GPT-6.1 Terra: delivering fast and capable computer use at a lower price. GPT-6.1 Terra understands what’s on screen, takes action across apps, writes naturally, and is a more capable model for your whole workday with the efficiency to take on more of it. https://t.co/8JTN1yonmV
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OpenAI 推出 GPT-6 系列新模型 GPT-6.1 Terra，定位为面向高吞吐专业工作的高效模型，具备较强的图像分析与计算机操作能力。系统卡补充说明称，按 Preparedness Framework 该模型在网络安全领域被定为 Critical、生物与化学领域为 High，沿用 GPT-6.1 Sol 与 GPT-6 Astra 的同一套防护措施。在 Production Benchmarks 上其安全表现与 GPT-5.6 Terra 持平，HealthBench Professional 长度校正分数高于 GPT-5.6 Terra，MentalHealthBench 得分为 55.5%，高于后者的 46.2%。
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OpenAI 发布 GPT-6.1 Terra，输入/输出价格为每百万 token 1 美元/5 美元，低于 GPT-5.6 Terra 的 2 美元/12 美元。在 Artificial Analysis 智能指数中，最高 effort 下比 GPT-5.6 Terra 高 6 分，单任务成本 0.40 美元对 1.40 美元；低、中 effort 档位处于智能与成本的前沿。在 AA-Omniscience 基准上，模型不知道答案时的猜测率从 88% 降至 38%，准确率同时提高 2 分；Terminal-Bench 4.0 提升约 20 分，Coding Agent Index v2.0 得分 48。
#模型发布#OpenAI#评测/基准
OpenAI 发布 GPT-6.1 Terra，主打视觉理解、跨应用电脑操作和自然语言写作，标准 API 价格较 GPT-5.6 Terra 下调 50%，每百万输入 Token 1 美元、输出 Token 5 美元。OpenAI 称其在 Agents' Last Exam 中等推理强度下较 GPT-5.6 Terra 提高 15 个百分点，最高推理强度下 Token 效率为 Claude Opus 5.5 的三倍以上、每 Token 价格为其四分之一。模型于 10 月 26 日起向 ChatGPT Work 和 Codex 的 Plus、Pro、Enterprise 及 Edu 用户开放，API 模型名为 gpt-6.1-terra。
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Codex update: GPT-6.1 Terra in Work and Codex What changed: • GPT-6.1 Terra is now available in ChatGPT Work and Codex on Plus, Pro, Business, Enterprise, and Edu plans. • Combines strong image understanding with precise computer use — reason about images and screens, then act across browser, desktop, and apps. • Access via the model list under Advanced in the ChatGPT desktop app or ChatGPT Work on the web; also supported on mobile in Work. Details in thread.
#模型发布#OpenAI#编码
OpenAI 发布 GPT-6.1 Terra，主打快速且可用的电脑操作能力，并强调更低价格。该模型能理解屏幕内容、跨应用执行操作、自然写作，官方称其效率足以承担更多全天工作。
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Moonshot AI 发布 Kimi K3.1 Pro，在 Artificial Analysis 智能指数上从 Kimi K3 的 44 分升至 55 分，排名第四，落后 Claude Opus 5.5 的 58 分。该模型沿用 2.8 万亿参数、1040 亿激活参数的 MoE 架构，上下文窗口为 100 万 token，支持文本、图像和视频输入。Terminal-Bench 4.0 成功率从 13% 升至 67%，API 输入输出价格分别为每百万 token 2 美元和 10 美元，权重计划于 11 月 4 日发布。
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Moonshot 推出 Kimi K3.1 Pro，是 7 月 K3 的升级版，官方称在关键基准上匹配最强闭源模型，可免费下载的权重将于 11 月 4 日前开放。Artificial Analysis 将其排在 Intelligence Index 第四位，超过 OpenAI 的 GPT-6 Astra，仅次于 Anthropic 的 5.5 系列两款模型和 Meta 的 Muse Wonder。定价为每百万 token 输入 2 美元、输出 10 美元，与 Sonnet 5.5 相当，但 token 消耗速度高于前沿对手；AA 还将其评为最佳公开可用网络防御模型，得分 64%，且无安全拒答。
