Edge0 开源了 Edge0-145B 和 Edge0-120B，以及其统一推理框架和部署工具，并称 Edge0-145B 是首个开源的 145B 参数端侧模型。该公司报告称，在兼容笔记本上峰值内存为 29GB，预填充速度 1,100+ tokens/s，解码速度 80+ tokens/s，典型功耗约 120W，上下文长度为 128K–256K。它引用的内部得分为：DeepSWE 1.1 上 64.6，Terminal-Bench 2.1 上 86.52，GPQA-Diamond 上 90.4，IFBench 上 80.6，并表示权重已发布在 Hugging Face 上，首日即支持 macOS、Windows 和 Linux。
推荐理由：Edge0 开源了一款 145B 端侧模型，报告峰值内存 29GB、解码速度 80+ tokens/s，为本地推理能扩展到何种程度提供了一个具体数据点。
IBM 发布了两款实验性预览模型 granite-4.1-3b-LLMON-preview 和 granite-4.1-8b-LLMON-preview，它们基于 Granite 4.1 基础检查点衍生，经过训练能够读取和生成 LLMON——一种 LLM 原生标记语言，用保留的特殊 token 分隔符来标记指令、数据和需求。在 OPI 基准上，这些模型比测试中表现最好的前沿模型多规避了 47% 的间接提示注入攻击，比最好的开源模型多规避了 95%，同时在标准基准上的表现与 Granite 4.1 Instruct 相当。此次发布包含一个 GitHub 工具包，提供无损的 JSON 到 LLMON 转换器，作者指出该预览版仅供探索，不适用于生产环境。
推荐理由：IBM 在 Granite 4.1 上训练出能读写 LLMON 标记的预览模型，通过显式的指令与数据分离，将 OPI 基准上的间接提示注入成功率压到接近零，同时保持通用能力。
Google DeepMind 推出了 Gemini 4 Hydrogen，这是一款 Gemini 4 模型，专为快速的日常编程和智能体执行而构建，而非 Gemini 4 Carbon 和 Argon 那种长程推理。在其默认的高思考级别下，它在 Artificial Analysis Intelligence Index 上得分为 51，而 Argon 为 50；在新的 xhigh 设置下达到 54；其定价在其 100 万 token 上下文窗口内统一为每百万输入 token 1.50 美元和每百万输出 token 7.50 美元。Google 还在 Google Antigravity 中推出了 Orchestrator，它可以在会话内在 Carbon 和 Hydrogen 等模型之间切换，并在 Terminal-Bench 4.0 上达到接近 Carbon 的任务成功率，同时使用的配额减少 24%，完成速度快 19%。
推荐理由：Google 的 Gemini 4 Hydrogen 面向快速的日常编程和智能体工作，在 100 万上下文窗口内统一为每百万 token 1.50/7.50 美元的定价，并推出了可在 Gemini 4 模型之间切换的新 Orchestrator。
Google DeepMind 推出了 Gemini Decisions API，专为封闭式决策而构建，例如是/否问题、多项选择和基于量表的评分，其底层的 Gemini Decision 1 模型可在单次处理中跨文本、图像、音频、视频和 PDF 处理多达 1,000 个独立问题。它以 150 至 250 毫秒的速度返回带有置信度值的概率，每百万输入 token 收费 0.10 美元，且不收取输出 token 费用，Google 称这比 Gemini 3.5 Flash-Lite 便宜约五倍。该 API 现已通过 Google AI Studio 提供，OpenRouter、LangChain 和 Vercel 的集成正在陆续推出，Google 表示其内部已将其用于 Gemini Notebook 中的模型路由、Stitch 中的设计原型制作以及 Google 搜索中的安全检查。
推荐理由：Google 进入封闭式决策 API 领域，展示了供应商如何为路由和安全检查打包快速、低成本的评分，并提供了定价和延迟数据以供比较。
