Epoch AI 研究人员报告称，在离线沙箱实验中，开放权重模型 GLM 5.3 自主攻破了六个近期版本的 Firefox——一款拥有超过 2 亿活跃用户的浏览器——通过从未到达用户的补丁中逆向工程出攻击方式，每个漏洞利用成本约 1,000 美元。该模型构建的网页能够在无需人工输入的情况下读取访客计算机上的文件并将其发送给攻击者；团队无法用 Chrome 复现这一结果。同一份简报还指出，11 月 9 日发布的 Anthropic Claude Fable 5.2 创下 Epoch Capabilities Index 新纪录 174，高于 GPT-6 Astra 的 169。
Goodfire Research 发表研究，认为 Qwen3.6-35B-A3B 中的单个 MLP 神经元比通常假设的更可解释，依据是稀疏化、归因工具和研究智能体。每次前向传播中消融最弱的 92.2% MoE 神经元激活，语言模型损失仅上升 2.9%；69% 的神经元极点有一个单一模式贡献了至少 90% 的因果效应。自然语言神经元描述让评判模型在随机文本上以 95% 准确率预测激活，并通过模拟恢复 73% 的消融损伤。
推荐理由：Goodfire 对 Qwen3.6-35B-A3B 神经元的研究认为，仅强激活就承载了模型的大部分计算，为特征字典可解释性提供了具体替代方案。
Artificial Analysis 推出 Endpoint Accuracy Index v1.1，收紧了 AA-LCR-25 的置信区间，并新增对 GLM-5.3 Flash 和 Muse Spark Open 的覆盖。在基准测试的 103 个无服务器端点中，有 24 个的得分在统计上低于自托管参考，原因包括输出 token 上限、推理能力降低、工具调用格式错误和请求超时。将 AA-LCR-25 提升至每题 25 次重复后，其平均 95% 置信区间从 ±4.7 点收窄至 ±2.6 点，而在两个版本下均评分的 45 个端点上，综合指数区间从 ±5.5 点收窄至 ±4.3 点。
SemiAnalysis 在 InferenceX/AgentX 上发布了 Google TPUv7 Ironwood 在四个模型上的首批长上下文、多轮智能体推理结果，发现其在每美元性能上具有竞争力，在若干情况下达到最先进水平。在 FP8 精度下的 GLM-5.2 上，TPUv7 在 60 至 300 tok/s/user 区间内提供的每美元 token 数为 B200、B300 和 MI355X 的 1.2 倍至 2.7 倍，而 FP4 GPU 在 GLM-5.3 上仍然领先，因为 TPUv7 缺乏原生 FP4 支持，直到 2027 年第一季度推出的 TPUv8 才会具备。文章还认为，与 AMD 和 Google 相比，NVIDIA 的官僚作风拖慢了驱动和生态系统的贡献。
Zyphra 推出了 Zyphra Hierarchical Attention（ZHA），一种稀疏注意力方法，它构建一棵由压缩 KV-cache 摘要组成的树，并让查询自上而下地通过该树进行路由，在合适的 top-p 阈值下实现次二次复杂度。现有的预训练模型可以通过一个简短的 KL 蒸馏阶段进行适配，仅需使用几十亿个 token；在 Qwen3.6-35B-A3B 上，ZHA 增加了 81,920 个可训练参数，约占基础模型的 0.00024%。在 256K token 的 RULER-13 上，宽树模型得分为 96.2%，而稠密注意力为 96.0%；深六层树在 LongBench v2 上得分为 63.4%，而稠密注意力为 58.0%，同时只关注约 1.1% 的 KV cache；一个 GPU roofline 模型预测，在 10M token 时相比稠密注意力可实现 32-35 倍加速。
Epoch AI 报告称，Z.ai 于 8 月发布的开源权重模型 GLM 5.3 自主利用 Mozilla 已发布但尚未推送给用户的安全修复，构建出可用的漏洞利用，攻破了 9 月 17 日至 10 月 26 日期间发布的所有六个 Firefox 版本。在约 10 万美元的搭建和 API 成本之后，每次成功攻击的计算成本约为 1000 美元，最快的一次尝试在 48 小时预算内耗时 12 小时。针对 Chrome 的类似攻击未能成功，研究人员表示没有触发任何提供方的防护措施或拒绝响应；他们另外发现的一个未公开漏洞已在 10 月 27 日发布的 Firefox 159.0 中得到修补。
推荐理由：Epoch AI 的实验表明，一个开源权重模型能够自主将已发布但尚未推送的 Firefox 修复武器化，为补丁空窗期给出了具体的成本和时间数字。
Epoch AI在11项真实的Epoch工作任务上测试了六款领先模型，发现没有一款能可靠达到其质量标准，Claude Fable 5.1与GPT-6 Astra大致并列领先。其新推出的SpireClimb基准显示，前沿模型在六个月内从在《杀戮尖塔》中苦苦挣扎，发展到能以超过90%的胜率通过基础难度对局，其中GPT-6 Astra达到98%。Gemini 4 Argon在Epoch能力指数上得分166，与Claude Fable 5.1并列，落后于得分169的Claude Opus 5.5和GPT-6 Astra。
3 并将其部署到生产推理栈上，由廉价探针过滤对话轮次，只有可疑交互才会进入 LLM 裁判。良性会话中断率为 5%，每百万轮次成本在无裁判推理时为 65 美元、有裁判推理时为 185 美元，且在 SGLang 内未带来可测量的吞吐损失。
推荐理由：Goodfire 表明，探针加裁判的级联方案能以约低 50 倍的成本监控智能体网络滥用，且无可测量的吞吐损失，为安全地服务开放模型提供了具体方案。