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。
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 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。
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。
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。
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。
Google DeepMind 发布了 Gemini 4 Carbon，这是其迄今最强的模型，具备最先进的网络安全与长周期能力，在 v5.0 Artificial Analysis Intelligence Index 上以 59 分排名第一。它在用于发现漏洞的 SEC-bench Pro 上得分 88.2%，在用于漏洞利用的 ExploitGym 上得分 54.8%，在用于修补的 CWE-bench 上得分 71.0%，并在 WebDev Arena 上以 1768 分排名第四。Carbon 以与 Argon 相同的 introductory 价格发布，即每百万输入 token 2 美元、每百万输出 token 10 美元，并首先通过 Fairwind Program 向部分网络防御者开放，随后再更广泛发布。
推荐理由：Gemini 4 Carbon 在漏洞发现与修补方面的基准测试结果，显示出前沿模型正如何被定位用于网络安全防御工作。
谷歌的 Gemini 4 Carbon 在 Artificial Analysis Coding Agent Index 上位列第 5。5（最高 62），并在 9 项 Index 评测中的 4 项领先，包括 HLE-Diamond 和 Terminal-Bench-Science。1 从 4% 升至 11%；该模型正面向部分用户推出，尚未公开可用。
推荐理由：Gemini 4 Carbon 以 59 分登顶 Artificial Analysis Intelligence Index v5，在 Coding Agent Index 上落后 Claude Opus 5.5 3 分，并附有每任务成本和幻觉数据供比较。
Preferred Networks 于 2026 年 10 月 27 日开始提供 PLaMo 3.1 Prime，新增网页搜索和 Deep Research 功能，后者可在数分钟到数十分钟内自主规划、收集、分析并撰写带来源引用的报告。Deep Research 还支持本地部署，并可连接内部文档检索系统；该公司称，与 PLaMo 3.0 Prime 相比，在包括 AA Omniscience 在内的八项幻觉相关基准上平均得分提升约 15%。PFN 还提到，通过推测解码处理速度提升 1.7 倍，非推理模式下输出 token 减少 90%，并推出了免费的 PLaMo API 套餐以及 PLaMo Chat 活动，在 2026 年 11 月 30 日前每天提供两次 Deep Research。
推荐理由：PFN 的 PLaMo 3.1 Prime 新增了可本地运行的自主 Deep Research，为日本企业提供了一个可本地部署、用于带来源引用的调研工作的选项。
Mistral 发布了 Voxtral 3，这是一系列语音转文本和文本转语音模型，外加一个基于 LiveKit 构建的语音智能体 SDK，可在单一流水线中流式完成聆听、推理、工具调用和说话。Voxtral Small Transcribe 3 覆盖 50 多种语言，支持说话人分离和上下文偏置；Voxtral Mini TTS 3 支持 35 多种语言和 50 多种方言；该技术栈可通过 Mistral 的欧盟托管 API 或自部署获取。定价为批量转写每分钟 0.0035 美元起，TTS 每 100 万字符 13 美元。
推荐理由：Mistral 的 Voxtral 3 将多语言语音模型与基于 LiveKit 的语音智能体 SDK 相结合，为团队提供了一个可主权部署的实时语音智能体选项。
MiniMax 正式推出 MiniMax M3.1 Flash，这是一款新一代 Flash 模型，据称相比前代将使用成本降低 70%，在线推理速度提升近三倍。公司报告其在 DeepSWE v1.1 上达到 73.7%，在 BankerToolBench 上为 76.2，在 OSWorld V2 上为 61.7，在 Agents' Last Exam 上为 29.6，在 CyberGym 上为 82%，输出速度超过 200 TPS，中位数为 170+ TPS。定价为每 100 万输入 token 0.15 美元、每 100 万输出 token 0.60 美元、每 100 万缓存输入 token 0.015 美元，该模型可通过 MiniMax API、M Plan 和 MiniMax Code 使用，权重将于后续发布。
