1 月 15 日，万事达卡在官方公众号发文称“一拍即 Pay，马上万事达”，宣布将“马上”支持苹果 Apple Pay。此前苹果已宣布拓展面向中国大陆用户的 Apple Pay 跨境支付能力，使大陆用户可使用本地发行的 Visa 信用卡与借记卡，在海外及线上支持免接触式（NFC）支付场景完成交易。
Gemini 将成为 Apple Intelligence 基础模型
当地时间 2026 年 1 月 12 日，Apple 与 Google 发布联合声明，确认双方达成多年期合作：下一代 Apple 基础模型将基于 Google 的 Gemini 模型与云技术构建，并用于驱动未来 Apple Intelligence 功能，包括今年上线更个性化的 Siri。
Reuters 报道称，Apple 将在今年晚些时候推出改版后的 Siri，并引入 Gemini 模型能力。这也让 Gemini 获得新的系统级分发入口：Apple 目前拥有超过 20 亿台活跃设备，而 Google 的相关技术此前已为三星「Galaxy AI」提供部分能力。
在隐私与运行位置方面，双方表示 Apple Intelligence 将继续运行在 Apple 设备端以及私有云计算 (Private Cloud Compute) 上，以维持其隐私标准。
合作条款未在声明中披露。Bloomberg 去年 11 月曾报道，Apple 计划按年支付约 10 亿美元使用一款定制 Gemini 模型，并提到该模型规模约为 1.2 万亿个参数。消息发布后，Alphabet 市值一度突破 4 万亿美元。
(综合媒体报道）
当地时间 2026 年 1 月 12 日，Apple 与 Google 发布联合声明，确认双方达成多年期合作：下一代 Apple 基础模型将基于 Google 的 Gemini 模型与云技术构建，并用于驱动未来 Apple Intelligence 功能，包括今年上线更个性化的 Siri。
Reuters 报道称，Apple 将在今年晚些时候推出改版后的 Siri，并引入 Gemini 模型能力。这也让 Gemini 获得新的系统级分发入口：Apple 目前拥有超过 20 亿台活跃设备，而 Google 的相关技术此前已为三星「Galaxy AI」提供部分能力。
在隐私与运行位置方面，双方表示 Apple Intelligence 将继续运行在 Apple 设备端以及私有云计算 (Private Cloud Compute) 上，以维持其隐私标准。
合作条款未在声明中披露。Bloomberg 去年 11 月曾报道，Apple 计划按年支付约 10 亿美元使用一款定制 Gemini 模型，并提到该模型规模约为 1.2 万亿个参数。消息发布后，Alphabet 市值一度突破 4 万亿美元。
(综合媒体报道）
多家国内银行将于 1 月 15 日支持 Visa 卡绑定 Apple Pay
招商银行客服已确认将于 2026 年 1 月 15 日起支持将其发行的 Visa 信用卡添加到 Apple Pay；平安银行等多家国内银行据称也将于近期上线该功能。
此前，中国大陆地区的 Apple Pay 服务主要对接银联，双标卡（银联 + Visa 等）在 Apple Pay 中通常仅启用银联通道。
（综合媒体报道）
招商银行客服已确认将于 2026 年 1 月 15 日起支持将其发行的 Visa 信用卡添加到 Apple Pay；平安银行等多家国内银行据称也将于近期上线该功能。
此前，中国大陆地区的 Apple Pay 服务主要对接银联，双标卡（银联 + Visa 等）在 Apple Pay 中通常仅启用银联通道。
（综合媒体报道）
阿里巴巴开源 Qwen3-VL-Embedding 与 Qwen3-VL-Reranker 模型
据通义大模型消息，阿里通义于 2026 年 1 月 8 日正式发布并开源 Qwen3-VL-Embedding 与 Qwen3-VL-Reranker 系列模型，采用 Apache 2.0 许可发布。该系列基于 Qwen3-VL 构建，定位多模态信息检索与跨模态理解，可用于图文、截图、视频等混合内容的匹配与检索。
模型规格方面，当前开源版本包括 Qwen3-VL-Embedding-2B、Qwen3-VL-Embedding-8B，以及 Qwen3-VL-Reranker-2B、Qwen3-VL-Reranker-8B；序列长度均为 32K。以 Qwen3-VL-Embedding-8B 为例，其支持 30+ 语言，参数量 8B，默认向量维度最高 4096，并支持通过套娃表征学习 (Matryoshka Representation Learning, MRL) 输出自定义维度；模型卡同时提到支持对输出向量进行量化处理，并支持按任务自定义指令 (instruct)。官方评测称，在多数下游任务中加入指令通常可带来约 1%–5% 的提升，并建议多语言场景优先使用英文指令。
