智谱glm-5.2
GLM-5.2 是面向长任务时代的旗舰模型。支持真正可用的 1M 上下文，实测可承载项目级工程上下文，长程任务执行更稳定、工程规范遵循更可靠，开发场景成功率进一步提升。一次任务即可完成“从需求到多端可部署产物”的完整开发链路。
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GLM-5.3是智谱迄今编程能力最强的模型，在内部自建体感评测中较GLM-5.2提升50%；网络安全能力：在白盒代码审查与漏洞发现等安全任务中，GLM-5.3的表现持平Mythos 5，展现出面向网络安全防御场景的强大潜力。
智谱glm-5.3-flash
GLM-5.3-Flash 是 GLM-5 系列首个原生多模态模型，以极致低成本架构实现超越 GLM-5.2 的更强智能
阿里巴巴happyhorse-1.0-video-edit
HappyHorse-1.0-Video-Edit支持视频编辑，自然语言指令编辑视频，可参考最多5张图片局部或全局编辑视频元素，能够精准复刻视频动态过程，实现更强表现能力。
月之暗面kimi-k2-thinking
Kimi-K2-Thinking 是 Moonshot AI 为 Kimi 智能助手开发的一种深度推理框架。它专为处理复杂问题而设计，通过系统性的多步分析和深度思考，将难题层层拆解，以探索解决方案的核心与细节。 该框架能引导模型进行更严谨的逻辑推演、因果分析及多角度评估，尤其擅长应对需要长链条思考、专业领域知识或创新性规划的任务。其目标是超越表面应答，提供更具洞察力、结构更清晰的高质量输出，助力用户在研究分析、战略决策、复杂创作等场景中突破思维局限。
月之暗面kimi-k2.6
Kimi K2.6 是 Kimi 最新最智能的模型，具备更强更稳的长程代码编写能力，指令遵循和自我纠错能力显著提升，同时支持文本、图片与视频输入，思考与非思考模式，对话与 Agent 任务
月之暗面kimi-k2.7-code
Kimi K2.7 Code 是 Kimi 迄今最智能的 Coding 模型，在长上下文中更可靠地遵循指令，能以更高的成功率完成编程任务，同时支持文本、图片与视频输入，思考模式，对话与 Agent 任务。
月之暗面kimi-k3
Kimi K3 是 Kimi 迄今能力最强的旗舰模型，拥有 2.8 万亿参数，基于 KDA 混合线性注意力机制（Kimi Delta Attention）和注意力残差（Attention Residuals）技术构建，原生支持视觉理解，并拥有 100 万 token 上下文窗口。它是全球首个开源的 3 万亿级别模型，面向长程编程、知识工作和推理等前沿智能场景而设计。
MiniMaxminimax-m2.5
经过数十万个真实复杂环境中的大规模强化学习训练，M2.5 在编程、工具调用和搜索、办公等生产力场景都达到或者刷新了行业的 SOTA，比如 SWE-Bench Verified（80.2%），Multi-SWE-Bench（51.3%），BrowseComp（76.3%）。 M2.5 优化了模型对复杂任务的拆解能力和思考过程中 token 的消耗，使其能更快地完成复杂的 Agentic 任务，比如在 SWE-Bench Verified 的测试中，比上一个版本 M2.1 完成任务的速度快了 37%
阿里巴巴qwen3-235b-a22b-instruct-2507
Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507是阿里Qwen团队于2025年7月发布的旗舰混合专家大语言模型，拥有2350亿参数（每次推理激活22B），支持256K上下文处理。该模型在指令遵循、逻辑推理、数学、科学、编程和工具使用等场景表现突出，尤其优化了多语言长尾知识覆盖和复杂任务处理能力。
阿里巴巴qwen3-32b
Qwen3将"思考模式"与"非思考模式"整合到统一框架中，支持根据任务复杂度动态切换推理策略。例如，复杂问题采用多步推理模式，简单问题则快速响应。
阿里巴巴qwen3-8b
Qwen3-8B是阿里推出的80亿参数规模的Dense模型，属于Qwen3系列中的中小参数量稠密架构模型。该模型支持100+自然语言和多门编程语言，具备长文本理解、多语言处理及混合推理能力，可处理32K tokens的超长上下文