本周新模型
12
↗ 近 14d
OpenRouter
API 均价 (输入)
$1.00
$/M tokens · 中位数
AI 股指日均涨幅
-1.28%
20 支 AI 股
新闻活跃度
124
↗ 7d
英 64 / 中 60
| # | 模型 / 厂商 | 综合分 | 趋势 | $/M (in/out) | 性价比 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Qwen3.7 Flash · Alibaba | 1427 | ▲ 12 | $0.03 / $0.13 | 100 |
| 2 | Claude Opus 5 (Fast) · Anthropic | 1422 | ▲ 6 | $10 / $50 | 55 |
| 3 | Claude Opus 5 · Anthropic | 1417 | ▲ 4 | $5.00 / $25 | 60 |
| 4 | Laguna S 2.1 · Poolside | 1412 | — 0 | $0.10 / $0.20 | 100 |
| 5 | Gemini 3.6 Flash · Google | 1407 | — 0 | $1.50 / $7.50 | 83 |
| 6 | Gemini 3.6 Flash (batch) · Google | 1402 | — 0 | $0.75 / $3.75 | 100 |
| 7 | Gemini 3.5 Flash Lite · Google | 1397 | — 0 | $0.30 / $2.50 | 100 |
| 8 | Gemini 3.5 Flash Lite (batch) · Google | 1392 | — 0 | $0.15 / $1.25 | 100 |
| 9 | LongCat 2.0 · Meituan | 1387 | — 0 | $0.30 / $1.20 | 100 |
| 10 | Thinking Machines: Inkling · Thinkingmachines | 1382 | — 0 | $1.00 / $4.05 | 100 |
| 11 | Kimi K3 · 月之暗面 | 1377 | — 0 | $3.00 / $15 | 67 |
| 12 | Muse Spark 1.1 · Meta | 1372 | — 0 | $1.25 / $4.25 | 90 |
Qwen3.7 Flash
2026-07-27
Alibaba
Qwen3.7 Flash is a vision-language reasoning model from Alibaba. It is suited fo
Claude Opus 5 (Fast)
2026-07-24
Anthropic
Fast-mode variant of [Opus 5](/anthropic/claude-opus-5) - identical capabilities
Claude Opus 5
2026-07-24
Anthropic
Claude Opus 5 is Anthropic’s flagship model for demanding reasoning, coding, and
Laguna S 2.1
2026-07-21
Poolside
Laguna S 2.1 is the latest coding agent model from [Poolside](<https://poolside.
Gemini 3.6 Flash
2026-07-21
Google
Gemini 3.6 Flash is a high-efficiency model from Google for coding, agentic work
Gemini 3.6 Flash (batch)
2026-07-21
Google
Gemini 3.6 Flash is a high-efficiency model from Google for coding, agentic work
Gemini 3.5 Flash Lite
2026-07-21
Google
Gemini 3.5 Flash Lite is a high-efficiency model from Google with upgraded agent
Gemini 3.5 Flash Lite (batch)
2026-07-21
Google
Gemini 3.5 Flash Lite is a high-efficiency model from Google with upgraded agent
LongCat 2.0
2026-07-20
Meituan
LongCat 2.0 is a sparse mixture-of-experts language model from Meituan, with 48B
Thinking Machines: Inkling
2026-07-17
Thinkingmachines
Inkling is an open-weight multimodal mixture-of-experts model from Thinking Mach
Kimi K3
2026-07-16
月之暗面
Kimi K3 is a 2.8T parameter open-weight multimodal reasoning model from Moonshot
Muse Spark 1.1
2026-07-16
Meta
Muse Spark 1.1 is a multimodal reasoning model from Meta, built for agentic task
📱 C 端应用热度
公开统计 · 季度更新
ChatGPT
OpenAI
4.2 亿
+5.8%
Claude
Anthropic
1.1 亿
+18.4%
Gemini
Google
8200 万
+9.2%
Copilot
Microsoft
7500 万
+6.5%
Perplexity
Perplexity
4500 万
+22.0%
Grok
xAI
3000 万
+35.0%
豆包
字节跳动
7800 万
+12.1%
文心一言
百度
5200 万
+4.3%
Kimi
月之暗面
4800 万
+19.5%
通义千问
阿里
4100 万
+8.2%
智谱清言
智谱
1600 万
+11.7%
DeepSeek Chat
DeepSeek
3500 万
+45.0%
Midjourney
Midjourney
1800 万
+3.1%
Character.AI
Character.AI
2300 万
-8.4%
单卡按需时租 · 每小时美金（H100 8 卡训练 1 天 ≈ 价格 × 192）
B200
Blackwell 旗舰
暂无
H200
最新训练卡
暂无
H100 80G
训练主力
暂无
A100 80G
上一代训练
暂无
L40S
推理优化
暂无
A40
推理通用
暂无
A30
低功耗推理
暂无
L4
边缘推理
暂无
T4
入门推理
暂无
RTX 6000 Ada
工作站旗舰
暂无
RTX A6000
Ampere 工作站
暂无
RTX A5000
工作站中端
暂无
V100
老一代训练
$0.14/h
RTX 5090
消费旗舰
暂无
RTX 5080
次旗舰
$0.16/h
RTX 4090
性价比之王
暂无
RTX 4080
中高端
$0.16/h
RTX 3090
上代消费
$0.12/h
RTX 3080
上代中端
$0.08/h
RTX 2080 Ti
老一代消费
