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輝達《State of AI in Telecommunications》報告顯示，89% 受訪者認為開源模型與軟體對公司 AI 戰略重要。運營商看重開源模型的可信任、可控與可定製，用於自主網路、客服等關鍵負載，並把閉源模型留給價值最高的場景；輝達同時發布 300 億引數的 Nemotron 3 Large Telco Model（由 AdaptKey 在開源電信資料集上微調），並提供基於 NeMo 的端到端微調流程。
Models API 新增 capabilities.thinking.types.disabled 欄位，用來標明某個模型是否接受 thinking: {type: "disabled"} 來關閉思考。GET /v1/models 與 GET /v1/models/{model_id} 現在都會返回這項能力資訊，開發者可在發起請求前先確認哪些模型支援關掉思考，不必等呼叫失敗。具體用法見官方 Using the Models API 文件。
Ai2 開源了 AstaBrief 8B，一個把研究問題與檢索文獻片段轉成帶引用報告的模型，基於 Qwen3-8B 訓練，已作為 Asta 的 Fast 模式上線。官方稱 Fast 模式平均 51.1 秒生成一份報告，比 Claude 驅動的 Thinking 模式 178.5 秒快約 3.5 倍。模型權重、訓練資料與範例工作流一併開放，機構可在自有基礎設施上本地生成報告。
OpenAI 於 2026 年 10 月 6 日發布由內部前沿模型產出的多項數學結果，以 GitHub 倉庫形式公開，併為其中許多證明提供 Lean 形式化驗證。倉庫同時給出 10 份模型推理摘要、以 ChatGPT Pro 用量折算的算力估算，以及嘗試題目數量的統計，平均每個結果約消耗相當於 3 小時 ChatGPT Pro 思考的算力。
Mistral AI 官方稱 Mistral Large 4 是全球網路安全能力最強的 AI 模型之一。這一表述發布於 2026 年 10 月 6 日，僅來自其官方社交帳號，沒有附帶基準測試成績、具體安全任務範圍、發布時間、定價或開放方式。因此目前無法判斷它與同類模型在網路安全場景中的實際差距。
VA-Bench 用 14 類機器人操作任務、280 個物理驗證場景測試 12 個主流多模態模型，發現目標識別與定位可達 100%、操作語義理解接近 100%，但完整任務成功率最高的 Qwen3.8-max、Opus-5、GPT-5.6-sol 分別只有 53.93%、52.86%、51.55%。測試中模型先觀看成功示範影片，但拿不到物體座標與專家軌跡，需自行決定是否消耗步數切換視角，並直接給出移動距離、旋轉角度與夾爪開合時機。
Ai2 於 2026 年 10 月 2 日開源 AstaBrief 8B，一個把研究問題與檢索文獻片段轉成帶引用報告的模型，基於 Qwen3-8B 訓練，採用 SFT 加 DPO 而非強化學習。它已作為 Asta 的 Fast 模式上線，與 Claude 驅動的 Thinking 模式並列，整條流水線平均每份報告 51.1 秒，比 Thinking 模式的 178.5 秒快約 3.5 倍。
OpenAI 宣布公開一批由其內部前沿模型產出的數學結果，範圍較廣。OpenAI 表示，發布前諮詢了高等研究院（Institute for Advanced Study）的數學與人工智慧獨立諮詢組，並參考其建議與公開推薦來決定發布方式。公告未披露模型名稱、成果數量與具體內容，僅附一個連結。
TechCrunch Disrupt 2026 將於 10 月 13 至 15 日在舊金山舉行，四場討論聚焦 AI 創業公司的模型選型：開放權重還是前沿 API。
Google DeepMind 推出 EmbeddingGemma 2 嵌入模型，740M 引數在多項基準上具備競爭力，甚至超過部分引數量兩倍以上的專用模型。模型以 Apache 2.0 許可發布，權重已上線 Hugging Face 與 Kaggle。開發者可用它為應用加入多模態檢索，例如用語音備忘錄定位影片片段，也可與 Gemma 4 搭配實現端側私有 RAG。
