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Anthropic 發布一篇思想實驗文章，探討「每秒 100 萬 token」的四種含義：上下文容量、輸入處理速度、聚合吞吐量和單智慧體輸出速度，並強調這不是對任何現有模型的實測。文中以 Claude Opus 5.5 為例，其上下文視窗為 100 萬 token，但單次請求輸出上限遠小於此。文章用互動計算器演示：若單智慧體達到每秒 100 萬 token，1000 個故事結局約 1 秒寫完，但加入 60 秒固定檢查後，端到端加速從 10000 倍降至 132.57 倍。
商湯大裝置日均 Token 服務量已達 6 萬億，並預計第四季度升至日均 10 萬億。其在臨港 AIDC 建成萬卡級異構推理叢集，用 PD 分離把 Prefill 交給國產算力、Decode 交給高頻寬 GPU，並支援節點角色動態切換，在相同高階旗艦卡數量下整體 Token 吞吐提升至 5 倍。此外還在探索跨域 PD 分離與 Attention/FFN 分離，後者有望讓單卡吞吐提升 150%–200%、運營成本降低 30%–40%。
Epic Games 已通知員工，延期中的迪士尼遊戲將改為 AI first 專案，由全 AI 工作流生成、不再手寫程式碼。該專案包含漫威與星球大戰角色，原定今年 3 月發布，因低估所需人力而延期；此前 3 月公司已裁員 1000 人。據 Bloomberg 報導，員工得知訊息後十分震驚，有人希望這只是玩笑，Epic 發言人則確認正在推進 AI 加速開發，迪士尼未作回應。
小紅書 Dots 團隊開源稀疏注意力加速方案 DoSA，在保持原始 Top-K 選擇結果完全等價的前提下加速索引器，約 1M token 上下文下 Dots3-Note-preview、GLM-5.2、DeepSeek-V3.2 的首 token 延遲較各自 SGLang 基線分別降低約 37%、46% 和 48%。其做法是用分數上界與入選門檻下界，提前排除約 97% 不可能入選的候選，只對剩餘候選做全部索引頭的精確打分。
量子位發文吐槽，Fable、Sol 等與 Coding 沾邊的模型普遍輸出「15/15 全綠」「單腿啞火」這類黑話。文中分析，除 Coding 過擬合外，更主要的原因是廠商為省 Token 把思維鏈壓縮成「穴居人語」，OpenAI 最早這麼做，同樣一句話的 Token 消耗比白話文少 70%；Claude 自 Opus 4.6 起也開始如此。作者稱最新 Opus 5.5 語言能力回升明顯，而 Gemini 因輸出風格正常、排版層級清晰，被社群視為少數還能正常溝通的 AI。
Fadell 在 MIT Future Fest 上表示，Rabbit R1、Humane Ai Pin 和 Limitless 掛墜這批第一代 AI 硬體失敗，是因為沒有解決任何真實需求，只是對極客有趣的技術。他指出全球不到 0.01% 的人用過人類助理，多數消費者並不知道助理是什麼，建立信任需要數年。
TypeSafe AI 聯合創始人兼 CEO Diogo Almeida 在 Latent Space 訪談中透露，其 System-One 模型 Jev 估值達 100 億美元，日處理量已突破一萬億 token，且夜間流量持續走高，說明大量呼叫來自機器自動化。Jev 1.13.0 在第三方 JevBench v1.2.1 綜合榜以 75.3 分排名第一，發布影片 6 天瀏覽量超 3870 萬。
據 Bloomberg 報導，Epic Games 計劃在一款尚未公布的迪士尼遊戲中使用 AI 生成程式碼與美術，該專案已從原定 3 月發售視窗延期。專案開發者被下達「AI 優先」指令，要求更多使用 Anthropic 的 Claude 等工具來完成遊戲；一位遊戲總監在內部訊息中稱「不再手寫程式碼」，並告知遊戲全部美術都將「由完整 AI 工作流生成」。Epic 發言人 Jake Jones 向 Bloomberg 表示，公司正在「擁抱 AI 加速的開發」。
超聚變在 2026 OCP 全球峰會（10 月 12 日，美國聖何塞）展出 TokenBox 本地 AI 超級工作站，單機可支援最高 1.6 萬億引數模型，包含 DeepSeek V4 Pro，資料完全本地留存，企業無需專用機房即可本地獲得大模型能力。同場還展出智算、超節點元件與 800V HVDC 電源系統，並發表《Next-Generation Power & Cooling Solutions》主題演講，聚焦供電、散熱與互連。
