Google 于 2026 年 8 月 31 日发布多变量预测模型 TimesFM-3。据 Google Research 介绍,这是一个原生预训练、支持多变量预测的时间序列基础模型,参数量 3.3 亿,在超过 1 万亿个时间点的真实与合成语料上完成预训练。该模型通过 Contiguous Patch Masking 在单次前向传播中输出整个预测区间,并为每条目标序列预测 10% 至 90% 的 9 个分位数。在 Gift-Eval、FEV-Bench 和 Time 三个基准上,TimesFM-3 在点预测与概率预测指标上均排名第一。目前尚无该模型发布后的进一步发展事实。
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2026年7月29日,Together AI宣布与Moonshot AI(月之暗面)达成战略合作,成为Moonshot模型发布的启动平台,从Kimi K3开始并覆盖后续所有开放权重模型。开发者可通过Together AI美国托管基础设施获得day zero访问,并支持零数据保留与合规访问。据Together AI介绍,Kimi K3是迄今最大的开放模型,为2.8T参数稀疏MoE架构,原生支持视觉和1M token上下文窗口,面向长周期编码、智能体工作流、游戏开发和知识密集型任务。早先报道称,Kimi K3已在Together AI上线,Together AI作为Day 0发布伙伴,为开发者提供针对编码智能体和生产负载优化的高吞吐推理访问;Kimi方面感谢Together AI团队快速推进此次发布。目前该合作已进入实际托管与推理服务阶段。
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2026年6月4日,Prime Intellect 宣布其托管后训练平台 Lab 对 NVIDIA Nemotron 3 Ultra 提供 day-0 支持,可在 Blackwell B200/B300 上进行托管强化学习训练,配合 vLLM 推理、NCCL 权重广播和 Prime-RL 训练器。平台提供 Environments Hub 中 2,500+ 个开放 RL 环境,并支持 SWE-bench Verified、BrowseComp、τ2-Bench Telecom、Terminal-Bench Hard、IFBench、AA-LCR、GPQA Diamond、RULER-1M 等评测,以及 LoRA 与全权重适配器的一键推理。同日,Prime Intellect 还宣布加入 NVIDIA Nemotron 联盟,贡献 2,500+ 开源 RL 环境、verifiers 框架、Prime Sandbox 及 NeMo Gym 集成,以 Apache-2.0 / CC-BY-4.0 随 Nemotron 模型发布同步开源。此外,NVIDIA Nemotron 3 Ultra 同
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2026年3月19日,Cursor发布Composer 2编码模型。Cursor联合创始人Michael Truell宣布该模型发布,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。3月20日,有用户评价称,Composer 2是其处理大多数任务的首选模型,认为它聪明、快速、高效,并提到其他模型常陷入过度思考的循环,而Composer 2没有这个问题。目前该模型已上线,并出现用户使用反馈。
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2026年7月16日,Qwen 团队发布第三代基础图像生成模型 Qwen-Image-3.0,核心关键词为“实”,强调内容丰富、细节真实与知识深度。据 Qwen Blog 介绍,该模型支持最高 4.5k token 输入,可一次生成 3×3 复杂信息图,并能清晰渲染小至 10px 的文字,包括 LaTeX 公式、报纸版面和手写批注。此外,它还支持 12 种语言的原生渲染,可模拟网页、游戏、直播等界面,并覆盖 100 多种艺术风格。目前尚无后续发展事实,模型发布即为最新状态。
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Anthropic于10月26日递交S-1文件，计划以代码ANT在纳斯达克上市，估值1.5万亿至2万亿美元，若成行将超过SpaceX成为史上最大IPO。招股书显示2026年上半年营收162.86亿美元、同比增长近13倍，约80%收入来自企业API，年消费超10万美元客户近1.2万家。公司已签下超6500亿美元长期算力合同、约八成不可取消，Q3营收约169亿美元且环比增速从144%降至约47%，部分投资者讨论将估值下调至约1.5万亿美元。