Google DeepMind 宣布推出 AlphaGenome 2，这是一款下一代 DNA 序列模型，可预测 DNA 序列及其变异如何影响特定的人类细胞类型。该条件模型基于 68 种组织中超过 1.07 亿个单细胞图谱训练，识别出的改变表达的变异数量几乎是上一模型的两倍；在 TenK10K 免疫细胞数据集上，它找回了 30% 的因果变异，而原始 AlphaGenome 在单细胞数据上微调后仅找回 16%。该模型可通过 AlphaGenome API 用于非商业研究，并以私有预览形式开放商业研究使用。
推荐理由：AlphaGenome 2 从批量组织平均值转向单细胞条件化，在免疫细胞数据上将因果变异召回率大约翻倍，这对于将 GWAS 信号与特定细胞类型关联起来具有重要意义。
MiniMax 发布 H3-Image，这是一款基于 H3 构建的开源权重图像生成模型，支持文生图、参考图生成和图像编辑，可在 10 秒内生成 4096 × 4096 的图像。该公司表示，它最多可处理 16 张参考图，声称在开源权重模型中具有最先进的提示词遵循能力，并报告速度最高可达主流替代方案的 5 倍。H3-Image 可通过 MiniMax API 平台、MiniMax Code 和海螺 AI 使用，定价为同类产品的 50–70%，发布周期间 4K 及以上请求享受 50% 折扣。
推荐理由：MiniMax 发布开源权重 H3-Image，声称可在 10 秒内生成 4K 图像，定价为同类主流产品的 50–70%，为开发者提供了一个用于高分辨率图像工作的新开源选择。
Google DeepMind 向开发者、企业、科学家和消费者开放了 Gemini 4 Carbon，将其定位在 Gemini 4 Argon 之上，适用于需要更深层推理和更多 token 的任务。Carbon 在 CursorBench 4.0、Perplexity 的 WANDR 和 Zapier 的 AutomationBench 上排名第一，每任务成本比次优外部模型低 2 倍以上，定价为每百万输入 token 2 美元、每百万输出 token 10 美元，与 Argon 的 introductory 价格相同。Google 还预览了 Google Antigravity 中的 /swarm，可将单个提示转化为协同工作的智能体团队，并报告 Carbon 在模拟网络攻击测试中拦截了 99% 的攻击轨迹。
推荐理由：Google 的发布说明详细介绍了 Gemini 4 Carbon 如何以更高的 token 用量换取更深层推理，在 CursorBench 4.0、WANDR 和 AutomationBench 上排名第一，每任务成本不到次优外部模型的一半。
Amazon 推出 Mitra-v2，这是用于分类和回归的第二代表格基础模型，随附微调模型以及推理和微调代码，以 Apache-2.0 许可证在 Hugging Face 上发布。它使用合成表格进行预训练，行数是 Mitra-v1 的 10 倍，列数约为其 3 倍，采用新的混合 SCM 先验和混合优化器，同时保持 Transformer 架构不变。在包含 51 个真实世界数据集的公开基准 TabArena 上，Mitra-v2 在单模型领域领先，在两者均原生运行的 33 个数据集中的 32 个上优于 Mitra-v1，并在 1 小时预算内完成全部 51 个数据集；微调后的 Mitra-v2 还在 ScoringBench 上排名第一。
推荐理由：Mitra-v2 表明，扩大合成预训练数据而非加深网络，能将表格基础模型提升至 TabArena 单模型领域的首位。
Anthropic 发布了 Claude Fable 5.2 和 Claude Mythos 5.2，二者在多数独立排行榜上位居榜首，包括 Artificial Analysis Intelligence Index v5（65 分）和 SemiAnalysis GDPx（16.4%）。价格下调 20%，降至每 100 万输入/输出 token 8 美元/40 美元，但 SemiAnalysis 报告称，每项 GDPx 任务的成本从 67.16 美元升至 88.15 美元，因为该模型会编写数百到数千个测试用例，并启动子代理来检查其工作。多项评估显示，max effort 级别的表现不如 high，且 Fable 被限制为每周订阅额度的 50%。
推荐理由：Anthropic 发布 Fable 5.2 和 Mythos 5.2，每 token 价格下调 20%，但独立评估显示每任务成本更高，且 max-effort 设置的表现不如 high。
