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  1. The Decoder82

    Anthropic 发布 Claude Haiku 5.5，价格较 Haiku 4.5 平均降约 75%

    Anthropic 发布 Claude Haiku 5.5，这是其目前最快、最便宜的小模型，平均价格比 Haiku 4.5 低约 75%，10 万 token 以内提示词最高降价 90%，超过 10 万 token 则贵 5 倍。

    推荐理由：Haiku 5.5 的定价与基准数据同时给出，读者可据此判断小模型在智能体与计算机操作任务中的性价比变化。

  1. 东方财富研报·行业62

    金圆统一证券：大模型从技术竞赛到商业闭环，AI生态收敛与竞争格局前瞻

    金圆统一证券发布人工智能系列研报，指出全球大模型需求高增长且行业集中度提升，OpenRouter平台周度Token调用量由2025年9月的5.26T增至2026年9月约127T，DeepSeek、Google、OpenAI三家合计份额超60%，中国模型在TOP10中合计份额超40%。

    推荐理由：研报用OpenRouter周度Token调用量等数据，梳理大模型从技术竞赛转向商业闭环的竞争格局与三类厂商路径。

  1. Mistral AI82

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

    Mistral AI 发布 Mistral Large 4 公开预览，这是一个 1 万亿参数、49B 激活参数的原生多模态模型，可在 Mistral Studio 试用预览 API，权重将于本月底发布。

    推荐理由：官方给出 1 万亿参数、49B 激活的开放权重模型在编码、智能体与网络安全上的具体评测数字，可据此判断开放权重模型当前的能力边界。

  2. Latent Space78

    Reflection 发布 Beam：501B-A23B 美国开源 MoE 模型

    Reflection 发布 Beam，一个面向编码、智能体与科研任务的纯文本 MoE 模型，总参数 501B、激活 23B，从零训练，Apache 2.0 全量权重预计本月放出。

    推荐理由：Reflection 从隐身状态交出首个开源权重模型，读者可据此判断美国开源阵营与 DeepSeek、GLM 等中国模型的相对位置。

  3. AWS Machine Learning Blog62

    GLM 5.3 上线 Amazon Bedrock

    智谱（Z.ai）的 GLM 5.3 已在 Amazon Bedrock 上线，这是一个 753B 参数的 MoE 模型，面向编码与长时程智能体任务，可通过全托管 API 调用。

    推荐理由：GLM 5.3 在 Bedrock 上的托管接入与提示词缓存用法，可帮助读者判断长时程编码与安全测试工作流的落地成本。

  4. The Decoder77

    Reflection 发布首个开源权重模型 Beam，主打低算力编码与智能体任务

    AI 公司 Reflection 发布首个免费开放模型 Beam，面向编码、逻辑推理和智能体任务，采用 MoE 架构，每 token 激活 5010 亿总参数中的 230 亿。

    推荐理由：Beam 以 MoE 架构和超大规模 RL 训练换取低算力成本，读者可据此判断开源模型在编码与智能体任务上的性价比路线。

  1. GitHub Blog · AI & ML62

    GitHub 发布 ReviewBench：面向 AI 代码审查的开放基准

    GitHub 发布 ReviewBench，一个面向 AI 代码审查的开放离线基准，基于 1.039 亿个 GitHub pull request 的分布构建，包含 19 种语言的 219 个公开 pull request。

    推荐理由：GitHub 公开了代码审查基准的构建方法与评分口径，读者可据此理解 AI 代码审查评测的取舍。

  1. Google DeepMind82

    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，随后逐步扩展到开发者、企业和消费者。

    推荐理由：官方披露了 Argon 在编码、企业知识与网络安全防御上的能力与定价，可据此判断前沿模型的分阶段开放路径。

  1. GitHub Blog · AI & ML80

    GitHub Copilot 用 Copilot 把运行时迁移到 Rust

    GitHub 用 GitHub Copilot app 和 Copilot CLI 把 Copilot agent runtime 从 TypeScript 完全重写为超过 80 万行生产级 Rust，AI 智能体写了大部分代码，分布在 128 个 PR 中增量合入 main，而非一次性切换。

    推荐理由：作者以亲历者身份给出把 80 万行运行时迁到 Rust 的完整工程细节，可迁移到大规模 Agent 协作开发。

已经到底了