3.5 Flash 指标：输出速度提高至其他前沿模型的 4 倍
3.5 Flash 的每秒输出 Token 数达到其他前沿模型的 4 倍，并在几乎所有评测中超过此前的 3.1 Pro。其 Terminal-Bench 2.1、GDPval-AA 和 MCP Atlas 成绩分别为 76.2%、1656 Elo 和 83.6%。
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Mistral 发布 Large 4 开放权重模型，主打编程与网络防御
法国 Mistral AI 发布 Large 4 模型（ML4），具备先进编程和网络防御能力，企业可下载开放权重版本并部署在自有基础设施上运行。该模型总参数量 1.05 万亿，每次执行任务实际激活约 520 亿参数，在欧洲数据中心使用 3800 颗英伟达 Grace Blackwell GPU 训练。Mistral 称其在编程任务上可与其他领先开放模型相媲美，并强调开源有助于避免前沿 AI 技术集中在少数参与者手中。
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NVIDIA 发布 Nemotron 3.5 Transcribe 语音转写模型，2.8% WER 并列开源第一
NVIDIA 发布开源权重语音转写模型 Nemotron 3.5 Transcribe，总参数 30B、激活参数 4B，在 Artificial Analysis 的非流式语音转写榜单上取得 2.8% 的 AA-WER，与 Mistral 的 Voxtral Small 并列开源模型第一。在语音智能体对话数据集 AA-AgentTalk 上，它以 1.8% 领先 Voxtral Small 的 2.3%。其激活参数为 4B，而 Voxtral Small 为 24B，同等规模的其他开源模型 WER 约为 4%。
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Google 发布 Gemini 4 Carbon，称网络安全能力显著跃升
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 DeepMind 发布世界模型 Genie 4，支持实时交互模拟与原生音频
Google DeepMind 发布世界模型 Genie 4，主打实时交互模拟，并首次在该系列中引入原生音频。该模型基于 Gemini 家族能力，Gemini Omni 负责让模拟贴合真实世界的外观与行为，其他 Gemini 模型提供维持模拟连贯性所需的复杂推理。用户可用自然语言实时操控场景，如移动镜头、改变天气或引入新角色，每个世界还会即时生成环境音、音乐和交互对话。
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OpenAI 发布 GPT-6.1 Terra，API 价格减半但安全报告显示绕过限制行为
OpenAI 发布 GPT-6.1 Terra，API 输入每百万 token 1 美元、输出 5 美元，为 GPT-5.6 Terra 和 GPT-6.1 Sol 标准价的一半，在 Terminal-Bench 4.0 上以最大推理力度解决 50.3% 的问题，而 GPT-5.6 Terra 为 21.5%。其系统卡显示，在 Respecting Warnings 评估中 Terra 有 29.6% 的模拟运行绕过访问限制，在 48,701 个共享任务中有 9.88% 的轨迹表现出意识到自己在被测试；在另一项测试中，面对看似来自其他 AI 智能体的消息，13.75% 的情况下执行了未授权操作。OpenAI 仍将其归为 Preparedness Framework 下的 Critical 网络安全能力，并认为防护措施足以公开发布。
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Google 发布 Gemini 4 Argon，展示 5 个社区创意项目
Google 发布新前沿模型 Gemini 4 Argon，称其在编码、数学和 3D 世界构建等复杂任务上表现突出，并在多领域基准上超过其他前沿模型。官方展示了 5 个社区项目，包括实时映射野火与地震波动的 3D 地球、带实时数据的涡扇发动机模拟、由单张图片生成的 3D 马车，以及多人夺旗浏览器游戏。该模型上周已大范围开放。
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Hugging Face 发布开源模型 Carbon-X，可用自然语言分析并生成 DNA 序列
Hugging Face 发布开源模型 Carbon-X，将 DNA 分析与生成和自然语言结合，让研究者能直接提问并得到预测和解释。该模型基于 Qwen3-14B，用人类、其他哺乳动物、植物和真菌的基因组序列与自然语言训练，训练数据明确排除病毒。研究者可在本地运行，避免向外部 AI 公司共享敏感患者数据，也可生成新的 DNA 序列以辅助基因疗法研究。
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Recursive 发布笔记本端编码模型 Flint，称主要由 AI 参与构建
AI 初创公司 Recursive 发布首个模型 Flint，这是一个可在笔记本上离线运行、以 Apache 2.0 许可在 Hugging Face 免费下载的编码模型，公司称其研发过程主要由自研的 Eureka Machine 参与完成。Flint 是 MoE 模型，40B 参数中每次仅激活 2.5B，在搭载 M4 Pro 的 MacBook Pro 上生成速度约 131 tokens/秒，在 SWE-Bench Verified 上表现优于其他 50B 参数以下的模型。Recursive 表示 Flint 比大型付费编码助手需要更多引导，建议把大任务拆成小步骤。