基准测试方面，模型卡披露了 MMEB-V2 与 MMTEB 等评测结果：在 MMEB-V2 的 78 个数据集综合统计中，Qwen3-VL-Embedding-8B 得分为 77.9，Qwen3-VL-Embedding-2B 为 73.4；在 MMTEB 统计中，Qwen3-VL-Embedding-8B 的 Mean (Task) 为 67.88。
（huggingface）
据通义大模型消息，阿里通义于 2026 年 1 月 8 日正式发布并开源 Qwen3-VL-Embedding 与 Qwen3-VL-Reranker 系列模型，采用 Apache 2.0 许可发布。该系列基于 Qwen3-VL 构建，定位多模态信息检索与跨模态理解，可用于图文、截图、视频等混合内容的匹配与检索。
模型规格方面，当前开源版本包括 Qwen3-VL-Embedding-2B、Qwen3-VL-Embedding-8B，以及 Qwen3-VL-Reranker-2B、Qwen3-VL-Reranker-8B；序列长度均为 32K。以 Qwen3-VL-Embedding-8B 为例，其支持 30+ 语言，参数量 8B，默认向量维度最高 4096，并支持通过套娃表征学习 (Matryoshka Representation Learning, MRL) 输出自定义维度；模型卡同时提到支持对输出向量进行量化处理，并支持按任务自定义指令 (instruct)。官方评测称，在多数下游任务中加入指令通常可带来约 1%–5% 的提升，并建议多语言场景优先使用英文指令。
基准测试方面，模型卡披露了 MMEB-V2 与 MMTEB 等评测结果：在 MMEB-V2 的 78 个数据集综合统计中，Qwen3-VL-Embedding-8B 得分为 77.9，Qwen3-VL-Embedding-2B 为 73.4；在 MMTEB 统计中，Qwen3-VL-Embedding-8B 的 Mean (Task) 为 67.88。
（huggingface）
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MongoDB 披露严重安全漏洞 MongoBleed，涉及多版本未授权信息泄露
MongoDB 披露编号为 CVE-2025-14847 的高危安全漏洞，社区将其称为「MongoBleed」。该漏洞存在于 MongoDB Server 的 zlib 压缩消息解压缩处理逻辑中，允许未经验证的远程攻击者通过发送特制的恶意压缩包，诱导服务器返回未初始化的堆内存数据。由于该漏洞触发于身份验证之前，且无需任何用户交互，攻击者可借此窃取驻留在内存中的数据库凭据、应用令牌、WiredTiger 引擎配置及内部日志等敏感信息。
受影响版本范围广泛，包括已停止支持的 3.6、4.0、4.2 全系版本，以及 4.4.0–4.4.29、5.0.0–5.0.31、6.0.0–6.0.26、7.0.0–7.0.27、8.0.0–8.0.16 和 8.2.0–8.2.2。目前已出现公开的概念验证（PoC）代码及在野利用活动。
MongoDB 官方建议自建用户立即升级至 8.2.3、8.0.17、7.0.28、6.0.27、5.0.32 或 4.4.30 及以上修复版本；若短期无法升级，应在配置中通过 networkMessageCompressors 显式移除 zlib 以缓解风险。
（综合媒体报道）
MongoDB 披露编号为 CVE-2025-14847 的高危安全漏洞，社区将其称为「MongoBleed」。该漏洞存在于 MongoDB Server 的 zlib 压缩消息解压缩处理逻辑中，允许未经验证的远程攻击者通过发送特制的恶意压缩包，诱导服务器返回未初始化的堆内存数据。由于该漏洞触发于身份验证之前，且无需任何用户交互，攻击者可借此窃取驻留在内存中的数据库凭据、应用令牌、WiredTiger 引擎配置及内部日志等敏感信息。
受影响版本范围广泛，包括已停止支持的 3.6、4.0、4.2 全系版本，以及 4.4.0–4.4.29、5.0.0–5.0.31、6.0.0–6.0.26、7.0.0–7.0.27、8.0.0–8.0.16 和 8.2.0–8.2.2。目前已出现公开的概念验证（PoC）代码及在野利用活动。
MongoDB 官方建议自建用户立即升级至 8.2.3、8.0.17、7.0.28、6.0.27、5.0.32 或 4.4.30 及以上修复版本；若短期无法升级，应在配置中通过 networkMessageCompressors 显式移除 zlib 以缓解风险。
（综合媒体报道）
智谱推出 GLM-4.7 模型
智谱（Z.ai）于 12 月 23 日正式发布并开源其最新旗舰模型 GLM-4.7。该模型专为 Agentic Coding 场景优化，引入了增强的「思考模式」（Thinking Mode），包含 Interleaved Thinking、Preserved Thinking 和 Turn-level Thinking 三种机制，以提升复杂指令遵循和长程任务的稳定性。