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Moonshot AI 于 2026 年 10 月 23 日发布多模态 MoE 模型 Kimi K3.1 Pro，上下文长度 100 万 token，总参数 2.8T、激活参数 104B，同时推出速度提升 2 至 3 倍的 Kimi K3.1 Pro Highspeed。该版本重构了强化学习流程，在 Terminal-Bench 4.0 上超过 GPT-6 Astra、略低于 Claude Opus 5.5，在 OfficeQA Pro v2 上与 GPT-6 Astra、Claude Opus 5.5 并列 SOTA，金融场景幻觉减少 65%。两款模型已在 Kimi.ai、Kimi Work、Kimi Code 和 API 上线，开源权重计划于 2026 年 11 月 4 日前公开。
#模型发布#开源生态#多模态
🚀Excited to announce Nanbeige4.3-33B! To push the performance ceiling of small agents, our strategy in Nanbeige4.3 starts with building a powerful teacher first. Nanbeige4.3-33B delivers SOTA agentic performance among open models at ~30B parameters: * Strong results on agentic coding and cowork benchmarks. * When integrated into mainstream agent harnesses, it tackles real-world tasks with cost-efficient inference. * It will serve as a teacher for upcoming smaller Nanbeige models, starting with Nanbeige4.3-3B. https://t.co/tSToQgZf2O https://t.co/D228euvybz #LLM #Agent
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成立三个月的深圳公司炎曦动力（Primotion）发布具身基座模型 Paimon-0，在 RoboColiseum 以 0.7754 分排名第一，通用操作子榜得分 0.6613，并在 RoboCasa365 以 58.1 分、VLA-Arena 以 0.73 平均成功率登顶。该模型以世界动作模型（WAM）为核心，通过 query token 蒸馏将单个动作 chunk 推理耗时从约 3000ms 压缩至 300ms。公司定位具身芯片，提出本地脑加元脑的端云分工，自研芯片计划 2028 年开始交付。
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岩山科技旗下岩芯矩阵联合港科大、CMU等高校发布并开源EdgeRock-4B，在256K上下文下KV Cache固定为72MiB，相比源模型Qwen3.5-4B减少99.1%。单张80GB GPU可同时跑512路长推理，输出吞吐12124 tokens/s，是源模型的6.42倍；AIME 2024—2026平均一次通过率82.9%。模型基于Qwen3.5-4B分阶段转换而来，无需从头预训练，权重和推理代码已开源并可商用，支持文本和图像推理。
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Inception Labs 发布扩散 LLM Mercury 3，官方基准中 GPQA Diamond 得 89.23 分，高于 GPT-6 Luna 的 86.36 分和 Claude Haiku 5.5 的 84.51 分。其输出速度达每秒 1068 Token，最高约为 GPT-6 Luna 的 8 倍，上下文窗口扩至 100 万 Token，首发期每百万输入 Token 0.10 美元、输出 0.35 美元。总参数量相对 Mercury 1 扩大 40 多倍，综合能力提高约 3 倍，速度仍维持在千 Token 每秒量级。
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月之暗面于10月24日凌晨发布Kimi K3.1 Pro，Artificial Analysis将其智能指数排在全球第四，并判断权重发布后它将登顶开放权重模型榜首。在Terminal-Bench4.0上K3.1 Pro得65.7分，仅次于Claude Opus5.5的66.4分。文章还提到，K3.1 Pro在Anthropic等厂商强化反蒸馏的背景下完成升级，被作者视为对国模全靠蒸馏说法的反例。
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国产AI 3D创作平台Hi3D宣布开源V1.0模型权重及推理代码，资源已上线GitHub和Hugging Face。该模型基于Sparc3D架构，训练数据由约50万件扩展至约200万件精选3D资产，支持最高1536³有效稀疏网格分辨率，以参考图片和粗网格为输入逐级细化几何结构，但仅输出几何模型，不生成纹理、材质或顶点颜色。V1.0采用自定义许可协议，月活超过20万或月收入达100万美元时须在60天内通知许可方并申请单独书面授权。
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