美國初創公司 Reflection AI 發布首個前沿開源權重模型 Beam，稱其在高階推理基準上以更低推理成本對標中國領先開源模型。Beam 是純文字混合專家模型，總引數 5010 億、啟用 230 億，預訓練用了 23.8 萬億 token，上下文視窗 100 萬 token；對比 Z.ai 的 GLM-5.2 總引數約 7440 億、啟用 400 億。
德國 Aleph Alpha 於 2026 年 10 月 3 日發布開源權重模型 Kolibri，Apache 2.0 許可，權重已上 Hugging Face。它採用 MoE 架構，總引數 78.1B，每 token 僅啟用 3.46B，支援德語和英語，原生上下文 262,144 token，知識截止 2026 年 6 月 18 日。模型在德國和芬蘭基礎設施上從零訓練，使用 768 塊 NVIDIA B200，訓練約 24 萬億 token，其中德語佔比超五分之一。
舊金山成立兩年的 Mirror Particle 認為用 LLM 角色扮演目標人群來預測人類行為的方法行不通，改為從零訓練模擬人類動因、並追蹤其隨時間變化的世界模型。它結合客戶資料、時事、流行文化與社交媒體建模人群，重點看真實發生的「已顯現行為」而非問卷自述。公司已完成天使輪、接近敲定首輪風投，將參加 TechCrunch Disrupt 2026 的 Startup Battlefield 200。初期面向市場研究與品牌產品策略；
德國 AI 公司 Aleph Alpha 於 2026 年 10 月 3 日發布開源權重模型 Kolibri，總引數 78B、啟用引數 3B，支援最長 1M token 上下文，權重已在 Hugging Face 開放下載，採用 Apache 2.0 許可。該模型為英德雙語 MoE Transformer，面向公共管理、工業與航空航天等受監管領域，在 AIME 2025 上得分 96.9，官方稱其效能可對標啟用引數四倍於己的模型。
OpenAI 公開了一個倉庫，收錄其內部模型產出的 722 篇數學手稿，分為 372 個族，並附部分 Lean 形式化與 10 項結果的推理摘要。這些成果來自對開放研究問題的評估，絕大多數由同一個未發布的內部模型完成，平均每個結果消耗 3 小時 ChatGPT Pro thinking 算力，評估期間共提出約 4000 個問題。倉庫內的結果處於不同驗證階段，並非都有 Lean 形式化，未形式化的部分可能存在問題；
新加坡南洋理工大學安波團隊發布報告《Finding the Right Fit》，用 4 套可配置 Harness（OpenHands、DSH、PI、openJiuwen）交叉 5 個模型、3 個任務集，共得到 66 項結果。結論是 Harness 好壞並非固定屬性，同一模型換 Harness 後排名可能反轉，原生搭配也不一定最優；成本更高未必得分更好。
法國 AI 實驗室 Mistral 於週二發布 1 萬億引數多模態模型 Mistral Large 4（ML4），暱稱 Le Chonk。它暫不是開放權重模型，只能通過公開的 guardrail 端點訪問，Mistral 計劃三週內完成安全測試後放出權重。該模型全程用自家算力訓練，僅 4000 塊 Nvidia GPU，官方稱比中國競爭對手少兩到三倍。基準結果未公布，最佳化場景包括網路安全、金融和晶片設計；三星上月以 210 億歐元估值領投其 D 輪。
r/LocalLLaMA 社群討論過去一週的 jev 模型熱潮是否該翻篇，並分享實際用例。有使用者用 jev 做論文證據定位和倉庫惡意行為掃描，也有使用者將其接入語音桌遊引擎，用 decider 4b 替代 Gemma 雙階段流程後延遲從 4-8 秒降至 2-3 秒。但有人實測 jev 及同類模型準確率持續低於 80%，而 Qwen 3.8 27B 達 95%、100b+ 模型達 100%。
OpenAI 表示，文字水印用於回答一個問題：這段文字是否很可能由其模型生成。水印在生成時嵌入不可見的統計訊號，檢測器可據此識別，不會新增可見標記或特殊字元。它無法說明原作者或版權歸屬，也不能識別個人、組織、帳號、對話或提示詞。OpenAI 稱測試中水印未影響模型能力、速度以及回答的閱讀感受。
普林斯頓大學陳丹琦團隊發布約 4B 引數的國際象棋模型 QUEEN，Lichess 等級分 2697，接近特級大師快棋中位數 2730，且能用自然語言解釋自己的著法。做法是把 Lc0 的 BT5 網路經門控交叉注意力逐層接入 SmolLM3-3B，先用四階段問答課程教模型讀棋，再用七輪迭代搜尋蒸餾提升。它在 1000 道戰術題上首步不失誤率 91.6%，領先 Gemini-3.1-Pro 約 9 個百分點；