安全保障。 Anthropic招股书也反映了达里奥对于安全叙事的看重，261页的正文中，风险因素章节占据了80多页，而描述业务运营的部分仅有48页。 在行业模型的“军备竞赛”与上市的业绩压力下，尽管达里奥再三强调放慢能力提升，但今年Anthropic实际上已正式发布了至少9款模型，9月以来更是连续发布了5款模型。 事实上，从2025年起，Anthropic的模型发布节奏就在不断提速，全年更新了约10个版本的子模型，业绩也在狂飙。 招股书显示，Anthropic的收入以每年约10倍的速度增长，2023年 2025年，公司营收分别为4100万美元、3.86亿美元和45.85亿美元；2026年上半年营收为162.86亿美元。 Anthropic选择的企业级（to B）商业路线得到了市场验证。招股书显示，2026年上半年，按用量付费的企业API调用贡献了约80%的收入，年化消费超10万美元的企业客户从一年前的约950家暴涨至近1.2万家。 经营亏损大幅收窄。2026年上半年，Anthropic营业亏损为6.93亿美元，上年同期为21.35亿美元；营业亏损率从约184%降至约4%。公司在2026
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多位来自 Western Governors University、Cognite、AT&T、Deutsche Telekom Digital Labs 和 HP Finance 的行业负责人认为，AI 放缓叙事并不反映企业现实，真正的瓶颈已从模型性能转向数据质量、系统集成、治理与成本。Western Governors University 的 Ram Kumar Nimmakayala 称，九成 AI pilot 无法进入生产，原因很少是模型本身。Deutsche Telekom Digital Labs 的 Rajan Gupta 将能力与吸收速度的落差称为“Enterprise Autonomy Gap”，指出真正的放缓在于企业能否信任、治理并规模化运营 AI 智能体的行动。
“真正的放缓未必在于AI的行动能力，而在于我们能否大规模地信任、治理并将这些行动投入运营。” 这一区别至关重要，因为企业正从使用AI辅助员工转向让AI智能体独立执行任务。一个生成回复的智能体所需的控制级别，与一个被授权修改财务记录或批准交易的智能体截然不同。 对企业而言，这一转变取决于可靠的集成、清晰界定的权限，以及管理自主系统财务和运营风险的能力。 频繁的模型发布可能拖慢实施进度 惠普金融（印度）的AI负责人Jyotishko Biswas指出了另一个挑战：随着更新版本的出现，需要持续重新评估AI模型。 他承认，更新的AI模型能带来益处，应当予以评估，但一旦端到端解决方案敲定并开始实施，频繁的重新评估就可能打乱进度。 “由于新模型不断涌现，需要持续重新评估，这拖慢了实施进度，也让执行团队缺乏清晰的方向。”他说。 Gupta持类似观点，他表示，企业不应仅仅因为新模型可用就采用它们。 Gupta指出，他的团队只有在更新的AI模型能节省成本、降低延迟、提升回复质量，或现有模型的支持被终止时，才会考虑切换到新模型。“我们正努力避免迫于行业压力而立即采用新模型，除非确实需要更高版本。” 商业价
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The Verge 分析 Anthropic 的 S-1 文件，指出其不可取消采购承诺、未启动租赁协议及新增算力协议合计约 8500 亿美元，若计入未敲定交易将接近 1 万亿美元。文件显示 2026 年上半年营收同比增长 14 倍至 163 亿美元，调整后收入 16.2 亿美元，净收入留存率 900%。作者认为这些固定成本要求 Anthropic 维持高速增长，而其风险因素中提到的递归自我改进正是支撑该增长假设的关键。
谷歌还可以将其AI嵌入企业已经在使用的其他产品中。还记得微软Teams吞掉Slack的时候吗？那不是因为Teams是更好的产品；微软只是有更好的分发渠道，因为Teams与其他企业已经在付费使用的程序捆绑在一起。拥有最好的模型对网络安全——Anthropic瞄准增长的一个领域——比对即时通讯软件更重要，但在分发上很难竞争。 而且，收入是间歇性到来的，通常是在新模型发布之后。在竞争和每次新模型发布后使用量增长的双重压力下，Anthropic永远不能停止训练，而且它必须以比规模大得多的竞争对手更高的效率来做这件事。 所以一个重要的问题是：Anthropic能否继续交出我们在S-1中看到的那种业绩？ 有一些长期承诺凸显了Anthropic面临的扩张压力有多么巨大。当然，第64页的采购承诺和租赁协议处有一个方便的空白，第137页关于其在2030年12月31日之前预计支出的金额处也有一个俏皮的小空白。不过，我们知道这些承诺持续到2045年。 幸运的是，有一个“承诺和或有事项”部分可以帮我们一点忙。不可取消的采购承诺有固定的最低总额，合计2656亿美元，期限在1到20年之间。截至6月30日未经审计的
