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 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。
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。
Every 報導，Anthropic 最新模型 Fable 5.2 讓 Kieran Klaassen 打造出一款結合 Adobe Premiere、After Effects 與 Ableton 風格功能的影片剪輯器，並由 AI 代理運行，Everycut 在他開始後三天就上線。該評論指出，Fable 5.2 能承接整個產品，持續建置、測試與精進，直到可日常使用；這與 Opus 5.5 不同，後者會讓使用者不斷檢查其成果，也不同於 Fable 5 與 5.1，它們會花數小時或數天執行大型任務。Every 稱這是它測試過的第一個模型，讓專業人士無需閱讀底層程式碼就能打造生產級工具。
推薦理由：Every 對 Fable 5.2 的實測說明，展示單一模型在極少引導下能把產品建置推進到什麼程度，並與 Opus 5.5 及 Fable 5/5.1 作出具體比較。
Meta 正在向使用 Muse 和 Meta AI 的用戶推出其現有模型的專用版本，這些版本使用 Muse Wonder 訓練。專用模型新增了 Active Memory 和 Active Focus，Meta 報告稱，目前的 Muse 模型在其 Personal Superintelligence Index 上得分為 47%，而前一代模型為 38%；在 Active Memory 評估中為 90% 對 76%；在完成出現意外問題的日常任務方面提升了 67%。
推薦理由：Meta 的專用 Muse 和 Meta AI 模型將 Active Memory 與 Active Focus 帶給更多用戶，並在記憶和任務完成評估上報告了提升。
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。
Mistral AI 釋出了 Mistral Large 4（Le Chonk）的開放權重，這是一個 1 兆參數的原生多模態模型，於本月稍早進入公開預覽，並在歐洲從零開始訓練。該公司表示，額外三週的強化學習將其推升至開放權重編碼的頂端，在 Terminal-Bench 4.0 上達到 41%，在 Artificial Analysis Coding Agent Index 上達到 48%，同時每項任務使用的 token 比 GLM-5.3 少 47%。它新增了低、中、高三種推理模式，在 Artificial Analysis Cyber Index 上得分 51%，並在修改版 MIT 授權下，定價為每百萬 token 輸入 $0.70、快取輸入 $0.07、輸出 $2.10。
推薦理由：Mistral 開放其 1 兆參數旗艦模型的權重，將編碼與防禦性安全基準的進展，與三種推理模式和按 token 計價結合在一起。
Google DeepMind 發表 Gemini 4 Carbon，這是其迄今最強的模型，具備最先進的網路安全與長程能力，在 v5.0 Artificial Analysis Intelligence Index 上以 59 分排名第一。它在 SEC-bench Pro 上以 88.2% 的成績尋找漏洞，在 ExploitGym 上以 54.8% 的成績進行漏洞利用，在 CWE-bench 上以 71.0% 的成績進行修補，並在 WebDev Arena 上達到第 4 名（1768 分）。Carbon 以與 Argon 相同的首發價格推出，每百萬輸入 token 2 美元、每百萬輸出 token 10 美元，並先透過 Fairwind Program 提供給部分網路防禦人員使用，之後再更廣泛發布。
推薦理由：Gemini 4 Carbon 在漏洞發現與修補方面的基準測試結果，顯示前沿模型正如何被定位於網路安全防禦工作。
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。
Preferred Networks 於 2026 年 10 月 27 日開始提供 PLaMo 3.1 Prime，新增網頁搜尋與 Deep Research 功能，可在數分鐘至數十分鐘內自主規劃、蒐集、分析並撰寫附來源引用的報告。Deep Research 亦可於地端執行，並能連接內部文件搜尋系統；該公司表示，相較於 PLaMo 3.0 Prime，包含 AA Omniscience 在內的八項幻覺相關基準測試平均分數提升約 15%。PFN 亦指出，透過推測解碼使處理速度提升 1.7 倍，且在非推理模式下輸出 token 減少 90%，並推出免費的 PLaMo API 方案，以及 PLaMo Chat 活動，於 2026 年 11 月 30 日前每日提供兩次 Deep Research。