在 LMArena Code Arena 盲测中，GLM-4.7 位列开源及国内模型首位；部分基准测试（如 LiveCodeBench V6 和 AIME 2025）成绩超越 Claude Sonnet 4.5 和 GPT-5.1。此外，模型强调 Vibe Coding 能力，显著增强了对 UI 规范的理解，能生成更具现代感的网页和幻灯片。
目前 GLM-4.7 权重已在 Hugging Face 和 ModelScope 开源，并上线 Z.ai。
——————
MiniMax Agent 平台上线 M2.1 模型
MiniMax 同日宣布在其 Agent 平台上线 M2.1 模型。该模型旨在通过「可见的状态管理」（Visible State Management）提升复杂问题解决能力与用户信任度，支持实时展示文件处理、工具调用、任务进度及决策逻辑。
官方表示，M2.1 是专门针对 Agent 协作和复杂任务处理设计的迭代版本，目前用户已可在其官方在线平台进行体验。
（综合媒体报道）
智谱（Z.ai）于 12 月 23 日正式发布并开源其最新旗舰模型 GLM-4.7。该模型专为 Agentic Coding 场景优化，引入了增强的「思考模式」（Thinking Mode），包含 Interleaved Thinking、Preserved Thinking 和 Turn-level Thinking 三种机制，以提升复杂指令遵循和长程任务的稳定性。
在 LMArena Code Arena 盲测中，GLM-4.7 位列开源及国内模型首位；部分基准测试（如 LiveCodeBench V6 和 AIME 2025）成绩超越 Claude Sonnet 4.5 和 GPT-5.1。此外，模型强调 Vibe Coding 能力，显著增强了对 UI 规范的理解，能生成更具现代感的网页和幻灯片。
目前 GLM-4.7 权重已在 Hugging Face 和 ModelScope 开源，并上线 Z.ai。
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MiniMax Agent 平台上线 M2.1 模型
MiniMax 同日宣布在其 Agent 平台上线 M2.1 模型。该模型旨在通过「可见的状态管理」（Visible State Management）提升复杂问题解决能力与用户信任度，支持实时展示文件处理、工具调用、任务进度及决策逻辑。
官方表示，M2.1 是专门针对 Agent 协作和复杂任务处理设计的迭代版本，目前用户已可在其官方在线平台进行体验。
（综合媒体报道）
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Google 发布 Gemini 3 Flash
Google DeepMind 于 12 月 18 日发布 Gemini 3 Flash 模型，主打「前沿智能」与「极低成本」的结合。该模型在 GPQA Diamond（博士级推理）测试中得分 90.4%，在 Humanity's Last Exam 中无工具辅助得分 33.7%。值得注意的是，Gemini 3 Flash 在 MMMU Pro 多模态理解（81.2%）和 SWE-bench Verified 代码能力（78%）测试中的表现均超越了旗舰级的 Gemini 3 Pro。
效率方面，新模型相比 Gemini 2.5 Pro 速度提升 3 倍，日常任务的词元（Token）消耗减少 30%。定价方面，输入价格为 0.5 美元 / 100 万词元（合人民币约 3.63 元），输出为 3 美元 / 100 万词元（合人民币约 21.79 元）。
即日起，开发者可通过 Google AI Studio、Vertex AI 及新平台 Google Antigravity 调用该模型；普通用户可在 Gemini App（已取代 2.5 Flash 成为默认模型）及 Google 搜索的 AI 模式中免费体验。
（综合媒体报道）
Google DeepMind 于 12 月 18 日发布 Gemini 3 Flash 模型，主打「前沿智能」与「极低成本」的结合。该模型在 GPQA Diamond（博士级推理）测试中得分 90.4%，在 Humanity's Last Exam 中无工具辅助得分 33.7%。值得注意的是，Gemini 3 Flash 在 MMMU Pro 多模态理解（81.2%）和 SWE-bench Verified 代码能力（78%）测试中的表现均超越了旗舰级的 Gemini 3 Pro。
效率方面，新模型相比 Gemini 2.5 Pro 速度提升 3 倍，日常任务的词元（Token）消耗减少 30%。定价方面，输入价格为 0.5 美元 / 100 万词元（合人民币约 3.63 元），输出为 3 美元 / 100 万词元（合人民币约 21.79 元）。
即日起，开发者可通过 Google AI Studio、Vertex AI 及新平台 Google Antigravity 调用该模型；普通用户可在 Gemini App（已取代 2.5 Flash 成为默认模型）及 Google 搜索的 AI 模式中免费体验。
（综合媒体报道）
