OpenAI 开发者账号预告 GPT-6 Astra 模型
OpenAI Developers 宣布 GPT-6 Astra 是其目前在计算机操作、软件工程和视觉理解方面最强的模型，并附上开发者使用反馈的链接。Dominik Kundel 转发该消息并表示期待将 Astra 开放给所有人，称 Astra 改变了他对能给模型提供什么的认知。
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Ollama 上线 OpenAI gpt-oss-safeguard 安全推理模型
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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OpenAI 发布 Sora 2 模型与 Sora 视频创作应用
OpenAI 推出 Sora 2 模型与全新的 Sora 应用，用户可创建、分享和观看视频。应用提供 cameo 功能，可将本人及朋友放入视频，并重点改善角色一致性。团队还设置了肖像滥用、深度伪造及非法内容防护，并计划围绕长期满意度、信息流控制和用户福祉持续调整产品。
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Ollama 上线 OpenAI gpt-oss 20B 与 120B 开源权重模型
Ollama 与 OpenAI 合作，将 gpt-oss 的 20B 和 120B 两个开源权重模型带到 Ollama，面向推理、智能体任务和开发者场景。模型支持函数调用、网页浏览、python 工具调用与结构化输出，可查看完整思维链，并可按低、中、高三档调节推理强度，采用 Apache 2.0 许可。OpenAI 将 MoE 权重以 MXFP4 格式量化到每参数 4.25 bits，使小模型可在 16GB 内存设备运行，大模型可放入单张 80GB GPU，Ollama 原生支持该格式并开发了新 kernel。
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OpenAI 研究发布 DALL•E 2，可通过自然语言创建和编辑图像
OpenAI 研究发布 DALL•E 2，这款 AI 工具可根据自然语言指令创建和编辑图像。Sam Altman 认为它能增强艺术家和插画师的创造力，也可能影响创意劳动市场。团队计划先与更多研究人员和艺术家协作降低风险，并希望在今年夏天推出可供用户使用的产品。
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Google 发布 Gemini 4 Carbon 与 Genie 4 两款新模型
Google 发布大语言模型 Gemini 4 Carbon 和世界模型 Genie 4，前者在综合能力基准测试中超过自家 Gemini 4 Argon 及 OpenAI 的 GPT-6 Astra。Gemini 4 Carbon 主打漏洞检测与修补，目前仅向部分网络安全专家开放；Genie 4 新增音频能力，开发者可为 AI 世界加入背景音和对话，现已开放等待名单。
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Google 发布 Gemini 4 Carbon，17 项基准中登顶 15 项
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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Google 发布 Gemini 4 Carbon，距 Argon 仅两周
Google 发布 Gemini 4 Carbon，距上一代前沿模型 Gemini 4 Argon 发布仅两周。据 Google 称，Carbon 在 Artificial Analysis 的 Intelligence Index 上超过 Anthropic 的 Claude Opus 5.5 升至第一，Argon 此前仅排第六。Carbon 主要提升复杂编程任务与网络安全能力，在 SEC-bench Pro 上得分 88.2%，高于 Argon 的 83.4% 和 OpenAI GPT-6 Astra 的 85.4%；但在 Coding Agent Index、Terminal-Bench 和 Frontiercode 上仍落后于 Claude Opus 5.5。目前 Carbon 仅向网络安全防御专家等选定用户开放，需通过美国政府的自愿预审流程后才会向开发者、企业和消费者开放。
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微软 MAI-Image-2.7-Preview 升至图像编辑榜第二
Mustafa Suleyman 宣布 MAI-Image 成为全球第二的图像编辑模型，称其再次超过 Google、Meta、xAI 和 GPT-Image-2.5-Flare，并可在 MAI Playground 试用。其引用的 Artificial Analysis 评测显示，微软 MAI-Image-2.7-Preview 在 AA-Image-Editing v2.1 上排名第二，仅次于 OpenAI 的 GPT Image 2.5 Sunburst（max），在 7 项编辑动作上均高于 MAI-Image-2.6，其中构图与取景提升 +57 Elo、文字或符号编辑 +49、场景与风格编辑 +48，并在 4 项动作上排名第一。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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微软 MAI-Image-2.7-Preview 在 AA-Image-Editing v2.1 排名第二
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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Tibo 转述 GPT-6.1 Terra 发布：写作与 computer use 提升，用量为 6.1 Sol 的两倍
Tibo 转述 OpenAI 发布的 GPT-6.1 Terra，称这是其首个在写作、人格化表达和对请求的细致理解上明显更好的模型。该模型在 computer use 上表现良好，在 API 和订阅中提供的用量是 6.1 Sol 的 2 倍。OpenAI 原帖称 GPT-6.1 Terra 以更低价格提供快速且能力更强的 computer use，能理解屏幕内容、跨应用执行操作并自然写作。
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Canva 发布首个自研图像模型 Canva Craft
Canva 推出首个自研前沿图像模型 Canva Craft，在 DesignArena 图像生成榜单上成为仅次于 OpenAI 的第二名。该模型由规划器和渲染器两部分组成，规划器先写出构图方案，再由渲染器以最高 2K 分辨率、30 多种宽高比绘制。由于布局和文字在渲染前已确定，修改单个元素时只会改动该元素。
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NVIDIA 与 UW Medicine 发布开源蛋白质设计模型 RFD4-Proteina
