 公布其黑客松系列活动回顾与日程，开发者围绕 Liquid Foundation Models 构建端侧应用。已举办的 6 场活动覆盖东京、旧金山及线上，涉及 LFM2.5、LFM2.5-VL、LFM2-VL 与 LEAP，可在 AMD Ryzen AI PC、AMD NUC 及 iOS、Android 应用上部署。目前日历上暂无新黑客松，可留邮箱等待通知。
Liquid AI 发布新一代 Liquid Foundation Models（LFM2），定位市场上最快的端侧生成式 AI 基础模型，采用混合架构，包含 10 个双门控短程卷积块和 6 个分组查询注意力块。
推荐理由：官方博客给出了 LFM2 的架构细节、CPU 推理对比和训练方法，读者可以据此评估它在端侧部署中的实际取舍。
Liquid AI 发布 LFM2-8B-A1B，这是其首个端侧 MoE 模型，总参数 8.3B、每 token 激活 1.5B，以约 1.5B 级模型的计算量获得更高的模型质量。
推荐理由：官方详细给出 MoE 架构参数、多基准评测和 CPU/GPU 推理数据，读者可据此评估端侧部署的实际表现。
Liquid AI 发布 LFM2-ColBERT-350M，一个基于 LFM2 骨干的晚交互检索模型，支持用一种语言存储文档、用其他语言查询检索。在扩展的 NanoBEIR 多语言基准上，其跨语言检索能力显著优于 150M 参数的 GTE-ModernColBERT-v1，尤其在德语、阿拉伯语、韩语和日语上；尽管模型体积更大，查询和文档编码吞吐与对方相当。
Liquid AI 发布 LFM2.5-1.2B 模型家族，称其为迄今最强的边缘 AI 版本，预训练从 10T 扩展到 28T tokens，并大规模引入强化学习后训练。
Liquid AI 发布 LFM2-24B-A2B 的早期 checkpoint，总参数 24B、每 token 激活约 2.3B，是迄今最大的 LFM2 模型，开放权重已上线 Hugging Face。
Liquid AI 发布 LFM2.5-8B-A1B 端侧 MoE 模型，上下文窗口从 32,768 扩展到 128K tokens，预训练从 12T 增至 38T tokens，词表翻倍到 128,000 以提升非拉丁文字的编码效率。
推荐理由：官方详细给出上下文、训练管线和实测基准，读者可以据此评估这款端侧 MoE 模型是否适合本地 Agent 工作流。
Liquid AI 发布两款 350M 参数多语言检索模型 LFM2.5-ColBERT-350M 和 LFM2.5-Embedding-350M，是 LFM 家族首批双向模型，支持 11 种语言的跨语言搜索。
Liquid AI 发布基于 LFM2 混合架构的双向编码器 LFM2.5-Encoder-230M 和 LFM2.5-Encoder-350M，支持 8,192 token 上下文，面向分类、自然语言理解和 token 级任务微调，模型已上线 Hugging Face。
Fireworks 发布 FireRouter with Opus，将常规轮次路由到开源模型、仅在需要的轮次保留 Claude Opus 5.5，单次会话成本降低 57%，并支持缓存感知路由。
Fireworks 宣布 Kimi K3 支持其 Serverless Training 的 Multi-LoRA 服务与训练，进入私测阶段。K3 是总参数约 2.8T 的 MoE 模型，原文称其为首个达到 3T 规模的开源权重模型。
月之暗面的 Kimi K3 以开源权重发布，共 2.8T 总参数、104B 激活参数、896 专家、1M 上下文，并在 Fireworks 上线 Day-0 推理与训练。
推荐理由：原文汇总了 K3 的参数规格、多项第三方基准成绩和与 Opus 5 的成本对比，读者可据此评估开源模型在自有工作流中的可行性。
Meta 发布 Muse Glimmer 30B 开源模型（Apache 2.0），并已在 Fireworks 提供 serverless 和按需部署。
推荐理由：原文给出 Muse Glimmer 的架构细节、基准对比和推荐参数，读者可据此评估它是否适合长期运行的多轮 Agent 工作流。
Phylo 在 Fireworks 上部署开源权重模型，实现月环比用户增长 2 倍、成本降低 60%，大部分流量已转向开源模型，首 token 时间约减半。其 Biomni Lab 是首个集成生物学环境，智能体单次任务可运行数小时至数天、调用数百次工具，新开源模型可在 24 小时内上线生产。
Epoch AI 数据显示，自 2026 年 1 月以来，最强开源权重模型平均落后前沿闭源模型约 4 个月，即 8 个 ECI 分。该机构此前测得这一差距在 2025 年 10 月约为 3 个月。其 IKEA 家具组装基准上，AI 模型得分 10 个月内从 28% 升至 80%，开源权重模型落后闭源约 7 个月。
Cohere 推出 Embed 5 系列前沿嵌入模型，是其迄今最强的嵌入模型，现已提供 Pro 和 Fast 两个档位。同期 Cohere 还发布 North Small Translate 开源权重机器翻译模型，并提出衡量企业检索质量的 RCP-nDCG@10 新指标。
Trail of Bits 与 OpenAI Daybreak 合作发起 Patch the Planet，用 GPT-5.5-Cyber 和 Codex 等前沿模型为关键开源项目找漏洞并完成修复。
推荐理由：原文给出第一周具体产出数字和维护者应对 AI 报告的方法，读者可以了解安全工作重心向修复端的转移。