推荐理由：NVIDIA 刚发了 VSS 3，你的编程代理现在能用一句话搜索、总结视频了，新增16种技能和3D追踪，比以前好用得多。

推荐理由：Kog开源了一个2B模型，每秒能处理3000多个token，适合需要高速推理的任务。

推荐理由：Mistral OCR 在 ParseBench 上语义格式化很强，价格还比 Azure/AWS 便宜，适合做高质量 OCR 又不愿花大价钱的场景。

推荐理由：Qwen做了个新Agent模型Paradigm II，不用额外训练就在终端、编码、搜索和工具调用任务上全涨分，尤其没见过的任务也管用。

推荐理由：阿里新开源了35B参数的MoE模型，只激活3B，256K超长上下文，配合AgentWorldBench，研究智能体世界建模的赶紧试试。

推荐理由：阿里Qwen造了个能模拟7种环境的AgentWorld，在AgentWorldBench上干掉了Claude和GPT最新版，训练智能体不用真实环境也能更强，零微调迁移呢。

推荐理由：斯坦福团队发了SPIRAL，让LLM训练时就学会并行采样和聚合答案，不是只会单链思考，更符合实际推理场景。

推荐理由：百度新出的 UnlimitedOCR 能一次处理几百页，速度还很快，直接比 DeepSeek-OCR 高了 6 个点，真正好用。

推荐理由：百度开源了一款OCR模型，3B参数就能一次处理几十页PDF，不用切页，比传统逐页OCR强太多。

推荐理由：NVIDIA开源了DFlash，用块扩散投机解码让Blackwell推理提速15倍，还支持SGLang和vLLM，随手就能用。

推荐理由：Milvus 把 embedding 列表直接塞进 HNSW，质量几乎追上暴力搜索，比 MUVERA 高了一截，但成本也翻了 6-18 倍，长文档还不支持。适合对精度有极致需求的项目。

推荐理由：Krea 2 开源了双版本，RAW 用来训练 LoRA，Turbo 跑推理，直接用 SGLang 就能跑，比闭源模型更灵活。

推荐理由：Perplexity Agent API 现在能调用 GLM-5.2 了，这个模型编码和智能体任务很强，还能边推理边搜索，价格也透明。