DeepSeek 于 2026 年 7 月 31 日开放 DeepSeek-V4-Flash-0731 正式版 API 公测。官方明确，该版本与 Preview 版模型结构和尺寸完全一致，性能变化全部来自重新进行的后训练，官方称多项成绩超过 V4-Pro-Preview。
正式版新增 Responses API 接口并针对 Codex 完成适配，一次配置即可在 Codex CLI、ChatGPT 桌面端和 VS Code 的 Codex 扩展中调用。
此次升级仅覆盖 V4-Flash API，V4-Pro API 及 App、Web 端模型均未变化。官方预计 V4-Pro 于 2026 年 8 月初接入 Codex，正式版将「很快」发布。
新版模型开源权重位于 https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731
（综合媒体报道）
MCP 发布 2026-07-28 规范，协议核心改为无状态
Model Context Protocol（MCP）于 2026 年 7 月 28 日发布新版规范，这是自 2025 年 11 月版以来最大的向后不兼容更新：协议核心移除 initialize 握手和 Mcp-Session-Id 会话 ID，改为每个请求通过 _meta 字段携带协议版本与客户端能力，请求由此独立自包含，可被普通负载均衡器分发到任意实例，无服务器部署成为一等公民。
工具仍可将跨请求状态存入数据库或缓存，或返回显式状态句柄让客户端下次带回。新版其他变化包括：
- 新增必须实现的 server/discover 能力发现接口；
- 引入 Multi Round-Trip Requests（MRTR）机制，服务器可返回 input_required 状态，由客户端带答案重新发起请求；
- 请求须携带 Mcp-Method 和 Mcp-Name 两个 HTTP 头，便于网关在 HTTP 层做路由与限流；
- tools/list 等列表接口可返回 ttlMs 与 cacheScope 缓存提示；
- Tasks 从协议核心移入扩展，阻塞式 tasks/result 改为轮询式 tasks/get。
兼容性方面，新客户端连接旧规范服务器时可回退至旧版握手流程，Dynamic Client Registration、旧 HTTP+SSE 传输及 Roots、Sampling 等能力设有至少 12 个月过渡期。
（MCP）
Model Context Protocol（MCP）于 2026 年 7 月 28 日发布新版规范，这是自 2025 年 11 月版以来最大的向后不兼容更新：协议核心移除 initialize 握手和 Mcp-Session-Id 会话 ID，改为每个请求通过 _meta 字段携带协议版本与客户端能力，请求由此独立自包含，可被普通负载均衡器分发到任意实例，无服务器部署成为一等公民。
工具仍可将跨请求状态存入数据库或缓存，或返回显式状态句柄让客户端下次带回。新版其他变化包括：
- 新增必须实现的 server/discover 能力发现接口；
- 引入 Multi Round-Trip Requests（MRTR）机制，服务器可返回 input_required 状态，由客户端带答案重新发起请求；
- 请求须携带 Mcp-Method 和 Mcp-Name 两个 HTTP 头，便于网关在 HTTP 层做路由与限流；
- tools/list 等列表接口可返回 ttlMs 与 cacheScope 缓存提示；
- Tasks 从协议核心移入扩展，阻塞式 tasks/result 改为轮询式 tasks/get。
兼容性方面，新客户端连接旧规范服务器时可回退至旧版握手流程，Dynamic Client Registration、旧 HTTP+SSE 传输及 Roots、Sampling 等能力设有至少 12 个月过渡期。
（MCP）
华为 openPangu-2.0-Pro 开放权重
华为云于 2026 年 7 月 31 日正式开放 openPangu-2.0-Pro 的模型权重、基础推理代码和技术报告。
openPangu 2.0 模型家族早在 2026 年 6 月 12 日华为开发者大会上已公布，openPangu-2.0-Flash 于 6 月 30 日率先开放。
