MiniMax 正式发布 M3，采用自研 MSA 稀疏注意力架构，支持最高 1M token 上下文，并原生支持图像与视频输入、可操作桌面电脑。官方称 M3 是目前首个同时具备这三项能力的开源权重模型，在 SWE-Bench Pro 得分 59.0%、Terminal-Bench 2.1 得分 66.0%、MCP Atlas 得分 74.2%。M3 已通过 MiniMax Code、Token Plan 和 API 开放使用，官方表示将在未来 10 天内发布技术报告并开源模型权重。
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xAI 通过 xAI API 公测发布编码模型 grok-build.0.1，该模型专为智能体编码任务训练，覆盖 Web 开发、调试和 MCP 支持，也是 Grok Build 背后的同一模型。它提供 100+ tokens/秒的推理速度，定价为输入 $1/m tokens、输出 $2/m tokens，也可用于通用智能体与工具调用场景，并已在 OpenRouter 和 Vercel AI Gateway 上线。
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阿里千问开源 Qwen3.6-27B，这是一个 27B 参数的稠密多模态模型，支持思考与非思考两种模式，权重已在 Hugging Face 和 ModelScope 发布，并上线 Qwen Studio 与 API。官方称其在全部主要编码基准上超过上一代开源旗舰 Qwen3.5-397B-A17B，包括 SWE-bench Verified 77.2 对 76.2、Terminal-Bench 2.0 59.3 对 52.5、SkillsBench 48.2 对 30.0，GPQA Diamond 为 87.8。该模型可接入 OpenClaw、Claude Code 和 Qwen Code 等第三方编码助手，API 支持 preserve_thinking 以保留多轮思考内容。
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Cursor 联合创始人 Michael Truell 宣布 Composer 2 发布，并已在 Cursor 中上线。他表示 Cursor 既不是纯粹的应用公司也不是模型提供商，目标是把最好的 API 模型与自家领域专用模型结合，做出最有用的编码智能体。
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Mistral AI 发布 Mistral Small 4，这是 Mistral Small 系列的下一个主要版本，也是 Mistral 首个把 Magistral 的推理、Pixtral 的多模态和 Devstral 的智能体编码能力统一到单一模型中的版本，采用 Apache 2.0 许可。模型为 MoE 架构，128 个专家、每 token 激活 4 个，总参数 119B、每 token 激活 6B（含嵌入和输出层为 8B），上下文窗口 256k，支持文本与图像输入，并可通过 reasoning_effort 参数在快速响应与深度推理之间切换。官方称相比 Mistral Small 3，端到端完成时间减少 40%，每秒请求数提升 3 倍；推理模式下在三项基准上匹配或超过 GPT-OSS 120B，且输出更短。
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Cognition 发布面向软件工程的 SWE-1.5 模型，参数量达数千亿，在 SWE-Bench Pro 上接近前沿水平，并已上线 Windsurf。该模型与 Cerebras 合作部署，推理速度最高 950 tok/s，比 Haiku 4.5 快 6 倍、比 Sonnet 4.5 快 13 倍。Cognition 称其基于数千块 GB200 NVL72 芯片训练，并在自建 Cascade agent harness 与高质量编码环境中做端到端强化学习。
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MiniMax 正式开源并发布 MiniMax M2，定位为面向 Agent 与编码的模型，API 定价为每百万输入 token $0.30、每百万输出 token $1.20，约为 Claude 4.5 Sonnet 的 8%，在线推理 TPS 约 100。模型权重已在 Hugging Face 开源，支持 SGLang 与 vLLM 部署，推荐推理参数为 temperature=1.0、top_p=0.95、top_k=20，免费试用延长至 11 月 7 日 00:00 UTC。同时上线由 M2 驱动的 MiniMax Agent，提供 Lightning 与 Pro 两种模式，目前限时免费。
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Anthropic 发布 Claude Opus 4.1，在智能体任务、真实编码和推理上较 Opus 4 升级，SWE-bench Verified 达 74.5%。现已向付费用户、Claude Code、API、Amazon Bedrock 和 Google Cloud Vertex AI 开放，价格与 Opus 4 相同。GitHub、Rakuten 和 Windsurf 反馈其在多文件重构、精准修复和初级开发者基准上均有显著提升。
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Mistral AI 与 All Hands AI 推出 Devstral Small 1.1 和 Devstral Medium，二者在 SWE-Bench Verified 上分别获得 53.6% 和 61.6%。Small 1.1 采用 Apache 2.0 许可证；Medium 通过 API 提供，并支持私有部署和定制微调。API 输入/输出价格分别为 $0.1/$0.3 和 $0.4/$2 每百万 Token。
