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數美萬物將圖生 3D 模型 Hi3D V1.0 開源，程式碼與權重已在 GitHub、Hugging Face 發布，基於 Sparc3D 稀疏表示框架。訓練用 3D 資產從約 50 萬擴至約 200 萬，新增 1536³層級，最高有效稀疏表面提取解析度為 1536³，官方稱該模型在開源前已進入真實使用者生產工作流驗證。技術報告顯示，562 組人類偏好對比中它勝出 469 次、綜合得分 85.9%，多視角一致性 0.75 與細節豐富度 0.841 在九種對比方法中最高。
慕尼黑工業大學團隊提出 Tadpole，用自編碼器而非預測下一時刻作為預訓練目標，先學三維物理場的通用表示，再遷移到重建、動力學預測與生成。預訓練採用線上學習，GPU 上的求解器即時生成資料直接送入訓練，累計使用約 202 TB 資料卻無需本地儲存，在高速 SSD 環境下整體速度約為離線方案的 1.8 倍。模型用隨機裁剪區域性區域統一不同變數數與解析度的資料，零樣本重建最高到 1024³；
北京大學團隊的 DragMesh 被 IJCV 接收。使用者只需在已有 3D 資產上對目標部件拖拽一次，系統就能生成符合關節約束的完整運動軌跡，無需重新生成整個物體。方法上先用 KPP-Net 預測關節型別、軸與原點，再由 Dual Quaternion VAE 並行生成 16 幀軌跡，並通過跨模態語義蒙皮把同一套運動遷移到 Mesh 或 3D Gaussian Splatting。
跨維智慧發布 UNITAS，稱其為首個機器人任務原生的 3D 世界模型，把觀測、動作與環境變化統一到同一三維物理空間，用點的位置與軌跡表示，引數僅 1.7B。它在 LIBERO 取得 99.8% 平均成功率、LIBERO-Plus 89.1%，RoboTwin 2.0 雙臂 Clean 與 Randomized 分別 92.94% 和 93.04%，超過 6B 的 Fast-WAM 與 8B 的 Motus，真實機器人任務平均成功率 85%。
純 Rust 編寫的開源引數化 3D CAD SolidCraft 發布，內建 MCP 伺服器，可讓 AI agent 直接驅動建模，同時支援桌面端與瀏覽器執行。它提供草圖約束求解、拉伸/旋轉/掃掠/放樣、裝配、鈑金與引數化特徵時間線，修改尺寸後模型自動重建，並可匯出 STEP 與 IGES。已提供 Windows、macOS、Linux（AppImage、deb、rpm、Flatpak、Snap）及 ARM64 與網頁版下載，安裝包尚未簽名。
Kimi K3.1 Pro 可直接在 Blender、Unreal Engine、Godot 和 CAD 等 3D 建模與遊戲行業常用工具中工作。在測試多檢視渲染轉 CAD 程式碼生成的 BenchCAD 上，它藉助這些工具得分 92.7%，接近 Claude Opus 5.5 的 96.2% 與 GPT-6 Astra 的 95.9%。官方稱它能產出較完整的專案，覆蓋資產搭建、場景組裝、動畫與渲染。
宇樹機器人發布通用人形基礎模型 UnifoLM-WLA-1.0，引數 6B，用約 2500 小時真實機器人資料訓練，單個模型可完成 64 項任務（10 項全身 + 54 項桌面），並支援平行夾爪與兩種靈巧手。架構上以基於 Qwen3-VL 的具身推理器 UnifoLM-ER-1 為起點，加入光流與 VQ-VAE 的未來動態區域預測、殘差 VQ 動作離散化，以及 MMDiT 動作專家做連續控制。演示在宇樹 G1 上完成鋪床、裝洗衣機、疊衣服、物體分揀等操作。
一個自稱屬於 Roblox 的爬蟲在 10 月 15 至 16 日爬取了 3D 模型站 Open3DLab、SFMLab 與 SmutBase，下載 712 個專案的 1027 個檔案、共 145.5GB，其中 345 個專案（62.6GB）為成人內容。站點 10 月 18 日發現後當天封禁，並按爬蟲 user agent 中的 Roblox 信箱去信詢問，未獲回覆；爬蟲 19、20 日仍嘗試恢復抓取，請求全部被攔截。
AI 3D 生成公司 Meshy 披露，其 ARR 從 100 萬美元增長至 1 億美元，用時不到兩年，比 HeyGen 的 29 個月更快。Meshy 7 在自建幾何對齊基準中造型比例、空間分佈、表面細節三項指標領先受測模型，7.1 將幾何生成解析度從 2048³ 提升至 4096³。三七互娛已將其接入生產流程，基礎模型階段雕刻工作量減少 30% 至 40%。