据华为云公布的模型资料，openPangu-2.0-Pro 采用混合专家（MoE）架构，总参数量约 505B，每个 token 实际激活约 18B 参数，上下文窗口 512K，训练 token 规模约 34T。开放内容包括权重、基础推理代码与技术报告，相关组件分批推出并提供 MaaS 在线体验。
（华为云）
华为云于 2026 年 7 月 31 日正式开放 openPangu-2.0-Pro 的模型权重、基础推理代码和技术报告。
openPangu 2.0 模型家族早在 2026 年 6 月 12 日华为开发者大会上已公布，openPangu-2.0-Flash 于 6 月 30 日率先开放。
据华为云公布的模型资料，openPangu-2.0-Pro 采用混合专家（MoE）架构，总参数量约 505B，每个 token 实际激活约 18B 参数，上下文窗口 512K，训练 token 规模约 34T。开放内容包括权重、基础推理代码与技术报告，相关组件分批推出并提供 MaaS 在线体验。
（华为云）
OpenAI 下调 GPT-5.6 Luna 与 Terra API 价格
OpenAI 于 2026 年 7 月 30 日宣布下调 GPT-5.6 系列 API 价格。GPT-5.6 Luna 每百万输入 token 从 1 美元降至 0.20 美元，输出从 6 美元降至 1.20 美元，降幅 80%；GPT-5.6 Terra 输入从 2.50 美元降至 2 美元，输出从 15 美元降至 12 美元，降幅 20%。此次降价同步反映在 Codex 和 ChatGPT Work 的额度折算中，同等订阅额度可完成更多任务，但订阅价格与额度上限未变。
同时，OpenAI 为 Sol 推出 Fast mode，取代原 Priority Processing：响应速度最高提升至标准模式的 2.5 倍，价格为 2 倍，模型智能不变，原 priority 请求自动迁移。官方开发者社区另宣布，ChatGPT App 和 Codex CLI 的 Auto-review 功能已从 GPT-5.4 迁移至 Luna，预计运行成本降低约 10 倍。
OpenAI 同期披露，GPT-5.6 Sol 已通过 Codex 参与生产推理系统优化，包括重写部分 Triton 和 Gluon GPU 内核、优化负载均衡与推测解码。官方称内核相关优化使端到端服务成本降低 20%，推测解码改进使 token 生成效率提升超过 15%。
（综合媒体报道）
OpenAI 于 2026 年 7 月 30 日宣布下调 GPT-5.6 系列 API 价格。GPT-5.6 Luna 每百万输入 token 从 1 美元降至 0.20 美元，输出从 6 美元降至 1.20 美元，降幅 80%；GPT-5.6 Terra 输入从 2.50 美元降至 2 美元，输出从 15 美元降至 12 美元，降幅 20%。此次降价同步反映在 Codex 和 ChatGPT Work 的额度折算中，同等订阅额度可完成更多任务，但订阅价格与额度上限未变。
同时，OpenAI 为 Sol 推出 Fast mode，取代原 Priority Processing：响应速度最高提升至标准模式的 2.5 倍，价格为 2 倍，模型智能不变，原 priority 请求自动迁移。官方开发者社区另宣布，ChatGPT App 和 Codex CLI 的 Auto-review 功能已从 GPT-5.4 迁移至 Luna，预计运行成本降低约 10 倍。
OpenAI 同期披露，GPT-5.6 Sol 已通过 Codex 参与生产推理系统优化，包括重写部分 Triton 和 Gluon GPU 内核、优化负载均衡与推测解码。官方称内核相关优化使端到端服务成本降低 20%，推测解码改进使 token 生成效率提升超过 15%。
（综合媒体报道）
MiniMax 发布全模态生成模型 H3
MiniMax 于 2026 年 7 月 31 日正式发布全模态生成模型 MiniMax H3，目前已通过 API 提供服务。H3 支持对文本、图像、视频和音频组成的多模态上下文进行统一理解，可输出带原生双声道音频的视频，官方称其在指令遵循、文字与品牌信息呈现、视频到视频动作迁移等方面表现突出。