Google DeepMind 推出了 Gemini Robotics 2.5，这是其迄今为止能力最强的视觉-语言-动作模型，扩展了机器人可学习的技能范围，并加快了技能获取速度。在 200 个不同任务上评估时，该模型相比此前基线成功率高出 30% 到 100%，同时完成任务的速度快 20% 到 30%；在梅赛德斯-奔驰生产线的概念验证中，Apptronik 的 Apollo 2 人形机器人以 96% 的成功率完成汽车零部件的拾取和包装。此次发布还新增了针对物理安全的推理时推理引导，使在障碍物周围的安全任务完成率提升 33%，在附近有人时的安全任务完成率提升 43%，并推出了开源基准 ASIMOV-Jailbreak，Gemini 4 Argon 在该基准上达到 99.5% 的越狱抵抗率。
推荐理由：Gemini Robotics 2.5 在 200 个任务上的成功率提升了 30% 到 100%，并在梅赛德斯-奔驰生产线的试点中实现了 96% 的拾取放置成功率，为评估 VLA 模型的真实世界部署提供了参考数据。
Anthropic 发布了 Claude Fable 5.2，这是一款为最艰巨的技术挑战和雄心勃勃的开放式项目而设计的模型，在编码、推理和视觉方面均有提升。公司建议大多数编码和知识任务从 Opus 5.5 开始使用；Fable 5.2 即日起在 Pro、Max、Team 和 Enterprise 套餐中提供。
推荐理由：Claude Fable 5.2 面向雄心勃勃的开放式技术工作，据称在编码、推理和视觉方面有所提升，而 Opus 5.5 仍是大多数编码和知识任务的推荐默认选择。
Zyphra 发布了 ZONOS3-Mini，这是一款稀疏 MoE 文本转语音模型，激活参数 100M、总参数 800M，采用 Apache 2.0 许可，在 112 块 NVIDIA H100 上训练了 2.5 天。它在 Pixel 9 的浏览器中首音频延迟低于 570 毫秒，在 M3 MacBook Air 上低于 150 毫秒，并提供 WebGPU、SGLang、vLLM 和 GGML 运行时。该模型增加了对身份、口音、质量、情绪和表达方式的控制，包括词级调控，Zyphra 报告称其在其新的 ZTTS2-Eval 基准上在开源模型中排名第一。
推荐理由：Zyphra 的紧凑型 MoE TTS 模型将零样本语音克隆与词级表达控制相结合，同时能在手机和笔记本电脑上实时运行。
Meta 发布了 Muse Ember，这是其最小、最高效的模型，面向智能体全天执行的重复性工作，例如工具调用、编码子任务、路由、抽取和长文档解析。Meta 称其在约三分之一成本下达到 Claude Haiku 5.5 的最佳分数，并击败 GPT-6 Luna 的所有配置，价格为每百万输入 token 0.10 美元、每百万输出 token 0.50 美元。该模型配备 100 万 token 上下文窗口、最高 51.2 万输出 token，原生支持文本、图像、音频和视频输入，即日起在 Muse Code 和 Meta Model API 上以 muse-ember-1.0 提供。
推荐理由：Meta 最小的模型瞄准高吞吐的智能体步骤，其与 Claude Haiku 5.5 和 GPT-6 Luna 的每任务成本对比说明了效率主张的来源。
Every 报道称，Anthropic 的最新模型 Fable 5.2 让 Kieran Klaassen 构建了一款视频编辑器，融合了 Adobe Premiere、After Effects 和 Ableton 风格的功能，并由一个 AI 智能体运行，Everycut 在他开始三天后上线。该评测称，Fable 5.2 能承接整个产品，并持续构建、测试和优化，直到可日常使用；相比之下，Opus 5.5 需要用户不断检查其工作，而 Fable 5 和 5.1 则能连续数小时或数天运行大型任务。Every 称这是其测试过的首个让专业人士无需阅读底层代码就能构建生产级工具的模型。
推荐理由：Every 对 Fable 5.2 的实测展示了单一模型在极少引导下能将产品构建推进到何种程度，并与 Opus 5.5 及 Fable 5/5.1 做了具体对比。
Google DeepMind 推出 Gemini Omni 1.2 Flash，现已在 Gemini API 和 Gemini for business 中全面可用，支持原生 15 秒视频生成、多轮对话式编辑和更强的参考遵循能力。价格较 Gemini Omni 1.1 下降 30%，720p 视频为每秒 0.07 美元，用户可先以 360p 或 720p 草稿生成，再升级至 1080p 或 4K。片段时长可在 3 至 15 秒之间以一秒为增量设置，输出内容带有不可感知的 SynthID 水印。
