Meta 開源可本地運行的視覺智能體模型
Meta 開源了一款可在本地運行的智能體模型，支援視覺理解與工具調用。這項發布有望為開發者提供更易部署的多模態智能體基礎，降低對託管服務的完全依賴。
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Liquid AI 發布 LFM2.5-8B-A1B 邊緣運算模型
Liquid AI 發布了 LFM2.5-8B-A1B，這是一款升級後的邊緣運算模型，具備 128K 上下文視窗與 38T token 預訓練。該模型專為處理複雜任務與工具調用而設計，且能在入門級筆電上高效運行。
呼叫成功，不代表判斷正確
本文介紹 KDC 對 AI 行動治理的觀點，強調工具呼叫成功並不代表背後的判斷正確。文章指出，治理機制不應只檢查執行狀態，也要評估行動品質與決策結果。
DeepSeek V4 Pro 新增 Responses API 支援
DeepSeek 的 API 文件現已列出 deepseek-v4-pro，版本為 DeepSeek-V4-Pro-0813，並支援 Responses API 與工具呼叫。該模型提供 100 萬 token 上下文視窗、最高 384,000 token 輸出，以及每百萬個快取命中輸入 token 0.003625 美元的價格。
LFM2.5-2.6B 將工具呼叫帶上手機
Liquid AI 發布 LFM2.5-2.6B，這是一款具備 128K 上下文、工具呼叫功能，並針對多步驟代理工作流程進行後訓練的 26.9 億參數模型。Liquid 宣稱其在手機上最高可達每秒 30 個 token，記憶體使用量低於 2.5 GB，但仍需要獨立測試。
MAVEN：透過符號驗證提升代理工具呼叫能力
MAVEN 是一個輕量級符號推理框架，旨在改善代理工具的編排與驗證能力。它能在無需額外訓練的情況下，顯著提升複雜基準測試中的準確率。
NVIDIA Dynamo 新增多輪代理式韁繩支援
NVIDIA Dynamo 推出串流令牌與工具，支援多輪代理式韁繩。助理回合交錯推理與工具呼叫，使用者回合將工具結果回傳模型脈絡。推理引擎處理模型與回合依賴的推理重播，視需要保留或捨棄推理。
阿里巴巴 Metis 將工具呼叫減 98%、提升準確度
阿里巴巴的 Metis 代理使用階層式解耦策略優化 (HDPO)，將多餘 AI 工具呼叫從 98% 降至 2%，同時在基準測試中達成最先進推理準確度。它解決代理的元認知缺陷，讓代理能在內部知識與外部工具間做出更明智選擇。這帶來更快、更廉價且更可靠的代理系統。
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Qwen3.6-27B：單張 3090 達 218K 上下文
後續最佳化讓 Qwen3.6-27B 在單張 RTX 3090 上達 ~218K 上下文、50-66 TPS。經 PN12 修補後，工具呼叫穩定支援 25K 權重元輸出。也支援 198K 視覺上下文。
OpenRouter發布最新大模型調用量排行榜，混元Hy3 preview登頂
OpenRouter於4月29日發布最新全球大模型API調用量排行榜。騰訊混元Hy3 preview在總榜排名第一。於工具調用排名第一，程式設計排名第二。