H3 可生成 4 至 15 秒视频，参考生成模式最多输入 9 张图片、3 段视频和 3 段音频，提示词上限为 7000 字符。2K 视频基础价格为每秒 0.13 美元，768P 为每秒 0.09 美元。官方宣称 2K 分辨率下每秒价格不到主流模型的三分之一。
技术方面，MiniMax 披露称 H3-VAE 带来约 4 倍序列长度收益，异构训练架构将训练吞吐提升近 30%，「计划在未来几天内，在符合相关法律法规的前提下开放模型权重」。
（MiniMax）
MiniMax 于 2026 年 7 月 31 日正式发布全模态生成模型 MiniMax H3，目前已通过 API 提供服务。H3 支持对文本、图像、视频和音频组成的多模态上下文进行统一理解，可输出带原生双声道音频的视频，官方称其在指令遵循、文字与品牌信息呈现、视频到视频动作迁移等方面表现突出。
H3 可生成 4 至 15 秒视频，参考生成模式最多输入 9 张图片、3 段视频和 3 段音频，提示词上限为 7000 字符。2K 视频基础价格为每秒 0.13 美元，768P 为每秒 0.09 美元。官方宣称 2K 分辨率下每秒价格不到主流模型的三分之一。
技术方面，MiniMax 披露称 H3-VAE 带来约 4 倍序列长度收益，异构训练架构将训练吞吐提升近 30%，「计划在未来几天内，在符合相关法律法规的前提下开放模型权重」。
（MiniMax）
Anthropic 近日正式发布新一代旗舰模型 Claude Opus 5，定位为「接近 Claude Fable 5 前沿智能水平，但价格仅为其一半」的日常可用模型。Opus 5 现已成为 Claude Max 的默认模型，同时是 Claude Pro 订阅中可使用的最强模型。
性能方面，Opus 5 在编码与知识工作评估中达到新的业界最佳水平，仅在网络安全任务上落后于 Mythos 5。软件工程场景下，Opus 5 在 Frontier-Bench v0.1 上超越所有其他模型，性能是前代 Opus 4.8 的两倍以上，且单任务成本更低；在 CursorBench 3.2 最大努力档位，性能与 Fable 5 峰值差距仅 0.5%，但单任务成本减半，在高、超高、最大努力档位下均实现同成本下的性能领先。
对齐与安全方面，Opus 5 是 Anthropic 迄今对齐程度最高的模型，在网络安全领域虽漏洞发现能力接近 Mythos 5，但漏洞利用开发能力显著落后；生物学研究方面，成为目前能力最强的通用发布模型，Fable 5 中被阻止的生物相关请求将路由至 Opus 5。
Opus 5 的安全保障机制与前代类似，但对部分网络安全任务的防护更有针对性：网络安全分类器允许查找源代码漏洞，但阻止二进制漏洞扫描、渗透测试和利用代码生成，干预频率比 Fable 5 低约 85%，被标记的请求默认回退至 Opus 4.8；加入 Cyber Verification Program 的企业和研究人员可使用限制更少的版本。
价格与可用性方面，Opus 5 现已在全平台上线，定价与 Opus 4.8 相同：输入 5 美元每百万词元，输出 25 美元每百万词元。同时提供 Fast 模式，运行速度约为默认模式的 2.5 倍，价格为基础版的两倍，可通过 Claude 平台或 Claude Code 额度使用。伴随发布，Anthropic 还推出两项 beta 功能：对话中途修改工具定义不致使提示缓存失效，以及 API 自动回退机制，被安全分类器标记的请求将自动路由至其他模型而非直接拒绝。
（Anthropic）
OpenAI披露，上周的HuggingFace系统被入侵事件，是其GPT-5.6 Sol模型和另一预发布模型联合进行内部评估时失控，突破沙箱环境后所为。
当时模型正进行ExploitGym网络安全基准测试，测试环境无法联网，仅可访问某软件包安装器。模型为访问外部互联网，识别并利用了该安装器的一个未发现0day漏洞，取得了联网权限。之后模型意识到HuggingFace可能存有该测试的答案，于是便开始攻击HuggingFace系统，取得了若干不公开的数据集。
7月16日，HuggingFace披露了被攻击事件。其中提及，他们在发现被攻击后，试图用某商用前沿AI模型分析系统日志，但因其中涉及大量攻击细节而屡遭模型安全围栏阻止，被迫改用自建智谱GLM-5.2模型排查。OpenAI表示，将向其提供解限版模型的访问权，以免再贻误网安防御。
（新华社，路透社）
