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11 月 5 日，百度開放預訓練基座模型文心 5.5 Flash Base 的權重。它是一個稀疏 MoE 模型，總引數 280B，每個 token 啟用 14B，在 33.5T tokens 上從零預訓練，已上線 Hugging Face 並提供 FP8 與 BF16 版本，vLLM、SGLang 也給出了部署 cookbook。訓練上下文為 128K，微調與推理階段可外擴到 1M tokens；
百度開源基座模型文心 5.5 Flash Base，採用 MoE 架構，總引數 2800 億、每 Token 啟用 140 億，使用 33.5 萬億 Token 預訓練，預訓練上下文最高 128K，微調與推理階段支援最長 100 萬 Token。官方稱其在知識、推理、數學、程式碼、多語言與長上下文等基準上取得同尺寸模型 SOTA，超過 DeepSeek-V4-Flash-Base、Hy3-preview-Base 等。模型權重已發布於 Hugging Face，供開發者與企業微調定製。
11 月 5 日，百度開源基座模型文心 5.5 Flash Base（ERNIE 5.5 Flash Base）。它採用 MoE 架構，總引數 2800 億、每 Token 啟用 140 億，用 33.5 萬億 Token 預訓練，預訓練上下文最高 128K，微調與推理支援最長 100 萬 Token；在知識、推理、數學、程式碼、多語言和長上下文等基準上取得同尺寸 SOTA，超過 DeepSeek-V4-Flash-Base 等。模型已在 Hugging Face 開放，面向開發者與企業微調定製。
百度發布 ERNIE 5.5 Flash Base：總引數 280B、每 token 啟用 14B 的稀疏 MoE 基座模型，權重停在預訓練結束、未做任何中期或後訓練。它在 33.5T token 上從零預訓練，訓練上下文最長 128K，微調與推理支援 1M token。架構上用 MLA 與強壓縮注意力 HCA 混合，只有七分之一層保留 token 級全上下文，其餘層把每 128 個 token 壓成一個快取條目，以壓低 KV cache 和長上下文開銷。
Anthropic 推出 Claude Haiku 5.5（claude-haiku-5-5），面向高併發與低延遲場景。該模型提供 1M token 上下文視窗、128k 最大輸出 token，並支援通過 effort 引數調節的自適應思考。已在 Claude API、Amazon Bedrock、AWS 上的 Claude Platform、Google Cloud 和 Microsoft Foundry 上線。
Anthropic 官方帳號宣布推出 Claude Haiku 5.5。官方稱該模型在編碼、computer use 與知識工作三類任務上，相比 Haiku 4.5 有顯著提升。目前公布的資訊僅此一句對比結論，未提及價格、上下文長度、開放平台或具體評測資料。
Claude Haiku 5.5 現已上線，Anthropic 稱其覆蓋所有平台。公告列出的平台包括 Amazon Web Services、Google Cloud 和 Microsoft Azure，官方頁面提供更多資訊。
DeepSeek 上線 V4.1 Flash 1017，552B 總引數 / 16B 啟用 MoE，支援 1M token 上下文，MIT 許可，API 價格維持每百萬輸入 0.30 美元、輸出 1.20 美元，閒時半價。Artificial Analysis 智慧指數升至 45（+6），在開源權重模型中與 GLM-5.3 並列第二，僅次於 MiMo-V2.6-Pro；Code Arena WebDev 與 Agent Arena 均為開源第一。
Anthropic 於 10 月 7 日發布 Claude Haiku 5.5，百萬輸入 Token 最低 0.1 美元，較上代降價 90%，並首次在 Haiku 系列引入可調節推理強度，支援 100 萬 Token 上下文與 12.8 萬 Token 輸出。官方基準顯示其在 OSWorld 2.1 取得 72.4% 成功率，高於 GPT-6 Luna 的 48.9%，但最高成績對應最大推理強度，中等強度下 Terminal-Bench 成績從 39.2% 降至約 20%。
