Edge0 開源了 Edge0-145B 與 Edge0-120B，以及其統一推理框架與部署工具，並宣稱 Edge0-145B 是首個開源的 145B 參數端側模型。該公司報告在相容筆記型電腦上峰值記憶體 29GB、預填速度 1,100+ tokens/s、解碼速度 80+ tokens/s、典型功耗約 120W，上下文長度 128K–256K。其引用內部評分：DeepSWE 1.1 為 64.6、Terminal-Bench 2.1 為 86.52、GPQA-Diamond 為 90.4、IFBench 為 80.6，並表示權重已發布於 Hugging Face，首日即支援 macOS、Windows 與 Linux。
推薦理由：Edge0 開源了一個 145B 端側模型，報告峰值記憶體 29GB、解碼速度 80+ tokens/s，為本地推理能擴展到何種程度提供了一個具體數據點。
Google DeepMind 推出 Gemini 4 Hydrogen，這是一款 Gemini 4 模型，專為快速的日常程式編寫與代理式執行而打造，而非像 Gemini 4 Carbon 與 Argon 那樣著重於長程推理。它在預設的高思考等級下，於 Artificial Analysis Intelligence Index 上得分 51，而 Argon 為 50；在全新的 xhigh 設定下達到 54；其定價在其 100 萬 token 上下文視窗內一律為每百萬輸入 token 1.50 美元、每百萬輸出 token 7.50 美元。Google 亦在 Google Antigravity 中推出 Orchestrator，可在同一工作階段內於 Carbon 與 Hydrogen 等模型之間切換，並在 Terminal-Bench 4.0 上達到接近 Carbon 的任務成功率，同時少用 24% 配額、完成速度快 19%。
推薦理由：Google 的 Gemini 4 Hydrogen 鎖定快速的日常程式編寫與代理式工作，在 100 萬上下文視窗內一律採每百萬 token 1.50/7.50 美元的定價，並搭配可在 Gemini 4 模型之間切換的全新 Orchestrator。
Google DeepMind 推出 Gemini Decisions API，專為封閉式決策設計，例如是/否問題、多選題與量表評分，其底層 Gemini Decision 1 模型可在單次處理中處理多達 1,000 個獨立問題，涵蓋文字、圖像、音訊、影片與 PDF。它會在 150 至 250 毫秒內回傳附有信賴值的機率，每百萬輸入 token 收費 0.10 美元，且不收取輸出 token 費用，Google 稱這比 Gemini 3.5 Flash-Lite 便宜約五倍。該 API 現已可透過 Google AI Studio 使用，與 OpenRouter、LangChain 和 Vercel 的整合也正在陸續推出，Google 表示其內部已將其用於 Gemini Notebook 的模型路由、Stitch 的設計原型製作，以及 Google 搜尋的安全檢查。
推薦理由：Google 進軍封閉式決策 API，顯示供應商如何為路由與安全檢查打包快速、低成本的評分功能，並提供定價與延遲數據供比較。
Google DeepMind 向開發者、企業、科學家與消費者開放 Gemini 4 Carbon，將其定位在 Gemini 4 Argon 之上，適用於需要更深層推理與更多 token 的任務。Carbon 在 CursorBench 4.0、Perplexity 的 WANDR 與 Zapier 的 AutomationBench 上排名第一，每項任務成本比次佳的外部模型低 2 倍以上，定價為每百萬輸入 token 2 美元、每百萬輸出 token 10 美元，與 Argon 的 introductory 價格相同。Google 也預覽了 Google Antigravity 中的 /swarm，能將單一提示詞轉化為一支協同運作的代理團隊，並回報 Carbon 在模擬網路攻擊測試中攔截了 99% 的攻擊軌跡。
推薦理由：Google 的發布說明詳細介紹了 Gemini 4 Carbon 如何以更高的 token 用量換取更深層的推理，在 CursorBench 4.0、WANDR 與 AutomationBench 上排名第一，每項任務成本不到次佳外部模型的一半。
Anthropic 發布 Claude Fable 5.2 與 Claude Mythos 5.2，在多數獨立排行榜上名列前茅，包括 Artificial Analysis Intelligence Index v5 的 65 分與 SemiAnalysis GDPx 的 16.4%。價格下調 20% 至每 100 萬輸入/輸出 token 8 美元/40 美元，但 SemiAnalysis 報告指出，每項 GDPx 任務的成本從 67.16 美元升至 88.15 美元，因為該模型會撰寫數百到數千個測試案例，並啟動子代理來檢查其工作。多項評估顯示，max effort 等級的表現不如 high，且 Fable 每週訂閱上限被限制在 50%。
推薦理由：Anthropic 發布 Fable 5.2 與 Mythos 5.2，每 token 價格下調 20%，但獨立評估顯示每項任務成本更高，且 max-effort 設定的表現不如 high。