当时模型正进行ExploitGym网络安全基准测试，测试环境无法联网，仅可访问某软件包安装器。模型为访问外部互联网，识别并利用了该安装器的一个未发现0day漏洞，取得了联网权限。之后模型意识到HuggingFace可能存有该测试的答案，于是便开始攻击HuggingFace系统，取得了若干不公开的数据集。
7月16日，HuggingFace披露了被攻击事件。其中提及，他们在发现被攻击后，试图用某商用前沿AI模型分析系统日志，但因其中涉及大量攻击细节而屡遭模型安全围栏阻止，被迫改用自建智谱GLM-5.2模型排查。OpenAI表示，将向其提供解限版模型的访问权，以免再贻误网安防御。
（新华社，路透社）
同时，月之暗面宣布拆分网页对话权益和 Kimi Code 的权益。其中 Kimi Code 权益新增 Max 订阅档位，网页对话新增 Ultra 订阅档位，单价均为 1399 元 / 月。
此前有用户反映，Kimi K3 的模型推理性能已经在高峰期降低至不到 20 TPS。
月之暗面发布了其最新旗舰模型 Kimi K3。Kimi K3 拥有 2.8T 参数量，是 Kimi 迄今最强的旗舰模型，尤其擅长编程、游戏 / 3D 与知识类任务，原生支持最高 1M 上下文。
在 GDPval-AA v2 榜单上，Kimi K3 得分 1687。该榜单评估 AI 模型在 44 个职业、9 个主要行业中的真实任务表现；Kimi K3 仅次于 Claude Fable 5 Max 和 GPT-5.6 Sol Max，并超过了 Claude Opus 4.8 Max 的 1600 分。
Kimi Code Moderato、Allegretto 及以上订阅用户立即可用，将模型名称修改为 k3 即可。其中Moderato 等级订阅只支持 256k 上下文窗口。
API 方面，输入价格 ¥20.00/M Token，输出价格¥100.00/M Token，缓存命中输入一折。
月之暗面还宣布，Kimi K3 的完整模型权重将在未来几天内放出，涵盖架构、训练与评测细节的技术报告也将随后公布。
（Kimi）
同批通过备案的还有华为小艺 AI 大模型、OPPO AndesGPT、vivo 蓝心端侧大模型、小米澎湃 AI、三星盖乐世 AI 和努比亚豆包手机大模型，一共 7 款手机端侧大模型在 7 月 8 日集体过审。其中豆包手机新版预计将在 WAIC 期间亮相。
据市场消息，Anthropic 有望于下周发布 Claude Opus 5，作为性能介于 Claude Opus 4.8 与 Claude Fable 5 之间的新模型。
与此同时，有消息表示 Anthropic 内部正讨论是否继续延长 Fable 模型存在于付费订阅计划中的时间，但不排除继续缩减其配额。
与此同时，Codex 负责人 Tibo 宣布，移除所有 Codex 付费计划的 5h 限制的措施暂时会继续实行，并将在活跃用户达到七百万时再次重置用量。
与此同时，有消息表示 Anthropic 内部正讨论是否继续延长 Fable 模型存在于付费订阅计划中的时间，但不排除继续缩减其配额。
与此同时，Codex 负责人 Tibo 宣布，移除所有 Codex 付费计划的 5h 限制的措施暂时会继续实行，并将在活跃用户达到七百万时再次重置用量。
Grok Build CLI 被曝存在敏感信息与代码泄露风险
有安全研究针对 xAI 的 Grok Build CLI 0.2.93 版本开展了网络层面的可复现分析，发现默认配置下存在显著的数据泄露风险：
其一，工具会将读取到的文件内容（包括 .env 文件中的 API_KEY、DB_PASSWORD 等敏感信息）明文上传至 xAI 服务器，未做脱敏处理，相关内容会同时出现在模型交互和会话状态存档两个上传通道中；
其二，工具会通过独立机制上传完整 Git 仓库快照，包含模型未读取过的文件及完整 Git 历史，即使用户明确提示「不要读取任何文件」，仓库上传行为仍会发生；
其三，关闭「Improve the model（改进模型）」选项无法阻止上述上传行为，上传的内容最终存储至 Google Cloud Storage 的 grok-code-session-traces 存储桶。