OpenAI 于 12 月 16 日宣布推出新版 ChatGPT 图像生成功能，由全新的旗舰模型 GPT-Image 1.5 驱动。新版本在生成速度上最高提升 4 倍，并显著增强了指令遵循能力、编辑精度和画面细节的一致性。
（OpenAI）
OpenAI 发布 GPT-5.2 模型系列
OpenAI 今日正式发布 GPT-5.2 模型系列，包含 Instant、Thinking 和 Pro 三个版本。其中 Instant 主打快速响应，Thinking 擅长深度推理与编程，Pro 则专注于解决高难度任务。
在衡量真实工作能力的 GDPval 测试中，GPT-5.2 Thinking 取得了 70.9% 的胜率，成为首个在 44 种职业知识工作任务上达到或超过人类专家水平的模型；在抽象推理测试 ARC-AGI-2 中，其得分从前代的 17.6% 跃升至 52.9%；AIME 2025 数学竞赛更是取得 100% 满分。
此外，新模型在长文档分析（256k 上下文）、多模态空间理解及代码生成（SWE-Bench Pro 准确率 55.6%）方面均有显著提升，幻觉率降低约 30%。
目前 GPT-5.2 已向 ChatGPT 付费用户开放，API 同步上线，价格较 GPT-5.1 上涨约 40%，但官方称因效率提升综合成本反而更低。
（综合媒体报道）
OpenAI 今日正式发布 GPT-5.2 模型系列，包含 Instant、Thinking 和 Pro 三个版本。其中 Instant 主打快速响应，Thinking 擅长深度推理与编程，Pro 则专注于解决高难度任务。
在衡量真实工作能力的 GDPval 测试中，GPT-5.2 Thinking 取得了 70.9% 的胜率，成为首个在 44 种职业知识工作任务上达到或超过人类专家水平的模型；在抽象推理测试 ARC-AGI-2 中，其得分从前代的 17.6% 跃升至 52.9%；AIME 2025 数学竞赛更是取得 100% 满分。
此外，新模型在长文档分析（256k 上下文）、多模态空间理解及代码生成（SWE-Bench Pro 准确率 55.6%）方面均有显著提升，幻觉率降低约 30%。
目前 GPT-5.2 已向 ChatGPT 付费用户开放，API 同步上线，价格较 GPT-5.1 上涨约 40%，但官方称因效率提升综合成本反而更低。
（综合媒体报道）
Meta 拟推迟下一代模型发布并转向闭源策略
据 CNBC 和 Digitimes 报道，Meta 计划将代号为「Avocado」的下一代旗舰 AI 模型推迟至 2026 年第一季度发布，并放弃此前坚持的开源策略，转而开发闭源的专有模型。这一战略调整伴随着 Meta AI 部门的重大重组：新模型将由首席 AI 官 Alexandr Wang 领导的 Meta 超级智能实验室（MSL）加强控制开发；基础 AI 研究（FAIR）实验室近期遭遇裁员，著名科学家 Yann LeCun 已离职，长期产品高管 Chris Cox 也退出了 AI 领导团队。
报道称，促成这一转变的因素包括 Llama 4 系列市场反应冷淡、开源模型被 DeepSeek 等竞争对手利用的安全担忧，以及公司急需通过 API 或订阅服务实现 AI 投资回报的商业压力。
(综合媒体报道）
据 CNBC 和 Digitimes 报道，Meta 计划将代号为「Avocado」的下一代旗舰 AI 模型推迟至 2026 年第一季度发布，并放弃此前坚持的开源策略，转而开发闭源的专有模型。这一战略调整伴随着 Meta AI 部门的重大重组：新模型将由首席 AI 官 Alexandr Wang 领导的 Meta 超级智能实验室（MSL）加强控制开发；基础 AI 研究（FAIR）实验室近期遭遇裁员，著名科学家 Yann LeCun 已离职，长期产品高管 Chris Cox 也退出了 AI 领导团队。
报道称，促成这一转变的因素包括 Llama 4 系列市场反应冷淡、开源模型被 DeepSeek 等竞争对手利用的安全担忧，以及公司急需通过 API 或订阅服务实现 AI 投资回报的商业压力。
(综合媒体报道）
Cloudflare 配置变更导致短暂服务中断
12 月 5 日，Cloudflare 确认其网络服务及 Dashboard、API 出现短暂不可用。官方随后解释称，此次中断并非由网络攻击引起，而是团队为了缓解本周披露的 React Server Components 行业漏洞，对 Web 应用程序防火墙（WAF）解析请求的方式进行了更改，从而意外导致了网络中断。该问题持续了数分钟，目前已完全解决，服务已恢复正常。
（Cloudflare Status）
12 月 5 日，Cloudflare 确认其网络服务及 Dashboard、API 出现短暂不可用。官方随后解释称，此次中断并非由网络攻击引起，而是团队为了缓解本周披露的 React Server Components 行业漏洞，对 Web 应用程序防火墙（WAF）解析请求的方式进行了更改，从而意外导致了网络中断。该问题持续了数分钟，目前已完全解决，服务已恢复正常。
（Cloudflare Status）