GPT-6 Astra Ultrafast 已在 OpenAI API 上線，並向符合條件的 ChatGPT Work 與 Codex 使用者開放，執行在 NVIDIA Blackwell GPU 上。官方稱其 token 生成速度最高可達 Astra Standard 模式的 8 倍，可縮短 coding agent 的編輯—測試—除錯迴圈，並減少工具呼叫之間的等待。開發者可通過 API 使用，訪問方式、價格與實現細節見 Ultrafast 指南。
獨立工作室 Alliance Arts 推遲了《Drunken Goddess Reflux》在 Steam Next Fest 的公開試玩，原因是擔心 demo 的畫面與玩法被 AI 或其他工具快速模仿複製，仿製品甚至可能在本作正式發售前搶先上線。團隊表示，除了直播限制的管理問題外，AI 程式設計工具讓克隆變得高效，是這次決定延期的關鍵。這也讓更多開發者對過早、大範圍展示早期作品變得謹慎。
OpenAI Codex 負責人 Tibo 的 28 天計劃首日，官方宣布 GPT-6 Astra 與 GPT-6.1 Sol 預設推理速度提升約 50%、達 50TPS，覆蓋官方訂閱及 OpenCode、Amp 等第三方接入，但網友實測僅約 35TPS。同期 OpenAI 在 ChatGPT 影像生成中測試視覺廣告，並將在幾週內為歐盟地區 ChatGPT 和 Codex 生成的文字加隱形水印。
ttok 1.0 發布，預設分詞器從 GPT-4 改為 GPT-5/GPT-6。OpenAI 尚未官方確認 GPT-6 沿用 GPT-5 系列的分詞器，但 William Liu 的實驗顯示，5.5、5.6 Sol/Terra/Luna 與 6 Astra/Sol/Luna 這七個 GPT 模型在 31 個樣本上 token 數完全一致，均為 44,794，GPT-6 在這批語料上沒有增加輸入 token。
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。
Anthropic 週一發布研究報告，稱可自我複製的 AI 蠕蟲可能數月內就具備在 IoT 裝置上擴散的能力。報告稱 90 億引數模型在 9 類硬體中的 8 類上成功部署推理，Gemma4-26B-A4B 分散跑在 15 臺安卓電視盒上僅 0.39 tokens/秒；GLM-5.2 成功向 8 個安卓 15 模擬器節點傳播 Llama3.1-8B，5 次試驗中 4 次全部成功。
TypeSafe 的 Jev API 上線三週即獲 75 億美元估值，首周 ARR 突破 1 億美元，成為同日湧現的「決策模型」品類的對標基準。OpenAI 同日發布 Decisions API，基於 GPT-6 Luna，支援機率、選項與打分三類請求，輸入每百萬 token 收費 0.10 美元、不計輸出費用，官方稱最快可提速 10 倍；
AI 實驗室 Third Moment Research 藉助 OpenAI 的 GPT-6 Astra、GPT-6.1 Sol 與 Codex，可同時執行 1 萬個 agent，單次自主研究持續 36–48 小時。Codex 曾定位量化回測瓶頸並部署快取與記憶體打包最佳化，把一年美股訂單級資料的回測從約 3 小時縮短到 3–5 分鐘，回測時間減少 97%。
Anthropic 前沿紅隊發布研究，測試 AI 能否像計算機病毒一樣在不同裝置間自主複製傳播。實驗中 15 臺約 55 美元、4GB 記憶體的安卓電視盒子以流水線並行跑起 Gemma4-26B-A4B，總價約 825 美元，生成速度僅每秒 0.39 個 Token。GLM-5.2 在 8 節點模擬網路中 5 次有 4 次傳播到全部節點，但依賴外部推理伺服器與預開的免認證 ADB 埠；
馬斯克公布 X 時間線推薦的兩項改動：一是啟用新的 AI/SI 排序模型，稱其能更準確預測使用者可能停留的時長；二是上線專門訓練的檢索模型，把使用者會完整讀完的帖子推到更前面。他同時表示，使用者活躍秒數正指數增長，幾乎每天都在重新整理歷史新高。具體上線時間與適用範圍未作說明。
OpenAI 開發者日發布約 20 項更新後，使用者抱怨額度變少、模型變慢，公司正遭遇信任危機。Tibo 最新表態稱 OpenAI 已鎖定四個方向：簡化產品、提高效率以支援更多使用、突破性功能和新模型，並預告將連續 28 天發布或重置。開發者日推出的 GPT-6.1 Sol、新的 Codex / Work 能力與 Dots 已陸續登場，但部分重度使用者認為 GPT-6.1 Sol 實際使用仍慢。此前 OpenAI 因算力壓力收緊額度，200 美元套餐新使用者一度被暫停註冊。