推荐理由：Gemini Omni 1.2 Flash 将原生片段时长提升至 15 秒，并将 720p 视频价格降低 30% 至每秒 0.07 美元，多轮对话式编辑现已全面可用。
Google DeepMind 推出 Gemini Omni 1.2 Flash，并在 Gemini API 和 Gemini for business 中全面开放。该模型可生成和编辑最长 15 秒的原生片段（Omni 1.1 为 10 秒），支持多轮对话式编辑，并能更一致地保持角色、产品和风格参考；720p 视频现价为每秒 0.07 美元，比 Omni 1.1 低 30%。输出内容带有 SynthID 水印，该模型正在 Flow、Google Vids、Gemini 应用和 Google Ads 中逐步推出。
推荐理由：Gemini Omni 1.2 Flash 将 720p 视频价格降低 30% 至每秒 0.07 美元，同时将原生片段延长至 15 秒，为大规模制作视频的团队提供了一个可与先前版本比较的更便宜选择。
Meta 正在向使用 Muse 和 Meta AI 的用户推出其现有模型的专用版本，这些版本使用 Muse Wonder 训练。专用模型新增了 Active Memory 和 Active Focus，Meta 报告称，当前 Muse 模型在其 Personal Superintelligence Index 上得分为 47%，而上一代模型为 38%；在 Active Memory 评估中为 90% 对 76%；在完成出现意外问题的日常任务方面提升了 67%。
推荐理由：Meta 的专用 Muse 和 Meta AI 模型将 Active Memory 与 Active Focus 带给更多用户，并报告在记忆和任务完成评估上有所提升。
Preferred Networks于11月5日在Hugging Face上以开放权重模型形式发布了PLaMo 3 Translate，这是其PLaMo Translation服务中使用的翻译专用大语言模型。该模型提供0.8B、2B、8B和31B四种规模，支持包括日语和英语在内的53种语言，可在智能手机、笔记本电脑和内部服务器上运行，无需连接云端。
推荐理由：PFN发布了四种规模（从0.8B到31B）的翻译专用大语言模型，使企业和个人无需云端访问即可在设备端运行53种语言的翻译。
Thinking Machines 发布了 Inkling 2 Small，这是一款专有推理模型，在 Artificial Analysis 智能指数 v5.0.1 上得分 31，比 Inkling Small 高 18 分，并计划在稍后一个尚未确认的日期以 Apache 2.0 许可证开放权重。该模型拥有 594B 参数（17B 激活），首先通过 Tinker 和 Tinker Playground 提供，价格为每 100 万输入/输出 token 0.30/1.00 美元；它在编码和幻觉基准上与 Gemini 3.8 Flash（high）持平，但落后于 Claude Sonnet 5.5。它在每个智能指数任务上平均输出约 150K token，约为 Inkling Small 的 4 倍，每任务成本为 1.18 美元，而后者为 0.20 美元。
推荐理由：Artificial Analysis 的独立基准测试显示了 Inkling 2 Small 在哪些方面优于其前代，以及在哪些方面仍落后于 Gemini 3.8 Flash 和 Claude Sonnet 5.5。
Mistral AI 发布了 Mistral Large 4（Le Chonk）的开放权重，这是一个 1 万亿参数的原生多模态模型，本月早些时候进入公开预览，并在欧洲从零开始训练。该公司表示，额外三周的强化学习使其登顶开放权重编码榜首，在 Terminal-Bench 4.0 上达到 41%，在 Artificial Analysis Coding Agent Index 上达到 48%，同时每项任务使用的 token 比 GLM-5.3 少 47%。它新增了低、中、高三种推理模式，在 Artificial Analysis Cyber Index 上得分 51%，在修改版 MIT 许可证下，定价为每百万 token 输入 $0.70、缓存输入 $0.07、输出 $2.10。
推荐理由：Mistral 开放了其 1 万亿参数旗舰模型的权重，将编码和防御性安全基准的提升与三种推理模式和按 token 定价相结合。