Black Forest Labs 發布開源影像生成模型 FLUX.3 Image Klein，新增可用 bounding box 指定畫面元素位置的佈局控制，Diffusers 已首日支援。單一模型同時覆蓋文生圖、多參考圖生圖：提示詞中用 <ref_image_0> 引用參考圖，編輯時用 src_bbox 與 tgt_bbox 指定區域移動，座標按 0–1000 歸一化、y 在前，任意尺寸通用。
Kimi K3.1 Pro 正式發布，是 K3.1 系列首個模型，也是目前規模最大的 3T 級開源權重模型，支援 100 萬 token 上下文。同步推出速度提升 2–3 倍的 Highspeed 版本，兩者已在 Kimi.ai、Kimi Work、Kimi Code 和 Kimi API 上線，完整權重將於 11 月 4 日前公開。
Kimi 發布最強模型 Kimi K3，引數規模 2.8T，具備原生視覺與 100 萬 token 上下文，並稱其為全球首個開源的 3T 級模型。官方承認整體效能仍落後於 Claude Fable 5 與 GPT 5.6 Sol，但在自家評測中穩定優於其他被測模型。該模型即日上線 Kimi.com、Kimi Work、Kimi Code 與 Kimi API，預設使用最高思考強度；完整權重將於 2026 年 7 月 27 日前開放。
開發者發布開源樂高 AI 生成器，通過 Python 工具集、指令和文件讓 AI 代理直接生成 LDraw 格式的樂高 CAD 模型。該專案用 GPT-6 Astra 和 Opus 5.5 迭代數月完成，已打包為 Docker 化 Web 應用，支援 OpenAI、Claude 和 OpenRouter 三種提供商。生成的 .mpd 或 .ldr 檔案可在 LDView、LeoCAD、Studio 等工具中開啟和修改。
Google DeepMind 展示 Gemini 4 Argon 僅用一張 Nano Banana 影像和 Blender MCP，就在 Antigravity 中建置出一座 3D 哥特式大教堂。模型會對幾何結構、紋理和光照反覆迭代，最終完成整個場景。演示未給出耗時、呼叫次數或可復現步驟，重點在於單圖輸入與 Blender 工具鏈的結合。
@Zai_org 宣布 GLM-5.3 已在 Amazon Bedrock 上線，企業使用者可通過該平台呼叫。官方稱其為企業帶來更強的程式設計與 agentic 能力，並附上 AWS 文件中的模型卡連結作為接入入口。除上線渠道與能力定位外，本次未披露定價、上下文長度、可用區域等細節。
清華大學李一鳴團隊發布世界動作模型 PrismWAM，在雙臂操作基準 RoboTwin 2.0 上以平均成功率 83.67% 位列官方榜首，且未做額外的動作資料預訓練。該模型把語義上下文與物理狀態解耦，動作生成只讀取深度物理表徵，在 Clean-to-Random 高難度遷移評測中成功率達 75.5%。
面向藝術家的開源創作工具 ArtCraft 上線，提供 macOS、Windows 與瀏覽器版本，全部程式碼在 GitHub 開源，無需訂閱。它把生成與合成放在同一畫布：Image to Location 可把虛擬角色放進實拍環境並保持單一地點一致性，Image to 3D Mesh、Character Posing、背景移除、2D/3D 合成與混合素材用於精確排布鏡頭，頁面還列出 Seedance 2.5、Nano Banana 2 等模型。
10 月 18 日，開發者發現 OpenAI API 模型列表中出現 aurora-red-alpha、aurora-green-alpha、aurora-blue-alpha 三個模型，相關條目很快被撤下。用第三方追蹤工具呼叫這三個識別符號，均返回 HTTP 503，提示未找到該模型的可用計算資源，說明識別符號或已進入系統但暫不可呼叫。該發現來自第三方維護的模型列表映象而非官方公告，OpenAI 尚未回應，模型用途與是否發布均無定論。
Revolut 正圍繞單一基礎模型 PRAGMA 重建技術棧，在 NVIDIA Blackwell Ultra GPU 上用 cuDF 與 Dynamo-Triton 在生產環境擴容，初期服務 8000 萬使用者，並設計為可再擴 3 倍。同場公布的歐洲金融案例還包括 Starling Bank 在 Civo 英國雲上用自有交易資料訓練 agentic 模型、Lloyds 用 RTX PRO 6000 Blackwell 打造交易基礎模型 ATUM。
