Apple 發布 HomeView，這款售價 299 美元的家庭裝置可透過臉部辨識最多六人，並在「訊息」、「FaceTime」、「行事曆」、「提醒事項」和「尋找」中顯示他們的個人內容。HomeView 上的 Siri AI 新增螢幕感知能力，並可借助配對的、支援 Apple Intelligence 的 iPhone 或 iPad 取得個人脈絡，在美國、澳洲、加拿大、印度、紐西蘭、新加坡、南非和英國支援英文。今日在澳洲、加拿大、印度、紐西蘭、新加坡、英國和美國開放訂購，而由於 Siri AI 在當地 iOS 上無法使用，該裝置不在歐盟販售。
推薦理由：Apple 首款搭載 Siri AI 的家庭裝置展示了臉部辨識與個人脈絡如何將共享螢幕變成個人化助理。
inclusionAI 發布 Duo-1.0-distill-quant，這是 Duo 1.0 全雙工多模態世界模型的 FP8 量化四步蒸餾 Realization 權重。這些權重會疊加在 inclusionAI/Duo-1.0-causal-base 套件上，該套件提供共用的 Intent、編解碼器、語音模型與 Realization 主幹，且需要支援所封裝 ModelOpt FP8 格式的執行環境。這些權重從 MiniMax H3 初始化，隨後由 Duo 團隊訓練。
inclusionAI 已發布 Duo-1.0-distill，這是 Duo 1.0 的四步蒸餾 Realization 權重；Duo 1.0 是一個用於即時音視訊互動的全雙工多模態世界模型。這些權重以 PyTorch Distributed Checkpoint 疊加層的形式提供，疊加於 inclusionAI/Duo-1.0-causal-base 套件之上，使用 Euler 取樣器、4 步與 flow shift 5.0。這些權重從 MiniMax H3 初始化，隨後由 Duo 團隊訓練。
Sing VL S1 是一個建構於 Qwen3.5 之上的 4B 參數多模態決策模型，現已推出 GGUF 版本，可用於 llama.cpp 的 CPU 推論。它提供 BF16（8.42 GB）、Q8_0（4.48 GB）與 Q4_K_M（2.71 GB）三種解碼器，外加一個共用的 F16 視覺投影器，預設上下文長度為 4096 個 token。GGUF 驗證涵蓋 9 個範例與 11 個問題；GGUF 各變體的完整公開分數仍待公布。
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。
vLLM 在 day 0 支援 Thinking Machines 的 Inkling 2 Small，這是一個多模態文字與視覺 MoE，總參數 594B、活躍參數 17B，上下文最多可達 1M 個 token。此整合加入了搭配 PDL 的核心融合、用於 prefill 的序列平行，在 TP4 下將 8K token 的 prefill 步驟縮短 22%，TP8 下縮短 26%，以及一個 Gluon 相對注意力解碼核心，將 100K 上下文下 batch-1 的解碼步驟從 15.1 ms 降至 4.8 ms。vLLM 回報在 GB200 上 TP4 時可達每使用者最高 630 TPS，接受長度 3.5，並且也透過 SkyRL 支援 LoRA 與 RL。
推薦理由：vLLM 在發布當天即支援 Inkling 2 Small，並給出核心融合、序列平行和 Gluon 解碼核心的具體優化數據，可供部署大型 MoE 模型的團隊參考。
vLLM-Omni 將 MiniMax H3-Image 帶到 NVIDIA Vera Rubin，並測得在四張 GPU 上進行原生 4096×4096 文字轉圖像的中位延遲為 0.87 秒，另在獨立吞吐配置下達到每小時 6,115 張影像。H3-Image 是一個開放權重的文字轉圖像與編輯模型，結合 Qwen3-VL 編碼器、33.1B 稠密 DiT 與影像 VAE，以六個取樣步驟處理這兩項任務，並支援最多 16 張參考影像。團隊報告了 MXFP8 DiT GEMM、Ulysses SP4、AdaLN 快取，以及一項將解碼時間從 2.635 秒縮短至 0.213 秒的 VAE 解碼變更，並列出 AMD、Intel、華為昇騰與摩爾線程硬體的配置方案。
推薦理由：vLLM-Omni 的基準測試顯示 MiniMax H3-Image 在 Vera Rubin 上以不到一秒的 4K 延遲運行，並附有各硬體配置與服務經濟性的成本模型。
