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EinsiaAI 旗下 Navers Lab 發布 Quant Arena，讓 9 個大模型在 3042 只 A 股的真實資料上自行編寫策略、回測和迭代；結果 5 個模型虧本、無一跑贏市場基準。研究期使用 2022—2023 年行情，每個模型最多進行 5 次候選評估；策略凍結後僅在 2024 年封存資料上評估一次。收益最高的 GPT-6 Astra 年化收益率 10.7%、最大回撤 -6.8%，仍低於 17.1% 的市場基準；
Jump Trading 的 LLM 研發負責人 Lucas Baker 表示，引入 OpenAI GPT-6 Astra 後，可交給 agent 的量化研究工作流在規模與複雜度上大幅提升，從日常寫程式碼擴充套件到需要執行數天、跨多資料來源的完整分析。過去需要頻繁人工指導與干預，現在團隊只需定義安全、可監控的環境與明確目標，讓 agent 自行尋找路徑，並在長任務中自我評估、遞迴改進。在受監管的金融行業，agent 產出的交易訊號仍按普通訊號處理，需人工稽核並納入嚴格控制的執行環境。
在 AI Engineer New York 大會上，OpenAI 金融服務 ChatGPT 負責人 Joseph Kim 預測，2027 年智慧體將跨過“可用門檻”，足以承擔投資構想生成與交易，金融業對 Excel、PowerPoint 的依賴也會下降。他強調 ChatGPT for Financial Services 已把數字來源與上下文核查做進產品體驗。
r/LocalLLaMA 上一則帖子以「FP8/BF16 使用者看到有人跑 IQ1_S」為題引發討論。多位使用者認為量化影響取決於用途：創意寫作、閒聊可容忍 IQ1/IQ2，但編碼、複雜推理和結構化 JSON 提取會明顯崩壞。有人實測 Qwen 3.8 27b 後稱 mxfp4/nvfp4 品質接近 Q6，GSQ-RCO 在 IQ3_S、IQ3_XXS 仍可用；也有人認為 Q4_K_M 或 Q5_K_M 是多數模型的甜點區。
量子位智庫發布報告《Agent 驅動的企業智慧化：單點提效到規模化重塑》，把企業 AI 落地受阻歸納為任務定義、資料可信度、判斷可驗證性、行動落地、權限責任、價值衡量六大斷點。報告提出 Agent 需具備貫通任務、上下文、判斷、行動、控制與衡量的全鏈路能力，並建議先選一個高價值場景跑通閉環再規模化複製。報告援引案例稱，三花智控的預算分析由 2-3 小時壓縮至 10 分鐘，空格數智新能源 CRM 開發從 60 人天降至 16 人天，上海企通 BIMS 約 2.5 倍提效、功能首次可用率 78.63%。