$0.07/h
📈 AI 概念股
新浪财经 · 实时
2026-07-29 04:15
NVDA
英伟达 · GPU
$197.01
+0.25%
MSFT
微软 · Azure/OpenAI
$393.35
+1.09%
GOOGL
谷歌 · Gemini
$333.71
+2.19%
META
Meta · Llama
$593.41
-0.08%
AMZN
亚马逊 · AWS/Bedrock
$230.86
-0.23%
AAPL
苹果 · 端侧 AI
$340.08
+0.94%
TSLA
特斯拉 · FSD/Optimus
$307.44
-0.58%
AMD
AMD · MI 系列
$454.62
-8.15%
AVGO
博通 · 定制 AI 芯片
$380.91
-0.60%
TSM
台积电 · 代工
$392.30
-1.70%
ARM
ARM · 架构授权
$244.74
-8.11%
MU
美光 · HBM 内存
$820.53
-8.85%
QCOM
高通 · 端侧推理
$162.88
-4.21%
SMCI
超微 · AI 服务器
$28.45
-4.56%
ORCL
甲骨文 · AI 云
$119.94
+0.03%
CRM
Salesforce · Agent
$181.50
+4.55%
NOW
ServiceNow · 企业 AI
$110.62
+4.80%
PLTR
Palantir · AI 平台
$123.53
-6.08%
SNOW
雪花 · 数据 AI
$270.11
-1.03%
ADBE
Adobe · 创作 AI
$249.18
+4.81%
💰 融资动态
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🔗 实时
“TabTin”完成6000万元天使轮融资
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资讯 · 36氪获悉，近日，上海摹范科技有限公司旗下的人和Agent协作平台“TabTin”完成6000万元天使轮融资，由字节跳动
英伟达出资500亿美元租赁得州数据中心，该中心将采用其芯片
500亿
资讯 · 英伟达签署最高价值500亿美元的巨型得州数据中心租赁协议。这项此前未对外披露的合作，再度引发市场关注：这家芯片巨头正不断
氪星晚报｜Meta宣布与贝莱德达成战略合作，将在埃尔帕索开发数据中心；“国科超导
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资讯 · 大公司： YouTube与NBC环球达成合作协议，将为美用户提供流媒体捆绑服务 7月27日，美国流媒体平台YouTube
UCLA博士团队创业做人形机器人基础模型，拿下近5亿元天使++轮融资｜硬氪首发
5亿
资讯 · 作者 | 黄楠 编辑 | 袁斯来 硬氪获悉，人形机器人基础模型公司德塔智能（Delta Intelligence）近日完
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2026-07-29 04:15
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📰 中文 AI 新闻
36氪
2026-07-29 04:15
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美股大型科技股盘前涨跌不一，康宁跌超17%
36氪获悉，美股大型科技股盘前涨跌不一，截至发稿，康宁跌超17%，闪迪、美光科技跌超6%，英特尔跌超4%，特斯拉跌0.54%，英伟达跌0.5%，微软、Meta涨超1%，亚马逊涨0.78%，苹果涨0.68%，谷歌涨0.4%。
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“TabTin”完成6000万元天使轮融资
36氪获悉，近日，上海摹范科技有限公司旗下的人和Agent协作平台“TabTin”完成6000万元天使轮融资，由字节跳动早期天使投资人领投，源洋资本担任独家财务顾问。本轮资金将用于深化人机协作体验、完善原生工作应用并拓展企业客户。
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立昂技术：拟募资不超2.55亿元，用于立昂云数据人工智能算力资源池项目等
36氪获悉，立昂技术公告，公司发布2026年度以简易程序向特定对象发行股票预案，拟募集资金总额不超过2.55亿元，扣除发行费用后用于立昂云数据人工智能算力资源池项目及补充流动资金。
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亚马逊云服务与AI公司Recursive签署价值4.1亿美元多年期合作协议
7月28日，亚马逊云服务（AWS）宣布与人工智能公司Recursive达成一项价值4.1亿美元的多年期协议。Recursive将指定AWS作为其云服务提供商，并在亚马逊云服务平台上运行其自动化AI研究系统。（界面）
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英伟达出资500亿美元租赁得州数据中心，该中心将采用其芯片
英伟达签署最高价值500亿美元的巨型得州数据中心租赁协议。这项此前未对外披露的合作，再度引发市场关注：这家芯片巨头正不断深入参与AI基础设施融资环节。五位知情交易人士透露，这家市值接近5万亿美元的企业将整租数据中心开发商Hut 8在建的这座1吉瓦算力园区，园区内将部署数十万颗英伟达图形处理器。（新浪财经）
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科氪 | 定义AI睡眠健康新赛道 东莞数字人体与智慧睡眠创新联合体落地慕思
7月27日，东莞市数字人体与智慧睡眠创新联合体揭牌暨工作推进会在慕思健康睡眠股份有限公司（以下简称“慕思”）总部举行。本次工作推进会由东莞市科学技术局、厚街镇人民政府指导，慕思、广东华中科技大学工业技术研究院联合主办，东莞市相关职能部门、顶尖高校、三甲医疗机构、产业链核心企业、投资机构及主流媒体代表约300人参会。 推进会同步举行聘任与授牌仪式，正式聘任中科院院士、华中科技大学副校长尹周平为东莞市数字人体与智慧睡眠创新联合体首席科学家，聘任慕思集团CTO陈文泽为行政总师。 官方图片 伴随AI、传感技术与临床医学的深度迭代，传统睡眠家居已突破单一硬件属性，
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arXiv · cs.AI / cs.CL / cs.LG
2026-07-29 04:15
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ClinFusion: A Vision-Centric Multimodal LLM System for Holistic Medical Understanding
Multimodal large language models (MLLMs) hold immense potential to revolutionize clinical practice, yet deploying them in the medical domain is fundamentally a vision-centric challenge: models must absorb knowledge from heterogeneous 2D and 3D medical images, and evaluation protocols must align with radiologists' clinical practice and provide an accurate, fine-grained and factualness-driven assess