Google 推出 Gemini Decisions API，由全新的 Gemini Decision 1 模型（gemini-decision-1）驅動，並可透過 Google AI Studio 中的 Gemini API 使用。單次多模態輸入最高可達 256K token，能在一次前向傳遞中對最多 1,000 道是非題、選擇題與評分規準評分題進行檢查，回傳機率與信心分數，端到端延遲為 150-250 毫秒，每 1M 輸入 token 收費 $0.10，且不收取輸出 token 費用。Google 表示，該模型在其基準測試套件中領先，校準誤差最低，且搭配 Interactions API 時比 Gemini 3.5 Flash-Lite 便宜近 5 倍；內部用途包括 Gemini Notebook 中的模型路由、Stitch 中的線框圖生成，以及 Search 中針對 MCP 工具的對抗性內容檢查。
推薦理由：Google 的新端點能在一次傳遞中以 150-250 毫秒對最多 1,000 道多模態是非題、選擇題與評分規準題進行評分，為代理路由與政策檢查提供了比生成式呼叫更便宜的替代方案。
Figma 已推出 3D 變換功能的公開測試版，讓設計師能在空間中傾斜、旋轉和排列文字、圖像、向量與畫框，並可對父畫框套用透視效果，以形成共享的空間構圖。這些非破壞性效果保持可編輯，能與著色器結合、用 Figma Motion 製作動畫，或透過 Figma 代理來探索。Figma 的 Brand Studio 使用了這些工具（包括一個由代理建構的生成式外掛）來製作該功能的發布影片。
Google Arts & Culture 發布了南非藝術家 Esther Mahlangu 博士的首個線上回顧展，配合她 91 歲生日，收錄超過 45 篇策劃故事，以及關於其藝術、生平與傳承的豐富檔案。由於檔案中沒有 1980 年以前的任何資料，團隊運用 AI 以視覺方式重現她未被記錄的記憶，先生成靜態圖像，再使用 Veo 將其轉化為影片。該展覽與大英博物館、南非 Iziko 博物館及蛇形畫廊等機構共同策劃。
vLLM 擴展了用於多模態服務的編碼器/預填充/解碼（EPD）解耦，新增僅中繼資料請求、專用編碼器執行路徑、透過 NIXL 與 Mooncake 進行遠端嵌入傳輸、跨編碼器輸出重用，以及透過 vLLM Router、SMG 和 llm-d 進行編排。包括 MiMo 和 XPU 支援在內的核心能力隨 vLLM v0.32.0 發布，而針對 DeepSeek V4.1 Flash 的僅中繼資料支援則透過 #62802 在 main 上提供。在 GB200 上進行的 DeepSeek V4.1 Flash 測試中，EPD 在並行度 64–128 時，每 GPU 吞吐量比八 GPU PD 基線高 6.6–9.5%，P90 TTFT 低 44–47%，但在並行度 16 時每 GPU 吞吐量較低。
inclusionAI 發布了 ZoomGain-9B 與 ZoomGain-4B 視覺語言模型檢查點，同時推出 ZoomGainBench 評估基準與 ZoomGain RL 訓練資料。ZoomGain 透過挖掘從全局到縮放的感知落差來建構細粒度視覺監督，而 ZoomGain-9B 在多項細粒度與通用感知基準上達到更優異的表現。ZoomGainBench 包含 941 張影像上的 1,000 道問題，而 RL 資料集則有 9,000 筆訓練紀錄與 7,713 張來源影像。
inclusionAI 發布了 arXiv 論文、ZoomGainBench 評估基準、RL 訓練資料集，以及 ZoomGain-4B/ZoomGain-9B 模型檢查點。28 個模型中最佳者在 ZoomGainBench 上得分 61.08，而 ZoomGain-9B 在多個細粒度與通用感知基準上達到更優表現。ZoomGain 挖掘從全局到縮放的感知落差，為視覺語言模型建立細粒度視覺監督。
inclusionAI 發布 SingVL S1，這是一個建構於 Qwen3.5 之上的 4B 多模態決策模型，能在單次 Transformers 前向傳遞中，針對文字或 JSON 以及最多四張圖片回答具名問題。它支援選擇題、是/否（noul）以及 2–10 級評分題，在 Public Vision Index 上得分 73.94，在 Public Text Index 上得分 69.76。該模型隨附 Python 推論程式碼與 FastAPI HTTP 伺服器。