Anthropic 發布 Claude Fable 5.2，這是一款為最艱鉅的技術挑戰與雄心勃勃的開放式專案所設計的模型，在程式編寫、推理與視覺方面均有改進。該公司建議大多數程式編寫與知識任務先從 Opus 5.5 著手；Fable 5.2 即日起於 Pro、Max、Team 與 Enterprise 方案提供。
推薦理由：Claude Fable 5.2 鎖定雄心勃勃的開放式技術工作，並宣稱在程式編寫、推理與視覺方面有所提升，而 Opus 5.5 仍是大多數程式編寫與知識任務的建議預設選項。
Thinking Machines 發布了 Inkling 2 Small，這是一款專有推理模型，在 Artificial Analysis Intelligence Index v5.0.1 上得分 31，比 Inkling Small 高 18 分，並計劃在日後某個未確認的日期以 Apache 2.0 授權釋出權重。這款 594B 參數的模型（17B 活躍參數）率先透過 Tinker 和 Tinker Playground 提供，價格為每 100 萬輸入/輸出 token 0.30/1.00 美元，它在編碼與幻覺基準測試上與 Gemini 3.8 Flash（high）持平，但落後於 Claude Sonnet 5.5。它在每個 Intelligence Index 任務上平均輸出約 150K token，約為 Inkling Small 的 4 倍，每項任務成本為 1.18 美元，而後者為 0.20 美元。
推薦理由：Artificial Analysis 的獨立基準測試顯示了 Inkling 2 Small 在哪些方面優於其前代，以及在哪些方面仍落後於 Gemini 3.8 Flash 和 Claude Sonnet 5.5。
Google 的 Gemini 4 Carbon 在 Artificial Analysis Coding Agent Index 上排名第五，得分 5（滿分 62），並在 9 項 Index 評估中的 4 項領先，包括 HLE-Diamond 和 Terminal-Bench-Science。1 從 4% 升至 11%；該模型正逐步向部分使用者推出，尚未公開發布。
推薦理由：Gemini 4 Carbon 以 59 分登上 Artificial Analysis Intelligence Index v5 榜首，在 Coding Agent Index 上落後 Claude Opus 5.5 三分，並附有每項任務成本與幻覺數據供比較。
Mistral 發布 Timestral，這是其首個時間序列基礎模型系列，共有 5M 至 209M 參數四種規模。其中最大的模型在 GIFT-Eval、TIME 與 fev-bench 這三個主要公開基準上，於單一檢查點、未使用集成方法的預訓練零樣本模型中排名第一，且僅使用前代最先進模型三分之二的參數。Timestral 可產生具 21 個分位數的機率性多變量預測，支援僅過去與已知未來的共變量，可在無 GPU 的 CPU 上執行，並可透過 Mistral Forge 進行微調，同時在修改版 MIT 授權下發布了 GitHub 儲存庫與技術報告。
推薦理由：Mistral 首個時間序列基礎模型系列以 209M 參數的檢查點，宣稱在 GIFT-Eval、TIME 與 fev-bench 上取得零樣本排名第一，為預測工作提供了規模與準確度的取捨參考。
inclusionAI 發布 Ming-3.0-audio-flash，這是一個 126B 參數的混合專家（MoE）音訊模型，啟動參數為 6.5B，同時推出精簡版 Ming-3.0-audio-tiny，參數為 9.3B、啟動參數 2.7B。flash 模型涵蓋中英文語音辨識，包括方言與嘈雜多說話者場景、長音訊理解、非語音聲音與音樂感知、音訊推理，以及可選合成語音輸出的端到端口語對話。它隨附 vLLM-Omni、SGLang 與 Transformers 推論路徑，採用 MIT 授權，預設 Flash 配置在 128K 上下文下使用四張 80 GB H800 GPU 的張量平行。
推薦理由：此次發布詳細介紹了一個 126B 參數的 MoE 音訊模型，啟動參數為 6.5B，外加一個 9.3B 的 tiny 變體，為開放音訊語言模型的規模與部署提供了具體參考。
Meta 推出 Muse Wonder 系列，包含 Muse Wonder 與 Muse Wonder Full，並稱其在個人與專業代理任務、記憶與程式設計方面達到最先進的效能。Muse Wonder 即日起可透過 Meta Model API 與 Muse Code 使用，Muse Wonder Full 即日起開放給 Muse Code 訂閱者使用。這些模型結合了 Active Memory（可跨對話保留上下文並擷取任務相關細節）與 Active Focus（可持續推進長期目標，並在重要動作前進行確認）；Meta 表示兩者皆在其千兆瓦規模的 Prometheus 資料中心訓練而成。
推薦理由：Meta 的 Muse Wonder 系列宣稱在代理、記憶與程式設計基準測試上取得最先進的結果，並以 Active Memory 與 Active Focus 作為其建構的兩大核心能力。