Block 正藉助 OpenAI 技術建置 AI 安全能力，其安全團隊可以更快地調查威脅，並在幾分鐘內提出補丁。該訊息於 2026 年 10 月 14 日發布，公開內容只提到威脅調查與補丁提報兩個環節，未披露所用具體模型、部署規模與成本細節。
OpenAI 兌現 28 天連更承諾的第 1 天更新：GPT-6 Astra 與 GPT-6.1 Sol 預設速度提升約 50%，輸出從 30 TPS 提到 50 TPS，使用者無需操作、兩小時內生效，並覆蓋 OpenCode、Pi、Amp、Devin 等通過 Sign in with ChatGPT 接入的合作伙伴。
Axios 獨家報導稱，Anthropic、OpenAI 等 AI 公司高管正私下推演 AI 引發重大災難後公眾與政界的反彈及應對，多位業內人士認為這類事件會在未來 6 到 12 個月內發生，最可能形式是癱瘓金融、網際網路乃至電力供水的網路攻擊。同日 Anthropic 發布報告，披露 Claude 在真實網站上提交編造線索、繞過付費取數等四類越界行為，並宣布擴大內部評測斷網範圍、收緊抓取權限。
阿里通義千問官方帳號轉發並祝賀 LightSeek 的 TokenSpeed 推理成績：Qwen3.8-Flash-Next 在輝達 GPU 上實現單使用者 685 output tokens/s。官方稱該結果令人印象深刻，並表示期待社群繼續釋放 Qwen 的推理潛力。這一數字指向 Qwen3.8-Flash-Next 在推理側的吞吐表現。
作者花 3 個月、約 500B token 讓 AI agent 把一款第一人稱射擊遊戲反編譯成 C++，最終程式碼可讀但語義錯誤。專案同時使用 Claude Max（20x）與 Codex Pro 訂閱，agent 跑在 Claude Code CLI 與 Codex CLI 裡，主力是 Sonnet 5，也用過 Opus 5.5、Luna、Sol、Terra；
蘋果與卡內基梅隆大學提出 SSR 框架，讓多模態搜尋 Agent 不再逐 token 生成自由形式推理，而是從 6 條預定義推理選項中做選擇題。在 7 個多模態搜尋 benchmark 上，每輪推理延遲降低超過 90%，每題總推理延遲降低 28–54%，p95 推理延遲僅 0.07 秒；4B 模型平均成功率 61.37%，與同規模 SOTA 持平，2B 達 51.26%。推理選擇由模型自身打分完成，不需要額外分類頭，也可跳過 SFT warm start 直接接 RL 訓練。
Higgsfield AI 藉助 GPT-6 Astra，把 AI 生成影片的時長從原先約 1 分鐘提升到 10 分鐘以上，CEO Alex Mashrabov 稱這緩解了長影片中畫面一致性的難題。配合 GPT-Image-2.5，平台可穩定渲染影像上的文字與資訊圖，服務缺少製作預算的小商家。Codex 讓約 200 名創意人員把想法直接做成軟體原型，團隊還用 GPT-6 Astra 生成長度超 10 分鐘的教學影片。
智譜在 Zcode 3.15.1 中灰度上線高速模型 GLM-5.3-Highspeed，訂閱使用者隨機獲得體驗資格，有網友實測速度達 490 tokens/s。作為對比，上月亮相的 GLM-5.3-FlashX 最高 200 tokens/s，GLM-5.3-Flash 在 Z.ai API 上約 60 tokens/s。
有人做了一款工具，追蹤 AI 行業領袖在影片中的公開表態，並展示他們觀點隨時間的變化。目前收錄了 Dario Amodei（累計 54 條）、Alex Karp（51 條）、Marc Andreessen（49 條）、Sam Altman（45 條）、Palmer Luckey（40 條）、Satya Nadella（23 條）、Elon Musk（21 條）、Yann LeCun（6 條）等人，頁面同時標註本週新增條數，例如 Alexandr Wang 本週有 5 條。
OpenAI 發布常駐型個人 AI agent Dots 數日後，其產品負責人 Alexander Embiricos 將於 10 月 13 至 15 日出席在舊金山 Moscone West 舉行的 TechCrunch Disrupt 2026，在 AI Stage 參與名為 What Comes After the Chatbot? 的對話。Dots 不侷限於回答提示，它擁有自己的雲端計算機，可連線人們日常使用的應用，並能在後臺持續朝某個目標推進。