Claude Code终于兼容AGENTS.md；罗福莉公开直播小米大模型训练进展，四天烧掉320万美元；“不说话AI”Jev刷屏 | Q资讯

整理 | 林绮蓓

ZCode 被曝偷传代码，智谱致歉并承诺开源；Claude Code 终于兼容 AGENTS.md；刷屏的“不说话 AI”：前 OpenAI 研究员新作 Jev 不聊天，直接给决策；罗福莉在 X 上公布小米 MiMo-V2.6 训练细节：强化学习训练过程首次直播公开；调查博主曝光资金利益链条 ，质疑 Anthropic 绑定 AI 末日叙事构建监管闭环；DeepSeek 明确 API 峰谷计费规则：调休上班的周末、法定节假日全天按空闲时段收费……

行业热点

调查博主曝光资金利益链条 ，质疑 Anthropic 绑定 AI 末日叙事构建监管闭环

9 月 14 日，美国调查博主 Kevin Bass 在 X 发布长文，质疑 Anthropic 与第三方 AI 安全评估机构 METR 之间可能存在利益关联，并呼吁美国国会对此展开调查。该帖随后在社交媒体引发广泛讨论。

Bass 将这一关系网络称为“Anthropic Network”。其核心观点是，Meta 联合创始人 Dustin Moskovitz 持有的 Anthropic 股权与其慈善体系存在关联，而相关慈善资金又流向 AI 安全、模型评估及媒体等机构。Bass 据此认为，这种资金和人员关系可能削弱外部 AI 安全评估机构的独立性，并形成围绕 AI 风险叙事、模型安全评估和监管政策的利益循环。

争议焦点之一是 METR。Anthropic CEO Dario Amodei 此前提出，应让第三方安全评估机构获得类似公司员工的访问权限，并特别提到 METR。但与此同时，Meta 联合创始人 Dustin Moskovitz 将其持有的 Anthropic 股票投入 Good Ventures Foundation。按照文章披露的数据，这部分股票价值在约 16 个月内从 5 亿美元增长至超过 77 亿美元，并在 GVF 投资组合中占据重要位置，而 GVF 又是相关 AI 安全生态的主要资金来源之一。因此，作者认为，这个“第三方评估者”根本不是“第三方”，实际可以说是 Anthropic 的受雇人员。

此外，作者还提及资助 METR 的相同组织还资助了许多传播 AI 末日论的组织，例如 Tarbell Center。文章认为，这一体系形成了一个持续强化的循环：Anthropic 估值上升带动相关资产增值，使更多资金流向 AI 安全研究、模型评估及风险传播；有关 AI 灾难性风险的讨论扩大后，又进一步增加社会对第三方模型评估和 AI 监管的需求。作者据此质疑相关机构作为独立评估者的角色，并认为 Anthropic 与其周边安全生态之间已经形成结构性的利益联系。

Anthropic 呼吁“放慢 AI 发展”，OpenAI、Google DeepMind、xAI 高层相继回应

9 月 12 日，Anthropic CEO 达里奥·阿莫迪（Dario Amodei）发表题为《We Must Pace the Frontier》的文章，呼吁 AI 行业“放慢前沿模型能力提升的速度”，为安全研究、外部评估和监管措施追赶 AI 能力发展争取时间。阿莫迪强调，这并非要求停止 AI 训练或技术进步，而是希望控制前沿 AI 能力提升的速度。

阿莫迪提出一套分阶段方案。第一步是让独立第三方评估机构进入 AI 公司内部，对模型开发过程、安全措施和潜在事故进行持续评估。Anthropic 表示将单方面落实这一措施，并呼吁其他前沿 AI 公司采取类似安排。后续方案则涉及 AI 企业之间的协调以及国际层面的合作。

这一倡议发布后，多家 AI 公司的高层相继回应。OpenAI CEO 萨姆·奥尔特曼表示认同“控制前沿 AI 发展节奏”的方向，并称 OpenAI 将采取与 Anthropic 类似的独立评估机制。Google DeepMind 首席科学家、前 DeepMind CEO 德米斯·哈萨比斯表示，阿莫迪提出的文章指向了正确的方向，但具体细节仍需要进一步讨论。xAI 创始人埃隆·马斯克则直接回应称：“Dario is right。”

