今日AI行业信息量密集。谷歌一口气发布三款Gemini新模型但旗舰3.5 Pro继续跳票，Poolside发布118B开源编程模型Laguna S 2.1叫板中国开源阵营，马斯克官宣2万亿参数Grok 4.6即将完成训练，GitHub Models宣布7月30日全面关闭，DeepSeek旧模型API也将于7月24日停用。以下是今日核心动态。
一、谷歌发布三款Gemini新模型，旗舰3.5 Pro继续”难产”
7月21日，谷歌在Google AI Studio悄无声息地上架了三款新模型：Gemini 3.6 Flash、Gemini 3.5 Flash-Lite和面向网络安全的Gemini 3.5 Flash Cyber。没有发布会，没有官方博客推送，模型直接挂到了平台上。
Gemini 3.6 Flash 核心数据：输出token较前代减少17%，DeepSWE基准从37%提升到49%，MLE Bench从49.7%提升至63.9%，OSWorld-Verified从78.4%升至83%。输入价格1.5美元/百万token，输出价格7.5美元/百万token（前代为9美元）。知识截止日期从2025年1月推进到2026年3月。
3.5 Flash-Lite定位更低，主打高吞吐低延迟场景，输出速度达每秒350 token，输入0.3美元、输出2.5美元每百万token，且支持调节”推理档位”。在多项agent和代码任务上，它甚至反超了辈分更高的Gemini 3 Flash。3.5 Flash Cyber则专门用于发现和修复代码安全漏洞，仅对”可信合作伙伴”限量开放。
然而，真正受关注的旗舰模型Gemini 3.5 Pro依然不见踪影。据彭博社报道，该模型的代码生成能力未能达到内部预期，谷歌曾更新训练数据补救未果，甚至传闻推翻了原训练方案从零重训。谷歌AI宣传负责人Logan Kilpatrick已将预告重点转向Gemini 4，称已启动”史上最雄心勃勃”的预训练。第三方评测显示，3.6 Flash的智能水平相比3.5 Flash基本原地踏步，被网友吐槽”又贵又笨”。
二、Poolside发布Laguna S 2.1：118B参数对标数倍体量模型
7月21日，美国AI编程公司Poolside发布了Laguna S 2.1，一款1180亿参数的开源编程基础模型。在Terminal-Bench 2.1上得分70.2%，SWE-Bench Pro得分59.4%，匹配甚至超越了数倍于己体量的模型，包括DeepSeek-V4-Flash、NVIDIA Nemotron 3 Ultra等。该模型体积小到可在单台NVIDIA DGX Spark上运行，采用OpenMDW-1.1许可证开源。
Poolside联合CEO Jason Warner直言：”西方需要可以信任、运行和构建的开源权重模型。”这一定位直指当前开源格局——随着中国实验室（Kimi K3、Qwen3.8等）主导了开源前沿模型领域，美国实验室纷纷将最强系统关闭在付费API之后，西方缺乏有竞争力的开源选项。Laguna S 2.1的训练仅用了4000块H200 GPU，不到4周完成，Poolside将其”模型工厂”自动化训练平台视为核心竞争优势。
三、马斯克官宣Grok 4.6：2万亿参数，下周完成初始训练
7月19日，马斯克在社交平台X发文透露，xAI旗下新一代大模型Grok 4.6训练进入收尾阶段，这款规模达2万亿参数的大模型预计下周完成初始训练，8月面向公众发布。
马斯克表示，相较于当前1.5万亿参数的Grok 4.5，Grok 4.6将在综合性能上实现全方位提升，同时推理速度和文本处理效率与前代基本持平。值得注意的是，马斯克提到Grok 4.6″可能能够超越Kimi”，直接将目标对准了近期风头正盛的月之暗面Kimi K3。Grok 4系列依托代号为”Colossus”的超大规模算力集群训练，该集群搭载约20万块GPU。
四、GitHub Models将于7月30日全面关闭，DeepSeek旧模型API同步停用
GitHub宣布其Models服务将于2026年7月30日全面退役，关闭Playground、Model Catalog、Inference API和BYOK Endpoint全部功能，7月23日还将进行一次Brownout（临时中断）。GitHub建议用户将模型目录与推理场景迁往Microsoft Foundry，AI使用转向GitHub Copilot。
注意：DeepSeek同步发出迁移通知，API中的deepseek-chat和deepseek-reasoner两个旧模型名将于北京时间7月24日23:59正式弃用。使用这两类旧端口的开发者需在此之前完成模型名替换，否则将影响线上服务。
这两起停用事件反映了AI基础设施快速迭代的现实：平台在调整战略方向，模型在快速更新换代，开发者需要持续关注API变更，避免因依赖过时接口而影响业务。
五、MCP协议最大改版即将落地，AI Agent基础设施迎来无状态化
Model Context Protocol（MCP）2026-07-28版本候选正式发布，这是MCP自推出以来最大规模的一次修订，预计7月28日正式交付。核心变化是MCP在协议层正式变为无状态架构——握手流程被移除、会话头被移除、粘性路由和共享状态的需求被消除。
这意味着MCP服务器可以真正在负载均衡器后水平扩展，不再受限于单实例的持久连接。对生产环境的AI Agent部署而言，这是关键的基础设施升级。微软App Service团队已发文解析了新规对云上部署的影响，SDK维护者有10周验证窗口进行适配。随着AI Agent从概念验证走向大规模生产部署，底层协议的无状态化改造将为整个生态的可扩展性奠定基础。
写在最后：今天的资讯呈现出一个清晰的趋势：AI竞争正在从”谁有最强模型”向”谁有最高效、最可控、最可扩展的AI基础设施”演进。谷歌发Flash不发Pro、Poolside用118B对标千亿模型、MCP协议无状态化改造、GitHub Models关闭——这些事件看似分散，实则都指向同一个方向：行业正在为AI的大规模生产部署做准备，效率、成本和可控性正在取代单纯的模型能力成为新的竞争维度。
