Zyphra 发布 ZAYA1-74B-Preview，这是一个 4B 激活、74B 总参数的 MoE 模型，以 Apache 2.0 许可开源，权重和模型卡已上线 Hugging Face。该模型是未经 RL 后训练和指令微调的 pre-RL 推理基座，预训练约 15T token，中训练分三阶段将上下文从 32k 逐步扩展至 256k，每阶段约 1T token。训练全程使用 MI300x GPU 与 Pensando Pollara 互联，Zyphra 表示 AMD 上的完整规模 RL 正在进行，预计未来几周发布最终版 ZAYA1-74B。
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蚂蚁百灵发布 Instruct 模型 Ling-2.6-flash，总参数量 104B、激活参数 7.4B，围绕推理效率、Token 效率与 Agent 场景做系统优化。官方称其在 4 卡 H20 下推理速度最快达 340 tokens/s，Prefill 吞吐为 Nemotron-3-Super 的 2.2 倍；Artificial Analysis 完整评测中仅消耗 15M tokens，约为 Nemotron-3-Super 等模型的 1/10。模型在 BFCL-V4、TAU2-bench、SWE-bench Verified、Claw-Eval、PinchBench 等评测中取得同尺寸 SOTA 水平，并已在 OpenRouter 与官方平台提供一周免费 API 调用，BF16、FP8、INT4 版本将于近期开源。
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LG AI Research 发布 EXAONE 4.5，这是 LG 首个以开源权重方式发布的视觉语言模型（VLM），在 EXAONE 4.0 基础上集成自研 Visual Encoder，采用原生多模态预训练同时学习文本与图像。模型引入 Multi-Token Prediction（MTP）模块，推理速度较此前方法提升 1.5 倍以上，并采用自研 AGAPO 强化学习算法提升逻辑推理能力。官方称其在 MMMU-Pro、MathVision、CharXiv、OCRBench_v2 等基准上优于或接近 Qwen 3 VL 32B、GPT-5-mini、Claude Sonnet 4.5，在韩语视觉基准 k-viscuit 和 KRETA 上表现领先，模型已在 Hugging Face 发布并附技术报告。
LG AI Research 发布 EXAONE 4.5，这是 LG 首个以开源权重方式发布的视觉语言模型（VLM），在 EXAONE 4.0 基础上集成自研 Visual Encoder，采用原生多模态预训练同时学习文本与图像。模型引入 Multi-Token Prediction（MTP）模块，推理速度较此前方法提升 1.5 倍以上，并采用自研 AGAPO 强化学习算法提升逻辑推理能力。官方称其在 MMMU-Pro、MathVision、CharXiv、OCRBench v2 等基准上优于或接近 Qwen 3 VL 32B、GPT-5-mini、Claude Sonnet 4.5，在韩语视觉基准 k-viscuit 和 KRETA 上表现领先，模型已在 Hugging Face 发布并附技术报告。
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Cognition 发布面向软件工程智能体的新模型 SWE-1.6，并在 Windsurf 中全面开放，未来 3 个月免费。SWE-1.6 从零后训练，在 SWE-Bench Pro 上与 Preview 版本表现相当，但显著减少了过度思考、串行调用工具和循环推理等行为，更多使用并行工具调用。训练中引入长度惩罚以抑制过长的轨迹。免费版由 Fireworks 提供 200 tok/s，付费用户可通过 Cerebras 获得 950 tok/s 的更快版本。
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阿里千问发布 Qwen3.6-Plus，通过阿里云百炼 API 提供，默认 1M 上下文窗口，重点提升智能体编码与多模态感知推理能力。官方基准显示其在 SWE-bench Verified 得 78.8、Terminal-Bench 2.0 得 61.6、QwenClawBench 得 57.2，均高于 Qwen3.5-397B-A17B。API 新增 preserve_thinking 参数用于保留多轮思考内容，默认关闭，可接入 Claude Code、Qwen Code、Cline、OpenCode 等编码工具。
阿里千问发布 Qwen3.6-Plus，通过阿里云百炼 API 提供，默认 1M 上下文窗口，重点提升智能体编码与多模态感知推理能力。官方基准显示其在 SWE-bench Verified 得 78.8、Terminal-Bench 2.0 得 61.6、QwenClawBench 得 57.2，均高于 Qwen3.5-397B-A17B。API 新增 preserve thinking 参数用于保留多轮思考内容，默认关闭，可接入 Claude Code、Qwen Code、Cline、OpenCode 等编码工具。
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Gemini 3.1 Flash Live 现已开放使用，整体质量得到改进，支持开发者和企业规模化构建可完成复杂任务的语音优先智能体。该模型在 ComplexFuncBench Audio 的受约束多步函数调用和 Scale AI AudioMultiChallenge 的含中断长程推理测试中领先，并以多语言能力支持 Search Live 推广。
