稀宇科技宣布 MiniMax M3.1 Flash 模型上线，线上推理速度提升近 3 倍，Agentic 类任务综合使用成本较前代降低 70%。该模型在 DeepSWE v1.1 取得 73.7%，在 OSWorld V2 取得 61.7 分、Agents' Last Exam 取得 29.6 分，两项电脑操作评测均位列国产模型第一。输入价格为每百万 Token 1 元、输出 4 元、缓存读取 0.1 元，现已上线 MiniMax API、MPlan 和 MiniMax Code，并将稍后开放权重。
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稀宇科技（MiniMax）于 10 月 19 日上线 MiniMax M3.1 Flash 模型，线上推理速度较此前提升近 3 倍，Agent 类任务综合使用成本降低 70%。该模型在 BankerToolBench 取得 76.2 分、DeepSWE v1.1 取得 73.7%，OSWorld V2 和 ALE 分别为 61.7 分和 29.6 分，官方称两项 Computer Use 成绩均位列国产模型第一。M3.1 Flash 已上线 MiniMax API、MPlan 和 MiniMax Code，API 输入价格为每百万 Token 1 元、输出 4 元，模型权重计划稍后开放。
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MiniMax 发布 M3.1 Flash，定位 Coding/Agent 优化的轻量级模型，拥有 100 万 token 上下文，日常场景输出速度可达 200+TPS，P50 稳定在 170+TPS。其输入价格为每百万 Token 1 元、输出每百万 Token 4 元、缓存读取每百万 Token 0.1 元，约为 DeepSeek V4.1 Flash-1017 高峰期价格的一半。在 Automation-Bench v1.0.6 中它拿到 62.2 分，反超 DeepSeek 的 60.5 分；在 DeepSWE v1.1 上则为 73.7 分，低于 DeepSeek 的 77.0 分。
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DeepSeek 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017，是上月 V4.1-Flash 的升级版本，基准测试表现更强、任务处理速度更快、输出文本更精简，重点强化推理、代码生成和 Agent 能力。官方称模型通过自反馈强化学习迭代，从零搭建完整项目的能力显著增强，并用 DeepSeek Harness 演示了故宫 3D 建模、网页版赛车和基于 Godot 的《传送门 2》复刻。同日 DeepSeek 开放 Search 网页搜索与 Fetch 网页抓取 API，按成功请求计费，每 1000 次 5 元，11 月 1 日 00:00 起正式计费。
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可灵 AI 于 10 月 15 日深夜全量上线新一代视频生成模型 Kling 4.0，支持 4K、1080p 的 10-bit HDR 输出，单次最多输入 10 张图片、5 段视频及 7 个主体，单次生成视频最长 30 秒，并支持长镜头与连续叙事。Kling 4.0 上线后能力接入 MCP/CLI，可进入 AI 编剧 Agent、剪辑流水线等场景。文章同时提到，可灵已完成 30 亿美元外部融资、投后估值 180 亿美元，正与中金、高盛、瑞银合作推进上市。
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Meta 发布开放权重模型 Muse Spark Open，采用 256 专家的 MoE 架构，每 token 激活约 42B 参数，上下文窗口 100 万 token，支持文本、图像、视频和音频输入但仅输出文本。Meta 与 Apple 合作，将约 530 GByte 的四比特量化版本放到两台互联的 Mac Studio M5 Ultra 上运行，通过 MLX 框架和 Thunderbolt 5 分配计算，8192 token 上下文下约 25 输出 token/秒。Artificial Analysis 测试显示其 Intelligence Index 得 39 分，为当前最强美国开源权重模型，但落后于 MiMo-V2.6-Pro 的 46 分和 GLM-5.3 的 45 分，且在四项 Agent 测试中排名末位。模型权重已在 Hugging Face 提供 16 位约 1.6 TByte 和四比特约 530 GByte 两个版本，API 输入每百万 token 1.25 美元、输出 4.25 美元。
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Meta 发布的开源权重模型 Muse Spark Open 已进入 Arena，可在 Agent Arena 中实测，成绩即将公布。Agent Arena 基于全球用户提交的百万级真实长程智能体任务评测模型，模型可调用网页搜索、文件系统和终端工具，排行榜用因果追踪方法衡量模型相对平均模型的结果表现。该模型同时上线 Code Arena 的 WebDev、Image-to-WebDev、Text 和 Vision 项目。
