商汤开源 SenseNova Loop-9B-Preview：Looped Transformer 架构 9B 参数媲美 27B 模型
商汤开源日日新 SenseNova Loop-9B-Preview，采用 Looped Transformer 架构，将中间层改造为参数共享的循环计算模块并引入 mHC 信息混合机制，在 9B 参数规模下媲美 27B 模型。
#编码
雷锋网AI 评分5353
人人都是产品经理同新闻AI 评分7474 OpenAI 发布 GPT-6.1 Terra：主打高频 Agent 任务，单任务成本约为 Claude Opus 5.5 的九分之一
OpenAI 发布 GPT-6.1 Terra，定位承接视觉理解、桌面操作与工具调用等高频 Agent 任务，速度约为前代 3 倍，最高推理强度下单任务成本约为 Claude Opus 5.5 的九分之一。
WiredAI 评分6666 Mistral 称万亿参数开源权重模型 Le Chonk 在编码与网络安全上超越中国模型
Mistral 称其万亿参数开源权重模型 Le Chonk 正式版已免费开放，在自动化编码和网络安全任务上追平或超过 DeepSeek、Z.ai 等中国实验室的模型。
The DecoderAI 评分6767 Mistral 发布万亿参数模型 Mistral Large 4，编码能力领先开源模型但整体仍落后中国模型
Mistral 在公开预览三周后于 Hugging Face 放出 Mistral Large 4 权重，该模型昵称 Le Chonk，总参数约一万亿、每步激活 520 亿，支持文本与图像输入。
人人都是产品经理AI 评分6262 实测讯飞 Spark-X2.6：293B 参数、1M 上下文，10 亿免费额度值不值
作者实测了科大讯飞年度版本 Spark-X2.6，该模型为 293B 总参数、每次激活 30B 的 MoE 架构，上下文 1M，主攻代码和智能体，训练到推理整条链路跑在国产算力上。
量子位同新闻AI 评分7777 谷歌发布Gemini 4 Carbon，智能指数登顶超越Opus 5.5，首发Token半价
谷歌发布新旗舰Gemini 4 Carbon，在Artificial Analysis智能指数5.0中以59分登顶，超越Claude Opus 5.5与GPT-6 Astra。
品玩同新闻AI 评分7171 谷歌发布 Gemini 4 Carbon 强化网络安全与长程任务能力
谷歌发布新一代前沿模型 Gemini 4 Carbon，定位为当前能力最强的版本，重点提升网络安全防御与长周期任务处理能力。
Google Blog精选AI 评分7070 Google 发布 Gemini 4 Carbon 前沿模型，主打网络安全与长程智能体能力
Google 于 10 月 28 日发布前沿模型 Gemini 4 Carbon，在 Artificial Analysis Intelligence Index v5.0 排名第一（59 分），并创下 SEC-bench Pro（88.2%）、ExploitGym（54.8%）、CWE-bench（71.0%）等网络安全基准的 SOTA。
推荐理由：官方公布了 Gemini 4 Carbon 在网络安全、编码与对齐上的具体基准成绩和定价，以及面向网络防御者的分阶段开放安排。
人人都是产品经理同新闻AI 评分7474 GPT-6.1 Terra 发布，API 价格为 GPT-6 Astra 十分之一，主打高频 Agent 调用
OpenAI 发布 GPT-6.1 Terra，定位高频调用的打工模型，标准 API 定价为输入每百万 Token 1 美元、缓存输入 0.05 美元、输出 5 美元，比 GPT-5.6 Terra 降 50%，约为 GPT-6 Astra 的十分之一。
量子位AI 评分8181 OpenAI 发布 GPT-6.1 Terra：API 价格砍半，主打低成本电脑操作