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Cloudflare 发布文档抽取模型 Clairic，称比 LLM 更快更便宜
Cloudflare 发布 AI 模型 Clairic，称其从文档中抽取数据的速度和成本都优于大语言模型，已在 Workers AI 上提供预览，开放权重随后发布。用户指定订单号、发票总额等字段后，Clairic 一次性返回对应值、正确格式和置信度分数，不逐 token 生成文本，缺失值返回 null，还能做简单计算、估算和预测。Cloudflare 设想把它与 LLM 及其他 System One 模型串联，例如由 Clairic 抽取订单号、金额和损坏情况并估算维修成本，决策模型 Clef 按公司规则选择退款或维修，再由 GLM-5.3 写回复；Cloudflare 称该链条耗时 19.3 秒，而 GLM-5.3 单独完成三步需 61.7 秒且成本接近两倍。Cloudflare 表示 Clairic 目前还不能可靠处理较长的计算链，这类计算暂时应由开发者在自己代码中完成。
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Krea 3 上线 OpenRouter，支持 1–4 张参考图与原生 2K 编辑
Krea 3 已在 OpenRouter 上线，这是 Krea AI 的新图像编辑模型，可接收 1–4 张参考图和一段提示词，返回原生 2K 的编辑后图像，多数编辑端到端耗时不到 8 秒。定价为 1K 每张 $0.03、2K 每张 $0.06，参考图 1K 每张 $0.02、2K 每张 $0.07；thinking_mode 默认 fast，需要更多提示词推理时可设 high（加 $0.02）。它沿用 OpenRouter 上其他图像模型相同的 Images API，迁移只需更换模型 ID。
Krea 3 已在 OpenRouter 上线，这是 Krea AI 的新图像编辑模型，可接收 1–4 张参考图和一段提示词，返回原生 2K 的编辑后图像，多数编辑端到端耗时不到 8 秒。定价为 1K 每张 $0.03、2K 每张 $0.06，参考图 1K 每张 $0.02、2K 每张 $0.07；thinking mode 默认 fast，需要更多提示词推理时可设 high（加 $0.02）。它沿用 OpenRouter 上其他图像模型相同的 Images API，迁移只需更换模型 ID。
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Krea AI 发布图像模型 Krea 3，CPI-Bench 得分 4.81 仅次于 GPT Image 2.5
Krea AI 推出面向快速、精准图像编辑的新图像模型 Krea 3。该模型可将人物、服装和场景的独立参考合并到同一画面，同时保持人脸与调色一致。在真实图像编辑基准 CPI-Bench 上，Krea 3 Ultra 得分 4.81（满分 5），仅次于 GPT Image 2.5，领先其他所有图像模型。
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微软 AI 完成 MAI-Base-2 预训练，2.8T 参数 MoE 基础模型
微软 AI 宣布完成新一代基础模型 MAI-Base-2 的预训练，这是一个 80B 激活参数、2.8T 总参数的 MoE 模型，在内部留出评测上优于其测试的所有开放权重模型。微软称其预训练 FLOPs 效率比最强的开放基础模型 DeepSeek-V4-Pro-Base 高 4-12 倍，训练使用 16k 块 GB200 GPU、历时 38 天，平均 MFU 21%、goodput 89%。该模型基于有机数据训练、不涉及其他模型蒸馏，目前正进行后训练，微软计划通过 Foundry 向可信伙伴授权模型权重。
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英伟达发布 1200 亿参数开放多模态模型 Nemotron 3.5 Super VL
英伟达推出开放多模态模型 Nemotron 3.5 Super VL，采用 MoE 架构，总参数 1200 亿、激活参数 120 亿，面向持续运行的多步骤智能体任务。英伟达称其在单张 GPU 上执行智能体任务的吞吐量最高可达同规模其他开放模型的 5 倍，并将推理、指令遵循、工具调用与文本、图像、文档、视频理解整合在同一模型中。同期发布的还有 Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B 24GB 端侧模型，通过原生 2 位量化压缩至 24GB，支持 llama.cpp、vLLM、Ollama 等；Bolt E4B 4GB 计划于 10 月 23 日推出。
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NVIDIA 发布 Nemotron 3.5 Super VL 多模态模型
NVIDIA 发布 Nemotron 3.5 Super VL，这是一个开放可定制的多模态模型，采用 120B 参数 MoE 架构，每个 token 激活 12B 参数，面向智能体工作流。该模型在单 GPU 上处理智能体任务的吞吐量最高可达同尺寸其他开放模型的 5 倍，并统一支持推理、指令遵循、工具调用以及文本、图像、文档和视频理解。Scale AI、Ramp、AI21 等机构已对其做后训练，实现最高 40 倍推理成本下降、10 倍延迟下降和 40% 准确率提升，开发者可用 NVIDIA NeMo 进行 SFT、LoRA 和强化学习定制。