Anthropic 發布 Claude Opus 5.5。官方稱，它在 agentic coding 與知識工作上領先，典型負載下執行成本比 Opus 5 低 40%。同一批更新中，Claude Sonnet 5.5 比 Sonnet 5 快 30% 以上，多數任務成本最多低 30%；面向摘要、subagent 與瀏覽器操作等高併發任務的最快小模型 Claude Haiku 5.5 也已推出。
有人在 Windows 上用 llama.cpp 的專家流式方案，在單張 RTX 5070 12GB 加 32GB DDR4-2400 記憶體上執行 Qwen3.8-Flash-Next 177B（UD-IQ3_XXS），基準約 11.5 tok/s，日常對話可達 14-15 tok/s。一次長程式設計提示以 10.15 tok/s 生成 4,892 個 token，產出一個可執行的單檔案貪吃蛇遊戲。
Anthropic 官方帳號表示，Claude Haiku 5.5 在幾乎全部對齊評估中相對 Haiku 4.5 都有明顯提升，出現不對齊行為的案例大幅減少。該訊息未披露具體的評估專案、分數、測試方法或發布時間等細節。
Anthropic 官方帳號於 10 月 7 日公布最新模型 Claude Haiku 5.5，目前公開資訊只有型號名稱和「our latest model」這一句描述。上下文視窗、價格、可用平台與上線時間等細節均未披露。後續需要等待官方補充規格說明。
Artificial Analysis 發布 Intelligence Index v5，Claude Opus 5.5（max）以 58 分居首，GPT-6 Astra 57 分、GPT-6.1 Sol 55 分緊隨，Gemini 4 Argon 50 分。
OpenAI 公布應對歐盟 AI 法案的文字溯源方案：全球 API 客戶即日起可為部分模型選擇開啟文字水印（預設關閉），未來幾週將在歐盟的 ChatGPT 與 Codex 文字輸出中加入不可見水印，檢測器僅向獲批研究者與專家組織開放申請。其自研 textGrain 通過統計訊號標記用詞，在 1% 誤報率下對 200 token 段落檢出約 80%、400 token 約 95%，數學等用詞受限內容明顯更低；
OpenAI 開始在 ChatGPT 和 Codex 的文字輸出中加入不可見、機器可讀的水印，初期只面向歐盟使用者。OpenAI 稱自研的 textGrain 水印與 Google DeepMind 的 SynthID for text 等方法相比持平或更優，後者也是 Anthropic 8 月宣布的水印基礎；兩家公司都是為了滿足歐盟 AI Act 的要求。OpenAI 還給出 AI 基準分數，顯示加水印與未加水印文字表現相近，但表示 textGrain 並不保證……
新加坡南洋理工大學、北航、新加坡國立大學、上海交大等團隊提出 RoboFoundry，把機器人智慧體的整套外圍系統當作策略來進化，基座模型引數保持凍結。在 EmbodiedBench 上，GPT-5.5 的平均成功率從 56.9% 提升到 72.7%，五個基座模型全部提升，基座間最大差距由 19.6 個百分點縮小到約 11.5。長程記憶基準 RoboMemArena 上任務成功率比所有基線至少高 39.0%，真機套娃任務成功率 70%，單獨使用 π0.5 為 30%。
DeepSeek 發布開源權重模型 V4.1 Flash 1017 (Max)，採用 MIT 許可，權重已上傳 Hugging Face，支援文字與影像輸入。在 Artificial Analysis 智慧指數上它得分 45，遠高於同類開源模型中位數 19；總引數 552B、每 token 啟用 16B，上下文視窗 1M token，輸出速度約 230 token/秒。
Anthropic 發布 Claude Haiku 5.5，官方跑分逐項超過 GPT-6 Luna，成為新的小模型守門員。10 萬 token 以內的請求輸入輸出價格降 90%，超出部分降 50%，但換用新 tokenizer 後同一任務耗費 token 更多，實際省下的錢少於標價折扣。它首次支援 low 到 max 五檔 effort 調節，OSWorld 2.1 上 Low 檔準確率 42.0%、單次成本 $0.07，Max 檔 72.4%、$0.61；