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SpaceXSI（原 xAI）发布语音到语音模型 Grok Voice 3.0，用于其 Voice Agent API。Artificial Analysis 的 Speech-to-Speech Index 给它 86.9 分，高于 GPT-Live-1 的 83.2 和 Gemini 3.8 Live 的 82.6；Full Duplex Bench 得分 97%。在 Tau-Voice 上 OpenAI 模型以 74.5% 略高于 71.6%，但 SpaceXSI 称其首次出声快约 40%。该模型现已在 Voice Agent API 上线，每分钟 8 美分，与 Grok Voice 2.0 同价。
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LiquidAI 发布 LFM2.5-24B-A2B，基于 LFM2-24B-A2B 架构，激活参数 2B，上下文窗口从 32K 扩至 131K tokens，词表从 65K 扩至 128K，并改为只输出思维链的推理模型。预训练规模从约 17T 扩至约 33T tokens，后训练经 SFT、教师专精、两阶段多领域在线策略蒸馏和智能体强化学习五步，在 OpenClaw、Hermes Agent、Pi、OpenCode 等框架内训练。在 16 项基准中，它在 AutomationBench、BFCLv4、ToolSandbox、LiveClaw、τ³-Bench Banking 等 8 项工具与智能体基准中的 5 项领先或持平，三项指令遵循基准全部领先，但 GPQA Diamond、HLE、SWE-Bench Verified 等知识密集与编码基准仍落后于更大模型。模型已在 Hugging Face 开源权重，支持 llama.cpp、MLX、vLLM、SGLang、ONNX，在 M5 Max 上解码 184 tokens/s，单张 B300 高并发下输出超 21K tokens/s。
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FireRedTeam 发布 FireRed-Image-Edit-1.1，在 1.0 基础模型上优化人像一致性、多元素融合、风格化文字参考和人像妆容效果。该模型支持 1 至 3 张输入图，超过 3 张时由内置 Agent 模块自动完成 ROI 检测、裁剪拼接与指令重写，并已提供 ComfyUI 工作流和 GGUF 轻量格式支持。官方称其轻量推理脚本仅需 30GB 显存、约 4.5 秒生成一张，代码与权重采用 Apache 2.0 许可。
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Meta 发布前沿模型 Muse Wonder，包含 Muse Wonder Full 和 Muse Wonder 两个版本。Muse Wonder Full 在 Artificial Analysis Intelligence Index v4.3 上得 56 分，Muse Wonder 得 52 分，前代 Muse Spark 1.3 为 48 分。智能体评测提升明显，Terminal-Bench 4.0 从 33% 升至 57%；Muse Wonder Full 在 Coding Agents Index 得 68 分，与 Claude Code 的 Sonnet 5.5 持平。事实知识仍是弱项，AA-Omniscience 仅 30 分，但幻觉率从前代的 33% 降至 23%。成本上升明显，Muse Wonder 每任务 4.52 美元，接近前代 1.60 美元的三倍，输入 token 价格涨至每百万 4 美元。
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DeepSeek 发布并开源 DeepSeek-V4 Preview，包含 V4-Pro（1.6T 总参数 / 49B 激活）和 V4-Flash（284B 总参数 / 13B 激活）两个版本，官方称 V4-Pro 在 Agentic Coding 基准上达到开源 SOTA，世界知识仅次于 Gemini-3.1-Pro。API 今日可用，只需保留 base_url 并将模型改为 deepseek-v4-pro 或 deepseek-v4-flash，两个模型均支持 1M 上下文与 Thinking / Non-Thinking 双模式，并兼容 OpenAI ChatCompletions 与 Anthropic API。官方提示 deepseek-chat 与 deepseek-reasoner 将于 2026 年 7 月 24 日 15:59（UTC）后完全下线，目前请求会路由到 deepseek-v4-flash 的非思考 / 思考模式。
DeepSeek 发布并开源 DeepSeek-V4 Preview，包含 V4-Pro（1.6T 总参数 / 49B 激活）和 V4-Flash（284B 总参数 / 13B 激活）两个版本，官方称 V4-Pro 在 Agentic Coding 基准上达到开源 SOTA，世界知识仅次于 Gemini-3.1-Pro。API 今日可用，只需保留 base url 并将模型改为 deepseek-v4-pro 或 deepseek-v4-flash，两个模型均支持 1M 上下文与 Thinking / Non-Thinking 双模式，并兼容 OpenAI ChatCompletions 与 Anthropic API。官方提示 deepseek-chat 与 deepseek-reasoner 将于 2026 年 7 月 24 日 15:59（UTC）后完全下线，目前请求会路由到 deepseek-v4-flash 的非思考 / 思考模式。