测试显示，该上传机制支持多 GB 规模的仓库传输：在对 12 GB 的未读文件仓库测试中，工具成功上传了 5.10 GiB 的内容，所有存储相关请求均返回成功状态，仅模型交互接口存在使用配额限制。研究同时指出，目前未在 Grok Build CLI 的官方安装和入门文档中找到关于该仓库上传机制的明确说明，该功能默认处于开启状态。
（cereblab）
——————
作为回应，Grok 宣布将删除所有存储在服务器上的用户 Trace，提供/privacy 命令允许用户自主选择，并开源了 Grok CLI。
有安全研究针对 xAI 的 Grok Build CLI 0.2.93 版本开展了网络层面的可复现分析，发现默认配置下存在显著的数据泄露风险：
其一，工具会将读取到的文件内容（包括 .env 文件中的 API_KEY、DB_PASSWORD 等敏感信息）明文上传至 xAI 服务器，未做脱敏处理，相关内容会同时出现在模型交互和会话状态存档两个上传通道中；
其二，工具会通过独立机制上传完整 Git 仓库快照，包含模型未读取过的文件及完整 Git 历史，即使用户明确提示「不要读取任何文件」，仓库上传行为仍会发生；
其三，关闭「Improve the model（改进模型）」选项无法阻止上述上传行为，上传的内容最终存储至 Google Cloud Storage 的 grok-code-session-traces 存储桶。
测试显示，该上传机制支持多 GB 规模的仓库传输：在对 12 GB 的未读文件仓库测试中，工具成功上传了 5.10 GiB 的内容，所有存储相关请求均返回成功状态，仅模型交互接口存在使用配额限制。研究同时指出，目前未在 Grok Build CLI 的官方安装和入门文档中找到关于该仓库上传机制的明确说明，该功能默认处于开启状态。
（cereblab）
——————
作为回应，Grok 宣布将删除所有存储在服务器上的用户 Trace，提供/privacy 命令允许用户自主选择，并开源了 Grok CLI。
#Update #ChatGPT
GPT-5.6 系列模型今天开始全球推送，并将在 24 小时内完成全量推送，不同付费层级的用户得到不同级别的模型。
在 Chat 模式中，GPT-5.6 Sol 模型：
• Plus、Pro、Business 和 Enterprise 用户可以使用中、高级别推理
• Pro 和 Enterprise 用户还可以选择 GPT‑5.6 Sol Pro 模型
在 ChatGPT Work 和 Codex 中：
• 模型可用性
• Free 和 Go 用户可以访问 GPT‑5.6 Terra
• Plus、Pro、Business 和 Enterprise 用户可以在 GPT‑5.6 Sol、Terra、Luna 之间进行选择
• 推理层级可用性
• 所有在 ChatGPT Work 和 Codex 中拥有 GPT‑5.6 访问权限的用户均可使用 max
• 在 ChatGPT Work 中， ultra 适用于 Pro 和 Enterprise 用户
• 在 Codex 中，ultra 适用于 Plus 及更高版本的计划
GPT-5.6 系列模型今天开始全球推送，并将在 24 小时内完成全量推送，不同付费层级的用户得到不同级别的模型。
在 Chat 模式中，GPT-5.6 Sol 模型：
• Plus、Pro、Business 和 Enterprise 用户可以使用中、高级别推理
• Pro 和 Enterprise 用户还可以选择 GPT‑5.6 Sol Pro 模型
在 ChatGPT Work 和 Codex 中：
• 模型可用性
• Free 和 Go 用户可以访问 GPT‑5.6 Terra
• Plus、Pro、Business 和 Enterprise 用户可以在 GPT‑5.6 Sol、Terra、Luna 之间进行选择
• 推理层级可用性
• 所有在 ChatGPT Work 和 Codex 中拥有 GPT‑5.6 访问权限的用户均可使用 max
• 在 ChatGPT Work 中， ultra 适用于 Pro 和 Enterprise 用户
• 在 Codex 中，ultra 适用于 Plus 及更高版本的计划
Linux Kernel 披露 「GhostLock」本地权限提升漏洞