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Google DeepMind 发布 Gemini 4 Carbon，在 Artificial Analysis Intelligence Index v5 上以 59 分排名第一，并在 HLE-Diamond、TB-Science 等 9 项评测中的 4 项领先。该模型主打网络安全与长周期任务，宣称在 SEC-bench Pro 上取得 88.2%、ExploitGym 上 54.8%、CWE-bench 上 71.0%，初期仅通过 Fairwind Program 向可信网络安全人员开放。规格上支持 1M token 上下文与 1M 最大输出，输入覆盖文本、图像、视频和语音，输出为文本；Artificial Analysis 列出的标准价格为每百万输入/输出 token 4/20 美元，另有 50% 上线折扣。
月最高 500 美元 API 额度（6900） @ albertgu：H-Net v2 扩展结果（5400） @ArtificialAnlys：Carbon 独立分析（5300） @hermanbrunborg：NanoGPT 速通 6.7 秒（2200） AI Reddit 回顾 /r/LocalLlama + /r/localLLM 回顾 1. 开放权重模型发布：LFM3 与 Ling 3.1赞助您的赞助广告位在此展示，触达正在构建下一波产品的 AI 工程师。 Latent Space 的读者正是那些交付智能体、模型和基础设施的人。咨询赞助此广告位：business@latent.space → LiquidAI/LFM3-1.7B · Hugging Face（活动：582）：Liquid AI 发布了 LFM3 系列，核心是 LFM3-1.7B：一个 1.73B 的后训练文本模型，采用 24 层三混合架构，包含 13 个门控短卷积、5 个滑动窗口注意力层和 6 个全局注意力层，支持 256K token 上下文和约 1 GB 的 4 位边缘部署。此次更大规模的发布还包括 VL-
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谷歌研究团队发布“睡眠框架”（Sleep Framework）持续学习研究，把模型运行分为清醒与睡眠两个阶段，以解决大模型知识固化、难以吸收新信息的问题。睡眠阶段通过参数扩展、混合专家记忆块和知识蒸馏把短期上下文写入长期参数，并通过“做梦”生成合成样本做强化学习。实验显示该框架可处理最长约 1000 万 token 上下文，在未见语言的多阶段持续学习中性能下降接近零，并在 AIME 24/25 等数学基准上取得更高准确率。
2026-10-30 13:51 IT之家 - 故渊 感谢IT之家网友 咩咩洋 的线索投递！ IT之家 10 月 30 日消息，谷歌研究团队于 10 月 27 日发布博文，介绍一项名为“睡眠框架”（Sleep Framework）的持续学习研究成果，试图解决大语言模型发布后知识固化、难以吸收新信息的难题。 该研究已于 10 月 27 日由 Google Research 公开，相关论文题为《Language Models Need Sleep: Learning to Self-Modify and Consolidate Memories》。 谷歌指出在通常情况下，当前主流大模型在完成预训练后便进入相对静态的部署状态，其知识存在“截止日期”；若依赖上下文学习，新信息又会随会话结束而丢失。若直接用新数据反复微调，则容易引发“灾难性遗忘”，而模型学会新知识后，原有能力显著下降。 谷歌的方案借鉴人类睡眠中的记忆巩固机制，将模型运行划分为“清醒阶段”和“睡眠阶段”。清醒时，模型接收并处理输入，将信息暂存于短期记忆；进入睡眠阶段后，模型暂停处理新输入，转而进行记忆整合与自我改进。 具体而言，“
