月之暗面发布 Kimi K3.1 Pro，这是一款 2.8 万亿总参数、1040 亿激活参数的多模态 MoE 模型，支持 100 万 token 上下文，标准版与 Highspeed 版已上线网站、App、Kimi Work、Kimi Code 和 API，Highspeed 号称输出速度提升 2–3 倍、价格为标准版两倍。
推荐理由：汇总了 Kimi K3.1 Pro 的独立评测、定价与开源承诺，也保留了围绕推理成本和推广合规的争议。
Kimi K3.1 Pro 今日上线 Kimi API，权重尚未开放，月之暗面承诺 2026 年 11 月 4 日前发布完整模型权重。定价为输入 $2.00/百万 token、输出 $10/百万 token，与 GPT-6.1 Sol 相同，为 Claude Opus 5.5 的一半；另提供速度快 2-3 倍、价格翻倍的 Highspeed 版本。
Inception 发布扩散语言模型 Mercury 3，称其在多项基准上超过 GPT-6 Luna 和 Claude Haiku 5.5，运行速度快 4 到 8 倍。
NVIDIA 推出多变量时序预测模型 Kumo Forecast（原 NV-Tesseract Forecasting），基于 MOMENT-1-large 主干，约 3.4 亿参数编码器加可训练预测头，采用 Apache 2.0 许可开源。
NVIDIA 扩展其开源模型家族，覆盖语言、机器人、生物和量子计算，包括新的 Nemotron 3.5 Super VL 与 Nemotron 3.5 Bolt。
推荐理由：NVIDIA 一次性铺开语言、机器人、生物、量子四条开源模型线，并给出可下载渠道与首批企业用例。
MiniMax 发布推理模型 M3.1 Flash，在 Artificial Analysis 智能指数上得 42 分，比前代 M3 高 13 分，单任务成本不到其一半。
Elorian 发布首个模型 Glimpse，以研究预览形式开放 API，聊天界面需排队。Glimpse 在推理过程中可裁剪图像区域、从视频中抽取特定帧或运行代码测量比较，Elorian 称之为视觉暂存空间。该模型定价为输入每百万 token 0.60 美元、输出每百万 token 3 美元，据 Elorian 评测在科学图表推理和短视频描述上超过 GPT-6 Astra。
Google DeepMind 发布新前沿模型 Gemini 4 Argon，在 ARC-AGI-3 上以 Provider Adapter Harness 测试环境取得 97.5%，成本 4800 美元，成为继 OpenAI 之后第二个跨过 95% 的实验室，仅次于 GPT-6 Astra 的 99.9%。
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。
Apertus 1.5 在 8B 和 70B 模型上新增图像与音频理解、可选思考模式，上下文窗口扩展至 262,144 tokens，为 1.0 的 4 倍，并改进指令遵循与工具调用。
推荐理由：Apertus 1.5 在 8B 和 70B 上加入图像音频理解与思考模式，并公开训练数据与中间检查点，可据此判断开源多模态模型的开放程度。
Google DeepMind 开始广泛推送 Gemini 4 Argon，并扩大 Fairwind Program 至更多可信网络安全防御方。该模型在网络安全测试中完成全部 12 个端到端模拟攻击场景（上一代为 5 个），在 Gray Swan 间接提示注入基准上把 15 次自适应攻击的成功率降至 0.7%。
推荐理由：原文披露了 Gemini 4 Argon 在网络安全与生物风险上的能力提升及三层实时防护设计，可了解前沿模型安全部署的具体做法。
Liquid AI 发布 LFM2.5-24B-A2B，一个 24B 参数、每 token 仅 2B 激活参数的推理模型，面向端侧私有智能体，会先思考再作答并调用工具。
推荐理由：LFM2.5-24B-A2B 以 2B 激活参数对标更大 MoE，并给出端侧与 GPU 推理速度数据，可据此判断本地智能体的可行性。
Google 发布 Gemini 4 Argon，称其在编码、网络安全、科学、金融和法律等基准上超过 GPT-6 Astra、Claude Fable 5.1 和 Claude Opus 5.5。
Google DeepMind 发布 Gemini 4 Argon，今日起通过 Gemini API、AI Studio、Google Antigravity 及 Gemini 应用和搜索 AI Mode 面向开发者、企业和消费者开放，定价为每百万输入 token 2 美元、输出 token 10 美元。