OpenAI 发布 GPT-6.1 Terra，标准 API 价格较 GPT-5.6 Terra 砍半：输入 1 美元/百万 Token、输出 5 美元/百万 Token。
Google BlogAI 评分7474 Google 官方展示 Gemini 4 Argon 的 8 个实际用例
Google 发布 Gemini 4 Argon 的 8 个实际应用示例，展示其在复杂推理、多模态和长流程任务上的能力。
The Decoder精选AI 评分7878 OpenAI 发布 GPT-6.1 Terra，API 价格减半并缩小与更大模型的差距
OpenAI 发布 GPT-6.1 Terra，API 价格为 GPT-5.6 Terra 的一半，输入 $1/百万 token、输出 $5，缓存输入降至 $0.05。
推荐理由：文章汇总了价格、多项基准和安全数据，读者可据此比较 GPT-6.1 Terra 与 Sonnet 及上代模型的真实性价比。
极客公园精选AI 评分7979 Kimi K3.1 Pro 上线，加量降价对标 Claude Opus 5.5
10 月 24 日 Kimi 发布 K3.1 Pro，作为 K3 的后训练版本，底座仍为 2.8 万亿总参数、1040 亿激活参数的 MoE 架构，保持 100 万 token 上下文窗口，并同步推出速度快 2 到 3 倍的 Highspeed 版本，完整权重将在 11 月 4 日前放出。
推荐理由：文章汇总了官方跑分与第三方评分，也收录了网友实测和套餐争议，能帮读者平衡看待这次模型升级。
人人都是产品经理AI 评分6969 实测 Kimi K3.1 Pro：AA 指数 55 分，3D 建模与长程编程表现如何
Kimi K3.1 Pro 发布，AA 指数从前代 44 分升至 55 分，是首个越过 50 分的国产模型，3 万亿参数、1M 上下文并开源。作者将其接入 Kimi Code 实测，许愿式和精细化提示词均能完成 3D 台灯、3D 立体书、青花瓷展示网页等任务，Tool use 能力大幅提升，但单个任务耗时约一个半小时，额度消耗较快。
人人都是产品经理AI 评分6464 月之暗面发布 Kimi K3.1 Pro，主打代码 Agent、3D 创作与金融文档分析
月之暗面发布 Kimi K3.1 Pro，在 7 月发布的 K3 之后通过后训练强化代码、3D 创作、金融、幻觉控制和网络安全能力，可在 Kimi 官网、Kimi Code 和 Kimi Work 使用，API 定价为每百万 Token 输入 13 元（未命中缓存）、1.3 元（命中缓存），输出 68 元。
钛媒体AI 评分6767 Kimi K3.1 Pro 发布，评论称其为国产大模型沉寂期后的救场之作
评论文章认为，在国产大模型沉寂两个多月、遭“全靠蒸馏”质疑的背景下，10月24日凌晨发布的 Kimi K3.1 Pro 具有救场意义。
每日经济新闻同新闻AI 评分7373 月之暗面发布开源模型Kimi K3.1 Pro，2.8万亿参数蝉联全球最大开源模型
月之暗面于10月24日凌晨发布新一代开源模型Kimi K3.1 Pro，为K3的后训练版本，总参数2.8T、MoE活跃参数1040亿，支持100万Token上下文，蝉联全球参数规模最大的开源模型，完整权重将于11月4日前发布。
钛媒体精选AI 评分7070 Kimi K3.1 Pro 实测评析：速度提升、任务能力进步，具身智能迹象显现
作者实测月之暗面 Kimi K3.1 Pro，普通 Pro 速度明显快于 K3，API 输出价格从每百万 token 100 元降至 68 元。
推荐理由：作者实测Kimi K3.1 Pro的速度、任务成绩与token消耗，并给出多个可直接对照的编程测试案例。
Google BlogAI 评分5050 看看 5 位开发者用 Gemini 4 Argon 做出了什么
Google 展示了社区用新前沿模型 Gemini 4 Argon 构建的 5 个项目，包括实时映射野火与构造震波的 3D 地球仪、水上飞机模拟、涡扇发动机交互仿真、由单张图片生成的 3D 马车，以及多人夺旗游戏“Backyard Rascals”。