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谷歌于 10 月 28 日发布 Gemini 4 Carbon，在 Artificial Analysis 智能指数 v5.0 上以 59 分超过 Claude Opus 5.5 的 58 分和 GPT-6 Astra 的 57 分，重回第一。该模型目前只提供给少数网络安全防御人员，普通开发者与企业何时可用官方仅回应「尽快」。在 GraphWalks 超长上下文测试中 Carbon 取得 96.2% F1，远高于 GPT-6 Astra 的 71.8% 和 Claude Opus 5.5 的 66.8%；引入期定价为每百万输入 Token 2 美元、输出 10 美元，与上一代 Argon 相同。
花都溅不起来。 就在发布同天的财报电话会上，谷歌 CEO Sundar Pichai骄傲宣布，在过去几周，谷歌最核心的 Chrome、广告和搜索团队全面用上 Argon 编写、优化代码后，代码交付量硬生生提了 35%，错误率反而降了 30%。 图源：Google 财报会讲话原文截图 总而言之，又是RSI（递归自我改进）。他直言，AI 已经在帮谷歌加速训练和发布，预计未来 12 个月，这种“滚雪球”的加速还会因为 RSI 越转越快。 归根究底，谷歌想通过这场大模型发布的闪击战，向世界展示谷歌在 AI 时代的新能力这才是这次闪击战背后最让人细思极恐的地方：不仅是人来在训练 AI，谷歌这家公司里，AI 也能帮忙训练 AI。 而 RSI 带来的另外一个好处，体现在价格上。Carbon 实力暴涨了一大截，但引入期的定价竟然和上一代 Argon 分毫不差。 每百万输入 Token 只要 2 美元，输出 10 美元，缓存输入直接打骨折（优惠 95%）。虽然官方标了引入期结束后的原价是 4 美元和 20 美元，但巧妙的是也没说什么时候结束优惠。 是的没错，谷歌这次，也成了Anthropic 的好学生。
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Kimi 于 10 月 24 日发布 K3.1 Pro，API 输入价格从每百万 Token 20 元降至 13 元、输出从 100 元降至 68 元，但用户因 Token 消耗过快质疑性价比，官方 10 月 26 日致歉并补偿额度、调整模型配置。作者用 Pro 版订阅账号实测五项创作任务，合计消耗约 25.48% 月度额度，其中《桃花源记》6.91% 最高、机械键盘 1.46% 最低，消耗主要来自 Plugin 条目与多轮修改。文章还提到海外博主推广被要求隐藏付费合作标签的争议，以及前米哈游国际化总裁金雯怡加入月之暗面负责出海。
文 | 数智奔流，作者 | 田渝，编辑 | 沈校 10月24日凌晨，Kimi发布新模型K3.1 Pro。官方给它安排了两项主要升级：能力进入旗舰模型第一梯队，API价格较上一代下调约三分之一。 但模型发布后，kimi缺因为Token消耗速度陷入性价比争议。 从定价看，官方公布的API价格确实下降了。 K3.1 Pro的输入价格从每百万Token 20元降至13元，输出价格从100元降至68元。可在C端用户和海外开发者那里，实际感受并没有同步变便宜。 有用户测试经典的“鹈鹕骑单车”任务，生成时长达到1小时47分钟，5小时额度消耗87%，周额度消耗16%。还有开发者记录到，只发送一句“你好”，Token计数就达到4.2万。 10月26日，Kimi发布致歉和补偿声明，承认“问题出在我们，本应更早修复”。官方提出两项措施：为有效期内的订阅会员重置并补偿额度；调整模型配置，减少不必要的子Agent调用和输出长度。 这份声明承认，模型背后的调用机制没有被控制好。 过去，用户对模型价格的理解相对简单：输出多少Token，按照单价计算。 但现在，一次请求可能还包括长上下文读取、后台推理、任务拆解、工具
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Alphabet 股价单日下跌 12.6%、市值蒸发约 5000 亿美元，同日 Reddit 股价跌 15%，两家公司都把压力指向 AI 搜索对流量和广告变现的冲击。Google 首席商务官 Philipp Schindler 承认 AI Mode 的使用增长反而拖累收入，因其变现能力弱于传统搜索；Reddit 则称搜索带来的流量明显下滑，第四季度日活用户可能下降低双位数百分比，并将推动用户登录。Google 搜索及相关广告收入仍同比增长 12% 至 633.5 亿美元，但增速较一季度的 19% 明显放缓。
