Dharma-AI 发布 20 亿参数的 Dharma Field Extractor，输入文档图像和可选 schema，输出带类型的结构化 JSON，同一 checkpoint 无需按文档类型微调。
可借鉴在 DharmaOCR-LITE v1.1 上挂 LoRA 适配器做字段抽取，用 schema 指定键名和类型、缺失字段返回 null，直接对接下游系统；代价是要自备 GPU 推理，且训练数据以英文和葡萄牙语文档为主。
美团正式发布 LongCat-2.5，这是一个面向长程智能体任务的原生多模态模型，总参数量 1.6 万亿，每个 token 激活约 480 亿参数，在 LongCat-2.0 基础上强化了原生视觉理解与智能体编程能力。
可借鉴的是长程 Agent RL 的 partial rollout 异步训练与 F2P/P2P 环境合成流水线，能落到软件工厂的代码任务训练；代价是需自建可交互环境并处理样本陈旧性带来的梯度偏置。
Baseten 旗下 Base Labs 发布 2B 决策模型 joey-1，直接返回标签和校准概率而非生成文本，每百万输入 token 收费 0.01 美元，权重以 MIT 协议开源在 Hugging Face。
能拿走的是决策模型输出标签加校准概率、共享前缀一次预填答多问的做法，可换掉现在用大模型生成文本再解析的路由环节；代价是知识面窄，需按置信度阈值回退到 9B 或 27B 模型。
Mistral 发布 Mistral Large 4（Le Chonk）的开源权重，这是其 1 万亿参数原生多模态旗舰模型，此前已进入公开预览。
能拿走的是三档推理模式与 token 效率取舍，以及 vLLM/SGLang 自托管部署路径；可落到本地模型部署和软件工厂，代价是 1 万亿参数对硬件要求高，商用 MaaS 还需另签许可。
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。
能拿走的是按任务档位选模型的成本账，medium 档跑专业软件操作、max 档留给复杂编程，代价是复杂任务仍要切回 Sol 或 Astra。
OpenAI 于 10 月 26 日发布 GPT-6 家族中档模型 GPT-6.1 Terra，标准 API 定价 1 美元/百万输入 token、5 美元/百万输出 token，比 GPT-5.6 Terra 和 GPT-6.1 Sol 便宜 50%，上下文窗口 100 万 token，支持文本与图像输入。
能拿走的是按每任务成本和幻觉率重算 agent 量产账的思路，可落到软件工厂和本地部署选型，但每任务成本 9 倍差是官方折算、算法未公开，得先拿真实任务集自测复核率。
岩山科技旗下岩芯矩阵联合港科大、CMU 等高校发布并开源 EdgeRock-4B，在 256K 上下文下 KV Cache 固定为 72MiB，相比源模型 Qwen3.5-4B 减少 99.1%。
能拿走的是固定容量记忆的三段拆分做法，循环状态抓大意、1024 token 局部窗口管眼前、1024 条锚点库留关键细节，把每条序列 KV 钉死在 72 MiB；落到本地模型部署和长跑 Agent 上可提前算清显存，代价是要从 Qwen3.5-4B 分阶段转换并训练评分网络，不是直接换权重。
月之暗面发布 Kimi K3.1 Pro，在 K3 的 2.8T MoE 基座上只做后训练联合强化学习，API 定价从 K3 的约 21/108 元降到 13/68 元每百万 Token。
能拿走的是三档定价与 MoE 稀疏激活的成本账，以及自部署 5.6TB FP16 落盘、8 张 H100 跑 INT8 的硬件门槛，可落到本地模型部署和软件工厂选型；代价是基座锁死在 7 月那版 2.8T，长程调试仍需人工打断。
月之暗面于 10 月 24 日上线 Kimi K3.1 Pro，这是 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 架构和 100 万 token 上下文，同步推出速度快 2 到 3 倍的 Highspeed 版本，完整权重承诺 11 月 4 日前放出。
能拿走的是后训练加算力、数百下游领域联合强化学习这条路线，以及剔除网络安全数据换安全表态的取舍；落到编码智能体和本地部署选型上，代价是输出 token 多 14%、订阅额度消耗快。
BottleCap AI 发布 ThinkingCap 系列第五个模型 ThinkingCap-gemma-4-26B-A4B-it，在十二项基准上平均减少 38.9% 的思考 token，最高减少 69.1%，准确率平均只降 0.15pp。
能拿走的是同一套采样配置下把思考 token 压掉 38.9% 的微调做法，可换掉本地部署里长思考模型的推理成本，代价是 AA-LCR 掉 4pp、长上下文多模态是主要失分项。
NVIDIA 扩展开源模型家族，覆盖语言、机器人、生物和量子计算，包括 Nemotron 3.5 Super VL、Nemotron 3.5 Bolt、Nemotron Retriever、Kumo、Cosmos 3.5、Alpamayo 2 Edge、BioNeMo RFD4-Proteina 和 Ising。