Gemini 3.1 Flash Live 现已开放使用，整体质量得到改进，支持开发者和企业规模化构建可完成复杂任务的语音优先智能体。该模型在 ComplexFuncBench Audio 的受约束多步函数调用和 Scale AI AudioMultiChallenge 的含中断长程推理测试中领先，并以多语言能力支持 Search Live 推广。 · Gemini 3.1 Flash Live is now available with improved overall quality, enabling developers and enterprises to build voice-first agents that perform complex tasks at scale. It leads ComplexFuncBench Audio for constrained multi-step function calling and Scale AI’s AudioMultiChallenge for long-horizon reasoning with interrup
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Cognition 公布 SWE-1.6 的早期预览，该模型与 SWE-1.5 基于同一预训练模型做后训练，推理速度同为 950 tok/s，当前 checkpoint 在 SWE-Bench Pro 上比 SWE-1.5 高 11%。团队称通过改进 RL 配方和扩展基础设施获得两个数量级算力，训练步骤比 3 个月前快 6 倍，并使用低至 NVFP4 的精度和 NVIDIA Multi-Node NVLink 加速。目前该模型向少量用户开放早期访问以收集反馈，团队同时指出大规模 RL 带来了过度思考、过多轮次等影响模型使用体验的行为。
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Zyphra 发布首个基于脑数据训练的基础模型 ZUNA，这是一个 380M 参数的扩散自编码器，可从有噪声或不完整的头皮 EEG 数据中重建高保真脑信号，并能从稀疏输入和电极坐标预测缺失通道，适配从消费级头戴设备到 256 电极研究系统的多种布局。ZUNA 在更高缩放因子下持续优于 MNE 中实现的球面样条插值这一行业标准方法。模型以 Apache 2.0 许可开源，权重发布于 Hugging Face，推理与预处理代码发布于 GitHub，并提供 pip install zuna 安装包。
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Anthropic 发布 Claude Sonnet 4.6，在编码、计算机使用、长上下文推理、智能体规划和知识工作等方面全面升级，并支持 1M token 上下文窗口（beta）。该模型现为 claude.ai 和 Claude Cowork 的默认模型，定价与 Sonnet 4.5 相同，起价 $3/$15 每百万 token。早期测试中，用户在 Claude Code 里对 Sonnet 4.6 的偏好度比 Sonnet 4.5 高约 70%，比 Opus 4.5 高 59%。
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蚂蚁百灵发布并开源旗舰级即时模型 Ling-2.5-1T，总参数 1T、激活 63B，预训练语料从前代 20T 扩展至 29T，支持最高 1M token 上下文。模型采用 1:7 的 MLA + Lightning Linear 混合线性注意力架构，引入正确性与过程冗余复合奖励机制，在 AIME 2026 上平均输出约 5890 token 即接近消耗 15k–23K token 的前沿思考模型水平。官方称其在复杂推理与指令遵循上优于 DeepSeek V3.2、Kimi K2.5、GPT 5.2，可适配 Claude Code、OpenCode 等智能体产品，但在复杂智能体交互和长程任务上仍落后于前沿模型。
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Qwen 团队正式发布 Qwen3.5 系列首个开源权重模型 Qwen3.5-397B-A17B，这是一个原生视觉语言模型，在推理、编码、智能体和多模态理解等基准上给出完整评测结果。模型采用线性注意力（Gated Delta Networks）与稀疏 MoE 混合架构，总参数 397B、每次前向仅激活 17B，语言与方言支持从 119 种扩展到 201 种。托管版本 Qwen3.5-Plus 通过阿里云百炼提供，默认 1M 上下文窗口，并内置官方工具与自适应工具调用。
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蚂蚁百灵发布全模态大模型 Ming-flash-omni-2.0，基于 Ling-2.0（MoE 架构，100B-A6B）训练，相比 Preview 版本在全模态能力上有明显提升。该模型覆盖视觉百科识别、可控语音生成与图像生成编辑分割，官方称其为业界首个将语音、音效和背景音乐生成融为一体的模型，并首创将生成、编辑、分割融入单一原生模型。模型权重和推理代码已开源。
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Qwen 团队发布下一代基础图像生成模型 Qwen-Image-2.0，将此前并行的生图与编辑两条路线合并为统一的生成与编辑模型。该模型支持 1k-token 指令直接生成 PPT、海报、漫画等信息图，原生支持 2K 分辨率，并采用更小的模型体积以提升推理速度。官方称在 AI Arena 盲测中，该模型在文生图与图生图基准上均取得更优表现。
