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  1. Mistral AI80

    Mistral 发布 1 万亿参数多模态模型 Mistral Large 4 并开放权重

    Mistral 发布旗舰模型 Mistral Large 4(Le Chonk)的开放权重,这是一个 1 万亿参数的原生多模态模型,在公开预览基础上继续强化学习,编码与防御性网络安全能力提升。

    推荐理由:原文给出开放权重、三档推理模式和定价,读者可据此判断自托管编码与安全智能体的成本取舍。

  2. Latent Space74

    Google DeepMind 发布 Gemini 4 Carbon,登顶多个榜单并优先开放给网络安全防御方

    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。

  3. Google DeepMind72

    Google DeepMind 发布 Gemini 4 Carbon 前沿模型

    Google DeepMind 发布 Gemini 4 Carbon,称其在网络安全与长周期任务上达到最强水平,在 Artificial Analysis Intelligence Index v5.0 上以 59 分排名第一。

    推荐理由:原文给出 Carbon 在网络安全与长周期编码任务上的基准表现和分阶段开放路径,可据此判断前沿模型在攻防场景中的能力边界。

  1. Google DeepMind71

    Google DeepMind 发布世界模型 Genie 4

    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。

  1. 量子位78

    OpenAI 发布 GPT-6.1 Terra:价格减半,电脑操作能力接近 GPT-6 Astra

    OpenAI 发布 GPT-6.1 Terra,标准 API 输入 1 美元/百万 Token、缓存输入 0.05 美元/百万 Token、输出 5 美元/百万 Token,价格约为 GPT-5.6 Terra 的一半。

    推荐理由:文章给出 GPT-6.1 Terra 的定价、基准成绩与网友实测成本对比,可据此判断低价模型在电脑操作任务上的取舍。

  2. Simon Willison72

    OpenAI 发布 GPT-6.1 Terra,主打视觉推理与 computer use

    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。

  1. The Decoder78

    月之暗面发布 Kimi K3.1 Pro,智能指数距 Claude Opus 5.5 仅差 3 分

    月之暗面发布 Kimi K3.1 Pro,在 Artificial Analysis 智能指数上得分 55,比 K3 提升 11 分,排名第四,仅次于 Claude Opus 5.5(58)、Claude Sonnet 5.5(56)和 Muse Wonder Full(56)。

    推荐理由:文章用第三方指数和多项基准对比,呈现开源模型与闭源前沿的差距缩小到 3 分,并给出价格与智能体任务表现。

  1. 量子位78

    MiniMax 发布 M3.1 Flash,Agent 基准 ALE 得分 29.6% 居国产第一

    MiniMax 正式发布 M3.1 Flash,即此前在 OpenRouter 匿名屠榜的 Space Bunny(玉兔),Agents' Last Exam 得分 29.6%,位列国产模型第一,AA 榜单 43 分。

    推荐理由:文章列出 M3.1 Flash 在 Agent、编码、网络安全等基准上的具体分数与定价,可据此比较国产 Flash 模型的能力与成本位置。

  1. 量子位83

    谷歌发布 Gemini 4 Argon,API 限时半价

    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。

  1. The Decoder78

    Meta 发布 Muse Spark Open 开源权重模型,816B 参数对标 Qwen、GLM 与 Kimi

    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。

  1. Google DeepMind80

    Google DeepMind 发布 Gemini 4 Argon 机器人模型

    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。

  2. Google DeepMind88

    Google DeepMind 发布 Gemini 4 Argon 前沿模型

    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。

  1. Latent Space71

    Meta 发布 Muse Wonder 与 Muse Wonder Full 模型家族

    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。

  1. Mistral AI78

    Mistral 发布 Mistral Large 4 公开预览,1 万亿参数原生多模态模型

    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。

  1. Google DeepMind75

    Google DeepMind 发布 Gemini 4 Argon 前沿模型

    Google DeepMind 发布新前沿模型 Gemini 4 Argon,先通过 Fairwind Program 向受信任的网络安全防御方开放,后续再逐步开放给开发者、企业和消费者。

    推荐理由:原文给出了 Gemini 4 Argon 的定价、1M 输出 token 上限和多项基准成绩,可据此判断其长程任务能力与开放节奏。

已经到底了