这是一篇关于AI的专栏。我的未婚夫在Anthropic工作。请查看我的完整伦理披露 这里. 周四下午，Demis Hassabis 庆祝了 这是Google AI努力的一个里程碑：Gemini 4 Carbon，一款目前仅向网络防御人员开放的新大型语言模型，登顶了Artificial Analysis的智能指数。在经历了一系列新模型发布的延迟、以及外界日益认为该公司正跌出前沿阵营之后，早期迹象表明Carbon标志着一次回归正轨。对Alphabet的首席科学家而言，这一消息想必像是一种平反。 然而，投资者远没有那么确定。同一天，Google的母公司经历了其作为上市公司历史上最糟糕的一天。Alphabet股价下跌12.6%，市值蒸发约5000亿美元。这是史上第二大股市暴跌，仅次于英伟达在2025年1月的5930亿美元跌幅。这也是自金融危机以来Google最大的单日跌幅。 大部分抛售源于投资者对谷歌AI基础设施扩建规模之庞大的担忧。该公司计划今年在资本支出上投入高达2050亿美元，并已承诺将 在2027年投入更多 在2027年投入更多。而它报告的负90亿美元自由现金流——这加速了上一季度就已
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Google 发布 Gemini 4 Carbon，在 Artificial Analysis Intelligence Index v5.0 榜单拿下 59 分，超过 Claude Opus 5.5 的 58 分和 GPT-6 Astra 的 57 分。该模型在 SEC-bench Pro、ExploitGym、CWE-bench 分别取得 88.2%、54.8% 和 71.0%，谷歌称其可连续数天处理大型代码库中的工程问题。该模型本周先向部分网络安全防御人员开放，再通过 Fairwind Program 扩大至可信合作伙伴，普通用户暂无时间表；首发定价为每百万输入 Token 2 美元、输出 10 美元。
，减少 AI 在执行任务时投机取巧，可能是提升前沿模型实用性的重要进步之一。 不过，Gemini 4 Carbon 发布后，最引人关注的争议，反而和模型能力没有太大关系。 按照官方安排，Gemini 4 Carbon 本周将首先提供给部分网络安全防御人员，再通过 Fairwind Program 逐步扩大至可信合作伙伴。谷歌表示正在审慎参与美国政府自愿开展的模型发布前测试，至于普通开发者和消费者何时能够使用，暂时没有时间表。 价格方面，Gemini 4 Carbon 将沿用 Argon 的首发定价，每百万输入 Token 收费 2 美元，输出 Token 收费 10 美元，缓存输入优惠 95%。推广期结束后，标准价格将调整为输入 4 美元、输出 20 美元。 值得一提的是，谷歌发布新模型的消息传到 Hacker News，评论区很快热闹起来。 不少网友直言，自己越来越反感谷歌提前宣布新模型、却迟迟不开放的做法；也有网友表示，已经懒得点开谷歌的模型发布链接，因为最后总会发现产品暂时用不上。 原本等打磨好就能直接端上桌的旗舰模型，现在非要套上一层能力太强怕毁灭世界的安全叙事外壳，隔三差五发
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Google DeepMind 发布交互式世界模型 Genie 4，支持自然语言操控与原生音频，先向 Trusted Testers 开放，后续接入 Google AI Ultra 和 Gemini API。微软 AI 推出图像编辑模型 MAI-Image-2.7-Preview，在 Arena Edit 排第 3、AA-Image-Editing 排第 2。Liquid AI 开源 LFM3 系列六个 2B 级文本、视觉、音频与全模态模型，采用三混合架构。
🔥： - ChatGPT 在所有套餐的网页、桌面和 iOS 端新增了 iCloud 邮件和日历插件。 - Codex CLI 0.165.0 新增内置 Google Cloud Vertex AI 提供商，并在模型目录中加入 GPT-6.1 Terra。 MICROSOFT 🔥： - MAI-Image-2.7-Preview 作为微软 AI 的新图像编辑模型发布，首次亮相即在 Arena Edit 排名第 3、AA-Image-Editing 排名第 2。 - MAI-Image-2.6 和 MAI-Image-2.6-Flash 现已在 Microsoft Foundry 全面可用。 - MAI Cyber 1.1 Flash 已在 MDASH 上线，与 MAI Cyber 1 Flash 表现相当，每次扫描成本降低 18%。 - GitHub Copilot 现已在公开预览中支持 GitHub Apps 的服务器到服务器身份验证，赶在今日开幕的 GitHub Universe 之前。 SPACEXSI 🔥： - Grok Bot 现已支持记忆导入，可从其他 AI 助手迁移偏好设
