Fenon AI 的 NukeTorch 引擎在四台 MacBook Pro M5 Max 机器上运行 NVIDIA 的 GR00T N1.7 机器人策略，在 192 个客户端下达到每秒 152.07 个动作块，是已公布的最快 H100 数字的 2.45 倍，是 NVIDIA 自己公布数字的 4.24 倍。对于单次请求，H100 仍以 16.08 毫秒对 44.34 毫秒胜出，而四台 Mac 的标价为 19,996 美元，一张 H100 卡至少为 25,000 美元。单机版本可免费下载，而多机版本需要评估许可证。
Sakana AI于2026年10月26日在东京举办了“从世界模型到真实世界AI”研讨会，首席科学顾问Jürgen Schmidhuber发表了主题演讲，Sakana AI宣布将开发自己的预训练语言模型系列Sakana Sawara（暂定名）。首个小型模型Sawara Small（暂定名）若开发顺利，计划于2027年春季发布。超过400名参会者参加了此次活动，活动还包括Schmidhuber与CEO David Ha之间的对话。
Apple 宣布推出搭载 M6 的新款 14 英寸 MacBook Pro，配备 12 核 CPU 和 12 核 GPU，图形性能比 M5 提升最高 30%，AI 工作负载速度提升最高 25%。该芯片新增双 16 核神经网络引擎和 GPU 神经网络加速器，用于端侧 AI，电池续航最长可达 24 小时，支持 Wi-Fi 7 和蓝牙 6。10 月 28 日开启预购，11 月 6 日（周五）起发售。
Modal 的前沿部署工程团队与 Sakana AI 合作，在 Modal 上运行 Sakana Namazu——一个针对日本商业语境调优的约 1T 参数 MoE 模型——以支持其公开 API 上线。团队仅对路由专家应用选择性 NVFP4 量化，注意力、路由器和共享专家保持 BF16，并基于日语为主的对话进行校准，使全部 23,040 个专家都看到有代表性的流量。一个基于超过 300 亿原始 token ID 训练的定制 DFlash 草稿模型将推测 token 接受率提高了 25%，并将每 token 解码延迟降低约 35%；另一个基于约 100 万真实请求训练的草稿模型将平均接受长度从 3.51 提升到 5.01，并将 p99 延迟从 68 秒降至 52 秒。