Liquid AI 发布 LFM2.5-1.2B-Thinking，一款完全在设备端运行的推理模型，在手机上内存占用低于 900 MB，已在 Hugging Face、LEAP 和 Playground 上线。该模型为 1.2B 参数，相比 LFM2.5-1.2B-Instruct 在 MATH-500 上从 63 提升到 88、Multi-IF 从 61 提升到 69、BFCLv3 从 49 提升到 57，并在多数推理基准上匹配或超过参数量多 40% 的 Qwen3-1.7B。训练上采用课程式 RL 与模型合并，通过偏好对齐和 n-gram 重复惩罚把 doom loop 比例从 15.74% 降到 0.36%，并获 Qualcomm、Ollama、FastFlowLM、Cactus Compute 等新发布伙伴支持。
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Gemini 3 Flash 已上线，将 Gemini 3 的 Pro 级推理能力整合进更精简的模型，同时提供 Flash 级的延迟、效率和成本。目前可通过 API、Gemini App 和 Search 使用。
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Ollama 与 OpenAI、ROOST 合作，将 gpt-oss-safeguard 推理模型引入 Ollama，用于安全分类任务，提供 20B 和 120B 两个规模，采用 Apache 2.0 许可。该模型面向 LLM 输入输出过滤、在线内容标注和信任与安全场景，可读取用户自带的书面策略，并开放完整推理过程供调试，推理强度支持 low、medium、high 三档调节。OpenAI 在内部评测和 2022 年论文发布的审核数据集及 ToxicChat 上对其进行了评估。
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百川智能推出医学增强推理模型 Baichuan-M2，称其在 HealthBench 评测中超过包括 gpt-oss-120b 在内的所有开源模型。该模型已开放在线试用。
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Mistral AI 发布首款推理模型 Magistral，主打专业领域、透明且多语言的推理能力，提供 24B 参数的 Magistral Small 和企业版 Magistral Medium。两者在 AIME2024 分别得分 70.7% 和 73.6%，采用 majority voting @64 后升至 83.3% 和 90%。Small 以 Apache 2.0 许可开放权重并支持自行部署；Medium 预览版可通过 Le Chat 和 La Plateforme API 使用。
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Noam Shazeer 表示，团队将 AIME、GPQA 和 MMMU 的评测成绩分别提升至 73.3%、74.2% 和 75.4%。团队还启用了 1M 上下文窗口以支持更复杂的研究任务，并允许开发者开启代码执行功能。
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OpenAI 发布 GPT-Rosalind-6 系统卡附录，该模型与 GPT-6 Astra 使用同一套权重，未新增训练数据或后训练，仅通过可信访问提供给经过审核的科研机构、企业和政府合作方。在最高推理预算下，MedChemBench v7 平均评分 49.6%（GPT-Rosalind-5.5 为 28.9%），GeneBench Pro v13 单次尝试成功率 37.7%（前代为 16.7%），LifeSciBench Gold 平均分 61.3%（前代为 44.0%）。按 Preparedness Framework，该发布在生物与化学领域定为 High 能力、未达 Critical 阈值，网络安全领域定为 Critical，AI 自我改进低于 High。
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Mistral 在 Hugging Face 发布新版 Le Chonk（Mistral Large 4）的模型权重，面向智能体编码与网络安全场景。Mistral 称该模型在 Cognition 的 FrontierCode 基准上位列开源模型第一，并在 Artificial Analysis 的帕累托效率上刷新基准，同时推理效率提升、推理成本降低。该模型还称在网络安全防御上达到 SOTA，并经过 CrowdStrike、Cloudflare、Rubrik、Zscaler 等厂商测试，用户可用 Mistral Forge 定制并自行部署。
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Mistral 公开了旗舰模型 Large 4（ML4）的模型权重，该模型此前仅以 API 预览版形式提供。经过三周客户与网络安全伙伴测试并用强化学习继续训练后，ML4 在 Terminal-Bench 4.0 上的成功率从 28% 升至 41%，并新增 Low、Medium 两档推理强度。Mistral 研究负责人 Pierre Stock 称，同等能力下新版本比预览版少用约 50% token；权重于 19 点在 Hugging Face 开放下载，同时通过 Mistral API 和编程助手 Vibe 提供。
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NVIDIA 于 2026 年 10 月 28 日发布语音转写与翻译模型 Nemotron 3.5 Transcribe，支持含日语在内的 40 种语言，最长可转写 1 小时录音。该模型为开放权重 30B MoE 架构，推理时约激活 4B 参数，可通过文本指令指定是否保留口头语、数字写法，并支持最多 8 人的说话人区分和日英双向翻译。权重以 NVIDIA-Nemotron-3.5-Transcribe-30B-A4B 在 Hugging Face 发布，采用 OpenMDW-1.1 许可，提供 BF16、FP8、NVFP4 版本及 NeMo Speech 微调工具。
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Mistral AI 宣布开放其前沿模型 Mistral Large 4（代号 Le Chonk）的权重，该模型拥有 1 万亿参数、520 亿激活参数，原生支持多模态。ML4 在欧洲数据中心用 3800 块 Nvidia Grace Blackwell GPU 训练，在 Terminal-Bench 4.0 上从 28% 提升到 41%，与 GLM-5.3 并列编码智能体最佳成绩，且平均每任务少用 47% token。开放权重意味着企业可在自有硬件和防火墙内部署，模型提供低、中、高三档推理模式。
