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。
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。
AI 初创公司 Recursive 发布首个语言模型 Flint，研发过程几乎每一步都有其自研系统 Eureka Machine 参与，由该系统自主提出想法、实现、测试并规划后续实验。
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。
Mistral AI 发布 Voxtral 3，一套面向实时语音智能体的模型家族，包含语音转文字模型 Voxtral Small Transcribe 3、文字转语音模型 Voxtral Mini TTS 3，以及基于 LiveKit 的语音智能体 SDK。
Mistral 发布 Voxtral 3 系列语音模型和基于 LiveKit 的语音智能体 SDK，把听、推理、工具调用和说话串成一条实时流式管线，单轮响应低于 1 秒。
推荐理由：官方给出语音智能体 SDK 与转写、合成模型的完整定价和基准对比，可据此评估实时语音链路成本。
Cloudflare 发布 AI 模型 Clairic，称其从文档中抽取数据的速度和成本都优于大语言模型，目前已在 Workers AI 上提供预览，开放权重即将跟进。
Kling AI 发布 4.0 版本，单次可生成最长 30 秒视频，支持最多 10 张关键帧图像输入，提示词理解扩展到 8,000 tokens。新版本加入双声道立体声和覆盖德语、英语、日语、韩语、西班牙语等十余种语言的口型同步，Omni Reference 单次可接受最多 15 个参考素材。
Nvidia 发布面向常驻智能体和边缘计算的开放权重模型，包括 1200 亿参数的 Nemotron 3.5 Super VL，以及面向本地 AI PC 和 DGX Spark 工作站的轻量 Bolt 系列。
DeepSeek 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017，已在官网、App 和 API 上线，并在 Hugging Face 与 ModelScope 开源模型权重。
推荐理由：DeepSeek 小尺寸 Flash 模型在自家基准上以更低单任务成本超过更大竞品，同时开放内部搜索 API。
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。
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。
Meta 发布开放权重模型 Muse Spark Open，拥有 8160 亿参数和 100 万 token 上下文窗口，原生多模态，面向复杂编码任务和智能体工作。
Meta 发布开源权重模型 Muse Spark Open，称其为美国最强的开源权重模型，面向编码与智能体任务，拥有 8160 亿参数（激活 420 亿）、最高 100 万 token 上下文，支持文本、图像、视频和音频。
Meta 发布开源权重模型 Muse Spark Open，采用 MoE 架构，总参数约 816B、每 token 激活约 42B，支持文本、图像、音频和视频输入，上下文窗口最高 1M tokens。
推荐理由：Meta 开源 816B 参数 MoE 多模态模型，给出完整部署、微调与量化运行配方，可据此评估自托管成本。
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。
同一新闻，精选展示《Google DeepMind 发布 Gemini 4 Argon》
英伟达发布 Nemotron 3.5 Super VL，这是一个 120B 参数的开源多模态模型，面向持续在后台运行的企业智能体，处理文本、图像、文档和视频。
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。
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。
Google 面向开发者、企业和消费者全球推出新旗舰模型 Gemini 4 Argon，可通过 AI Studio 和 Gemini 平台的 API 使用，AI Ultra 订阅者可在 Google Antigravity 中使用，Ultra 和 Pro 订阅者可通过 Gemini 应用和 Google 搜索的 AI 模式访问。
同一新闻，精选展示《Google DeepMind 发布 Gemini 4 Argon》
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 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。
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。
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。
同一新闻，精选展示《Meta 发布首个前沿模型 Muse Wonder》
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 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。
OpenAI 面向所有 ChatGPT 用户推出 GPT-6，并带来名为 Intelligent UI 的新功能，模型以图形、按钮、图表和表单等交互界面呈现答案，而非纯文本。
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。
Musubi 发布轻量级决策模型 PolicyLM-1.7B，以开放权重形式开源，专为实时内容审核设计。该模型可将用自然语言写成的内容政策直接应用于消息，在 50 毫秒内给出二元判断，且政策变更时无需重新训练。Musubi 联合创始人兼首席 AI 官 Filip Jankovic 表示，这能让平台管理者以可扩展、可定制的方式主动标注内容。
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 发布 Beam，一个面向编码、智能体与科研任务的纯文本 MoE 模型，总参数 501B、激活 23B，从零训练，完整权重将以 Apache 2.0 在本月放出。
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。
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。
Google DeepMind 发布两款实时语音对话模型 Gemini 3.8 Live 和 Gemini 3.8 Live Extended Thinking，分别面向规模化低成本场景与高复杂度多步推理任务。
推荐理由：两款语音对话模型同时给出实时推理、工具调用与多语言切换的能力边界，并列出开发者与企业的开放入口。