推薦理由：PFN 的 PLaMo 3.1 Prime 新增可於地端執行的自主 Deep Research，為日本企業提供可本地部署、附來源引用的調查工作選項。
Mistral 發布 Voxtral 3，這是一系列語音轉文字與文字轉語音模型，外加一套建構於 LiveKit 之上的語音代理 SDK，能在單一管線中串流處理聆聽、推理、工具呼叫與說話。Voxtral Small Transcribe 3 涵蓋 50 多種語言，支援語者分離與上下文偏置；Voxtral Mini TTS 3 支援 35 多種語言與 50 多種方言；整套技術堆疊可透過 Mistral 的歐盟託管 API 或自行部署取得。定價方面，批次轉錄每分鐘 0.0035 美元起，TTS 每 100 萬字元 13 美元。
推薦理由：Mistral 的 Voxtral 3 將多語言語音模型與基於 LiveKit 的語音代理 SDK 搭配，為團隊提供可主權部署的即時語音代理選項。
MiniMax 正式推出 MiniMax M3.1 Flash，這是一款新一代 Flash 模型，該公司稱其使用成本較前代降低 70%，線上推理速度提升近三倍。該公司報告其在 DeepSWE v1.1 上達到 73.7%，在 BankerToolBench 上為 76.2，在 OSWorld V2 上為 61.7，在 Agents' Last Exam 上為 29.6，在 CyberGym 上為 82%，輸出速度達 200+ TPS，中位數為 170+ TPS。定價為每 100 萬輸入 token 0.15 美元、每 100 萬輸出 token 0.60 美元、每 100 萬快取輸入 token 0.015 美元，該模型可透過 MiniMax API、M Plan 和 MiniMax Code 使用，權重將於稍後發布。
推薦理由：MiniMax 的 Flash 模型聲稱以每 100 萬輸入 token 0.15 美元的價格提供頂級的代理與編碼分數，為代理工作負載的成本面提供了具體的數據點。
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。
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。
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。
Anthropic 發布 Claude Sonnet 5.5，這是繼 Opus 5.5 之後 Claude 5.5 系列的第二個模型。該公司表示，它在相同每 token 價格下比 Sonnet 5 更聰明、更高效，且速度提升 30%。由於每項任務通常需要更少的 token，Anthropic 表示大多數工作的成本最多可降低 30%。該模型原生支援 100 萬 token 上下文視窗、最高 128k 輸出，並預設開啟思考功能。發布指南列出了 Sonnet 5 使用者的破壞性變更，包括以 between_tools 設定取代已停用的思考功能、將強制 tool_choice 改為 auto 加 strict tools，以及將電腦使用功能移至 computer_toolset_20260801 工具集。
推薦理由：Anthropic 的 Sonnet 5.5 維持 Sonnet 5 的定價，同時降低每項任務的 token 用量，而遷移說明則顯示了已在 Sonnet 5 上建置的團隊需要做哪些變更。
MiniMax 發布 M3，這是一款開放權重模型，該公司稱其為首個結合前沿編碼與代理能力、1M token 上下文窗口，以及原生圖像與影片輸入的模型。M3 採用 MiniMax 新的 MSA 稀疏注意力架構，該公司報告稱，此架構在 1M 上下文下將每 token 計算量降至前一代的 1/20，並將預填充速度提升逾 9 倍、解碼速度提升逾 15 倍。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%，並可透過 MiniMax Code、Token Plan 與 API 使用，權重與技術報告承諾在 10 天內發布。
推薦理由：MiniMax M3 將 1M token 上下文、前沿編碼與代理得分，以及原生圖像與影片輸入結合於一個開放權重模型中，並以 MSA 在長上下文下降低每 token 計算量。