推荐理由：官方给出 Argon 在编码、科研与安全对齐上的具体数字和开放入口，可据此判断前沿模型在长程任务上的进展。
Google DeepMind 发布面向机器人的 Gemini 4 Argon，在测试 3D 物理空间问题的 Embodied Reasoning（ERQA）基准上以纯推理取得 87%，称超过其他前沿模型。
同一新闻，精选展示《Google DeepMind 发布 Gemini 4 Argon》
Meta Superintelligence Labs 发布第二代模型家族 Muse Wonder 与 Muse Wonder Full，前者可通过 Meta Model API 和 Muse Code 使用，后者仅向 Muse Code 订阅用户开放。
推荐理由：汇总第三方评测与从业者反馈，可对照看 Meta 新模型在智能体与编码任务上的位置和价格差异。
微软推出自研决策模型 Decision-1，基于 Qwen3.5-9B，面向分类、评估和路由决策，并称有潜力引导和控制智能体应对复杂环境。微软称其在覆盖 36 项基准、近 15 万个问题的测试中准确率最高，达到 83.5% 准确率和 85 ms 延迟，速度是第二名 H2O-Lightning-4B 的 2.5 倍。
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。
Liquid AI 发布 d1 决策模型家族的两款开源权重模型 d1-3B 和实验性的 d1-omni-600M。
推荐理由：Liquid AI 开源两款决策模型，给出端侧与 GPU 延迟数据及基准对比，可据此判断小模型做快速结构化决策的可行性。
Mistral 发布 Mistral Large 4 预览版 Le chonk，这是一个 1 万亿参数、490 亿激活参数的模型，基于自有 3800 块 NVIDIA Grace Blackwell GPU 集群训练，目前通过 API 提供预览，并承诺本月底发布开放权重版本。
Mistral 发布迄今最大模型 Mistral Large 4，总参数 1 万亿、激活 49 亿，原生多模态，已在 Mistral Studio 开放 API 预览，权重预计 10 月底发布。
Mistral 发布 Mistral Large 4 公开预览版，这是一个 1 万亿参数、490 亿激活参数的原生多模态模型，可通过 Mistral Studio 的预览 API 试用，权重将于本月底放出。
推荐理由：Mistral 迄今最大模型以开放权重切入网络安全等企业场景，读者可据此判断欧洲开源路线的能力边界。
AI 公司 Reflection 发布首个免费开放的模型 Beam，面向编码、逻辑推理和智能体任务，采用 MoE 架构，每 token 激活 5010 亿总参数中的 230 亿。
Reflection AI 发布首个前沿开源权重模型 Beam，称其在高级推理基准上与中国领先开源模型持平，且推理算力消耗低 3-4 倍。Beam 是文本 MoE 模型，总参数 5010 亿、激活 230 亿，预训练 23.8 万亿 token，上下文窗口 100 万 token；对比 Z.ai 的 GLM 5.2 总参数约 7440 亿、激活 400 亿。
Google DeepMind 发布 Gemini 4 Argon，面向编码、企业知识工作与网络防御，先在 Fairwind 计划的政府用户和可信网络防御者中开放，之后才面向开发者、企业和消费者。
推荐理由：汇总了 Gemini 4 Argon 的基准、定价与内部部署数据，并附上外界对公布数字的质疑。
Google DeepMind 发布新前沿模型 Gemini 4 Argon，先通过 Fairwind Program 向受信任的网络安全防御者开放，随后逐步扩展到开发者、企业和消费者，起价为每百万输入 token 2 美元、每百万输出 token 10 美元，缓存输入 token 按输入价的 95% 折扣计费。
推荐理由：官方给出 Argon 在编码、企业知识与网络安全上的基准与内部落地数据，可据此判断前沿模型的能力边界与分阶段开放节奏。
Liquid AI 发布实验性草稿模型 LFM2.5-VL-DSpark，为视觉语言模型 LFM2.5-VL-3B 加入投机解码路径，解码最高提速 3.13x（端侧）和 2.66x（H100），端到端最高提升 2.62x 和 2.27x。