Google 向全体工程师开放 Claude，Gemini 不再是唯一内部编码模型

据 Business Insider 9 月 14 日报道，Google 近期已向全公司的工程师开放 Anthropic 旗下 Claude 的使用权限。此前，Google 大多数工程师原则上只能使用自家的 Gemini 进行内部开发，Claude 的使用权限主要集中在 Google DeepMind 部分团队以及少数高优先级工程项目。此次调整后，Google 工程师可以通过内部开发平台 Antigravity 使用 Anthropic 最新的 Opus 5 模型。

此次开放并不意味着 Google 停止使用 Gemini。Google 发言人表示，Gemini 仍然是公司内部开发的主要基础模型，第三方模型则用于特定场景，并采用员工个人配额限制。工程师可以在 Antigravity 内部调用 Claude，但并未获得直接使用 Anthropic Claude Code 的权限。

据报道，此前部分 Google 工程师曾对 Gemini 在复杂编程任务中的表现存在不满。随着 Anthropic 和 OpenAI 持续推进 AI 编程工具，Google 内部对于编码效率的要求也不断提高。此次扩大 Claude 使用范围，被报道为 Google 在内部研发体系中放宽第三方 AI 编程模型使用限制的一项变化。

Google 与 Anthropic 之间同时存在投资关系。Google 今年早些时候宣布计划向 Anthropic 追加最高 400 亿美元投资。

目前，Google 仍将 Gemini 作为内部开发的主力模型，同时允许工程师在 Antigravity 中根据具体任务使用包括 Claude 在内的第三方模型。

盖茨警示 AI 可能加剧不平等，盖茨基金会未来两年投入至少 10 亿美元

比尔·盖茨近期在盖茨基金会发布的《2026 年目标守卫者报告》中警示，如果 AI 技术的发展和资源分配主要服务于最有支付能力的国家、企业和人群，人工智能可能进一步扩大现有的不平等，而不是自动成为普惠技术。

9 月 15 日，盖茨基金会宣布，计划在未来两年至少投入 10 亿美元，推动 AI 及相关解决方案更加公平地惠及全球人群。资金将主要用于教育、医疗、农业以及支持公平 AI 所需的数字基础设施，其中教育和医疗各占约 40%，农业占 10%，数字基础设施占 10%。基金会提出，未来 AI 需要支持更多语言、使用本地数据，并让当地社区拥有参与设计和管理 AI 工具的能力。

Figure 发布 Helix 2.5，人形机器人在 30 户陌生家庭完成零样本家务测试

9 月 17 日，人形机器人公司 Figure 发布新一代神经网络 Helix 2.5，并公布其在 30 个陌生家庭中的测试结果。Figure 在旧金山湾区租用 30 套住宅，机器人此前从未进入这些环境，也没有针对这些房屋或物体采集数据、进行微调或适配。

Helix 2.5 基于 Figure 的人类行为数据集 Index 预训练，并被用于完成整理客厅、折叠毛巾和整理床铺三类长时任务。Figure 称，在相同任务数据和训练条件下，Index 预训练将零样本任务成功率从 9%提升至 56%。与上一代 Helix 02 相比，Helix 2.5 仅使用一半的任务专用数据，即可将行为泛化至 30 个此前未见的家庭。

Figure 表示，Helix 2.5 的核心突破在于让人形机器人从大规模人类行为数据中学习，并将获得的能力迁移到陌生环境，而不是针对每个场景重新训练。该结果也显示，人形机器人正在从“特定环境执行”向更强的通用物理智能迈进。

宇树推出 G1+人形机器人，六项升级后标准版售价 9.5 万元

9 月 14 日，宇树科技宣布，正式推出人形机器人 G1+，标准版 G1+含税售价为 9.5 万元。

G1+围绕运动性能、感知交互、智能体验三大维度一次性带来 6 项升级，在保留 G1 高性价比定位的同时，重点补强颈部灵活性、关节电机输出与热管理、视觉与触觉感知、供电续航以及远场语音交互能力。

在运动性能方面，G1+新增+2 自由度颈部结构，头部俯仰范围约为-25°至 36°，偏航范围达到±110°。同时，整机电机系统进行了升级，肩部和腰部电机峰值扭矩提升 110%，相同扭矩下发热降低 72%；手臂电机峰值扭矩提升 43%，发热降低 30%；大腿电机在相同扭矩下发热降低 28%。