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Google 发布 Gemini 4 Carbon，称其相比两周前发布的 Argon 有大幅提升。该模型在网络安全和长程任务上达到 SOTA，在 Artificial Analysis V5 上排名第 1，在编码等领域的可用性显著提升，并且对齐程度更高。
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Google 发布新模型 Gemini 4 Carbon，称其在 Artificial Analysis V5 排名中位列第一，并先向网络安全防御人员开放。该模型在编码和智能体任务上有明显提升，在 SEC-bench Pro 漏洞发现上得分 88.2%，ExploitGym 利用得分 54.8%，CWE-bench 修补得分 71.0%。Logan Kilpatrick 称其相比两周前发布的 Argon 有大幅提升，在长周期任务上达到 SOTA，可用性和对齐程度也有改善。
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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 AI 宣布开放新版 Le Chonk 的模型权重，称其在智能体编码与网络安全方向推进了开放前沿。该模型在 Cognition 的 FrontierCode 上位列开放模型第一，并在 Artificial Analysis 的 Pareto 效率上创下新基准；网络安全方面称达到 SOTA，经 CrowdStrike、Cloudflare、Rubrik、Zscaler 等厂商测试。权重可在 Hugging Face 下载，并可用 Mistral Forge 定制后部署。Arthur Mensch 转发并表示近几周进展良好，如今权重已开放。
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Google 宣布推出 Gemini 4 Carbon，称其为自家最强模型，在网络安全和长程任务能力上达到领先水平。Carbon 在多数基准上较前代提升，在自主编码和网络防御方面表现突出。该模型先向 Fairwind 计划中部分可信网络防御者开放，后续将尽快扩大访问范围。
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NVIDIA 于 10 月 28 日发布 Nemotron 3.5 Transcribe，这是一款开源权重的语音模型，可转写 40 种语言的音频、翻译语音并识别说话人，开发者可用自然语言指令控制转写格式而无需重新训练。该模型由 Transformer 语音编码器、说话人分离模型和 Nemotron 3.5 Lightning 语言模型组成，约 43 亿激活参数，发布检查点标注为 30B-A4B。NVIDIA 称其在英语 Open ASR Leaderboard 九个公开测试集上平均词错误率为 4.71%，在多语言榜单七个语言上为 4.62%，并称其为两个榜单上最好的开源权重模型；模型以 BF16、FP8、NVFP4 格式及 GGUF 文件发布，采用 OpenMDW-1.1 许可。
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Google 于 2026 年 10 月 28 日发布新模型 Gemini 4 Carbon，在 Gemini 4 Argon 基础上提升了编码和工具调用能力，并强化了从漏洞发现、可利用性验证到修复的网络安全防御能力。在 Artificial Analysis Intelligence Index v5.0 上 Carbon 得分 59 居首，Argon 为 50；Terminal-Bench 4.0 中作弊成功率为 0.0%、尝试作弊比例为 0.4%。该模型当周先向部分网络安全防御人员提供，并通过 Fairwind Program 逐步扩大范围，后续再向开发者、企业和普通用户开放，预告定价为每百万 token 输入 2 美元、输出 10 美元。
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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 发布前沿模型 Gemini 4 Carbon，称其在编码、智能体任务和网络安全方面有明显提升，并在 Artificial Analysis Intelligence Index（v5.0）上排名第一，Claude Opus 5.5 和 GPT-6 Astra 位列其后。该模型目前仅向部分网络安全防御公司开放，后续将通过 Fairwind Program 扩展给其他合作伙伴；它在 SEC-bench Pro 和 ExploitGym 两个基准上排名第一，定价与 Argon 相同，为每百万输入 token 2 美元、每百万输出 token 10 美元。
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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 AI 在为期三周的预览后，将 Mistral Large 4 的权重发布到 Hugging Face。该多模态模型在 3800 块 Nvidia 加速器上训练，参数量达一万亿，目前仍难以在游戏 PC 或单卡上运行。Mistral 称其在网络安全基准 CyberGym-E2E 上领先 GLM-5.3 和 Kimi K3，在智能体编码基准 Terminal Bench 4.0 上与 GLM-5.3 持平，但尚无独立评测；预览版定价为每百万输入 token 1.4 美元、每百万输出 token 4.2 美元。
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