美团也重磅更新自家模型 ——LongCat-Flash-Thinking-2601。这是一款强大高效的大规模推理模型，拥有 5600 亿个参数，基于创新的 MoE 架构构建。该模型引入了强大的重思考模式（Heavy Thinking Mode），能够同时启动 8 路思考并最终总结出一个更全面、更可靠的结论。目前重思考模式已在 LongCat AI 平台正式上线，人人均可体验。
2026年1月5日，由陈天桥和清华AI学者代季峰联合发起的MiroMind团队，正式发布了自研旗舰搜索智能体模型MiroThinker 1.5。这个消息本身并不算特别，毕竟最近几个月几乎每周都有新模型发布。但当我深入了解后发现，这个模型背后代表的思路，可能会彻底改变我们对AI能力边界的认知。
在多模态大模型（MLLMs）领域，思维链（CoT）一直被视为提升推理能力的核心技术。然而，面对复杂的长程、视觉中心任务，这种基于文本生成的推理方式正面临瓶颈：文本难以精确追踪视觉信息的变化。形象地说，模型不知道自己想到哪一步了，对应图像是什么状态。
新年刚至，陈天桥携手代季峰率先打响开源大模型的第一枪。
凭借成功预测 Polymarket 题目，连续登顶 Future X 全球榜首的 MiroMind 团队，于今日（1 月 5 日）正式发布其自研旗舰搜索智能体模型 MiroThinker 1.5。MiroThinker-v1.5-30B 仅用 1/30 的参数规模跑出了比肩众多 1T 模型的性能表现，其 235B 的版本在多个搜索智能体基准测试中跻身全球第一梯队。
近日，微博发布了首个开源模型 VibeThinker，它以15亿的微小参数 与7800美元的极低成本，在国际顶级数学测试中获得相对高分，刷新智能极限。这一结果，无异于以轻巧之姿，刺向了“规模即智能”的行业铁律。
近日，微博正式发布首个自研开源大模型VibeThinker，这个仅拥有15亿参数的“轻量级选手”，在国际顶级数学竞赛基准测试上击败了参数量是其数百倍的、高达6710亿的DeepSeek R1模型。
Mila 和微软研究院等多家机构的一个联合研究团队却另辟蹊径，提出了一个不同的问题：如果环境从一开始就不会造成计算量的二次级增长呢？他们提出了一种新的范式，其中策略会在基于一个固定大小的状态上进行推理。他们将这样的策略命名为马尔可夫式思考机（Markovian Thinker)。
Thinking Machines Lab发布首个产品：Thinker，让模型微调变得像改Python代码一样简单。也算是终于摘掉了“0产品0收入估值840亿”的帽子。Tinker受到了业界的密切关注。AI基础设施公司Anyscale的CEO Robert Nishihara等beta测试者表示，尽管市面上有其他微调工具，但Tinker在“抽象化和可调性之间取得了卓越的平衡”
全栈开源生态系统：涵盖Agent框架（MiroFlow）、模型（MiroThinker）、数据（MiroVerse）和训练基础设施（MiroTrain / MiroRL）的全栈开源方案，所有组件和流程均开放共享，便于学习、复用与二次开发。
