StartLux 开源决策模型 StartLux-Decision 发布,Decision Index 得分超过 Jev
9 月 30 日,上海 AI 公司 StartLux(原点星辉)发布完全开源的决策模型 StartLux-Decision,推出 0.8B、2B、4B、9B 和 27B 五档版本并提供本地部署量化模型。
9 月 30 日,上海 AI 公司 StartLux(原点星辉)发布完全开源的决策模型 StartLux-Decision,推出 0.8B、2B、4B、9B 和 27B 五档版本并提供本地部署量化模型。
MiniMax 于 9 月 28 日上线 M3.1-Flash-Preview,百万 token 上下文、原生多模态,在 MiniMax Code 首发并可通过 API 订阅套餐调用。
AWS 发布开源决策模型 Strands Decider 2B,基于 Qwen3.5-2B 构建,不生成文本而是在预设选项中做选择并给出置信度,可本地运行。该模型由 AWS 杰出工程师 Marc Brooker 在看过 TypeSafe 的 Jev 后自行开发,曾在同规模模型的 Jevbench 排名上短暂登顶,随后由 Strands Labs 整理发布。
Google DeepMind 发布 Gemini 4 Argon,面向编码、企业知识工作与网络防御,先在 Fairwind 计划的政府用户和可信网络安全人员中开放,之后才向开发者、企业和消费者开放。
推荐理由:汇总 Gemini 4 Argon 的基准、定价与第三方评测分歧,可对照其与 Astra、Opus 5.5 的能力与成本差异。
谷歌发布新一代旗舰模型 Gemini 4 Argon,面向软件工程、法律金融等企业知识工作与网络安全防御,输出 Token 上限从此前 6.4 万提升至 100 万。
推荐理由:谷歌发布 Gemini 4 Argon,披露了输出上限、基准成绩和 API 定价,可据此判断其企业级 Agent 任务的定位与成本。
OpenAI 发布 GPT-6.1 Sol,官方称其为一次重大升级,覆盖专业办公、操控电脑和 agentic 编程等任务,智能水平接近 Astra,价格仅为其五分之一。此前 OpenAI 上周刚推出 GPT-6 Sol;而 Astra 迭代前两天因未通过安全标准被暂停。
阶跃星辰发布 Step 5 Preview,在 Artificial Analysis Intelligence Index 上取得 44 分,位列全球开源前二,参数规模 600B,上下文窗口 1M token。
雷峰网汇总了 GPT-6 Astra 发布后首批拿到模型的用户实测。Ben Davis 让 Astra 在 Blender 里生成 4K 飞船模型,并观察到它会主动打开页面、读取报错、修改后再测试;Theo 用 Blender 做可直接在浏览器运行的 3D 游戏,耗时约 30 分钟到 2 小时。
推荐理由:汇总首批用户实测,呈现 Astra 在 3D 创作、软件操作与长任务上的能力边界和翻车点。
OpenAI 发布 GPT-6.1 Sol,官方称其在编码、电脑操作和专业工作方面接近 Astra 的智能水平,标准 API 输入与输出 token 价格仅为 Astra 的五分之一。
推荐理由:OpenAI 发布 GPT-6.1 Sol,价格降至 Astra 标准 API 的五分之一,可据此判断编码与电脑操作场景的成本变化。
Anthropic 发布 Claude 5.5 家族第二个成员 Claude Sonnet 5.5,定位为 Opus 5.5 的快而省互补款,主打高频日常任务、修 bug、文档和表格。官方称其比 Sonnet 5 速度快 30% 以上,多数任务成本低 30%,Agent 编程评测成绩从 10% 提升到 70%。
推荐理由:Anthropic 新模型在 Agent 编程评测上的大幅跃升,可作为观察 Sonnet 系列定位与能力边界的参照。
H 公司发布 Holo4 系列智能体模型,包含 27B 稠密版和 35B-A3B MoE 版,两者均已上线 H Models API,权重以 BF16、FP8、NVFP4 和 4-bit GGUF 格式开源在 Hugging Face。
推荐理由:Holo4 用同一套权重覆盖 GUI、代码、MCP 与 API 四类接口,并公开全部评测轨迹,便于对照其成本与能力取舍。
Anthropic 发布 Claude Opus 5.5,称其为 Claude 5.5 家族首个模型,多数任务达到 Claude Fable 5.1 水平,运行成本比 Opus 5 低 40%,并成为 Claude Code 与 Claude 应用的默认模型。
推荐理由:同一天两家实验室分别发布新模型并大幅降价,读者可对比能力定位与每任务成本的实际差异。
OpenAI 发布 GPT-6 Astra,称其为面向企业的最强模型,具备更强的推理能力、电脑操作能力以及写作与设计判断力。
推荐理由:OpenAI 公布 GPT-6 Astra 面向企业场景的能力方向,可据此了解其推理与电脑操作定位。
