GPT-6.1 Sol 已在 Amazon Bedrock 正式可用，为编码、computer use 和高频专业工作负载带来更强推理能力。OpenAI 称它在 DeepSWE v1.1 上以约 one-fifth 的每任务成本匹配 GPT-6 Astra，并比 GPT-6 Sol 最佳分数高 6.4 percentage points。
推荐理由：原文同时给出任务成本对比与 Bedrock 生产控制，便于评估智能体工作流落地取舍。
OpenAI 发布 GPT-6.1 Sol，称其在编码、计算机使用和专业工作上接近 Astra 智能水平。其标准 API 输入和输出 token 价格为 Astra 的五分之一。
推荐理由：原文给出 GPT-6.1 Sol 与 Astra 的能力和 API token 价格对比，便于评估成本定位。
AdvancedMathBench-AutoVerifier 是用于 ProverBench 的自动评分器，可评估自然语言数学证明、解释错误并定位最早错误步骤。
internlm 发布 Intern-Decision-2B，这是一个由 Qwen3.5-2B 微调而来的多模态结构化决策模型，可接收共享状态、命名问题 schema 和可选图像，并在一次模型前向中为每个问题返回答案分布。
Intern-Decision 将状态、可选图像和多类问题转换为带概率的决策，并微调 Qwen3.5 语言骨干。Intern-Decision-4B 在七个测试套件平均准确率达 90.02%，RTX 4090 本地平均延迟为 44.16 ms。
Google DeepMind 推出 Gemini 3.8 Flash TTS 和 Gemini 3.8 Flash-Lite TTS 两个文本转语音模型，用于生成自定义角色声音并逐行控制场景对白。
推荐理由：原文同时给出能力、评测和开放渠道，便于判断 Gemini 音频模型在创作与企业语音场景的定位。
NVIDIA 在 Hugging Face 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-NVFP4，这是 DeepSeek AI 的 DeepSeek-V4.1-Flash 的 NVFP4 量化版。
InternLM 发布 Intern-S2-397B，称其是面向科学智能和长周期 Agent 的多模态基础模型。该模型结合新的视觉语言预训练范式、大规模多任务强化学习和长周期 Agent 强化学习，覆盖 20 多个科学领域，并在文本推理评测中使用最高 256K tokens、在多模态评测中使用最高 64K tokens。
推荐理由：材料同时给出训练方向、评测设置和部署入口，便于比较科学智能模型的工程落地路径。
Google 在 Hugging Face 发布 GNM v3.0 官方权重，这是用于人类头部的参数化 3D 统计模型，支持对面部身份、表情、头部姿态和眼球、牙齿、舌头等内部解剖结构进行解耦控制。
World Labs 推出下一代世界模型 Atlas，它从零预训练，可原生处理文本、图像、视频和 3D，并采用多模态自回归扩散 Transformer 架构。Atlas 支持相机控制生成、空间重建、时空模拟和图像生成，可从 1 到 6 张输入图像生成最高 1 分钟、1440p 视频，也能输出点云或 3D Gaussian splats。
推荐理由：原文展示了空间上下文、相机控制和3D输出，便于判断世界模型在创作与机器人仿真中的用法。
zai-org 发布 GLM-5.3-BF16，使用与 GLM-5.2 相同的基座模型，提升来自后训练。
推荐理由：模型卡同时给出同基座后训练收益、基准对比和部署参数，便于比较编码、安全与长程任务表现。
zai-org 发布 GLM-5.3-Flash，称其为 GLM-5 系列首个原生多模态模型，拥有 320B 总参数和 18B 激活参数。官方称它在基准和真实工作负载中超过 GLM-5.2，价格为其十分之一，并在编码和智能体基准上接近 Claude Opus 4.8。
推荐理由：原文同时给出参数规模、架构变化和本地部署框架，便于比较其成本与落地路径。
Google Research 发布 TimesFM 3.0 的官方 PyTorch 权重和配置，这是一个用于时序预测的预训练时序基础模型。
美团 LongCat 在 Hugging Face 发布 LongCat-Flash-Lite-Sparse，这是基于 LongCat-Flash-Lite 的非思考 MoE 模型，拥有 69B 总参数、每 token 约 3B 激活参数，并原生支持最高 1M tokens 上下文。
推荐理由：原文同时给出架构改动、长上下文设定和多项基准，便于比较稀疏版与密集前代的取舍。
MiniMaxAI 在 Hugging Face 发布 MiniMax-H3，这是一个通用全模态生成系统，支持文本、图像、视频和音频组成的多模态上下文理解，并可生成带原生立体声音频的视频。
推荐理由：原文披露了模块拆分、输入规格和本地部署路径，可帮助开发者评估接入成本与适用场景。
Mistral 发布 Mistral-Medium-3.5-128B-EAGLE，用于为 Mistral Medium 3.5 执行推测解码。
推荐理由：原文同时给出模型规格、替代关系和 vLLM/SGLang 部署方式，便于评估统一模型的接入成本。
Moonshot AI 在 Hugging Face 发布 Kimi-K2.6，这是开源的原生多模态智能体模型。该模型采用 MoE 架构，Total Parameters 1T、Activated Parameters 32B、Context Length 256K，支持长周期编码、coding-driven design、Agent Swarm、图像和视频输入。
推荐理由：原文同时给出模型结构、评测表和部署入口，便于对比其在编码与智能体任务中的定位。