能拿走的是 Nemotron 3.5 系列加 Kumo、Cosmos、Ising 的开源权重与 NIM 打包方式，可落到本地模型部署和 Agent 数据管线；代价是多数模型要自己用本地数据后训练，Bolt E4B 4GB 还要等到 10 月 23 日。
Cloudflare 发布 System One 类抽取模型 Clairic，已在 Workers AI 以 @cf/cloudflare/clairic 提供预览，并计划后续开放权重。
可用字段 schema 一次并行抽取文本 span、数字、日期、估计分布和预测区间，替换 LLM 逐字段生成 JSON 的抽取管线；代价是多步算术和长序列预测仍要交给代码。
MiniMax 于 10 月 19 日正式更新 M3.1 Flash，并确认此前匿名出现在 OpenCode 上的 Space Bunny 就是它的早期版本，匿名期累计处理超 200T Token。
可参考它按推理档位（high/xhigh/max）分档跑编程任务的成本曲线，用来决定哪段任务交给便宜模型；代价是重构类任务仍明显落后旗舰，且权重10月23日才放出。
IBM 发布 Granite Switch 4.1，8B 和 30B 两个版本在同一个托管端点上同时提供对话、通用与安全决策、语音转写能力。模型组合了新的通用决策 aLoRA、在安全决策任务上平均优于 Jev 1.13 等模型的 Guardian aLoRA，以及 OpenASR 榜首的 Granite-Speech-5.0-Turbo-CTC，整体显存占用约等于基座模型本身。
把通用决策、安全决策和 ASR 三个 aLoRA 挂到同一基座、共享 KV cache，显存约等于基座本身；自组 Switch 模型需自己训 aLoRA，Adapter SDK 尚未放出。
Mistral 发布首个时序基础模型系列 Timestral，含 5M、28M、123M、209M 四个尺寸，最大模型以 209M 参数在 GIFT-Eval、TIME、fev-bench 三个公开基准的预训练零样本模型中排名第一，参数约为此前 SOTA 的三分之二。
可借鉴的是合成数据优先加两阶段训练配方，以及把协变量按目标、仅历史、已知未来分角色做注意力掩码；前提是自建时序预测管线，代价是需自造合成数据并调 21 分位 pinball loss。
Apertus 1.5 在 Apertus 1.0 的 8B 和 70B 基础上加入图像与音频理解、可选思考模式、4 倍长上下文（262,144 tokens）、更好的指令遵循与工具调用，权重于 2026 年 7 月 24 日以 Apache 2.0 协议发布在 Hugging Face。
可借鉴早期融合做法，图像音频经 tokenizer 变成离散 token 与文本同序列，架构不变、训练按纯文本速度跑；代价是只扩词表、模型只输出文本，音频理解仍是实验性。
Google DeepMind 发布 Gemini 4 Argon，定位为通用物理推理模型，在 Embodied Reasoning（ERQA）基准上以纯推理取得 87%，称超过其他前沿模型。
可借鉴的是把机器人任务写成带坐标网格、动作原语和 curl 闭环的提示词模板，以及 Real2Sim 的视觉与接触力双重校验约束；落到本地模型部署和视频产线要先有 MuJoCo 场景与真机遥测数据。
Google DeepMind 发布 Gemini 4 Argon，今日起通过 AI Studio 和 Gemini API 向开发者与企业开放，Google AI Ultra 订阅者可在 Antigravity 使用，Gemini 应用和 Search 的 AI Mode 面向 Ultra 与 Pro 订阅者开放。
可借鉴的是把 .agents/skills 规则本加一段目标交给模型整夜自主跑，换来 ADK 会话准备时间降 40%、冷导入快 21%；前提是能接受无人值守改生产代码并逐条审 PR。
Google 发布前沿模型 Gemini 4 Argon，面向开发者、企业、科研人员和消费者全球开放，API 介绍价每百万输入 token 2 美元、输出 10 美元，缓存输入享 95% 折扣。
可借鉴的是把 .agents/skills 规则本加一段目标交给模型夜间自主跑优化，ADK 会话准备时间降 40%、冷导入快 21%；前提是已有可跑的基准和测试兜底。
Mistral 发布 Mistral Large 4 公开预览，可通过 Mistral Studio 的 API 试用，权重定于本月底放出。该模型为 1 万亿参数原生多模态模型，激活参数 520 亿，在 3800 块 NVIDIA Grace Blackwell GPU 上从零训练，训练数据覆盖 160 多种语言。
可借鉴的是其 RL 训练栈设计：共享可组合接口把单轮对话、科学解题、安全对齐、长程工具调用放进同一次训练，验证侧混用奖励模型、单测、LLM 判官；代价是 3k GPU 规模与每天约 330 亿 token 的吞吐，本地复现门槛高。