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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Fireworks AI 发布 Ember-1，这是 Fireworks Research 基于 Moonshot AI 开源权重模型 Kimi K3 后训练得到的专用模型，官方称在保持 Kimi K3 质量的同时减少约 40% 的 token 用量。该模型目前仅通过 Fireworks serverless API 以 Research Preview 形式提供，未公开权重、训练代码和具体训练算法，因此暂不支持自托管。Fireworks 称在 7 项基准和 2 家客户的生产流量中，K3 的推理过程被缩短 35% 至 50% 且未牺牲准确率；与 2 家客户的生产编码负载 A/B 测试中，每任务输出 token 从 49.3K 降至 29.9K，推理 token 下降 71.3%，总 token 下降 39%，任务得分 0.753 对 0.751 基本持平，其中一家客户已在生产环境使用。Ember-1 在 Fireworks 上每 token 价格与 Kimi K3 相同，为输入 $3.00、缓存输入 $0.30、输出 $15.00 每 1M tokens，节省完全来自生成更少的 token。
eworks AI 发布 Ember-1，这是 Fireworks Research 基于 Moonshot AI 开源权重模型 Kimi K3 后训练得到的专用模型，官方称在保持 Kimi K3 质量的同时减少约 40% 的 token 用量。该模型目前仅通过 Fireworks serverless API 以 Research Preview 形式提供，未公开权重、训练代码和具体训练算法，因此暂不支持自托管。Fireworks 称在 7 项基准和 2 家客户的生产流量中，K3 的推理过程被缩短 35% 至 50% 且未牺牲准确率；与 2 家客户的生产编码负载 A/B 测试中，每任务输出 token 从 49.3K 降至 29.9K，推理 token 下降 71.3%，总 token 下降 39%，任务得分 0.753 对 0.751 基本持平，其中一家客户已在生产环境使用。Ember-1 在 Fireworks 上每 token 价格与 Kimi K3 相同，为输入 $3.00、缓存输入 $0.30、输出 $15.00 每 1M tokens，节省完全来自生成更少的 token。
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Anthropic 发布 Claude Opus 5.5，在 Artificial Analysis 的 Intelligence Index v4.3 上以 58 分排名第一，比 Claude Opus 5 高 7 分，在 Vals AI 的 Vals Index 上以 69.69% 居首。该模型支持最高 100 万 token 输入、12.8 万 token 输出，推理默认开启并分五档，API 价格为每百万输入/缓存/输出 token 4/0.25/20 美元，且不保留用户数据 30 天。Anthropic 称 Claude Sonnet 5.5 和 Claude Haiku 5.5 将在数周内跟进。
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NVIDIA 发布 NV-Reason-CT，一个面向 3D CT 分析的视觉语言模型，将思维链推理扩展到全容积 CT，可生成结构化诊断报告并支持多轮追问。模型由 3D ViT 编码器与 Qwen3.5-4B 语言模型组成，在 CT-RATE 基准上取得 Macro-F1 0.614、Macro-AUROC 0.871，超过已发表的 3D 对比学习与 2D/3D 融合基线。权重和配置已在 Hugging Face 开放，训练配方与推理脚本发布在 NVIDIA-Medtech/NV-Reason-CT 仓库，定位为供研究者后训练的研究基础模型，而非获批的临床诊断产品。
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Anthropic 于 9 月 22 日发布 Claude Opus 5.5，这是 Claude 5.5 家族的首个模型，官方称其在多数任务上性能接近 Claude Fable 5.1。Claude Platform 常规价格为输入每百万 token 4 美元、输出 20 美元，较 Opus 5 的 5 美元和 25 美元各降 20%，缓存读取从 0.50 美元降至 0.20 美元；官方测试称默认设置下典型任务成本比 Opus 5 低 40%，输出速度提升超 30%。Terminal-Bench 4.0 解决率为 66.4%（Opus 5 为 52.3%，但两者推理计算量设置不同），OSWorld 2.0 为 81.8%，GDPval-AA v2.1 的 Elo 为 1846。该模型已成为 Pro、Max、Team 等计划的默认模型，Claude Code 的 5 小时用量上限提高 20%，API 模型 ID 为 claude-opus-5-5，上下文窗口 100 万 token。
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蚂蚁百灵开源 Ming-Image-0.1-Design 系列，包含两个 6B 模型：Design 从文字需求生成 UI、信息图、海报等完整视觉设计，Layer 将设计图拆成 2—9 个语义独立的 RGBA 图层，同时开源 Design Skill 和 PPT Skill。在 Artificial Analysis 2026 年 9 月 18 日更新的 UI/UX Design 评测中，Design 位列开源模型第 1，Elo 得分 1082；Layer 在 Crello-Test 的 12 项指标中全部最优，单次推理时间从 795 秒降至 183 秒。蚂蚁内部画眉接入 Layer 后，首次获得可编辑图层从 5 分钟以上降至约 40 秒。