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ElevenLabs 发布 Eleven v4 及其低延迟版本 Eleven v4 Turbo，称其为目前最具情感表现力的文本转语音模型。Eleven v4 在 Artificial Analysis 排名第一，盲测中约 75% 听众更偏好它；Eleven v4 Turbo 面向智能体等低延迟场景，中位推理延迟约 100ms，中位首次发声时间约 150ms。两款模型支持 90 多种语言，可用 [laughs] 等内联标签控制语气与音效，Instant Voice Clones 仅需 10 秒音频，并新增 Professional Voice Clones 支持，现已在 ElevenAgents、ElevenCreative 和 ElevenAPI 上线。
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小米 MiMo 发布 MiMo-V2.6 Pro 与 Flash 两款全模态模型，将代码、设计与工具调用整合到界面、幻灯片、SVG、视频和音乐等场景。官方称 Pro 在 Design Arena 上的表现与 Claude Opus 5、GPT-5.6 Sol 相当，在多数 agent 基准上与二者持平，并在 Artificial Analysis Intelligence Index 上得分 46。Pro 与 Flash 的权重、技术报告、7K+ RL 任务环境、端到端 RL 框架及 MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9B 均已开源，API 定价与 V2.5 保持一致。
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阿里千问发布 Qwen3.8-Omni-Flash，支持图像与音频输入，可通过 DashScope 兼容接口调用，并支持 enable_thinking 与 xhigh、medium、low 三档 reasoning_effort。同系列还提供 Qwen3.8-Omni-Flash-Realtime，支持 WebSocket 和 WebRTC 连接，可开启摄像头和麦克风进行实时音视频对话。官方同时开源 Qwen-MM-Plugins 多模态插件套件，支持 Codex、Claude Code、Qwen Code、Gemini CLI 等 agent harness，提供图像、音视频理解与长视频记忆等能力。
阿里千问发布 Qwen3.8-Omni-Flash，支持图像与音频输入，可通过 DashScope 兼容接口调用，并支持 enable thinking 与 xhigh、medium、low 三档 reasoning effort。同系列还提供 Qwen3.8-Omni-Flash-Realtime，支持 WebSocket 和 WebRTC 连接，可开启摄像头和麦克风进行实时音视频对话。官方同时开源 Qwen-MM-Plugins 多模态插件套件，支持 Codex、Claude Code、Qwen Code、Gemini CLI 等 agent harness，提供图像、音视频理解与长视频记忆等能力。
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Google DeepMind 发布 Gemini 3.8 Live 和 Gemini 3.8 Live Extended Thinking 两款实时对话模型，即日起通过 Gemini API、Google Workspace 和 Gemini 应用开放。Gemini 3.8 Live Extended Thinking 在 Artificial Analysis 语音到语音质量指数得 82.6 分排名第一，τ-Voice 智能体任务完成率 68.6%，Big Bench Audio 得 97.7%；Gemini 3.8 Live 在 Speech Agent Arena 排名第二。两款模型支持近实时视觉输入、对话中自动切换 97 种语言，并可在后台执行工具和 API 调用而不打断对话。
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V4.1-Flash 的 KV cache 相比上一代仅需 1/4 的 HBM 和 1/8 的 SSD 存储。由于缓存命中费用通常占智能体成本的较大部分，压缩缓存可显著降低相关成本。
V4.1-Flash 的 KV cache 相比上一代仅需 1/4 的 HBM 和 1/8 的 SSD 存储。由于缓存命中费用通常占智能体成本的较大部分，压缩缓存可显著降低相关成本。 · V4.1-Flash’s KV cache requires just 1/4 of the HBM and 1/8 of the SSD storage used by the previous generation. Because cache-hit charges often account for a large share of agent costs, the compression can significantly reduce those costs.
