IBM 发布 Granite Switch 4.1，包含 Granite-Switch-4.1-8B 和 -30B，通过 Decision aLoRA、Guardian aLoRA 与 Granite-Speech-5.0-Turbo-CTC 在单一托管端点完成对话、决策与语音转写。
推荐理由：Granite Switch 4.1 把决策适配器与 ASR 模型组合进单一端点，读者可据此了解多能力复用同一基座的部署思路。
Mistral 发布首个时间序列基础模型系列 Timestral，最大模型仅 209M 参数，在 GIFT-Eval、TIME、fev-bench 三个公开基准上均排名第一，超过此前 SOTA 且参数量只有其三分之二。
推荐理由：Mistral 首次进入时间序列基础模型领域，给出四个尺寸与三项基准排名，可据此判断小参数模型在预测任务上的可用性。
Anthropic 发布 Claude Haiku 5.5，这是 Haiku 系列约一年来的首次更新，定价与 OpenAI 的 GPT-6 Luna 持平，官方称其平均运行成本比 Haiku 4.5 低约 75%。
推荐理由：汇总了 Haiku 5.5 的定价、第三方评测与 token 消耗数据，可据此判断小模型在智能体工作流中的成本取舍。
Anthropic 发布快速低成本模型 Claude Haiku 5.5，定价与 OpenAI GPT-6 Luna 一致，为每百万 token 输入 0.10 美元、输出 0.50 美元，超过 100,000 token 后涨至 0.50/2.50 美元。
推荐理由：对比 Haiku 5.5 与 GPT-6 Luna 的定价和 tokenizer 变化，并给出实测成本与耗时数据。
Anthropic 发布 Claude Haiku 5.5，这是其迄今最快、最便宜的小模型，平均价格比 Haiku 4.5 低约 75%，10 万 token 以内提示词的价格降幅最高达 90%。
推荐理由：原文给出 Haiku 5.5 的定价与多项基准对比，读者可据此判断小模型在成本敏感任务上的位置。
AWS 宣布 Claude Haiku 5.5 在 Amazon Bedrock 和 Claude Platform on AWS 上可用。
推荐理由：AWS 官方给出 Haiku 5.5 的定位、成本变化与接入方式，读者可据此判断它在多智能体分层中的位置。
美国新实验室 Reflection 的首个模型 Beam 在 Hugging Face 开源，采用 MoE 架构，总参数 501B、每 token 激活 23B，支持 1M token 上下文，Apache 2.0 许可，面向编码与智能体场景。
推荐理由：Hugging Face 给出 Beam 的架构细节、量化版本与 vLLM/SGLang 部署命令，可据此评估自托管成本。
H 公司发布 Holo4 系列智能体模型，包含 27B dense 和 35B-A3B MoE 两个版本，均已上线 H Models API，权重以 BF16、FP8、NVFP4 和 4-bit GGUF 格式开源在 Hugging Face，同时发布基于 Nemotron 3 Nano Omni 的 Holotron4 Nano。
推荐理由：Holo4 同时支持 GUI、代码、MCP 与 API 四种接口，并公开全部评测轨迹，读者可据此判断通用计算机智能体的成本与能力边界。