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Certified Parallel-in-Time Sinkhorn for Dynamic Entropic Optimal Transport
Dynamic applications, including optimal-transport Flow Matching, repeatedly solve related entropic optimal transport problems, yet conventional distributed Sinkhorn processes frames sequentially and synchronizes after every iteration. We present TemporalSinkhorn, a parallel-in-time executor that batches future candidates and their repairs without making output accuracy speculative. A centered, row
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Learning Distributions from Multiple Data Providers
Motivated by learning from heterogeneous and overlapping data providers, we study a stylized model of distribution learning from restricted conditional samples. The goal is to learn an unknown distribution $p$ on a finite domain $[n]$. The learner is given a fixed family of queryable sets $\mathscr{S} \subseteq 2^{[n]}$, and each query to $S \in \mathscr{S}$ returns an independent sample from the
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Rethinking Classifier-Free Guidance in On-Policy Diffusion Distillation
On-policy distillation (OPD) adapts diffusion models by querying a teacher along trajectories generated by the current student, but how it should behave under classifier-free guidance (CFG), a default component of modern diffusion systems, remains poorly understood. Existing OPD methods naturally extend velocity matching to the CFG-composed prediction, directly matching teacher and student guided
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KANEx: Translating Kolmogorov-Arnold Networks' Interpretability to Medical Explainability
Computer vision models have become highly effective for medical applications, yet their black-box nature continues to undermine clinician trust. In clinical workflows, chest X-ray classifiers are increasingly paired with Vision-Language Models (VLMs) to generate natural-language explanations. However, these systems add linguistic fluency without addressing the underlying opacity of the visual mode
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Global Convergence of DGM and PINN Algorithms for Solving Nonlinear PDEs
The Deep Galerkin Method (DGM) and Physics Informed Neural Networks (PINNs) have become widely-used methods for solving partial differential equations (PDEs) in the rapidly growing field of scientific machine learning. In these methods, a neural network is trained to approximate the PDE solution by using (stochastic) gradient descent to minimize the PDE residual of the neural network. Due to the n
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1v1 对话：一个人，能用 AI 做出什么？——和一位顶级 AI Builder 深聊
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底座焕新：一次跑通复杂迁移、数据工程与智能开发 ｜Snowflake Discover AI 技术实战周
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1v1 对话：来自 Agent Infra 负责人的心声、复盘、规划与思考
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从超级顾问到 Agent 蜂群：AI Native 人才服务组织的共生进化｜AICon深圳
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多区域架构中的权衡：延迟与成本
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