inclusionAI 已發布 ZoomGain-9B 的 GGUF 格式權重，透過 llama.cpp 轉換，涵蓋語言模型與視覺編碼器／投影器（mmproj），提供 FP16、Q8_0 與 Q4_K_M 版本。影像輸入需將語言模型與對應的 mmproj 檔案配對使用，該儲存庫說明了透過 llama-mtmd-cli 進行命令列推論，以及透過 llama-server 架設網頁聊天的方式。需使用支援 Qwen3.5 多模態的 llama.cpp 建置版本，且量化可能影響準確度。
Google 與 Adobe 正在擴大合作，將 Adobe 的創意與生產力工具直接嵌入日常使用的 Google 應用程式，並把 Google 的前沿 AI 模型引入 Adobe 的應用程式。Google Drive 和 Gmail 很快會在檔案預覽中以「以…編輯」的入口，將 Adobe Acrobat 顯示為建議應用程式；同時，Adobe 正在為 Gemini 和 Gemini Enterprise 新增 Acrobat 與創意工具連接器，並將創意工具引入 Google 搜尋的 AI 模式。企業可以在 Gemini Enterprise 中使用 Adobe 的 CX Enterprise Coworker 代理，而 Adobe 將與 Google DeepMind 共同探索一款用於 Photoshop 的圖像模型，可能實現近乎即時的編輯。
OpenRouter 在八份自製的劣化掃描檔上測試了 15 個視覺模型、Mistral OCR 與 Tesseract，Claude Opus 5.5 最準確，264 個關鍵值中答對 262 個，每 1,000 頁成本 $16.42，而 Mistral OCR 性價比最佳，264 個中答對 258 個，成本 $2.02。在一張褪色收據上，GPT-6 Luna 與 GPT-6.1 Sol 捏造了卡片數字、一個伺服器名稱與 wifi 密碼，這些錯誤無法從字元錯誤率中看出。文章包含轉錄掃描檔、關閉推理、交叉核對兩個不同實驗室的模型，以及透過 file-parser 外掛執行 Mistral OCR 的程式碼。
推薦理由：對 15 個視覺模型加上 Mistral OCR 與 Tesseract 在八份劣化掃描檔上進行實測基準測試，並附上可執行的程式碼，可交叉核對兩個模型以揪出捏造的值。
Google 推出了 Language Explorer，這是一個互動式網路平台，讓研究人員、教育工作者和語言愛好者能夠探索並視覺化數千種語言的多樣性。此平台是 Google 的 1,000 Languages Initiative 的一部分，並以開源的 LinguaMeta 資料集為基礎，本週在柏林通訊博物館開幕的新展覽中亮相。Google 翻譯現在支援近 250 種語言，而 Gboard 則涵蓋 900 多種語言變體。
Google 最新的影片模型 Gemini Omni Flash 1.2 現已在 Recraft Studio 上線，可生成最長 10 秒、帶原生音訊的片段。與 1.1 相比，它在單一片段中能讓角色、產品與場景保持得更穩定，更遵循鏡頭指令、減少多餘剪接，並生成更清晰的唇形同步對白，包括多人同時說話的場景。Google 於 2026 年 11 月 5 日發布該模型，並指出它在快速體育動作、快速腳本變化和複雜物理方面仍有困難。
ZoomGain 利用只有放大後才會清晰的視覺細節，針對整張影像建構問題，並將這種全域到縮放的感知落差作為視覺語言模型的監督訊號。本次發布包含 arXiv 論文、ZoomGainBench 基準（1,000 道問題，涵蓋 941 張影像，涉及屬性辨識、計數與 OCR）、涵蓋 7,713 張來源影像的 9,000 筆 RL 訓練紀錄，以及 ZoomGain-4B 與 ZoomGain-9B 檢查點。28 個模型中最佳者在 ZoomGainBench 上得分 61.08，而 ZoomGain-9B 在多項細粒度與通用感知基準上達到更優異的表現。
Meta 發布 Muse Ember，這是其最小、最高效的模型，瞄準代理整日從事的重複性工作，例如工具呼叫、程式編寫子任務、路由、擷取與長文件解析。Meta 表示，它在約三分之一的成本下達到 Claude Haiku 5.5 的最佳分數，並勝過所有 GPT-6 Luna 設定，每百萬輸入 token 為 0.10 美元、每百萬輸出 token 為 0.50 美元。它隨附 100 萬 token 的上下文視窗、最高 512K 輸出 token、原生文字、圖像、音訊與影片輸入，即日起在 Muse Code 與 Meta Model API 上以 muse-ember-1.0 提供。