OpenAI 发布新一代模型 GPT-6 Astra,官方称其为目前最智能且对齐程度最高的模型。该模型在计算机操作、编码、网络安全和科学等方向具备 SOTA 能力。
推荐理由:OpenAI 官方发布新一代模型,读者可据此了解其在计算机操作、编码与安全等方向的能力定位。
Google DeepMind 发布 Gemini 3.8 Flash 与 Gemini 3.8 Flash Cyber,前者面向长时程编码与自主智能体,后者面向漏洞发现与自动修补。
推荐理由:官方给出两款 Flash 变体的基准、定价与开放渠道,可据此判断长时程编码与安全场景的选型取舍。
Google DeepMind 发布 Gemini 3.7 Flash,定位为面向编码和智能体的最强主力模型,距 Gemini 3.6 Flash 发布仅三周。
推荐理由:官方给出与 3.6 Flash 的多项基准对比和半价定价,可据此判断编码与智能体场景的成本收益。
Meta 发布 Muse Glimmer,一个从 Muse 蒸馏到 30B 参数、采用 Apache 2.0 许可的多模态模型,面向本地智能体场景,可用于编码、文档分析和个人助手等隐私敏感应用。
推荐理由:Meta 开源 30B 多模态模型,主打本地智能体场景,并给出与同级模型的基准对比和部署路径。
OpenAI 发布文章说明 GPT-5.6 如何在模型、推理和智能体工作流三个层面提升 AI 效率,以在同等成本下提供更多可用智能。原文未给出具体性能数字或版本细节。
Google DeepMind 发布 Gemini 3.6 Flash、3.5 Flash-Lite 和面向网络安全的 3.5 Flash Cyber 三款新模型。
推荐理由:官方给出三款新模型的定价、token 效率与多项基准对比,可据此判断智能体工作流的成本与选型。
Google DeepMind 发布 Gemini 3.5 Flash Cyber,一个基于 3.5 Flash 微调的轻量网络安全模型,用于快速发现、验证和修补漏洞。
推荐理由:官方给出轻量安全模型在 CyberGym、Chrome 提交扫描等基准上的对比数据,可据此判断专用小模型在漏洞挖掘上的性价比。
H Company 发布 Holo3.1 计算机使用智能体模型家族,基于 Qwen 系列,覆盖 0.8B、4B、9B 和 35B-A3B 四种尺寸,并首次提供 FP8、Q4 GGUF 和 NVFP4 量化权重。
推荐理由:Holo3.1 给出跨环境与跨框架的鲁棒性提升,并首次提供量化权重,读者可据此判断本地部署计算机使用智能体的可行路径。
Mistral 发布 Mistral Medium 3.5,一个 128B 稠密模型,以修改版 MIT 许可开放权重,成为 Mistral Vibe 和 Le Chat 的默认模型,并支撑 Vibe 的云端远程编码智能体与 Le Chat 的 Work 模式预览。
推荐理由:Mistral 把编码智能体搬到云端并同步开源 128B 权重,读者可据此判断自托管编码智能体的可行边界。
Google DeepMind 发布 Gemini 3.5 系列首个模型 3.5 Flash,定位为面向智能体与编码的前沿模型,即日起在 Gemini app、Google Search 的 AI Mode、Google Antigravity、Gemini API 及 Gemini Enterprise 上线。
推荐理由:官方给出 3.5 Flash 在编码与智能体基准上的具体分数和 4 倍输出速度,可据此判断速度与质量的取舍是否成立。
DeepSeek 发布 V4,两个 MoE 检查点上线 Hub:DeepSeek-V4-Pro 总参数 1.6T、激活 49B,DeepSeek-V4-Flash 总参数 284B、激活 13B,均支持 1M token 上下文窗口。
推荐理由:原文给出 V4 在长上下文推理成本与智能体后训练上的具体设计,可据此判断开源模型做长任务智能体的可行性。
OpenAI 发布 GPT-5.5,官方称其为面向编码、研究和数据分析等复杂任务打造的模型,可跨工具使用。目前公开信息仅为摘要,未披露参数、上下文窗口或评测数据。
推荐理由:OpenAI 官方发布 GPT-5.5,读者可据此了解新模型面向编码、研究与数据分析等复杂任务的定位。
H Company 发布 Holotron-12B,一个基于 NVIDIA Nemotron-Nano-2 VL 后训练的多模态计算机操作模型,现已上线 Hugging Face,采用 NVIDIA Open Model License。
推荐理由:原文给出模型来源、混合 SSM 架构与吞吐对比数据,读者可据此判断其在长上下文智能体场景的部署取舍。
OpenAI 发布 GPT-5.4 mini 和 nano,是 GPT-5.4 的更小、更快版本。两款模型针对编码、工具调用、多模态推理以及高并发 API 和子智能体负载做了优化。
推荐理由:OpenAI 在 GPT-5.4 之下补出 mini 与 nano 两档小模型,读者可据此判断高并发与子智能体场景的选型空间。