NVIDIA 在 GTC Berlin 宣布与 UW Medicine 蛋白质设计研究所合作推出开源蛋白质设计模型 RFD4-Proteina，已通过 Amazon Bio Discovery、Hugging Face、OpenAI 等合作方提供。该模型属于 NVIDIA BioNeMo，将可编程蛋白质设计与搜索能力结合，可按分子输入、约束和评分目标生成并筛选候选设计。Hugging Face 模型卡显示其权重为 435.6 百万参数、FP32 存储 1.74 GB、以 BF16 运行，采用 BSD 3-Clause 许可，单张 H200 上 250 token 设计在 BF16 下耗时 5.0 秒。
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ElevenLabs 发布 Eleven Realtime 实时语音模型，语音推理准确率达 98.8%
ElevenLabs 推出 Eleven Realtime 语音到语音模型系列，包含面向 AI 助手、教师等场景的 v1 Mini 和面向客服、线索筛选及多步骤流程的 v1 Max 两个版本。两款模型支持 90 多种语言和超过 17000 种音色，将语音识别、轮次切换、语音活动检测与语音生成整合为一个系统。在 Artificial Analysis 的评测中，Max 在 Big Bench Audio 上正确回答 98.8% 的问题，Mini 为 75.9%；Max 首音频平均耗时 0.57 秒，Mini 为 0.62 秒；工具调用任务上 Max 完成 87.1%，Mini 为 60.3%。Eleven Realtime 遵循 OpenAI Realtime 规范，开发者只需修改 API 端点和模型名即可迁移，但使用 WebRTC 的集成需改用 WebSockets。
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ElevenLabs 发布两款实时语音到语音模型 Eleven Realtime
ElevenLabs 发布两款语音到语音模型 Eleven Realtime，其中 v1 Max 在 Big Bench Audio 上得分 98.8%，响应时间 0.57 秒。较小的 v1 Mini 面向低成本自然对话，能判断对方是说完还是只说“mm-hmm”，v1 Max 则面向客服等更复杂任务。两款模型可通过 ElevenAgents 平台和兼容 OpenAI 的 Realtime API 使用，按分钟加 token 计费，v1 Max 价格高于 v1 Mini。
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ElevenLabs 发布 Eleven Realtime 语音到语音模型 v1 Mini 与 v1 Max
ElevenLabs 发布 Eleven Realtime 系列语音到语音模型，包含面向低成本自然对话的 v1 Mini 和面向复杂任务的 v1 Max，两者均支持 90 多种语言并可调用其 17,000 多个音色。Artificial Analysis 的独立评测显示，v1 Max 在 Big Bench Audio 语音推理上答对 98.8%，平均 0.57 秒开始说话，v1 Mini 分别为 75.9% 和 0.62 秒。该 API 兼容 OpenAI Realtime API，已有集成只需更换 endpoint 和模型名，也可在 ElevenAgents 中直接选择模型部署。
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Inception 发布扩散语言模型 Mercury 3，速度达 1068 tokens/s
Inception 发布扩散语言模型 Mercury 3，官方称在 NVIDIA GPU 上达到 1068 tokens/s，上下文窗口为 1M token，参数量未披露但超过 Mercury 1 的 40 倍。在 Inception 自报的 12 项基准中，Mercury 3 在 8 项上领先 GPT-6 Luna 和 Claude Haiku 5.5，其中 SWE-Bench Atlas 为 51.08、IFBench 为 76.84，但在 DeepSWE v1 和 MRCR v2 上落后于 Haiku 5.5。模型已上线 Inception API Platform、OpenRouter、Baseten 和 Vercel，API 兼容 OpenAI，模型名为 mercury-3，发布价为每百万 token 输入 0.10 美元、输出 0.35 美元，之后恢复为 0.20 美元和 0.70 美元。
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Inception 发布旗舰扩散大模型 Mercury 3
Inception 于 2026 年 10 月 19 日发布扩散架构大模型 Mercury 3，称其在多项基准上超过 GPT-6 Luna 和 Claude Haiku 5.5，在 NVIDIA GPU 上速度达 1068 tokens/s，上下文窗口从 Mercury 2.5 的 26 万提升到 100 万 tokens。发布价每百万输入 tokens 0.10 美元、输出 0.35 美元，正式价为 0.20 和 0.70 美元，缓存输入为 0.02 美元。Mercury 3 可通过 Inception API、OpenRouter、Baseten 和 Vercel 调用，兼容 OpenAI API；Mercury 2 和 2.5 已停止向新用户开放，老客户可用至 2026 年 11 月 15 日。
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Inception Labs 发布扩散语言模型 Mercury 3
Inception Labs 发布扩散语言模型 Mercury 3，称在多项基准上超过 GPT-6 Luna 和 Claude Haiku 5.5，在 NVIDIA GPU 上达到 1,068 tokens/s，速度是后两者的 4–8 倍。Mercury 3 参数量比 Mercury 1 大 40 倍以上，上下文窗口从 Mercury 2.5 的 260K 提升到 1M，官方称从 Mercury 1（mini）到 Mercury 3 的基准智能水平提升 3 倍。该模型已在 Inception API Platform 及 OpenRouter、Baseten、Vercel 上线，兼容 OpenAI API，早期合作伙伴已将其用于语音与客服、实时辅导、数据工程和网页导航。
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阶跃星辰 Step 5 Preview 开放权重，600B MoE 支持 1M 上下文
阶跃星辰将 Step 5 Preview 开放权重，BF16 和 FP8 权重已上线 Hugging Face 与 ModelScope，并同步发布技术博客。该模型采用稀疏 MoE 架构，总参数 600B、每 token 激活 27B，支持 1M token 上下文窗口和原生文本与视觉输入，面向编码、软件工程、专业知识工作与金融等长周期智能体任务。部署方面支持用 vLLM 或 SGLang 提供 OpenAI 兼容 API、用 Transformers 离线推理，并获得 NVIDIA 的 Day-0 支持，可在 Blackwell 上运行，同时上线 Fireworks AI、Together Compute、Modal、DeepInfra 和 Featherless AI。
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