安全研究机构 Nebula Security 于 2026 年 7 月 7 日公开了 Linux 内核高危本地提权漏洞 GhostLock（CVE-2026-43499）的完整技术分析。该漏洞存在于内核 futex 优先级继承（Priority Inheritance, PI）子系统的 rtmutex（实时互斥锁）实现中，NVD 评定 CVSS v3.1 分数为 7.8（高危），漏洞类型为释放后使用（Use After Free, CWE-416）。本地攻击者可利用此漏洞将权限提升至 root，在容器环境中还可能逃逸至宿主机。触发漏洞不需要特殊权限，也不依赖用户命名空间。
漏洞的根因在于 Requeue-PI 代理锁定的回滚路径中，内核函数 remove_waiter() 错误地将当前执行线程 current 当作实际等待线程 waiter->task 进行清理。正常加锁路径中二者恰好是同一个线程，但在 Requeue-PI 场景下，一个线程会代理另一个已睡眠的线程参与 rtmutex 操作，此时二者并非同一线程。当代理锁定因死锁检测返回错误并触发回滚时，真实等待者的 pi_blocked_on 指针未被清除，仍指向其自身内核栈上已结束生命周期的 waiter 结构体，形成内核栈上的释放后使用条件。
引入这一问题的是 2011 年 1 月合入的一次 rtmutex 算法简化重构提交。该提交旨在精简优先级继承逻辑，让最高优先级等待者获得锁，目的本身合理，但在重构中引入了一个隐含假设：调用 remove_waiter() 时，当前线程即为被清理的等待者。漏洞因此在代码中潜伏约 15 年，影响从 Linux 2.6.39-rc1 到 7.1-rc1 之前的大量版本，前提是内核启用了 CONFIG_FUTEX_PI（主流发行版默认开启）。
Nebula Security 于 2026 年 4 月 18 日向内核安全团队报告漏洞并提交修复草案，上游修复于 4 月 20 日合入。核心改动是将 remove_waiter() 中对 current 的操作替换为对 waiter->task，并修正后续优先级链调整中的 task 参数。
安全研究机构 Nebula Security 于 2026 年 7 月 7 日公开了 Linux 内核高危本地提权漏洞 GhostLock（CVE-2026-43499）的完整技术分析。该漏洞存在于内核 futex 优先级继承（Priority Inheritance, PI）子系统的 rtmutex（实时互斥锁）实现中，NVD 评定 CVSS v3.1 分数为 7.8（高危），漏洞类型为释放后使用（Use After Free, CWE-416）。本地攻击者可利用此漏洞将权限提升至 root，在容器环境中还可能逃逸至宿主机。触发漏洞不需要特殊权限，也不依赖用户命名空间。
漏洞的根因在于 Requeue-PI 代理锁定的回滚路径中，内核函数 remove_waiter() 错误地将当前执行线程 current 当作实际等待线程 waiter->task 进行清理。正常加锁路径中二者恰好是同一个线程，但在 Requeue-PI 场景下，一个线程会代理另一个已睡眠的线程参与 rtmutex 操作，此时二者并非同一线程。当代理锁定因死锁检测返回错误并触发回滚时，真实等待者的 pi_blocked_on 指针未被清除，仍指向其自身内核栈上已结束生命周期的 waiter 结构体，形成内核栈上的释放后使用条件。
引入这一问题的是 2011 年 1 月合入的一次 rtmutex 算法简化重构提交。该提交旨在精简优先级继承逻辑，让最高优先级等待者获得锁，目的本身合理，但在重构中引入了一个隐含假设：调用 remove_waiter() 时，当前线程即为被清理的等待者。漏洞因此在代码中潜伏约 15 年，影响从 Linux 2.6.39-rc1 到 7.1-rc1 之前的大量版本，前提是内核启用了 CONFIG_FUTEX_PI（主流发行版默认开启）。
Nebula Security 于 2026 年 4 月 18 日向内核安全团队报告漏洞并提交修复草案，上游修复于 4 月 20 日合入。核心改动是将 remove_waiter() 中对 current 的操作替换为对 waiter->task，并修正后续优先级链调整中的 task 参数。
Cursor 于当地时间 2026 年 7 月 8 日 宣布与 SpaceXAI 联合发布 Grok 4.5 模型。