雷锋网AI 评分4343 Kimi K3.1 泄露：3D 成本仅为 GPT-6 Astra 的 1/14，横扫海外视觉三巨头
月之暗面 Kimi K3.1 曝光，AI 博主 Chris 实测一周称其在 Three.js 上表现出色，成本仅为 Kimi K3 的 70%。该模型在 3D 图形、交互大屏等 6 大细分领域展现统治力，生成同等复杂度 3D 代码的 Token 消耗仅为国外顶级模型的几十分之一，与 GPT-6 Astra 相比成本约 1/14，还新增“Medium 中等思考”分级。
钛媒体AI 评分4343 Kimi K3.1 预热视频流出，疑似以匿名模型 Kibitz 现身 Arena
月之暗面发布24秒预热视频，画面中模型栏出现 Kimi K3.1，而 Arena 上匿名模型 Kibitz 被 Tokenizer 测试证实具有 Kimi 模型家族特征，疑似就是 K3.1。
钛媒体AI 评分6666 Mirendil发布单人训练的编码基座模型Mirendil-Base
硅谷初创公司Mirendil宣布，由1名研究员配合Agent，用三个半月、不到1000万美元成本训练出编码专用基座模型Mirendil-Base，参数在1000亿到5000亿区间，超过99%的代码由Agent编写，训练数据全部公开、未蒸馏也未用合成数据。
The Decoder同新闻AI 评分7171 Recursive 发布首个模型 Flint，由 Eureka Machine 参与研发
AI 初创公司 Recursive 发布首个语言模型 Flint，其研发过程几乎每一步都有名为 Eureka Machine 的 AI 系统参与，由它提出想法、实现、测试并规划后续实验。
Wired精选AI 评分7171 Recursive 发布开源权重编码模型 Flint，主打递归自我改进
Recursive 发布首个开源权重编码模型 Flint，参数规模 40B，可在 48GB 内存的 Mac 上运行。CEO Richard Socher 称，模型管线几乎所有环节都由其递归 AI 系统 Eureka Machine 完成并优化，包括新的基座训练方式、新架构和为特定芯片优化的代码；公司公布的基准显示 Flint 在编码任务上优于同尺寸同架构模型。
推荐理由：作者亲手实测 Flint 的编码表现，并梳理 Recursive 用 AI 自动化模型开发流程的做法与融资背景。
TechCrunchAI 评分6565 Recursive 发布笔记本端编码模型 Flint，称大部分由 AI 参与构建
Recursive 发布首个模型 Flint，这是一个可在笔记本上离线运行的免费编码模型，采用 MoE 结构，40B 参数中每次仅激活 2.5B，以 Apache 2.0 许可在 Hugging Face 开放下载。
OpenAI NewsAI 评分2222 OpenAI 如何提升 ChatGPT 对低资源编程语言的支持
OpenAI 正在改进 ChatGPT 对低资源编程语言的支持，并新增了针对软件工程、SQLite 和 COBOL 迁移的评测。
TechCrunch精选AI 评分7474 Meta 发布可在 Mac 本地运行的开源权重模型 Muse Spark Open
Meta 发布开源权重模型 Muse Spark Open，称其为美国“最强”开源权重模型，采用 8160 亿参数和 100 万 token 上下文窗口，原生多模态，面向复杂编码任务和智能体工作。
推荐理由：Meta 开源权重模型 Muse Spark Open 的参数规模、上下文窗口与本地运行门槛，可供读者判断端侧大模型的落地条件。
Google Blog同新闻AI 评分8383 Google 发布 Gemini 4 Argon，面向开发者开放
Google 发布前沿模型 Gemini 4 Argon，面向真实软件工程、企业知识工作和网络安全防御等复杂工作流，主打需要深度推理与结构精度的长周期任务，如代码迁移和前沿研究。