10 月 16 日，範式智慧聯合睿思智聯發布一站式生產級 AI 部署平台模域（ModelSphere），面向企業免費開源，以 Apache 2.0 協議在 GitHub 上線。平台把算力管理、模型部署與執行最佳化整合為統一流程，可統一混合排程華為昇騰、天數智芯、摩爾線程、海光 DCU 等國產晶片，無需為不同晶片重寫底層程式碼。
Black Forest Labs 發布 5.6B 引數的開源權重模型 FLUX 3 Image Klein，支援文生圖、影像編輯和最多 10 張參考圖的多參考生成，並保留原生 4K 與邊界框控制。INT8 版本可在 8GB 視訊記憶體的 NVIDIA RTX 顯示卡上通過 ComfyUI 或 Diffusers 執行，蒸餾模型在 RTX 5090 上約 4 秒生成一張 1MP 影像，RTX 4070 上不到 9 秒。
田淵棟參與創立的 Recursive_SI 發布首個模型 Flint-40B-A2B，已在 Hugging Face 以 Apache 2.0 開放權重。這是一個總引數 400 億、每 Token 僅啟用 25 億的 MoE 智慧體程式設計模型，在 M4 Pro MacBook Pro 上生成速度超過每秒 125 Token，在 64GB 記憶體的 NVIDIA RTX Spark 上超過每秒 150 Token。
Google DeepMind 發布演示：Gemini 4 Argon 將三個開源資料集合並，建置出可互動的人體解剖 3D 視覺化。使用者可以動態切換不同圖層、單獨隔離肌肉，並放大進入跳動中的心臟內部檢視。官方帖文未說明該演示的訪問方式、模型規格或後續開放計劃。
Kimi 發布 K3.1 Pro，稱其為迄今最強的 3T 級開放權重模型，支援 100 萬 token 上下文，完整權重將在 11 月 4 日前放出。模型已在 Kimi.com、Kimi Work、Kimi Code 與 Kimi API 上線，同時提供速度提升 2–3 倍的 Highspeed 版本。在 Terminal-Bench 4.0 上得分 65.7%，高於 GPT-6 Astra 的 58.2%，略低於 Claude Opus 5.5 的 66.4%；
Mistral 與 NVIDIA 宣布合作開發 AI 原生工程工作流：以 Mistral Large 4 配合資料生成與物理建模管線，用 NVIDIA CUDA-X、Warp 加速模擬，並接入 Omniverse 生成 3D 場景與 SimReady 資產。雙方還將發布物理模型的公開基準與開放資料集，併為 CAE、EDA 中的 agentic AI 建立評測，考察工具使用、多步流程與技術正確性，同時記錄耗時與算力成本。
Mistral 發布首個時間序列基礎模型家族 Timestral，最大的 209M 引數版本在 GIFT-Eval、TIME、fev-bench 三個公開基準上均排名第一，且引數量只有此前最優模型的三分之二。家族含 5M、28M、123M、209M 四個規模，支援機率與多變數預測、已知未來協變數，零樣本即可使用。推理無需 GPU，在 8 執行緒標準伺服器 CPU 上，用三週 15 分鐘粒度歷史預測未來一天，5M 耗時 10ms、209M 為 140ms；
開發者用 Claude Code 製作了義大利 La Thuile 滑雪場的 3D 地圖，該雪場跨邊境連線法國 La Rosière。資料指令碼用 Python 從 OpenStreetMap 下載雪道與纜車資料、從 AWS Terrain Tiles 獲取高程，最終打包成單個 0.8 MB 的 HTML 檔案，可在手機或桌面瀏覽器中執行。
Kimi 發布 K3.1 Pro，號稱最強開放權重模型：MoE 架構 2.8T 總引數、104B 啟用引數，支援 1M token 上下文與多模態輸入。官方稱其在程式設計、agentic 與知識類基準上追平最強閉源模型，可完成 Unreal、Unity、Godot 整專案遊戲開發，擅長 Blender 與 CAD 引數化 3D 建模，金融任務幻覺率下降 65%。
Mistral 發布 Voxtral 3，包含 Transcribe 與 Speech 兩類語音模型，官方稱其達到當前最優水平，並用於驅動 Mistral 新的語音智慧體 API。公告以推文執行緒形式給出，未披露模型規模、定價、可用平台與發布時間等細節。
Canva 推出首個自研 AI 影像模型 Canva Craft，採用兩階段架構，先規劃設計方案再生成影像，官方稱這帶來更高的精度、一致性與可控性。該模型支援最高 2K 解析度和 30 多種寬高比，除社交媒體與營銷素材外，還可生成寫實場景、數字藝術與環境影像。它直接對標 OpenAI、微軟和 Google 的影像生成模型。