感知与交互方面，G1+采用双目加广角单目的视觉系统，并配备 3D 激光雷达和胸部广角相机。头部增加 5 个高灵敏度触摸点，配备前 4 后 2 共 6 个麦克风组成的远场拾音阵列，支持声源定位、降噪和回声消除，腰部则搭载双 10W 扬声器。

续航方面，G1+新增背部外部供电接口，可在电池供电之外持续供能，同时继续采用 9000mAh 快拆智能电池，官方标称续航约 2 小时。

标准版整机约 35kg，具备 25 个关节自由度，手臂最大负载约 3kg。G1+ EDU 则支持更多自由度、高算力模组及二次开发，保修期延长至 18 个月。

紫东太初开源 9B 多模态模型，聚焦空间理解与具身智能

9 月 15 日，紫东太初正式开源新一代通用多模态大模型 ZDTaichu5.0-9B。该模型参数量约 90 亿，支持文本、单图、多图、长视频以及任意分辨率视觉输入，重点面向真实物理世界中的空间感知、跨视角理解、三维推理和具身任务规划等场景。

据紫东太初公布的评测结果，ZDTaichu5.0-9B 在 9 项国际空间理解基准测试中，有 8 项取得同参数通用模型组别第一。在 MindCube-tiny 等复杂空间推理任务中，模型重点测试物体空间关系、视角转换以及三维场景理解等能力。官方表示，在提升空间具身能力的同时，模型在图像理解、OCR、视觉数学、代码和工具调用等通用多模态任务中仍保持较高水平。

在技术方面，ZDTaichu5.0-9B 采用自适应循环推理机制，根据任务难度动态分配推理计算。对于简单任务减少计算，对于复杂的空间关系和视角转换问题增加内部推理过程。模型还支持多轮工具调用，可用于空间感知、可供性理解以及机器人任务规划等研究。

此次开源除模型权重外，还公开了相关数据生产方案。官方将其定位为面向物理世界的通用多模态模型，并提供 GitHub、Hugging Face 等渠道供开发者获取和使用。

AI 快讯

DeepSeek 明确 API 峰谷计费规则：调休上班的周末、法定节假日全天按空闲时段收费

9 月 19 日，DeepSeek 发布 API 峰谷时间说明，进一步明确特殊日期的计费规则：调休上班的周末以及中国法定节假日，全天均按照空闲时段价格计费。

这意味着，即便周六、周日因调休被安排为工作日，也不会按照工作日高峰价格收费。以 2026 年国庆假期为例，9 月 20 日（周日）、10 月 10 日（周六）虽为调休工作日，仍适用空闲时段价格。

DeepSeek 于 8 月 17 日正式实施 API 峰谷定价机制；8 月 23 日起又进一步调整规则，将周六、周日全天统一纳入空闲时段。目前，工作日高峰时段为北京时间 9:00—12:00、14:00—18:00，其余时间为空闲时段，空闲价格为高峰价格的一半。

按照当前价格，DeepSeek-V4.1-Flash 每百万 tokens 缓存未命中输入，高峰和空闲时段分别为 2 元和 1 元，输出分别为 8 元和 4 元；DeepSeek-V4-Pro 则输入分别为 9 元和 4.5 元，输出分别为 27 元和 13.5 元。

ZCode 被曝偷传代码，智谱致歉并承诺开源

9 月 18 日，智谱旗下 AI 编程工具 ZCode 被开发者曝出存在后台静默上传用户工作区数据的行为。根据开发者对 ZCode 3.12.3 版本的分析，软件会生成工作区快照并加密上传至阿里云 OSS，快照可能包含完整.git 历史、LFS 缓存等数据。

对此，ZCode 官方回应称，问题源于“代码库索引”功能中的 Repo Wiki：该功能在生成知识库页面时可能触发仓库数据上传，且上线初期默认开启。官方表示相关数据在云端生成 Wiki 后立即销毁，目前问题已修复，并向受影响用户致歉。

作为后续措施，ZCode 表示将开源代码库，引入第三方评估并公开审查进展，同时向全体用户额外提供一次周额度重置。事件再次引发开发者对 AI 编程工具数据采集范围、用户授权和代码安全的关注。

