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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。
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。
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。
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。
Epic 公開發布用 AI「vibe coding」從零重寫的新版 Epic Games Launcher 預覽版，官方稱它比當前版本和 Steam 都更快、回應更靈敏，並換了新外觀。Epic Games Store 總經理 Martin Keely 表示，團隊把 AI 當作編寫和審查新功能的工具，目標是復刻舊版已有功能但不復用原有程式碼，讓一個小團隊更快跨平台發布。預覽版支援 Windows 與 Mac，Linux 版本也將推出。
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。
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。
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。
獨立專案 LiveNerf 已完成對 Opus 5.5 為期 10 天的效能基線資料採集，用於檢驗模型發布後是否被降級。專案由使用者 TheOnlyVibemaster 發起，程式碼託管在 GitHub，接下來將採集至第 30 天的資料，再與基線對比衡量模型效能是否持續。目前尚無法得出 Opus 5.5 是否被削弱的結論。
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；
llama.cpp 發布 b11518，Metal 後端加入 128 與 96 兩檔 Flash Attention 核心，並接受所有已編譯的維度組合（#30209）。該版本同時提供 macOS/iOS、Linux、Android、Windows 與 openEuler 的預編譯產物，覆蓋 CPU、Vulkan、CUDA 12/13、ROCm 10.0、SYCL、OpenVINO 及 Snapdragon 的 Adreno GPU 與 Hexagon NPU；
Reddit r/ClaudeAI 上一則帖子稱 Opus 5.5 已被「nerfed」（效能下調），該帖 5 小時內引發大量討論。自動生成的討論摘要顯示，多數評論者認同這一說法，主流猜測是發布新模型吸引訂閱後再悄悄降低效能以節省算力；少數使用者認為模型仍是最佳，品質下降源於使用者未開新對話、上下文堆積。有使用者指出「load-bearing」這一措辭在發布當天就存在，不能作為降級證據；也有人貼出 nerf 追蹤基準顯示輕微下滑，但被認為在誤差範圍內。
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。
復旦 NLP 團隊發布主動式個人助手 A5，能在多次會話間積累對使用者與專案的理解，並在接入資料發生變化時主動提出後續建議。A5 Harness 通過 Context 索引、Memory 系統、Diff Engine 與 Proposal Engine 維護終身上下文：演示中它能把使用者對陶瓷的興趣遷移到新的旅行規劃，也能在需求文件從個人使用改為團隊共用時調整存取權限方案。技術預覽 v0.3.1 安裝包已開放下載，支援 macOS 與 Linux，程式碼將隨後開源。
Epic Games 發布新版 PC 遊戲啟動器預覽版，稱其比現有版本更快、回應更靈敏，並新增 Linux 支援，外觀也重新設計。Epic 在部落格中表示，這次重新整理是「vibe coded」——不靠傳統程式設計、由 AI 輔助生成程式碼。CEO Tim Sweeney 週一稱公司正進行「huge pivot」，將調動開發者以最大程度加速 AI 化。
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。
Elorian 發布首個模型 Glimpse，主打「視覺草稿空間」：模型在推理過程中可反覆回到原圖，裁剪區域性、抽取影片幀，或執行程式碼去測量和比較。該模型以研究預覽形式上線，提供 API，聊天介面需排隊；輸入每百萬 token 0.60 美元、輸出 3 美元。Elorian 稱其用幾百塊 GPU 訓練、規模遠小於對標的前沿模型，卻在科學圖表推理和短影片描述上超過 GPT-6 Astra。首批目標是機器人、科研、媒體等握有大量影片的公司。
AI 現在能在數天內自動反編譯遊戲，把編譯後的成品還原成原始碼再重新編譯到其他平台，產出支援高幀率、動態解析度與模組的原生版本。作者舉例 IsaacRecomp 將 2011 年 Flash 版《以撒的結合》自動移植為 C++，從鎖定 30FPS、低解析度變為原生 1440p、插值到 165FPS，同類專案已有數百個，涵蓋《科林麥克雷拉力賽 2.0》《最終幻想戰略版 Advance》《銀河戰士 Prime》，開發中的 AnyPS5 號稱可把任意 PS5 遊戲移植到 PC。
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%。
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。
Recursive 發布免費編碼模型 Flint，以 Apache 2.0 許可在 Hugging Face 開放下載，可在筆記本上離線執行。它是 40B 引數的混合專家模型，每次只啟用 2.5B 引數；在搭載 M4 Pro 的 MacBook Pro 上約 131 tokens/秒，約為同機 Gemma 4、Nemotron 3.5 Lightning 的兩倍；在 SWE-Bench Verified 上優於所有 50B 以下模型。
AWS 發布開發工具 TorchNeuron，用 PyTorch 寫的 AI 應用只需改一行配置即可跑在自研晶片 Trainium 上，無需重寫程式碼。AWS 稱約 85% 的 AI 應用基於 PyTorch，熟悉 PyTorch 的開發者可直接上手。亞馬遜還會把解耦 PyTorch 與特定晶片的程式碼回饋上游，推動框架硬體無關；Trainium 兼顧訓練與推理，AWS 強調價效比，語音 AI 公司 Deepgram 遷移後每美元處理音訊量提升 70%。
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。
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。
輝達宣布計劃投資 Boltz、Foresight、Hiverge、Prima Mente 和 Riverlane 五家英國 AI 初創公司，並承諾五年投入 2.5 億美元算力，用於強化英國的 agentic 安全與安全研究。這五家公司分別做生物分子模型與藥物設計、超大規模資料中心等基建專案的完工預測、自動編寫並最佳化演算法的發現引擎、面向阿茲海默症等疾病的生物基礎模型，以及跨量子位元型別的即時糾錯軟硬體。
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。
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。
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 公布開源系統 FlashProve，用密碼學證明某段輸出確實出自指定模型，防止廠商暗中換成更便宜或更強的模型。它要求 AI 實驗室為每個模型發布「指紋」，之後可將指紋與具體輸出匹配並加密驗證；指紋不暴露模型權重，因此閉源商用模型同樣適用，且系統足夠輕量，可在本地裝置完成驗證。研究團隊已在 GitHub 以開源許可發布技術規範與部分程式碼，研究仍在進行，暫沒有在 Anthropic 或其他實驗室部署的計劃。
Pi 1.5.0 新增 GPT-6.1 Terra，可在 OpenAI、Azure OpenAI Responses 和 OpenAI Codex 中使用，支援工具搜尋與會話中調整思考等級，並可關閉思考；Codex 下提供 500K 上下文視窗。預設 OpenAI 模型同時由 gpt-5.5 改為 gpt-6.1-sol。