推荐理由：MiniMax 的 Flash 模型声称以每 100 万输入 token 0.15 美元的价格实现顶级的智能体与编程得分，为智能体工作负载的成本侧提供了一个具体的数据点。
Meta 发布了 Muse Spark Open 的权重，这是一个开放权重的原生多模态模型，总参数 816B（激活参数 42B），上下文窗口为 1M token，定位面向编程和智能体任务。它是同类模型中首个借助 MLX 框架、在两台 Apple M5 Ultra Mac Studio 上于桌面端运行的模型，并可通过 Baseten、Fireworks AI、Groq、Modal、Nebius、OpenRouter 和 Together AI 等 API 合作伙伴获取，权重已在 Hugging Face、Amazon SageMaker AI、Google Cloud Model Garden 和 Microsoft Foundry Models 上提供。Meta 表示，该模型在 SGLang 中附带可自动调优的 Helion GPU 内核，在 NVIDIA 和 AMD GPU 上实现 1.03-3.95 倍的内核级加速，在 AMD MI350 上实现 3% 的端到端加速。
推荐理由：Meta 发布了一个 816B 参数多模态模型的开放权重，该模型可在两台 Mac Studio 上运行，为开发者提供了一个用于长程编程和智能体任务的本地选项。
Meta 推出 Muse Wonder 系列，包括 Muse Wonder 和 Muse Wonder Full，称其在个人与专业智能体任务、记忆和编程方面达到最先进性能。Muse Wonder 即日起通过 Meta Model API 和 Muse Code 提供，Muse Wonder Full 即日起面向 Muse Code 订阅用户提供。这些模型将 Active Memory（跨对话携带上下文并检索任务相关细节）与 Active Focus（持续处理长期目标并在重要操作前确认）相结合；Meta 表示两者均在其千兆瓦级 Prometheus 数据中心训练。
推荐理由：Meta 的 Muse Wonder 系列声称在智能体、记忆和编程基准上取得最先进结果，其构建围绕 Active Memory 和 Active Focus 两项能力。
Mistral 已推出 Mistral Large 4 的公开预览版，这是一个 1 万亿参数的原生多模态模型，拥有 520 亿活跃参数，现可通过 Mistral Studio API 使用。Mistral 表示，该模型可与最强的开源模型竞争，并优于美国和欧洲的其他开放权重模型，在 Artificial Analysis Cyber Index 漏洞复现与修补测试中得分 82%，在其综合 Coding Agent Index 中得分 49.8%。权重将于本月底发布，此前已与网络安全合作伙伴和主管部门进行红队测试；Mistral 表示，该模型是在其自有欧洲数据中心内的 3,800 块 NVIDIA Grace Blackwell GPU 上从零开始训练的。
推荐理由：Mistral 迄今最大的模型声称在网络安全和智能体编程方面拥有开放权重领先地位，并承诺月底发布权重。
Anthropic 发布了 Claude Sonnet 5.5，这是继 Opus 5.5 之后 Claude 5.5 系列的第二款模型。公司称其在相同每 token 价格下比 Sonnet 5 更智能、更高效，速度快 30%。由于每项任务通常需要更少的 token，Anthropic 表示大多数工作的成本最多可降低 30%。该模型原生支持 100 万 token 上下文窗口、最大 128k 输出，并默认开启思考功能。发布指南列出了 Sonnet 5 用户需要注意的破坏性变更，包括用 between_tools 设置替代已禁用的思考功能、将强制 tool_choice 替换为 auto 加 strict tools，以及将 computer use 迁移至 computer_toolset_20260801 工具集。
推荐理由：Anthropic 的 Sonnet 5.5 保持 Sonnet 5 的定价，同时降低每任务 token 用量，迁移说明则展示了已在 Sonnet 5 上构建的团队需要做哪些变更。
MiniMax 发布了 M3，这是一款开放权重模型，据称是首个将前沿编程与智能体性能、100 万 token 上下文窗口以及原生图像和视频输入结合在一起的模型。M3 采用 MiniMax 新的 MSA 稀疏注意力架构，公司报告称该架构将 100 万上下文下的每 token 计算量降至上一代的 1/20，并将预填充速度提升 9 倍以上、解码速度提升 15 倍以上。它在 SWE-Bench Pro 上得分 59.0%，在 Terminal-Bench 2.1 上得分 66.0%，在 MCP Atlas 上得分 74.2%，可通过 MiniMax Code、Token Plan 和 API 使用，权重和技术报告承诺在 10 天内发布。
推荐理由：MiniMax M3 将 100 万 token 上下文、前沿编程与智能体得分以及原生图像和视频输入结合在一个开放权重模型中，MSA 降低了长上下文下的每 token 计算量。