Claude Code 兼容 AGENTS.md，AI 编程工具指令标准进一步统一

9 月 18 日，Anthropic 发布 Claude Code v2.1.277，新增对 AGENTS.md 的原生支持。

此前，Claude Code 主要通过自有的 CLAUDE.md 文件读取项目级指令；此次更新后，当项目中不存在 CLAUDE.md 时，Claude Code 可自动读取 AGENTS.md，并将其中内容作为项目指令。用户也可在配置中调整相关行为。

AGENTS.md 最早由 OpenAI Codex 生态推动，目前已被多款 AI 编程工具采用。此次 Claude Code 加入意味着开发者可以在不同 AI Coding Agent 之间复用同一套项目规范，降低重复维护指令文件的成本。

此前，Anthropic 因固执坚持自家 CLAUDE.md，拒绝支持已被超 6 万个开源项目采用的 AGENTS.md 格式遭到 Shopify “封杀”威胁。

前情提要：

罗福莉在 X 上公布小米 MiMo-V2.6 训练细节：强化学习训练过程首次公开

9 月 17 日，小米 MiMo 团队负责人罗福莉近日在社交媒体 X 上公布了 MiMo-V2.6 的最新训练进展。

据罗福莉透露，MiMo-V2.6 正处于强化学习的中间阶段，其团队扩展了三件事：一是计算资源（每步约 20 亿 token，1568 个 Prompt × 16 次 Rollout，完全异步）；二是环境和测试框架（多任务智能体强化学习，在一次运行中混合多个测试框架）；三是评估计算（代理式组内信用分配，带有测试用例和基于量规的奖励）。

罗福莉还分享了 MiMo-V2.6 的实时训练页面，训练的页面包含了 MiMo-V2.6-Pro、MiMo-V2.6-Flash 两个版本，展示了模型训练进度、Token 消耗、训练成本、样本数量以及多个内部指标变化，这也是外界首次看到这一代模型强化学习阶段的部分训练状态。

截至 9 月 20 日下午 14 点 30 分，两个版本累计训练成本超过 320 万美元，其中其中 MiMo-V2.6-Pro 时长为 4 天 20 小时，耗费 238 万美元，累计共消耗了 68.2 亿 token；MiMo-V2.6-Flash 训练时长 3 天 11 小时，耗费 85 万美元，累计共消耗了 81.4 亿 token。

Claude Cowork、Chat 入口合并，AI 助手进一步走向办公工作台

Anthropic9 月 16 日宣布，将 Claude Chat 和 Cowork 合并为统一的 Claude 体验，用户无需再根据任务类型手动选择聊天模式或工作模式。用户只需描述需求，Claude 便会根据任务复杂度决定是直接回答问题，还是执行包含多步骤的长期任务，即使用户关闭电脑，任务也可以继续运行。

与此同时，Anthropic 推出 Claude Docs 和 Claude Slides 两项新功能，并将 Claude Design 整合进日常对话。Claude Docs 支持用户与 AI 共同撰写、编辑和评论文档；Claude Slides 则可以根据用户提供的文字、文件或已有报告生成演示文稿，并支持直接编辑、演示，以及导出为 PowerPoint 或 PDF。相关文档、演示文稿和设计作品均可通过统一链接访问和分享。此次更新首先面向 Pro 和 Max 用户，在 Web、桌面端和移动端逐步推送。

刷屏的“不说话 AI”：前 OpenAI 研究员新作 Jev 不聊天，直接给决策

9 月 16 日，前 OpenAI 研究员 Diogo Almeida 发布新模型 Jev，主打“决策模型”路线，试图绕开传统大语言模型以文本生成作为核心中间环节的技术路径。据公开报道，Almeida 曾参与 2022 年 InstructGPT 论文，并参与 OpenAI 早期 RLHF 及 GPT-4 相关工作。

此次发布的 Jev 被网友称为“闭嘴模型”或“不说话的 AI”，因其不再像 ChatGPT、Claude 等主流大模型一样生成自然语言，而是直接输出结构化判断、概率和置信度。

据官方介绍，与现有的 LLM 模型相比，Jev 在系统一任务上达到了类似的智能水平，同时速度和效率都提高了两个数量级。虽然 Jev 不具备字符串生成功能，但它针对结构化输出进行了优化，并且“不会产生幻觉”。