推薦理由：Meta 最小的模型瞄準高頻的代理步驟，而其與 Claude Haiku 5.5 及 GPT-6 Luna 的每任務成本比較，說明了效率主張的來源。
VeRL-Omni v0.3.0 已發布，帶來非同步與解耦的 RL 執行路徑、以 V1 trainer 作為預設，並擴展了涵蓋圖像、影片、音訊與多模態理解的後訓練範圍。此版本新增全非同步的 Qwen3-Omni 文字與音訊訓練、搭配 replay buffer 的 separate-async Omni 與擴散訓練，以及包括 MiniMax H3 搭配 DiffusionNFT 與 MiniCPM-o 4.5 GSPO 的新配方。在 4×H800 80 GB 上進行的 MiniCPM-o 4.5 AVQA 實驗中，separate-async 3+1 在自然回應長度下每個 prompt 比 colocated 4+0 慢約 9%，在 512 tokens 時大致持平，在 1024 tokens 時則快約 6.7%。
Meta 在美國率先於行動裝置、網頁與 Mac 版的 Muse 應用中推出即時語音對話與表情虛擬人像。使用者點擊電話圖示即可對話，可打斷回應，並可從數百種語音中選擇，以及使用純語音、虛擬人像或全螢幕模式。語音功能即將登陸 AI Glasses 與 Muse Charm。
推薦理由：Meta 的 Muse 應用現已支援即時語音對話與表情虛擬人像，顯示語音與打斷處理正逐步進入消費級 AI 助理。
Google DeepMind 推出 Gemini Omni 1.2 Flash，現已在 Gemini API 與 Gemini for business 全面開放，具備原生 15 秒影片生成、多輪對話式編輯與更強的參考遵循能力。價格較 Gemini Omni 1.1 下降 30%，720p 影片為每秒 0.07 美元，使用者可先以 360p 或 720p 草擬，再升頻至 1080p 或 4K。短片長度可設定為 3 至 15 秒，以一秒為單位遞增，輸出帶有不可察覺的 SynthID 浮水印。
推薦理由：Gemini Omni 1.2 Flash 將原生短片長度提升至 15 秒，並將 720p 影片價格降低 30% 至每秒 0.07 美元，多輪對話式編輯現已全面開放。
Google DeepMind 推出 Gemini Omni 1.2 Flash，並在 Gemini API 與 Gemini for business 全面開放使用。該模型可生成與編輯原生片段，最長達 15 秒，高於 Omni 1.1 的 10 秒，支援多輪對話式編輯，並能更一致地維持角色、產品與風格參照；720p 影片現在每秒收費 0.07 美元，比 Omni 1.1 便宜 30%。輸出內容帶有 SynthID 浮水印，該模型正陸續在 Flow、Google Vids、Gemini 應用程式與 Google Ads 中推出。
推薦理由：Gemini Omni 1.2 Flash 將 720p 影片價格調降 30% 至每秒 0.07 美元，同時把原生片段延長至 15 秒，讓大規模製作影片的團隊多了一個更便宜的選項，可與先前版本比較。
Descript 2026年11月6日的更新總覽新增生成式版面配置包，可將品牌規範、標誌與色彩轉化為四個 AI 提案方向，並在付費方案中提供完整的可編輯版面配置包。Underlord 現支援可重複使用的技能，在聊天中以「/」叫用，取代提示範本，而提示範本將於11月30日停用。刪除的專案現在會在垃圾桶中保留30天，Enterprise 雲端硬碟搜尋則能比對圖片和影片內的內容，包括透過 Descript MCP 和 API。
Google Research 推出 Agile Deliberation，這是一套框架，將主觀 AI 分類器的建立轉化為反覆對話，由 AI 協助使用者釐清自己的定義。它將任務拆分為概念範疇界定與概念迭代，運用視覺語言模型找出邊界案例影像，並將回饋導入自動提示優化迴圈。在 18 場各 1.5 小時的實際使用者工作坊中，此方法減輕了使用者的疲勞與焦慮，並產出更一致的模型，表現優於標準基準；程式碼已在 GitHub 開源。
