5月21日，在今日举行的“2025 腾讯云 AI 产业应用峰会”上，腾讯云宣布其大模型知识引擎全面升级为腾讯云智能体开发平台（TCADP），并正式对外发布。该平台接入了DeepSeek-R1和V3模型，并支持联网搜索功能。此外，腾讯计划近期推出世界模型混元3D场景模型，并开源企业级混合推理模型、端侧混合推理模型以及多模态基础模型。

在腾讯云的官方介绍中称，腾讯的云智能体开发平台内置行业实践流程、领先的 RAG 算法，只需导入文档/问答对，即可让智能体对接企业多模态知识，达到稳定精确的知识问答效果。支持画布式灵活编排工作流，可快速将企业系统 API 接入智能体，智能体输出更稳定可控。

前言

开源项目作者：JackonYang

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9月1日，美团宣布LongCat-Flash-Chat正式发布，在Github、Hugging Face平台开源，并同步上线官网https://longcat.ai/。

据悉，LongCat-Flash采用创新性混合专家模型（Mixture-of-Experts，MoE）架构，总参数560B，激活参数18.6B-31.3B（平均27B），实现了计算效率与性能的双重优化。根据多项基准测试综合评估，作为一款非思考型基础模型，LongCat-Flash-Chat在仅激活少量参数的前提下，性能比肩当下领先的主流模型，尤其在智能体任务中具备突出优势。此外，因为面向推理效率的设计和创新，LongCat-Flash-Chat具有明显更快的推理速度，更适合于耗时较长的复杂智能体应用。

9月1日，美团宣布LongCat-Flash-Chat正式发布，在Github、Hugging Face 平台开源，并同步上线官网https://longcat.ai/ 。

据悉，LongCat-Flash采用创新性混合专家模型（Mixture-of-Experts, MoE）架构，总参数560B，激活参数18.6B-31.3B（平均 27B），实现计算效率与性能的双重优化。根据多项基准测试综合评估，作为一款非思考型基础模型，LongCat-Flash-Chat在仅激活少量参数的前提下，性能比肩当下领先的主流模型，尤其在智能体任务中具备突出优势。此外，因为面向推理效率的设计和创新，LongCat-Flash-Chat具有明显更快的推理速度，更适合于耗时较长的复杂智能体应用。（澎湃新闻记者 范佳来）

【环球网科技报道 记者 李文瑶】9月1日，美团宣布 LongCat-Flash-Chat 正式发布，在Github、Hugging Face 平台开源，并同步上线官网。

据悉，LongCat-Flash 采用创新性混合专家模型（Mixture-of-Experts, MoE）架构，总参数 560B，激活参数 18.6B-31.3B（平均 27B），实现了计算效率与性能的双重优化。根据多项基准测试综合评估，作为一款非思考型基础模型，LongCat-Flash-Chat 在仅激活少量参数的前提下，性能比肩当下领先的主流模型，尤其在智能体任务中具备突出优势。此外，因为面向推理效率的设计和创新，LongCat-Flash-Chat 具有明显更快的推理速度，更适合于耗时较长的复杂智能体应用。

来源：环球网

【环球网科技报道 记者 李文瑶】9月1日，美团宣布 LongCat-Flash-Chat 正式发布，在Github、Hugging Face 平台开源，并同步上线官网。

美团发布并开源 LongCat-Flash-Chat（资料图）

据悉，LongCat-Flash 采用创新性混合专家模型（Mixture-of-Experts, MoE）架构，总参数 560B，激活参数 18.6B-31.3B（平均 27B），实现了计算效率与性能的双重优化。根据多项基准测试综合评估，作为一款非思考型基础模型，LongCat-Flash-Chat 在仅激活少量参数的前提下，性能比肩当下领先的主流模型，尤其在智能体任务中具备突出优势。此外，因为面向推理效率的设计和创新，LongCat-Flash-Chat 具有明显更快的推理速度，更适合于耗时较长的复杂智能体应用。

智东西8月11日报道，今晚，智谱开源了其最新一代视觉理解模型GLM-4.5V。这一模型基于智谱新一代文本基座模型GLM-4.5-Air训练而来，延续上一代视觉推理模型GLM-4.1V-Thinking的技术路线，拥有1060亿参数，120亿激活参数。GLM-4.5V还新增了思考模式的开关功能，用户可自主控制模型是否进行思考。

这一模型的视觉能力解锁了一些有趣的玩法。例如，模型现在可以看懂麦当劳和肯德基炸鸡翅的区别了

【智元机器人：发布行业首个机器人世界模型开源平台Genie Envisioner】财联社8月14日电，据智元机器人8月14日消息，智元机器人推出面向真实世界机器人操控的统一世界模型平台Genie Envisioner（GE）。 不同于传统“数据-训练-评估”割裂的流水线模式，GE将未来帧预测、策略学习与仿真评估首次整合进以视频生成为核心的闭环架构，使机器人在同一世界模型中完成从“看”到“想”再到“动”的端到端推理与执行。