其公布的性能也令人惊讶。在特定工作流评测中，Jev 最高比对照大模型快 193.6 倍、便宜 444.6 倍，端到端延迟 70—500 毫秒，输入价格每百万 Token 0.042 美元，输出价格免费。

这一性能的背后值得关注的是 TypeSafe AI 构建的一种全新的架构、采样器和训练算法：用于校准决策的强化学习（RLCD）。按照团队的解释，RLHF 主要优化人类偏好，RLVR 依赖可验证奖励提升数学、代码等任务能力，RLCD 重点解决“模型说自己有多大把握，这个概率到底靠不靠谱”。

阶跃发布 StepAudio 3，多项语音榜单位列第一

9 月 15 日，阶跃星辰发布新一代语音大模型 StepAudio 3 系列，一次性推出 StepAudio 3 Realtime、StepAudio 3 ASR、StepAudio 3 TTS、StepAudio 3 Gen 和 StepAudio 3 Music 五款模型，覆盖实时语音交互、语音识别、语音合成、音频生成和音乐创作等多个方向。

与传统语音模型主要聚焦“听清楚”和“说出来”不同，StepAudio 3 进一步强调对声音内容的理解、推理和生成能力。其中，ASR 模型将语音识别与大语言模型的上下文理解能力结合，试图让语音转写从单纯识别文字走向理解语境。

根据公开信息，StepAudio 3 系列在 Artificial Analysis 等全球语音模型评测榜单中取得多项领先成绩，其中非流式语音识别模型的词错误率（WER）达到 1.7%，位列全球第一梯队。此次发布也显示，语音大模型的竞争正在从单一 ASR 或 TTS 能力，转向实时交互、复杂音频理解、声音生成及音乐创作等完整音频智能能力的竞争。

IT 业界

华为发布昇腾 960 超节点：4096 卡规模，最高提供 16 EFLOPS 算力

9 月 17 日，在华为全联接大会 2026 上，华为正式发布昇腾 960 超节点。华为称，这是业界首个采用 NPO（Near-Packaged Optics，近封装光学）技术的超节点，面向十万亿参数规模大模型的训练与推理。

昇腾 960 超节点基于“灵衢+Hi-ONE”构建，采用正交架构和全液冷设计，通过灵衢 UnifiedBus 实现跨节点内存统一编址，单个超节点可扩展至 4096 张昇腾卡，最高提供 8 EFLOPS FP8、16 EFLOPS FP4 算力以及 1PB HBM 容量。其核心变化之一是将光互联进一步引入超节点内部。华为推出的 Hi-ONE NPO 光引擎单引擎传输容量达到 7.2T，一个昇腾 960 超节点使用约 5500 个 Hi-ONE，可替代约 4.8 万颗 800G 光模块，降低超过 550 千瓦功耗，系统可用度达到 99.8%。

在更大规模集群层面，多个昇腾 960 超节点可通过灵衢网络或 RoCE 连接，最大可构建 51.2 万卡集群；结合多轨道拓扑，规模还可扩展至百万卡。在更大规模集群层面，多个昇腾 960 超节点可通过灵衢网络或 RoCE 连接，最大可构建 51.2 万卡集群；结合多轨道拓扑，规模还可扩展至百万卡。华为表示，构建开放、开源的算力生态是公司的核心战略。目前，CANN 已进入常态化开源社区运营阶段，未来将进一步推动昇腾软硬件生态开放。

iOS 27 正式版推送，Siri AI 上线并新增跨应用执行能力

9 月 14 日，苹果正式向用户推送 iOS 27，经过重新设计的 Siri AI 同步开启公测。苹果表示，新版 Siri 基于新一代 Apple Intelligence 构建，加入个人上下文理解、屏幕感知、联网获取信息以及系统级 App 操作等能力，用户可以通过自然语言直接让 Siri 完成更多任务。

此次更新中，Siri 的跨应用操作能力成为主要变化之一。用户可以让 Siri 理解来自不同 App 的信息，并在多个应用之间完成连续操作。例如，Siri 可以从短信中找到家人提到的活动，再从邮件中获取相关食谱，并将所需食材添加到“提醒事项”的购物清单中。用户也可以要求 Siri 从体育网站获取比赛信息，并将即将举行的主场比赛直接添加到日历。