Preferred Networks 於 11 月 5 日在 Hugging Face 上，以開源權重模型形式發布 PLaMo 3 Translate，這是其 PLaMo Translation 服務所採用的翻譯專用 LLM。共有 0.8B、2B、8B 與 31B 四種規模，支援包含日文與英文在內的 53 種語言，可在智慧型手機、筆記型電腦與內部伺服器上執行，無需連線雲端。
推薦理由：PFN 發布翻譯專用 LLM，提供從 0.8B 到 31B 的四種規模，讓企業與個人能在裝置端執行 53 種語言的翻譯，無需雲端存取。
Meta 已與 INCA 合作，這是一家成立於 1918 年的加拿大非營利組織，旨在幫助更多加拿大盲人、聾盲及低視力人士受益於 AI 眼鏡。Meta 的資金將支持 INCA 在四個方面的工作：傾聽社群聲音、支持負責舉辦線下演示和同儕培訓的社群倡導者、將社群回饋納入 Meta 的無障礙與產品團隊，以及提供無障礙學習指南和培訓資源。Meta 還透過 INCA 的「Opening the Doors to Work」計畫捐贈 AI 眼鏡，幫助求職者。
Meta 已與成立於 1918 年的非營利組織 CNIB 合作，將 AI 眼鏡帶給更多失明、失明兼失聰或低視力的加拿大人。Meta 的資助將支持 CNIB 在四個領域的工作：社區傾聽、由社區倡導者帶領的同儕培訓、與 Meta 的無障礙及產品團隊分享見解，以及無障礙指南與培訓材料。Meta 也透過 CNIB 的 Come to Work 計畫捐贈 AI 眼鏡，供探索就業的人士使用。
Meta正與五所美國大學合作——加州理工學院、俄亥俄州立大學醫學院、路易斯安那州立大學、印第安納大學與UTHealth Houston——並提供200萬美元，支持利用其模型在醫學、物理、化學、生物、電腦科學與數學領域的研究。項目包括一個基於Meta開放權重SAM模型構建的電腦視覺系統，用於檢測嬰兒氣管導管移位；多模態AI幫助對話代理適應失智症患者；以及從常規CT掃描與醫療記錄預測心臟衰竭風險的開放權重模型。
研究人員正在調整 Ai2 的開源 olmOCR 2 模型，用以轉錄歷史與考古檔案。歷史學家 Maurice Casey 打造了 ArtificeOCR，讓 olmOCR 2 搭配 Tropy 在本機執行，使他收藏的檔案照片庫可供關鍵字搜尋；而維也納工業大學（TU Wien）的 CENTURIA 專案則以 LoRA 對 olmOCR 2 進行微調，使用 57 筆標註紀錄，將 450 筆測試紀錄的轉錄錯誤率從 15.58% 降至 1.11%。
Meta 正支持五所美國大學的研究——加州理工學院、俄亥俄州立大學醫學院、路易斯安那州立大學、印第安納大學與 UTHealth Houston——提供其最新 Muse 模型的使用權、研究人員合作與資金。研究人員將使用 Muse Spark Open、Muse Wonder、Muse Spark、30B 開放權重模型 Muse Glimmer，以及 SAM、V-JEPA、DINO、UMA 與 SeamlessM4T。研究項目涵蓋醫學、物理、化學、生物、電腦科學與數學，所有病患與臨床數據的控制權仍歸各大學所有。
Apple 為 Apple Creator Studio 推出更新，將建構於 Apple 與第三方模型的智慧助理帶進 Keynote、Pages 和 Numbers，並支援 Model Context Protocol，讓外部 AI 代理能讀取這些 App 的內容並執行編輯。Mac 版 Final Cut Pro 現在內建 MotionVFX 與 Content Hub 庫存影片，Logic Pro 新增 Beta 版助理與可分離鼓聲的 Stem Splitter，Pixelmator Pro 則加入可用自然語言編輯影像的 Generate Fill。這些更新將於今年 11 月在 App Store 上線，現有訂閱者免費，新訂閱為每月 $12.99 或每年 $129。
Google Research 在 IDWeek 2026 上說明，其胸部 X 光結核病篩檢模型如何從 2019 年《Radiology》的基準測試，進展為一款通過 CE MDR Class IIb 認證的工具，並由合作夥伴 Nexus AI 在六個國家約 40 家醫療機構部署。超過 90 名臨床醫師已評估逾 25,000 張胸部 X 光片，將周轉時間從數週縮短至 45 秒以內，該工具也已在南非 Mponeng 金礦地下四公里處離線部署。Google 已透過 HAI-DEF 開源胸部 X 光嵌入與 MedSigLIP，並發布 MedGemma，稱其下載量已突破 1,000 萬次；同時印尼衛生部正以國內 X 光片微調這兩款模型，用於全國篩檢計畫。
