蚂蚁百灵官方团队发布原生多模态模型 Ling-3.2-flash，560B 总参数、25B 激活参数、1M 上下文窗口，支持图像、文本与视频输入。
官方只给了基准分数和定价，没给训练配方或部署细节；能拿走的是 560B 总参数、25B 激活的 MoE 配比和 1M 上下文，以及兼容 OpenAI 与 Anthropic 协议的接入方式，可用来评估替换现有视觉理解与长程 Agent 调用链的成本。
OpenAI 发布 GPT-6.1 Terra，API 输入每百万 token 1 美元、输出 5 美元，均为 GPT-5.6 Terra 的一半，缓存输入降至每百万 token 0.05 美元。
API 价格减半、缓存输入降到每百万 token 0.05 美元，可用来重算现有推理成本；但文中只有价格和基准分数，没有给出迁移或配置做法。
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。
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。