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蚂蚁百灵发布并开源百灵系列首个原生多模态大模型 Ling-3.0-flash-VL，基于 Ling-3.0-flash 的 MoE 架构拓展，总参数 124B、单次推理激活 5.5B，原生支持图像、文本与视频输入，上下文窗口 256K Token。官方称原生多模态联合训练使模型在 Artificial Analysis Intelligence Index v4.1.1 上较纯文本版本提升 4 分，并引入观察、行动、验证、修正的视觉反馈闭环用于前端复刻、GUI Agent 和医疗报告解读。模型已在 Ling Studio 上线免费体验，BF16 和 FP8 版本已在 Hugging Face 与 ModelScope 开源。
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Meta 发布 Muse Spark 1.3（Max），Google 推出 Gemini 3.8 Flash，两款模型在 Artificial Analysis Intelligence Index 上分别获得 62 分和 59 分。Gemini 3.8 Flash 维持 $0.75 / $3.75 定价，并提升编码、推理和智能体任务表现；Meta 表示下一步将推出代号“Watermelon”的更大模型，并发布 Muse Spark 权重。
icial Analysis Intelligence Index 上分别获得 62 分和 59 分。Gemini 3.8 Flash 维持 $0.75 / $3.75 定价，并提升编码、推理和智能体任务表现；Meta 表示下一步将推出代号“Watermelon”的更大模型，并发布 Muse Spark 权重。 · Meta released Muse Spark 1.3 (Max), while Google launched Gemini 3.8 Flash, scoring 62 and 59 respectively on the Artificial Analysis Intelligence Index. Gemini 3.8 Flash retains its $0.75 / $3.75 pricing while improving coding, reasoning, and agentic performance; Meta says its larger “Watermelon” model and the Muse Spark weights are next.
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Sundar Pichai 介绍了 3.8 Flash，这是六周内发布的第三个 Flash 版本，在软件工程、智能体任务和多步推理方面较 3.7 Flash 显著提升。在 DeepSWE v1.1 中，该模型以较低成本自主端到端解决复杂工程问题，表现超过多数更大的前沿模型。
Sundar Pichai 介绍了 3.8 Flash，这是六周内发布的第三个 Flash 版本，在软件工程、智能体任务和多步推理方面较 3.7 Flash 显著提升。在 DeepSWE v1.1 中，该模型以较低成本自主端到端解决复杂工程问题，表现超过多数更大的前沿模型。 · Sundar Pichai introduced 3.8 Flash, the third Flash release in six weeks, with significant gains over 3.7 Flash in software engineering, agentic tasks, and multi-step reasoning. On DeepSWE v1.1, it outperforms most larger frontier models at autonomously solving complex engineering problems end to end, at a fraction of the cost.
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