Founder @wesight_ai Former Alibaba Engineer · Microsoft MVP Exploring AI global growth & AI-native Agents / Skills / MCP / Open Source dinq.me/canghe
武汉
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太猛了啊，GPT-6 Sol 和 GPT-6 Luna 发布了，拥有更高的使用限制和更低的成本。
Sol 和 Luna 的 API 价格比 GPT‑5.6 促销定价低 了50%。
这下 Codex 会更经用了啊！
Please welcome GPT-6 Sol and GPT-6 Luna to the GPT-6 universe.
GPT-6 Sol and Luna build on the advances behind GPT-6 Astra, bringing much of its strengths into faster and more affordable models to support work at scale.
We’ve also made caching and inference more efficient, and we’re passing the savings directly to you: 50% lower API prices for Sol and Luna compared with GPT‑5.6 promotional pricing.
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群消息来不及爬楼，客户聊天想做复盘，有价值的内容又想存进知识库……我想把这些操作变得简单一点。
于是我们做了 WeChatBridge（微信流），现在已经完全开源。
它的作用很直接：在微信和 AI 应用之间，帮你把选中的聊天记录送过去。
① 聊天记录，一次选择，多种去向
支持转发到 Codex、Claude Code、WorkBuddy、豆包、千问办公、WeSight 等 Agent，也能存进 Obsidian、复制到剪贴板，或发送给自定义应用。转发入口可以通过开关控制。
② 给不同聊天配上不同任务
客户群可以设成“整理需求、风险和下一步”，项目群可以配上自己的分析要求。转发时选好场景，就不用每次重新写提示词。
我自己建了几个 AI交流群，忙起来没空逐条看，这也是我特别想做场景功能的原因。
③ 配合 Skill，继续处理聊天里的内容
比如群里分享了公众号文章，可以让 Agent 借助相应 Skill读取并输出摘要，感兴趣再深读。也能按工作需要配置处理视频号、PDF、办公文件的场景，更多分类技能还在整理上传中。
④ 把值得留下的聊天存进 Obsidian
不只是存文字，还能展示图片、文件和链接。工具也有操作记录，方便把之前选过的内容再次发给其他 Agent，少翻一次微信。
关于处理方式：它不主动读取微信，也不会替你发消息；聊天内容在本机处理，由你选择转发目标。首次使用可能需要授权打开应用、粘贴内容，没授权成功也可以先复制到剪贴板。
这个版本叫 step one，希望开源后能和大家一起继续完善。感谢核心共建者@woniu20758393蜗牛，也感谢 Dukou（渡口）开源项目，微信流是在它的基础上二次开发的。
开源地址：github.com/freestylefly/WeCh…
产品地址：render.qmuse.pub/p/muse/2413…
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请在本机普通终端执行 git clone github.com/tonychuhai/XCo… && cd XCopilot && python3 -m venv .venv && source .venv/bin/activate && pip install -r requirements.txt && python3 -m xcircle 替换为你的用户名
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小米MiMo-V2.6系列（Pro + Flash）正式发布并开源。
Pro在Artificial Analysis Intelligence Index上拿到46.32分，成为当前开源权重模型第一，同时API价格与V2.5持平。
我在早期的内测中看到其出色的Agent能力，比如控制3D软件blender进行建模。
Introducing Xiaomi MiMo-V2.6 — Pro & Flash.
Frontier intelligence, all the modalities, built in public.
🔹 Two omnimodal models, advancing through scaled reinforcement learning
🔹 Pro performs on par with Claude Opus 5 and GPT-5.6 Sol across most agent benchmarks
🔹 Pro scores 46 on the Artificial Analysis Intelligence Index — the highest among open-source models
🔹 Stronger coding, computer use, 3D reasoning and creative capabilities
🔹 Open model weights, technical report, RL environments and training code
Blog：mimo.xiaomi.com/mimo-v2-6
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卧槽，3D 模型这还是要进军 CAD 工业设计领域了？？？
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卧槽，兄弟们，这个 JEV 模型案例库已经 1 亿浏览了，搜集了 200+ 带视频的 JEV 案例，看完真让人蠢蠢欲动，大家还有啥JEV 好玩的玩法吗？
感谢作者@woniu20758393
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