Grok 4.5 采用 MoE 架构，训练数据包含数万亿 Token 的 Cursor 用户交互数据，涵盖开发者与代码库的交互以及智能体与环境的交互方式。与此前专注编程的 Composer 2.5 不同，Grok 4.5 有意拓宽了训练数据的覆盖范围，纳入了高质量 STEM 任务、学术论文及其他知识工作内容。
训练过程中，团队在涵盖软件工程和更广泛知识工作的真实环境中使用了强化学习 (Reinforcement Learning)，旨在让模型学会调查问题、使用工具、从错误中恢复并验证结果。团队开发了一套分布式智能体系统来大规模构建训练环境 —— 由大量智能体协同构建、测试和优化每个环境，部分环境若以传统方式搭建，可能需要数百名工程师花费数月时间。Cursor 表示，这也是他们利用上一代模型加速新模型研发的方式之一。
Grok 4.5 目前已在 Cursor 的桌面端、网页端、iOS、命令行工具 (CLI) 及 SDK 中上线。基础模型定价为输入 2 美元 / 百万词元、输出 6 美元 / 百万词元。个人和团队订阅计划均包含模型的大量使用配额，首周配额加倍。Composer 2.5 将继续提供，团队也将持续推出同级别的新模型。
Cursor 在脚注中指出，Grok 4.5 在 CursorBench 上因早期训练数据中意外包含了 Cursor 代码库的旧版快照而可能存在优势，因此本次发布未公布 CursorBench 成绩。
(Cursor Blog) (CCHP Model Card)
字节跳动 Seed 团队于 2026 年 7 月 8 日正式发布多模态图像创作模型 Seedream 5.0 Pro。
相比前代版本，新模型在图文对齐、结构一致性、文字渲染和视觉美学等基础能力上进行了全面提升。
TypeScript 7.0 正式发布
TypeScript 团队于当地时间 2026 年 7 月 8 日正式发布 TypeScript 7.0。这是 TypeScript 的一次里程碑式更新。
团队使用 Go 语言对 TypeScript 编译器进行了完整的原生移植，在尽可能保持原始代码库结构和逻辑的前提下，借助原生代码速度、共享内存多线程及多项优化措施，在完整构建场景下实现了 8 至 12 倍的速度提升。
TypeScript 7.0 暂不提供编程 API，预计将在 7.1 中推出。因此依赖 TypeScript API 的工具 (如 Volar) 暂时无法支持 Vue、MDX、Astro、Svelte 等嵌入式语言工作流，Angular 模板的特殊类型检查也暂不可用。为方便过渡，团队发布了兼容包 @typescript/typescript6，支持新旧版本并行安装并提供 tsc6 可执行文件。TypeScript 7 的夜间构建版本也将恢复在标准 typescript 包的 next 标签下发布。
TypeScript 7.0 可通过 npm install -D typescript 安装。团队表示将恢复每 3 至 4 个月一次的常规发布节奏，后续将推进新功能开发、人机工效改进以及面向生态系统的新 API 实现。
（Blog）
TypeScript 团队于当地时间 2026 年 7 月 8 日正式发布 TypeScript 7.0。这是 TypeScript 的一次里程碑式更新。
团队使用 Go 语言对 TypeScript 编译器进行了完整的原生移植，在尽可能保持原始代码库结构和逻辑的前提下，借助原生代码速度、共享内存多线程及多项优化措施，在完整构建场景下实现了 8 至 12 倍的速度提升。
TypeScript 7.0 暂不提供编程 API，预计将在 7.1 中推出。因此依赖 TypeScript API 的工具 (如 Volar) 暂时无法支持 Vue、MDX、Astro、Svelte 等嵌入式语言工作流，Angular 模板的特殊类型检查也暂不可用。为方便过渡，团队发布了兼容包 @typescript/typescript6，支持新旧版本并行安装并提供 tsc6 可执行文件。TypeScript 7 的夜间构建版本也将恢复在标准 typescript 包的 next 标签下发布。
TypeScript 7.0 可通过 npm install -D typescript 安装。团队表示将恢复每 3 至 4 个月一次的常规发布节奏，后续将推进新功能开发、人机工效改进以及面向生态系统的新 API 实现。
（Blog）
