Google DeepMind 发布新一代前沿模型 Gemini 4 Carbon，距 Argon 发布约两周，在 Artificial Analysis Intelligence Index v5 上以 59 分排名第一，并领先 HLE-Diamond、TB-Science 等 4 项子评测。
推荐理由：汇总了 Gemini 4 Carbon 在多个独立榜单上的位置与定价，并列出编码、幻觉率等具体对比数据。
Google DeepMind 发布世界模型 Genie 4，原生支持多模态，可在生成世界的同时生成音乐、环境音与交互对话。Genie 4 支持用自然语言实时修改场景，并借助 Gemini 3.8 Flash 作为引导智能体拆解多步任务、校验执行进度。
推荐理由：官方披露了原生音频、实时文本操控与 Gemini 引导推理三项能力，可据此判断世界模型与语言模型结合后的交互形态。
OpenAI 发布 GPT-6.1 Terra，官方称其结合了细致的视觉推理、精确的 computer use 与更自然的写作，是 GPT-5.6 Terra 的显著升级。
推荐理由：文章对比了 GPT-6.1 Terra 在视觉推理与 computer use 上的定位和定价，并给出与同系列模型的取舍参考。
模思智能与OpenMOSS团队开源发布5B参数生图模型MOSS-Image，上线4天在海外社区收获130万次下载，GitHub获1.4k Stars并登顶Hugging Face文生图趋势榜。
推荐理由：文章梳理了MOSS-Image的架构、文字渲染与布局控制指标，以及社区加速、量化版本的适配情况。
谷歌正式面向全球开发者、企业及付费订阅用户陆续开放 Gemini 4 Argon，主打编程、专业知识工作与长流程任务执行能力。API 首发价为每百万输入 token 2 美元、输出 10 美元，约为 Opus5.5 的一半，优惠截至 11 月 30 日，12 月 1 日起恢复至 4 美元和 20 美元。
推荐理由：材料给出 Gemini 4 Argon 的评测位次、API 定价与编程、多模态实测案例，可据此判断其与竞品的取舍。
Meta 发布开源权重模型 Muse Spark Open，参数规模 816B（激活 42B），上下文最长 100 万 token，支持文本、图像、视频和音频。
推荐理由：Meta 重返开源权重赛道，读者可对照其参数规模、上下文长度与竞品基准表现，判断开源模型格局的变化。
Google DeepMind 发布 Gemini 4 Argon，主打物理理解、代码生成与视觉语义推理，在 Embodied Reasoning（ERQA）基准上以纯推理取得 87%，称超过其他前沿模型。
推荐理由：原文给出 Argon 在 ERQA 上的分数与四类机器人工作流示例，可据此判断物理推理模型在机器人栈中的落点。
Google DeepMind 发布 Gemini 4 Argon，面向开发者、企业和消费者开放，API 定价为每百万输入 token 2 美元、输出 token 10 美元。
推荐理由：官方披露了 Argon 在编码、科研与安全对齐上的具体案例和基准表现，可据此判断前沿模型在长程任务上的能力边界。
Meta Superintelligence Labs 发布第二代模型家族 Muse Wonder 与 Muse Wonder Full，前者通过 Meta Model API 和 Muse Code 提供，后者仅限 Muse Code 订阅用户。
推荐理由：汇总了 Meta Muse Wonder 的定价、上下文规格与多家第三方评测数据，可对照 Opus 5.5 等前沿模型判断其位置。
Mistral 发布 Mistral Large 4 公开预览，这是一个 1 万亿参数、520 亿激活参数的原生多模态模型，权重将于本月底开放。官方称其在编码、智能体工作流和多模态理解上可与全球最强开源模型竞争，在视觉定位等部分领域超过前沿闭源模型。模型在 3800 块 NVIDIA Grace Blackwell GPU 上从零训练，训练数据覆盖 160 多种语言。
推荐理由：Mistral 官方给出 ML4 的参数量、多模态与智能体编码基准，并说明权重月底开放，可据此判断开源前沿模型的竞争位置。