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Anthropic 招聘经理 Felix Reiseberg 宣布不再用传统编程面试考察候选人，理由是 Claude 在 React 挑战和汇编题上都已强于人，真正有影响力的构建者不靠这类测试取胜。他建议初级工程师选能带来业务影响的想法、周末做出可运行原型、只聚焦一个好点子，并发挥对用户的新鲜视角。同日 Google DeepMind 发布 Genie 4 世界模型，Artificial Analysis Intelligence Index v5 榜首为 Claude Opus 5.5（58 分）。
92 倍）。 若干技术导向的问题集中在：该解锁是否依赖于当前 NVIDIA 驱动程序的行为，以及是否可能在未来的驱动程序更新中被禁用；还有类似的机制最终是否可能在消费级 GPU 上开放 vGPU 支持。另一位同时拥有 RTX 5090 和 RTX 4080 Super 的用户特别想了解这对本地 LLM 工作负载可能产生的影响。 3. 开放权重边缘与 MoE 模型发布 LiquidAI/LFM3-1.7B · Hugging Face（活动：513）：Liquid AI 发布了 LFM3 端侧模型系列，核心是 LFM3-1.7B / LFM3-1.7B-GGUF：一个 1.73B 纯文本本地智能体模型，采用三混合 24 层堆栈（13 个门控短卷积、5 个滑动窗口注意力、6 个全局注意力），256K 上下文，128k 词表，4 位量化占用约 1 GB。此次发布还包括 LFM3-VL-2B、LFM3-Audio-2B、LFM3-Omni-2B、决策模型 d1-2B / d1-Omni-2B，以及在 22T token 上训练的 LFM3-1.7B-Base 检查点，llama.cpp 支持已
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逐际动力更新开源工程底座 FluxVLA Engine 的第二版技术报告，相较 9 月首版新增在线强化学习后训练实验，并扩展仿真评测与真机部署覆盖范围。报告显示，14 种策略接入同一套 LIBERO 闭环评测，8 组模型与设备组合的推理频率提升至 2.31–9.64 倍；SmolVLA 经在线强化学习后，在 LIBERO-10 和 RoboTwin Clean 十项任务上的成功率分别提升 10.0 和 15.4 个百分点。部署链路已在 ALOHA、双臂 Franka、Rebot 和 LimX Oli 等平台验证。
作头、世界动作模型，甚至还包括完全不需要本地权重、直接通过API裸调的GPT-6 Astra。 近期，还新增了API裸调的MiniMax-M3.1-Flash。 在项目报告的各自配置下，13个本地checkpoint策略中有11个在LIBERO上的平均成功率超过95%（如DiT4DiT达98.65%，π0.5达97.95%）。 能感受到它带来的好处吗？ 当新模型发布时，别人还在苦哈哈地熬夜配环境、对齐数据格式，你能事半功倍地更进一步。 第二个切面是在线强化学习（Online RL）。 光靠模仿学习（SFT）喂出来的模型，就像只会背题库的学生，一遇到没见过的突发状况就容易懵。 要让模型真正聪明起来，必须让它去环境里去实战前沿试错，也就是进行在线强化学习。 不过，因为在线强化学习需要把环境交互、策略更新和分布式训练串起来，工程复杂度会瞬间呈指数级爆炸，很多优秀团队都望而却步。 现在好了，FluxVLA Engine帮大家把这个硬骨头啃下来了—— 通过集成RLinf，FluxVLA Engine让兼容的流匹配策略可以直接拎包入住，进入在线交互训练流程，免去了重新适配模型和数据管线的痛苦。 在
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逐际动力更新开源具身工程底座FluxVLA Engine的第二版技术报告，相较9月首版新增在线强化学习后训练实验，并扩展仿真评测与真机部署覆盖范围。报告显示，SmolVLA经在线强化学习后，在LIBERO-10和RoboTwin Clean十项任务上的成功率分别提升10.0和15.4个百分点；8组模型与设备组合的推理频率提升至2.31–9.64倍。真机侧在ALOHA、双臂Franka、Rebot和自研人形机器人LimX Oli上验证了从模型checkpoint到闭环执行的部署链路。