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Fireworks Research 发布专用模型 Ember-1，基于 Kimi K3 训练，在保持同等质量的同时减少约 40% 的 token 消耗。官方称在 7 个基准和两家客户的生产流量中，K3 的推理过程可缩短 35–50% 而准确率不降；在 Bedside Bench 上，Ember-1 在成本与任务完成度上处于帕累托前沿。该模型以 Research Preview 形式在 Serverless 上线，与基础版 Kimi K3 并列提供，并同步开放基于企业自有数据的训练支持。
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Fireworks Research 发布专用模型 Ember-1，基于 Kimi K3 训练，在保持同等质量的前提下减少约 40% 的 token 用量，今日起在 Serverless 上以 Research Preview 形式与 Kimi K3 并行提供。团队称在七个基准和两家客户的生产流量 A/B 测试中，K3 的推理过程可缩短 35%–50% 而不损失准确率，其中一家客户已在生产环境运行 Ember-1 并计划扩大规模替换基础模型。Ember-1 使用 Fireworks 自有数据训练，未使用客户数据，同时开放针对该模型的训练支持，供企业用自己的数据定制。
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AWS 宣布 Claude Opus 5.5 在 Amazon Bedrock 和 Claude Platform on AWS 上线，是 Claude 5.5 模型家族的首个成员。据 Anthropic 称，该模型用更少 token 完成更多工作，单 token 价格更低、缓存读取更便宜，平均每任务成本低于 Claude Opus 5；自适应思考始终开启，由 effort 控制推理量。它也是首个配备生物学、网络安全和 AI 开发安全分类器的 Opus 模型，请求被拒绝的频率高于此前 Opus 版本，可通过 Bedrock 控制台 Playground 或 Anthropic Messages API 等方式调用。
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Aikido Security 于 9 月 21 日发布其首个开源权重安全模型 Altar-1，模型权重已公开，可在组织自管基础设施上运行。Altar-1 基于 GLM-5.3 压缩，通过量化和 REAP 专家剪枝把每层专家候选从 256 减到 168，体积降至 328GB，比量化版 GLM-5.3 小 32.8%，且未做再训练。在 30 个仓库 32 个已知漏洞的 3 次评测中，Altar-1 与量化版 GLM-5.3 均重新发现 23 个，16 位版为 25 个；模型已在 Hugging Face 的 AikidoSec/altar-1 发布，模型卡建议使用 4 基 NVIDIA H200 搭配 vLLM 推理。
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小米于9月21日发布 MiMo-V2.6 系列的 Pro 和 Flash 并公开模型权重，两者均为可处理文本、图像、视频和音频的多模态模型，通过扩大强化学习规模提升编码、PC 操作、3D 空间推理和内容制作等智能体能力。小米称 Pro 在多数智能体基准上达到 Claude Opus 5 和 GPT-5.6 Sol 的水平，在 Artificial Analysis Intelligence Index 上得分 46，为发布时开源模型最高，但与 Claude Fable 5.1、GPT-6 Astra 等顶级闭源模型仍有差距。权重和技术报告已在 Hugging Face 的 MiMo-V2.6 集合发布，同时公开 7000 多个强化学习任务环境、训练框架、轻量智能体运行基座 mini-harnesses，以及基于 Qwen3.5-9B 蒸馏的 MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9B。
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Black Forest Labs 发布 FLUX 3 Action，一个从多模态 FLUX 3 主干衍生的 7B 开源权重世界动作模型，在 RoboLab-120 榜单上以不到此前最佳开源模型一半的参数量取得 38.3% ± 0.38 的成功率，速度最高提升 3.95 倍。该模型在图像、视频和音频数据上预训练，其中视频占训练 token 的 95% 以上，再通过联合视频-动作训练和针对目标本体的微调适配动作空间。报告还分析了将其与 GPT 6 Astra 等推理模型组合的混合方案，发现快速控制能让具身推理更省时省钱，每美元成功率最高提升 53.64%。