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Google 发布面向网络安全与长时编码任务的前沿模型 Gemini 4 Carbon，在 Google 自家 17 项基准中登顶 15 项，但尚未公开，仅向部分网络安全防御人员开放。其在 Artificial Analysis 的 Intelligence Index 上得 59 分，超过 Claude Opus 5.5，比四周前的 Argon 提升 9 分；在长输入推理上领先 OpenAI Astra 和 Opus 24 分。API 介绍价为每百万 token 输入 2 美元、输出 10 美元，为 Opus 5.5 的一半，折扣期后翻倍至 Opus 的费率。Google 未公布扩大开放的时间。
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Mistral 发布 Mistral Large 4（Le Chonk）的开放权重，这是一个 1 万亿参数的原生多模态模型，在预览版基础上继续强化学习，编码与防御性网络安全能力提升。它在 FrontierCode 2.0 上得分 19.7%，在 Artificial Analysis Coding Agent Index 上得 48%，与 GLM-5.3 基本持平，但每任务平均少用 47% token；Terminal-Bench 4.0 提升 13 个百分点至 41%。模型支持三种推理模式，采用修改版 MIT 的 Mistral Ecosystem Open-Weight 许可，API 定价为每百万输入 token $0.70、缓存输入 $0.07、输出 $2.10。
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OpenAI 发布新模型 GPT-6.1 Terra，定价为每百万输入 token 1 美元、每百万输出 token 5 美元，比 GPT-6.1 Sol 的 2 美元和 10 美元便宜 50%。OpenAI 称该模型速度快、效率高，结合视觉推理与精确的计算机操作，擅长起草提案、填写表单和剪辑视频等任务。这是 OpenAI 连续第四次下调模型价格，Anthropic 也在 10 月将 Haiku 5.5 的价格下调 90%。
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Demis Hassabis 分享 Google DeepMind 的交互式世界模型 Genie 4，称其整合了实时物理、推理与音频能力。Google DeepMind 官方账号称这是其迄今最真实、最具交互性的世界模型，可实时探索动态环境，观察场景如何响应、发声，以及其中人物的移动、反应与说话。Hassabis 还提到模拟之中嵌套模拟。
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Google 发布 Genie 4 世界模型，称其为目前最逼真、最具交互性的世界模型。该模型可实时操控动态环境中的事件、镜头角度和动作，生成与世界匹配的原生音频，并借助 Gemini 的推理能力生成更连贯的多步事件。目前已面向可信测试者开放研究预览，后续将通过 Project Genie 提供给 Google AI Ultra 订阅用户，并通过 Gemini API 和 AI Studio 向早期合作方开放。
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蚂蚁集团 AntLingAGI 发布 Ling 3.1 Flash 1019，这是 Ling 3.1 Flash 的更新版本，在 Artificial Analysis Intelligence Index v4.3 上得分 44，高于前代的 41。该模型为 560B 总参数、25B 激活参数的推理模型，支持 1M token 上下文窗口，采用 MIT 许可，已在 Hugging Face 以开放权重形式提供，并可通过 InclusionAI 的第一方 API 访问。智能体能力方面，AA-Briefcase v1.1 的 Elo 从 1397 升至 1521，GDPval-AA v2.1 从 1617 升至 1653，AutomationBench-AA 从 62% 升至 68%；Humanity's Last Exam 从 39% 升至 43%，CritPt 从 18% 升至 26%。每个任务输出 token 增至 145k，高于前代的 103k，单任务成本 1.49 美元，定价为每 1M 输入 token 0.30 美元、每 1M 输出 token 0.90 美元。
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Google DeepMind 发布新一代通用世界模型 Genie 4，首次在 Genie 系列中原生生成环境音与角色即兴对话，单次连贯世界维持时间翻倍至约 2 分钟，实机画面约 24 帧/秒。该模型由 Gemini 3.8 Flash 在后台做多步推理控场、Gemini 4 Argon 拆解动作指令，组成混合世界模型架构，并已向 Google AI Ultra 用户开放内测申请，同时进入 Gemini API 与 Google AI Studio。
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Liquid AI 于 10 月 27 日发布 LFM3 系列，六款 2B 参数级开源权重模型均从同一个 LFM3-1.7B-Base 分支而来，覆盖文本、视觉、音频、全模态和决策模型。LFM3-1.7B 有 1.73B 参数、256K token 上下文、支持 16 种语言，采用 13 层门控短卷积、5 层滑动窗口注意力和 6 层全局注意力的 Tri-Hybrid 架构，以 LFM Open License v1.0 在 Hugging Face、Liquid AI Playground 和 API 提供。公司称 LFM3-1.7B 以少 35% 的参数超过 LFM2.5-2.6B，4-bit 精度下约占 1 GB 内存，但模型卡说明其不适合智能体编码或复杂多步推理。
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微软 AI 发布图像编辑模型 MAI-Image-2.7-Preview，在 Artificial Analysis 的 AA-Image-Editing v2.1 榜单上排名第二，仅次于 OpenAI 的 GPT Image 2.5 Sunburst（max）。该模型在评测的 7 项编辑动作上均高于 MAI-Image-2.6，其中构图与取景提升最大（+57 Elo），文字或符号编辑 +49、场景与风格编辑 +48，并在场景与风格编辑、文字或符号编辑、基于推理的编辑、增强与修复 4 项上排名第一。该模型目前仅在 MAI Playground 提供图像编辑，文生图功能称即将推出。
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