Claude 官方發布 Haiku 5.5，定位高併發、成本敏感型任務。官方稱其能穩定處理摘要、分類等重複性工作，並可搭配 Claude Opus 5.5 與 Sonnet 5.5，在 coding 任務中充當 subagent。該模型的速度也足以支撐即時客戶支援和瀏覽器操作。
Mistral 開始提供兩款快速、低成本的模型：DeepSeek V4.1 Flash 和 GLM 5.3 Flash。DeepSeek V4.1 Flash 處於公開預覽階段，官方稱其適合長上下文程式設計與 agentic 任務；GLM 5.3 Flash 已正式可用（GA），面向子代理、工具呼叫和程式設計任務。
Anthropic 推出 Claude Haiku 5.5，這是 Haiku 系列首個帶可調 effort 設定的模型。使用者可以針對每個任務自行決定偏向成本還是偏向智慧：調低 effort 換取更低開銷，調高 effort 換取更強表現。訊息由官方帳號在 X 上公布，未提及價格、額度或可用平台等細節。
一位使用者僅向 Opus 5.5 提供創意、工作資料夾和音樂檔案，模型便自主完成了從調研到成片的全流程。它檢索了四年 AI 發展資料與素材，擷取文章和介面截圖，編寫 HTML 與動畫程式碼，用 Playwright 渲染畫面、FFmpeg 合成並加入音效，最終輸出完整影片。
OpenAI 宣布正式啟用文字水印：即日起全球 API 客戶可為部分模型自行開啟，預設關閉；未來幾週歐盟地區符合條件的 ChatGPT 與 Codex 文字輸出將被加上肉眼不可見的水印，覆蓋所有付費檔位，檢測器僅向稽核過的研究者和專業機構開放。配套技術報告 textGrain 由今年考普斯會長獎得主蘇煒傑擔任通訊作者，用可調的「熵預算」控制水印強度。
Anthropic 發布 Claude Haiku 5.5，官方稱其是迄今最便宜、最快、能力最強的小模型，平均執行成本比 Haiku 4.5 低約 75%。定價為每百萬 token 輸入 0.10 美元、輸出 0.50 美元（提示 10 萬 token 以內），並首次在 Haiku 級模型上提供可調 effort 設定，用於權衡成本與智慧。
Google 宣布 gemini-2.5-pro 與 gemini-2.5-flash 棄用，已無法在 AI Studio 中選擇。2026 年 12 月 1 日起，前者的 API 請求自動路由到 gemini-3.8-flash 並按該模型費率計費，後者則路由到 gemini-3.5-flash-lite 並按對應費率計費。
StepFun 的旗艦模型 Step 5 Preview 已在 OpenRouter 上線，採用稀疏 MoE 架構（啟用 27B、總引數 600B），支援 100 萬 token 上下文，主打跨大型程式碼庫與文件的多步 agentic 任務，於 2026 年 10 月 8 日發布。定價為每百萬 token 輸入 1 美元、輸出 2.70 美元，快取命中率約 93.5%，實際加權平均輸入價約 0.096 美元。
螞蟻百靈開源 Ling-3.1-flash，主打把真實工作流裡的活幹完，而非刷榜。模型總引數約 560B、每 Token 啟用約 25B，上下文視窗達 1M；混合精度量化後權重佔用從約 534GB 降至 292GB，部署所需 GPU 由 8 卡降至 4 卡。據 Artificial Analysis，其智慧指數 41，輸出速度約每秒 210 Token，混合呼叫價格約每百萬 Token 0.19 美元，辦公任務評測 GDPVal-AA V2.1 的 ELO 為 1673。
Claude Opus 5.5 的 Fast mode 現已在 Microsoft Foundry 的 Claude 服務中可用，適用於託管在 Azure 上的部署。這意味著通過 Azure 託管方式接入 Claude 的部署可以直接啟用該模式。公告未提及定價、速率限制，也未說明是否會在其他平台推出。
自 2026 年 10 月 14 日太平洋時間中午（19:00 UTC）起，GPT-5.5 在 Codex 中對使用 ChatGPT 帳號登入的使用者退役，OpenAI API 與使用 API key 認證的 Codex 會話不受影響。官方建議在套餐與客戶端支援時改用 gpt-6.1-sol，並更新工作區預設值、已儲存的模型設定、託管配置、自訂 agent、定時任務以及仍指定 gpt-5.5 的指令碼。具體套餐的替代模型與工作區模型可用性需查閱官方退役說明與管理員指南。