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小米 MiMo 发布 MiMo-V2.6 Pro 与 Flash 两款全模态模型，结合 3D 空间推理、多模态感知与 computer use，可把文本、图像或视频转成可玩的 3D 世界，并支持 Blender 场景创建、仿真中控制 Franka Panda 机械臂以及桌面工具操作。官方称 Pro 在多数智能体基准上与 Claude Opus 5、GPT-5.6 Sol 相当，Artificial Analysis Intelligence Index 得分 46，为开源模型最高，API 定价与 V2.5 持平。团队同时开源 Pro、Flash、MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9B、技术报告、7K+ RL 任务环境、端到端 RL 框架与可组合 mini-harness，并上线 MiMo Desktop 与订阅方案。
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Qwen 发布 Qwen-Image-2.1，这是 Qwen-Image 系列中兼顾均衡与成本效益的图像生成模型，现已开放权重。该模型为生成与编辑统一模型，采用 7B 轻量架构，支持原生生成和编辑 RGBA 透明图层，最多可输入 10 张参考图进行高保真局部编辑，并针对多图输入的推理速度做了大幅加速。官方同时给出 Blog、GitHub、Model Scope 和 Hugging Face 链接。
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Qwen 发布 Qwen-Image-2.1，称其为 Qwen-Image 系列中最均衡、性价比最高的图像生成模型，并已开放权重。该模型统一支持生成与编辑，采用 7B 轻量架构，可原生生成和编辑 RGBA 透明图层，支持最多 10 张参考图与局部精确控制，在多图输入下推理速度大幅提升。官方同时给出博客、GitHub、Model Scope 和 Hugging Face 链接。
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Qwen 团队开源 Qwen-Image-2.1，将文生图与图像编辑统一到单一模型，视觉生成组件为 7B 参数、32 层 Single-Stream DiT，并原生支持透明图像生成与编辑。该版本支持最多 10 张参考图、圈选与掩码等局部编辑方式，并通过混合粒度注意力与 KV cache 复用降低多图编辑时的推理开销和显存占用。官方称其在 Qwen-Image-Bench 上与其他开源及闭源模型进行了对比，模型权重已在 GitHub、Hugging Face 和 ModelScope 发布。
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智谱在 8 月 26 日晚公布匿名模型 Ox Alpha 就是旗下 GLM-5.3 Flash，已正式上线并开源，总参数 3200 亿，是 GLM-5 系列首个原生多模态模型，编程表现与 Claude Opus 4.8 持平，定价为 GLM-5.2 的十分之一。作者用四轮任务实测，3D 打印机、复刻 macOS 桌面加射击游戏、自由网站设计均完成，3D 街机赛车耗时 3 小时 46 分钟且方向键反向、撞护栏后无法移动。智谱同时发布 GLM-5.3-FlashX，推理速度最高 200 tokens/s，比 Flash 快 5 倍；官方称 Flash 推理服务全部由国产 AI 芯片集群承载。
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阿里千问发布首个围绕智能体能力构建的全模态模型 Qwen3.8-Omni-Flash，原生支持音视频理解、推理与工具调用。官方称其音视频能力接近 Gemini 3.8 Flash，在 WildClawBench-MM 与 UniClawBench 上智能体表现平均提升 19.5 分；支持 1M token 上下文，在 OmniVideoBench 上比静态理解少用 51.8% token。视频输入成本较 Qwen3.5-Omni-Plus 降低约 89%，同时开源 Qwen-MM-Plugins，Qwen-Live Harness 即将推出。
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阿里千问发布 Qwen3.8-Omni-Flash，称其为 Qwen 首个围绕智能体能力构建的全模态模型，将原生音视频理解、推理与工具调用整合在一个模型中。官方称其在音视频能力上接近 Gemini 3.8 Flash，在 WildClawBench-MM 与 UniClawBench 上智能体性能平均提升 19.5 分；支持 1M token 上下文，在 OmniVideoBench 上比静态理解少用 51.8% token，视频输入成本较 Qwen3.5-Omni-Plus 降低约 89%。同时开源 Qwen-MM-Plugins，Qwen-Live Harness 即将发布。
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阶跃星辰发布 StepAudio 3 系列，包含实时语音、语音识别、语音生成、音频生成和音乐共 5 款音频模型。其中 Realtime 在 Artificial Analysis 的 Conversational Dynamics 和 Speech Reasoning 两项分别达到 98.9% 和 99.7%，均排名第一；ASR 的词错率为 1.7%，与榜单最好成绩持平。该系列可用于构建能处理打断、边说话边推理并调用工具的语音智能体，现已通过 Voice AI Lab 和博客开放。
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