月之暗面发布 Kimi K3.1 Pro,暂未开源权重
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。
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。
月之暗面发布 Kimi K3.1 Pro,在 Artificial Analysis 智能指数上得分 55,比 K3 提升 11 分,位列第四,仅落后 Claude Opus 5.5(58)、Claude Sonnet 5.5(56)和 Muse Wonder Full(56)。
推荐理由:Kimi K3.1 Pro 在多项基准上逼近 Claude Opus 5.5,且计划开放权重,读者可据此判断开源与闭源模型的差距变化。
OpenAI 针对 COBOL、Fortran、Visual Basic 等训练代码稀缺的“低资源”语言改进了最新模型,并构建 MultiLangBench 与 COBOL 迁移两项评测来衡量进展。
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。
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%。
Google 发布 Gemini 4 Argon,定位为覆盖机器人全流程的单一模型,可控制机器人、构建虚拟练习环境并评估训练视频质量。演示中它从一张照片生成 77 个任务和超过 4500 条训练片段,使真机成功率从 56% 升至 75%,执行时间从 35 秒降至 24 秒。
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美国初创公司 Artemis Security 发布 Orion-1,一款可自主调查和响应企业网络攻击的专用模型,在公司自建基准上超过 Claude Opus 5.5 和 GPT-6 Sol。
Meta 发布前沿模型 Muse Wonder,分为 Muse Wonder 与 Muse Wonder Full 两个版本。Muse Wonder Full 在 Artificial Analysis Intelligence Index v4.3 上得 56 分,Muse Wonder 得 52 分,前代 Muse Spark 1.3 为 48 分。
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Odyssey 面向公众开放世界模型 Odyssey-3 的研究预览,用户可用文本提示生成可实时探索的交互环境,开发者可申请 API 访问。免费在线演示基于 Odyssey-3 Flash,支持第一人称与第三人称视角;基础模型 14B 参数、832×480 分辨率,Pro 版支持 1280×720。
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。
Simon Willison 用同一提示词测试 Mistral Large 4 等前沿模型生成 SVG 的能力,提示词为"一只穿渔网袜的犰狳在火星上乱穿马路"。参与对比的模型包括 claude-opus-5.5、gpt-6.1-sol、gemini-3.8-flash 和 mistral/mistral-large-4,均使用各自默认推理等级。
Falcon-Emirati-7B 发布,这是一个基于 Falcon-H1-Arabic 的方言专用模型,专门理解和生成阿联酋阿拉伯语,覆盖词汇、语气与文化语境。
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。