作头、世界动作模型，甚至还包括完全不需要本地权重、直接通过API裸调的GPT-6 Astra。 近期，还新增了API裸调的MiniMax-M3.1-Flash。 在项目报告的各自配置下，13个本地checkpoint策略中有11个在LIBERO上的平均成功率超过95%（如DiT4DiT达98.65%，π0.5达97.95%）。 能感受到它带来的好处吗？ 当新模型发布时，别人还在苦哈哈地熬夜配环境、对齐数据格式，你能事半功倍地更进一步。 第二个切面是在线强化学习（Online RL）。 光靠模仿学习（SFT）喂出来的模型，就像只会背题库的学生，一遇到没见过的突发状况就容易懵。 要让模型真正聪明起来，必须让它去环境里去实战前沿试错，也就是进行在线强化学习。 不过，因为在线强化学习需要把环境交互、策略更新和分布式训练串起来，工程复杂度会瞬间呈指数级爆炸，很多优秀团队都望而却步。 现在好了，FluxVLA Engine帮大家把这个硬骨头啃下来了—— 通过集成RLinf，FluxVLA Engine让兼容的流匹配策略可以直接拎包入住，进入在线交互训练流程，免去了重新适配模型和数据管线的痛苦。 在
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Anthropic 于 2026 年 10 月 26 日向 SEC 递交 S-1，拟以“ANT”登陆纳斯达克，IPO 估值或超 2 万亿美元。OpenAI 同日发布 GPT-6.1 Terra，标准 API 每百万输入 token 1 美元、输出 5 美元，完成任务速度超旗舰 GPT-6 Astra 三倍以上。Google DeepMind 推出世界模型 Genie 4 研究预览，首次实现声音与画面同步生成，一致性时长翻倍至两分钟。
年资本开支达1350亿至1450亿美元，本次A类普通股发行规模由225亿上调至250亿美元，叠加125亿美元优先股存托凭证；Muse于9月8日上线，10天内登顶美国App Store免费榜、下载量约500万次，但留存与付费转化未验证，英伟达30亿美元投资本质是对Muse成功概率的下注。 六、OpenAI 发布 GPT-6.1 Terra：一场不追求“更大”的模型发布 1.2026年10月27日，OpenAI发布GPT-6.1家族中端型号Terra，主打视觉推理加桌面软件操作（computer use）；标准API定价每百万输入token 1美元、缓存输入0.05美元、输出5美元，较GPT-5.6 Terra和GPT-6.1 Sol低约50%，完成任务速度超旗舰GPT-6 Astra三倍以上。 2.内部错误诱导基准测试中，低推理努力下Terra错误率由GPT-5.6 Terra的53.6%降至16.7%，最大推理努力降至4.3%；在Agents' Last Exam中等推理努力下比GPT-5.6 Terra高15个百分点而成本约三分之一，token效率超Claude Opus 5.5三倍
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OpenAI 开发者体验与社区负责人 Vaibhav Srivastav 在采访中表示，GPT-6.1 Sol 能达到 GPT-6 Astra 约 95% 的性能，成本只有后者的五分之一，他自己日常主要使用 Sol。他建议新项目或不熟悉的问题用 Astra 做对抗性审查，Ultrafast 档位面向欺诈检测、金融调查等实时场景，速度超过 300 tokens 每秒。他还介绍了常驻智能体 OpenAI dots 如何汇总 Slack、GitHub、Gmail 和日历信息并代为处理 PR，以及 Auto-review 在模型行动前按自定义策略做检查。
要 Ultrafast，但你可能需要它来监控一次影响大量用户的重要迁移。这时就要用到搭配 6 Astra 或 6.1 Sol 的 Ultrafast。 把几个问题放进这个测试里，看看模型或功能是否有帮助。我们在内部也这么做。我们运行 A/B 测试，看看功能对用户的效果。我们还会考察每个功能或模型的产品市场契合度。 模型弃用与迁移 TNS：OpenAI 加快了模型发布周期。对于在这些 API 上构建生产就绪系统的开发者，你们能就稳定性和迁移路径做出什么承诺？ VS：稳定性和最终用户体验对我们很重要。如果你访问 status.openai.com，可以看到我们的可用性达到四到五个九，这意味着我们确实非常重视这一点。 过去一年，我们发布模型的方式发生了很大变化。更好的模型帮助我们更快地构建下一代，提高开发者和研究人员的生产力。 “因为我们发布得更快，所以在确定下一代在所有方面都更便宜、更准确之前，我们不会弃用某个模型。” 去年 11 月，我们还有 GPT-5.1。现在我们已到 GPT-6 Astra 和 GPT-6.1 Sol。因为我们发布得更快，所以在确定下一代在所有方面都更便宜、更准确之
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