Audible 的技術團隊正運用可控文字轉語音技術，讓有聲書角色擁有鮮明且一致的聲音，並以自然語言描述對話該如何呈現作為引導。BookLLM 元件能分析角色特徵並辨識其對話，英文準確率達 97%，西班牙文達 94%；同時，一套合成資料流程以帶字幕的語音訓練模型。在 MUSHRA 測試中，對話區辨度提升了 3.7 分，且在英文與西班牙文測試中，十種聲音裡有八種的聆聽體驗獲得統計上顯著的改善。
Ai2 發布 OlmoEarth v1.3，這是一款衛星嵌入模型，能將一整年的 Sentinel-1、Sentinel-2 與 Landsat 時間序列，轉換為每個 10 公尺像素一個 128 維向量，其中前 64 維可作為較小的嵌入使用。Ai2 預先計算了全球的年度嵌入並發布於 Source Cooperative，其 128 維嵌入在 27 項評估中的 20 項拿下最高分，對手包括 AlphaEarth Foundations 與 Tessera v2，其中也包含一項名為 PLANTEUR 的熱帶作物新基準。此次發布還包括 OlmoEarth Embeddings Explorer，這是一款免登入的瀏覽器工具，可比較不同年份、尋找相似地點，並即時訓練小型分類器，涵蓋 2025、2024 與 2023 年全球範圍，以及 2017 至 2022 年部分國家；權重、預訓練資料與程式碼皆為開放。
Google Research 在 JAMA Network Open 發表了一項前瞻性多中心研究，顯示其 AI 模型可從盲掃超音波估算孕齡，平均絕對誤差為 4.18 天，而專家超音波技術員使用標準生物測量法的誤差為 4.48 天。該模型僅在 120 名芝加哥參與者上進行了最低限度的調校，並在奈洛比未經任何本地優化的情況下進行測試，達到 4.27 天的 MAE，相較之下芝加哥為 4.10 天。這項研究針對前線孕產婦照護，世界衛生組織估計每年有超過 250,000 例可預防的妊娠相關死亡，且三分之二的人缺乏診斷影像的可及性。
Meta 發布了 Muse Spark Open 的權重，這是一個原生多模態的開放權重模型，總參數 816B（活躍參數 42B），上下文視窗達 1M token，定位於程式編寫與代理式工作。它是同類模型中首個能在桌面上運行的模型，使用兩台 Apple M5 Ultra Mac Studio 搭配 MLX 框架；並可透過 Baseten、Fireworks AI、Groq、Modal、Nebius、OpenRouter 與 Together AI 等 API 合作夥伴取得，權重則發布於 Hugging Face、Amazon SageMaker AI、Google Cloud Model Garden 與 Microsoft Foundry Models。Meta 表示，該模型隨附 SGLang 中可自動調校的 Helion GPU 核心，在 NVIDIA 與 AMD GPU 上帶來 1.03–3.95 倍的核心層級加速，在 AMD MI350 上則有 3% 的端到端加速。
推薦理由：Meta 發布了一個 816B 參數多模態模型的開放權重，該模型可在兩台 Mac Studio 上運行，為開發者提供了針對長時程程式編寫與代理式任務的本地選項。
Mistral 已推出 Mistral Large 4 的公開預覽版，這是一個 1 兆參數的原生多模態模型，擁有 520 億活躍參數，現已可透過 Mistral Studio API 使用。Mistral 表示，該模型可與最強的開源模型競爭，並優於美國和歐洲的其他開放權重模型，在 Artificial Analysis Cyber Index 的漏洞重現與修補測試中得分 82%，在其綜合 Coding Agent Index 中得分 49.8%。權重將於本月月底釋出，此前已與網路安全合作夥伴和主管機關進行紅隊測試；Mistral 表示，該模型是在其歐洲自有資料中心內、以 3,800 顆 NVIDIA Grace Blackwell GPU 從頭訓練而成。
推薦理由：Mistral 迄今最大的模型宣稱在網路安全和代理式程式設計方面取得開放權重領先地位，並承諾於月底釋出權重。