德國 Aleph Alpha 在 Hugging Face 發布 Kolibri-1，總引數 78B、啟用 3.46B，支援最高 100 萬 token 上下文，採用 Apache 2.0 許可。模型基於 20T token 的英德雙語語料訓練（約 62.5% 英語、23.9% 德語、13.6% 程式碼），在 768 張 B300 叢集上訓練約 4 周。社群討論認為其基準表現接近 Qwen 3.5 35B，適合 96GB 視訊記憶體本地部署，但目前尚無量化版本。
Google 在 9 月發布新一代前沿模型 Gemini 4 Argon，具備先進推理能力與 100 萬 token 輸出上限，目前通過 Fairwind Program 向受信任的網路安全防禦方分階段開放。
OpenAI 公開了由一款尚未發布的前沿模型產出的 722 篇論文手稿，稱其中解答了數百個長期懸而未決的數學問題。這批手稿覆蓋 372 個結果族，把相關論文歸入同一組，結果已預期數週才公布。新成立的獨立數學家顧問組 AGMAI 負責對外溝通這些成果。此前數學界對這些突破既感震動也存在爭議，並引發了關於研究倫理與學術規範的討論。
OpenAI 開發者帳號宣布，Decisions API 現已進入公開測試，面向所有開發者開放。這個 API 讓應用能夠近乎即時地選擇模型、工具或動作，官方給出的對比資料是：經由 Responses API 呼叫時，其決策速度最高可達 GPT-6 Luna 的 10 倍。該功能目前處於 public beta 階段。
Artificial Analysis 的 Video Arena 文生影片排行榜上，影視公司 Utopai 的定製模型 Utopai X 以 1150 的 Elo 評分位列全球第二、全美第一，這是該榜採用雙盲投票以來首次有影視公司定製模型進入前列。Utopai X 基於 MiniMax H3 架構做深度定製後訓練，在評測的 10 項細分能力中 7 項超越基座模型，音訊同步與物理規律排名第一，光照與材質、鏡頭控制排名第二。
TypeSafe AI 的 Jev 模型近期走紅，其介面可直接返回預設選項、分數或事件機率，供程式碼呼叫，但未開源、架構未公開。NeurIPS 2025 入選論文 ConfTuner 提出 Tokenized Brier Score，僅用對錯標籤即可訓練置信度機率分佈，在 LLaMA、Qwen、Ministral 上把平均 ECE 從 0.2768、0.3781、0.4393 降至 0.1082、0.2872、0.1884，4 張 A40 上約 4 分鐘完成微調。
Karpathy 認為，隨著 LLM 能力提升，人類工作將更多轉向監督與理解模型輸出，而 LLM 本身也能在這方面提供幫助。他給出的遞進式技巧包括：要求模型用航空維護文件規範 ASD-STE100 寫作、生成圖表、輸出 HTML 互動網頁，以及製作定製解釋影片，例如用 ElevenLabs API 生成 3b1b 風格影片。他強調可以要求模型產出大型、定製、用完即棄的軟體產物，如網頁應用和影片直譯器。
Cloudflare 在生日周宣布，將歐洲兩個公共機構訓練的開源模型 EuroLLM 和 Apertus 引入 Workers AI，現已開放訪問申請。EuroLLM 覆蓋 35 種語言，含全部 24 種歐盟官方語言；Apertus 由瑞士 ETH Zurich、EPFL 等開發，訓練資料超 15 萬億 token、覆蓋 1500 多種語言，權重與資料全部公開。Cloudflare 同時啟動面向政府網路安全機構與關鍵基礎設施運營方的實操工作坊，首場 10 月在新加坡舉行。
Google DeepMind 發布 EmbeddingGemma 2，稱其為首個原生多模態的端側嵌入開放模型。該模型在文字之外，把程式碼、影像、音訊與影片統一對映到同一個共享向量空間，可用於在裝置本地完成跨模態檢索與相似度計算。官方目前只給出這一定位，未公布引數規模、上下文長度、適配硬體與開源許可等細節。
企業一度鼓勵員工儘可能多地使用 AI，即所謂的 #tokenmaxxing，隨後賬單隨之而來。報導援引一項針對近 400 家企業的調查稱，其中只有 11% 能準確預測自己的 AI 支出。AI 使用量以 token 計量，而企業發現 token 很難統計，這讓 AI 預算幾乎無法編制。