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LG AI Research 发布大规模模型 K-EXAONE，采用 128 专家的 MoE 结构，总参数 2360 亿、实际激活约 230 亿，并引入多 token 预测使推理速度约为现有模型的 1.5 倍。模型支持约 26 万 token 上下文，词表从约 10 万扩展到约 15 万，分词效率平均提升约 30%。后训练采用自研 AGAPO 强化学习算法与 GrouPER 偏好对齐方法，在 Artificial Analysis Intelligence Index 的开源权重模型中排名全球第 7、韩国第 1，模型已在 Hugging Face 和 Friendli AI 上线。
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Prime Intellect 发布 INTELLECT-3，一个 106B 参数的 Mixture-of-Experts 模型，在 GLM-4.5-Air 基座上进行 SFT 和大规模 RL 训练，在数学、代码、科学和推理基准上取得同规模 SOTA。团队开源了模型权重、训练框架 prime-rl、verifiers 环境库及全部训练与评测环境，训练在 512 张 NVIDIA H200 GPU 上完成。模型可在 chat.primeintellect.ai 或通过 Inference API 使用。
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Anthropic 发布 Claude Opus 4.5，称其在编码、智能体和计算机使用上达到世界最佳，并在日常任务如深度研究和表格处理上有显著提升。模型现已在应用、API 和三大云平台可用，API 定价为每百万 tokens 输入 5 美元、输出 25 美元。同时更新了 Claude Developer Platform、Claude Code 和消费级应用，新增 effort 参数以控制推理强度，并提升了上下文管理和多智能体协调能力。
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NVIDIA Nemotron Nano 2 VL 开源视觉语言模型发布，面向视频理解与文档智能，并获 vLLM 推理支持。模型采用混合 Transformer–Mamba 架构，通过 EVS 剪除冗余视频帧以减少 token。vLLM 夜间版本支持以 BF16、FP8 和 FP4 精度部署 OpenAI 兼容的推理服务器。
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Cognition 发布面向软件工程的 SWE-1.5 模型，参数量达数千亿，在 SWE-Bench Pro 上接近前沿水平，并已上线 Windsurf。该模型与 Cerebras 合作部署，推理速度最高 950 tok/s，比 Haiku 4.5 快 6 倍、比 Sonnet 4.5 快 13 倍。Cognition 称其基于数千块 GB200 NVL72 芯片训练，并在自建 Cascade agent harness 与高质量编码环境中做端到端强化学习。
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MiniMax 正式开源并发布 MiniMax M2，定位为面向 Agent 与编码的模型，API 定价为每百万输入 token $0.30、每百万输出 token $1.20，约为 Claude 4.5 Sonnet 的 8%，在线推理 TPS 约 100。模型权重已在 Hugging Face 开源，支持 SGLang 与 vLLM 部署，推荐推理参数为 temperature=1.0、top_p=0.95、top_k=20，免费试用延长至 11 月 7 日 00:00 UTC。同时上线由 M2 驱动的 MiniMax Agent，提供 Lightning 与 Pro 两种模式，目前限时免费。
MiniMax 正式开源并发布 MiniMax M2，定位为面向 Agent 与编码的模型，API 定价为每百万输入 token $0.30、每百万输出 token $1.20，约为 Claude 4.5 Sonnet 的 8%，在线推理 TPS 约 100。模型权重已在 Hugging Face 开源，支持 SGLang 与 vLLM 部署，推荐推理参数为 temperature=1.0、top p=0.95、top k=20，免费试用延长至 11 月 7 日 00:00 UTC。同时上线由 M2 驱动的 MiniMax Agent，提供 Lightning 与 Pro 两种模式，目前限时免费。
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Cognition 发布 SWE-grep 和 SWE-grep-mini 两个专攻高并行上下文检索的智能体模型，称其检索能力追平前沿编码模型，耗时却少一个数量级，现已用于 Windsurf 新的 Fast Context 子智能体。模型每轮最多发起 8 个并行工具调用、最多 4 轮，经多轮强化学习训练后再蒸馏出 mini 版；借助 Cerebras 推理，SWE-grep-mini 超过 2800 tokens/秒，SWE-grep 超过 650 tokens/秒，对比 Haiku 4.5 的 140 tokens/秒分别快 20 倍和 4.5 倍。Fast Context 将随最新版本逐步向 Windsurf 用户开放，无需额外 UI 或命令，也可在 playground.cognition.ai 试用。
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