OpenAI 发布 GPT-5.4,称其为面向专业工作能力最强且高效的前沿模型,具备 SOTA 编码、计算机使用、工具搜索能力和 1M token 上下文窗口。
推荐理由:OpenAI 官方公布 GPT-5.4 的定位与能力方向,可据此了解其面向专业工作的能力边界。
OpenAI 发布 GPT-5.3-Codex,这是一个 Codex 原生智能体,将前沿编码能力与通用推理结合,面向长周期、真实世界的技术工作。
推荐理由:OpenAI 发布 Codex 原生智能体模型,读者可据此了解其在编码与通用推理上的定位。
OpenAI 发布 GPT-5.3-Codex 系统卡,称其为目前能力最强的智能体编码模型。该模型将 GPT-5.2-Codex 的前沿编码性能与 GPT-5.2 的推理及专业知识能力结合在一起。
推荐理由:官方系统卡给出 GPT-5.3-Codex 的能力定位,读者可据此了解它在编码与推理上的组合方式。
H Company 发布迄今最大的 UI 定位模型 Holo2-235B-A22B Preview,在 ScreenSpot-Pro 上以 3 步智能体模式达到 78.5%、OSWorld G 达 79.0%,创下新 SOTA。
Hugging Face 发布 8B 参数安全防护模型 AprielGuard,可检测 16 类安全风险及提示注入、越狱、思维链污染、记忆投毒、多智能体攻击等对抗攻击,并覆盖工具调用与推理轨迹等智能体工作流。模型提供推理与非推理两种模式,兼顾可解释分类与低延迟生产部署。
Google DeepMind 发布 Gemini 3 Flash,定位为兼顾前沿智能与速度、成本更低的模型,已在 Gemini API、Google AI Studio、Gemini CLI、Google Antigravity、Vertex AI 和 Gemini Enterprise 上线,并开始向 Gemini 应用和搜索 AI Mode 全量推送。
推荐理由:官方给出 Gemini 3 Flash 的基准分数、定价与上线渠道,可据此判断速度与成本权衡是否适合自身工作流。
Mistral 发布 Devstral 2 编码模型家族,含 123B 的 Devstral 2 和 24B 的 Devstral Small 2,均开源,前者采用修改版 MIT 许可,后者采用 Apache 2.0。
推荐理由:官方给出两款开源编码模型的参数、许可与 SWE-bench 成绩,并附独立人工评测对比,可据此判断开源编码模型与闭源模型的差距。
OpenAI 发布 GPT-5.1-Codex-Max,一款面向 Codex 的更快、更智能的智能体编码模型。该模型针对长时间运行的项目级任务设计,强化了推理能力与 token 效率。
推荐理由:OpenAI 发布面向 Codex 的智能体编码模型,读者可据此了解其在长时项目任务上的定位与效率取向。
Google DeepMind 发布 Gemini 3,其中 Gemini 3 Pro 在各项主要 AI 基准上超过此前版本,编码能力也强于 2.5 Pro。
推荐理由:官方给出 Gemini 3 Pro 的基准成绩、API 定价与配套开发平台,便于开发者判断迁移成本。
Google DeepMind 发布 Gemini 3,首发 Gemini 3 Pro 预览版,并同步接入 Gemini 应用、搜索 AI Mode、AI Studio、Vertex AI、Gemini CLI 及新智能体开发平台 Google Antigravity。
推荐理由:Gemini 3 Pro 在多项基准上刷新成绩并同步接入搜索、Gemini 应用与开发者平台,可据此判断多模态与智能体能力的当前水位。
Google DeepMind 发布 SIMA 2,将 Gemini 模型作为智能体核心,使 SIMA 从指令执行者升级为能思考目标、与用户对话并自我改进的交互式游戏伙伴。SIMA 2 在未训练过的新游戏(如 ASKA、MineDojo)中泛化能力显著提升,并能通过 Gemini 反馈和试错进行自我改进,无需额外人类演示数据。该研究以有限研究预览形式向少量学者和游戏开发者开放早期访问。
推荐理由:SIMA 2 把 Gemini 的推理能力接入 3D 游戏智能体,并展示了跨游戏泛化与自我改进的训练路径。
OpenAI 在 GPT-5 系统卡增补中发布新模型 GPT-5-Codex,这是 GPT-5 针对 Codex 中智能体编码进一步优化的版本。该模型会根据任务复杂度更动态地调整思考投入,对简单对话查询或小任务快速响应,对更复杂任务则独立工作更长时间。
推荐理由:GPT-5 系统卡增补披露了面向 Codex 智能体编码优化的新模型,读者可了解其动态调整思考投入的机制。
OpenAI 发布开源权重模型家族 gpt-oss,包含 117B 参数的 gpt-oss-120b 和 21B 参数的 gpt-oss-20b,两者均为 MoE 架构并采用 MXFP4 4-bit 量化,激活参数分别为 5.1B 和 3.6B,采用 Apache 2.0 许可。
推荐理由:Hugging Face 汇总了 gpt-oss 两个开源模型的参数、量化方案与各推理框架的适配情况,可据此判断本地部署门槛。