苹果还表示，新版 Siri 将逐步支持更多第三方应用。官方给出的示例包括让 Siri 在 WhatsApp 中发送消息、在 Audible 中播放有声读物；后续还将支持在 Microsoft Outlook 中起草邮件、在 Notability 中查找作业，以及将餐厅推荐添加到 Tripsy 等应用。

此外，Siri 新增屏幕感知能力，可以理解用户当前正在查看的网页、图片或其他内容，并针对屏幕上的信息执行操作。新版 Siri 目前以英语 Beta 版本推出，包括新加坡英语，法语、日语、韩语、葡萄牙语和西班牙语版本计划于 10 月上线。部分 Apple Intelligence 功能存在每日使用限制，具体限制会根据功能、请求复杂度和系统需求等因素变化。

OPPO 发布 ColorOS 17，主打主动式服务与个性化手机智能体

9 月 17 日，2026 OPPO 开发者大会（ODC 2026）在珠海举行，OPPO 正式发布 ColorOS 17。此次系统升级围绕“流畅体验、AI 主动智能和个性化服务”展开，OPPO 宣布将推动 OPPO、一加、realme 三大品牌同步升级 ColorOS。

ColorOS 17 此次重点强化 AI 主动服务能力。OPPO 将其定义为行业首个主打主动式服务的 AIOS，系统不再仅根据用户指令被动执行任务，而是结合用户的使用习惯、设备状态和场景信息，在合适的时间主动提供服务。新一代小布助手进一步强化主动感知能力，可以持续追踪用户的重要事项，并通过提醒、建议等方式提供服务。

在个性化智能方面，OPPO 此前公布的 PersonaX 记忆共生引擎成为 AIOS 的重要技术底座。该引擎通过整合本地、一方及第三方内容数据，以及设备状态、应用和用户行为等信息，形成面向个人用户的长期记忆，并为智能体提供个性化的信息基础。与此同时，Agent Matrix 智能体生态框架支持智能体进行复杂任务规划和跨设备协同。

vivo 发布四款蓝心大模型，推出系统级蓝心 Harness

9 月 16 日，vivo 在 2026 vivo 开发者大会上发布四款蓝心大模型，进一步完善面向个人智能体的模型矩阵。此次发布的模型包括蓝心语音大模型 BlueLM-RealTime、蓝心端侧大模型 BlueLM-Nano，以及蓝心云侧大模型 BlueLM-Flash 和 BlueLM-Pro，分别覆盖语音理解、端侧感知与记忆、云端复杂任务等场景。

其中，BlueLM-RealTime 采用端到端语音理解架构，可处理嘈杂环境、轻声说话、口音、连续表达以及中英混说等情况；BlueLM-Nano 负责实时感知和个人记忆，可理解屏幕、图像、视频、文本和文件，并沉淀用户习惯与偏好。云侧 Flash 和 Pro 则通过自研 Agentic 引擎承担手机任务执行。

与此同时，vivo 推出系统级蓝心 Harness，并与 OriginOS 深度融合。官方介绍，蓝心 Harness 拥有 6000 多项原子技能，可贯通 AI 的感知、记忆、规划与执行能力，支持跨应用、跨端和跨场景任务，让蓝心小 V 能够根据用户意图直接调用系统能力完成任务。

联发科发布 2nm 天玑 9600 Pro，支持端侧运行 30B 大模型

9 月 15 日，联发科正式发布天玑 9600 Pro 旗舰 5G 智能体 AI 芯片，采用台积电 2nm 制程工艺，是天玑系列首款 2nm 芯片。该芯片采用 2+3+3 全大核 CPU 架构，最高主频 4.55GHz，单核性能较上一代提升 17%，多核性能提升 15%，峰值性能下多核功耗降低 61%。

AI 能力方面，天玑 9600 Pro 搭载双 NPU 架构，其中超性能 NPU 1090 的大语言模型 Prefill 性能提升 51%，每瓦 Token 生成量最高提升 55%；第二代超能效 NPU 功耗较上一代降低 40%。芯片还支持 INT4 运算、混合注意力及大模型压缩技术，可在端侧运行最高 30B 参数的 MoE 混合专家模型。

此外，天玑 9600 Pro 支持 LPDDR6 内存和 UFS 5.0 闪存，并搭载 AI 智能体引擎 3.0，用于端侧感知、推理和任务执行。联发科同时发布天玑 9600M，面向更广泛的旗舰手机市场。

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