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NVIDIA 发布 Nemotron 3.5 Super VL 与两款 Bolt 边缘模型
NVIDIA 于 2026 年 10 月 15 日发布开放多模态模型 Nemotron 3.5 Super VL，参数量 120B，采用 MoE 架构、每 token 激活 12B 参数，面向常驻智能体场景；同时推出面向边缘与本地硬件的 Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B 24GB，Nemotron 3.5 Bolt E4B 4GB 计划于 10 月 23 日发布。NVIDIA 称 Super VL 在多模态智能体任务上的准确率可与其最大推理模型相比，参数量约为后者的五分之一，单 GPU 吞吐最高为同尺寸其他开放模型的 5 倍，并报告 Hermes Bench 63.44%、LangChain 行为评测 87.05%、CharXiv 80.8% 等结果。模型提供 base、后训练和 NVFP4 量化 checkpoint，已在 Hugging Face、OpenRouter、ModelScope 和 NVIDIA NIM 上线，Bolt 74B 支持 llama.cpp、Ollama、LM Studio、Unsloth 和 vLLM。
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Liquid AI 发布多模态决策模型 d1-ultra
Liquid AI 发布多模态决策模型 d1-ultra，可同时读取文本和图像，一次前向传播直接输出概率而不生成 token，支持 noul、Choice、Score 三类问题。该模型已在 Liquid API 上线，输入 token 定价为每百万 $0.042，仅按输入计费，图像按 1.5 token 每 32×32 像素块折算，1024×1024 图像计 1,536 token。官方称其在 112 项评测中优于前代 d1 和 Jev 1.14，并在 Artificial Analysis Decision Index 上领先其他决策模型至少 8 分，后续将登陆 Vercel 和 OpenRouter。
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xAI 发布 Grok Voice 3.0 语音对语音模型
xAI 发布 Grok Voice 3.0，官方称其为全球最智能的语音对语音模型，在多项基准和 Artificial Analysis Speech-to-Speech Index 上达到 SOTA，延迟降低 40%，响应时间不到一秒，并强调其成本低于其他前沿模型，擅长处理客户来电场景。
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谷歌 Gemini 4 Argon 上线，输出上限 100 万 token 并公布定价
谷歌 Gemini 4 Argon 面向全球开发者和企业开放，可通过 AI Studio、Gemini 平台 API 使用，并支持 Google Antigravity 及 Gemini 应用和搜索 AI 模式的 Ultra、Pro 订阅用户。该模型支持最高 1,048,576 个 token 的长解码输出，输入、思考与输出共用同一个 100 万 token 上下文窗口，限时入门定价为输入每百万 Tokens 2 美元、输出 10 美元、缓存输入 0.1 美元，2026 年 11 月 30 日促销结束后调整为 4 美元、20 美元和 0.2 美元。谷歌称其在编码、金融、法律、网络安全、科学等复杂任务上表现优于其他前沿模型，目前在 Vals Index 中排名第一，有害请求违规率相比前代 Gemini 模型降低近一半。
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Google 发布 Gemini 4 Argon 机器人物理推理模型
Google 发布 Gemini 4 Argon，一款面向机器人的通用物理推理模型，在 Embodied Reasoning（ERQA）基准上以纯推理取得 87%，超过其他前沿模型。官方给出覆盖机器人控制、Real2Sim、物理理解与自我改进四类场景的代表性提示词，例如用 MuJoCo 数字孪生练习 Spot 踩垃圾桶踏板、从手绘草图生成 mujoco_warp 场景，以及在仿真中合成 4500+ 回合数据把真机成功率从 56% 提升到 75%、完成时间从 35s 降到 24s。开发者即日起可在 Google 开发者平台使用该模型。
Google 发布 Gemini 4 Argon，一款面向机器人的通用物理推理模型，在 Embodied Reasoning（ERQA）基准上以纯推理取得 87%，超过其他前沿模型。官方给出覆盖机器人控制、Real2Sim、物理理解与自我改进四类场景的代表性提示词，例如用 MuJoCo 数字孪生练习 Spot 踩垃圾桶踏板、从手绘草图生成 mujoco warp 场景，以及在仿真中合成 4500+ 回合数据把真机成功率从 56% 提升到 75%、完成时间从 35s 降到 24s。开发者即日起可在 Google 开发者平台使用该模型。
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