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LiquidAI 發布 d1 決策模型家族的兩款開放權重模型 d1-3B 與實驗性的 d1-omni-600M，二者都基於 Liquid Foundation Models，不逐 token 生成，而是在單次前向傳播中直接給出答案。d1-3B 在 Decision Index 0.2.1 上得 48.57，為 10B 以下最佳，超過 Decider 35B-A3B 的 47.11；
螞蟻數科 10 月 22 日發布決策模型 LingDT-Decision-1.0，含 4B 與 27B 兩個版本，已在自家 DTMaaS 平台上線並限時免費體驗。該模型面向意圖判斷、規則分類等高頻判定任務，首創原生多選與按序決策（DAG）能力；在 23 項開源基準上 27B 版本綜合評分居首，超過 Microsoft-Decision-1、Jev 1.13.0 等熱門決策模型。
10 月 22 日，螞蟻數科發布決策模型 LingDT-Decision-1.0，提供 4B 與 27B 兩個版本，已在 DTMaaS 平台上線並限時免費開放體驗。該模型專為結構化決策任務設計，在客服、風控、金融等場景測試中，相比大語言模型 Token 消耗降低超 90%、回應時效提升 10 倍。
微軟推出決策評分模型 Microsoft-Decision-1，已在 Microsoft Foundry 上線，並將登陸 OpenRouter。該模型基於 Qwen3.5-9B 後訓練，用於路由、分類、優先順序排序、驗證與工作流控制，支援是/否、多選、評分及對 AI 回答和 agent 動作的 rubric 打分。官方稱其在 36 項基準、近 15 萬道題中準確率最高，P50 延遲比 GPT-6 Sol 快約 35 倍、比第二名 Quyet-1.0-Large 快 4.5 倍；
有人讓 jev 1.13、kev、clef、clef flash、GPT-6 Luna 和 Laya 六款低延遲決策模型玩吃豆人對抗機器人鬼魂，每個模型各跑 100 局，並公布了排行榜。測試倉庫已開源，任何人都能接入自己的模型加入排名。這些模型通過其創業公司 opper 執行，一局成本約 2 美分，併為所有人提供免費試用額度。讀者也能自己扮演吃豆人、由模型當鬼魂，作者稱打破 jev 的高分出乎意料地難。
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。
OpenAI 開發者帳號公布 Decisions API 的六類典型用法：把請求路由到合適的模型、工具或智慧體；把規模化輸入轉成標籤、排名和評分；分析影像、比較視覺內容或定位影片關鍵幀；依據截圖選擇按鈕、填寫表單或判斷操作；標記有風險的工具呼叫或需深入審查的問題；以及對大規模資料集分類以發現趨勢和模式。推文未給出定價、可用範圍或上線時間等資訊。
名為 Decisions API 的新介面發布，用於建置回應更快的應用，定位是為任何應用提供快速、聚焦、低成本的決策能力。官方給出的說明只有一句：面向任何應用的快速低成本決策。定價、接入方式、可用範圍以及底層模型等細節均未公布。
Ollama 0.40.11 在 macOS 上加入語音生成能力，ollama run 可在音訊生成的同時朗讀文字或模型回覆，應用也能通過相容 OpenAI 的 /v1/audio/speech 介面流式獲取音訊。同版本還引入 vLLM Semantic Router 的 d3 決策模型，提供 2B、4B、9B、27B 四種規模，可對文字、結構化狀態或影像做分類、是否判斷或為選項打機率分。
微軟發布 Microsoft-Decision-1：一個基於阿里 Qwen3.5-9B 後訓練的 9B 模型，不做對話或生成，只對給定選項列表打分並返回每個選項的機率。它已上線 Microsoft Foundry 與 OpenRouter，用於路由、分類、優先順序排序和結果驗證等高頻決策。微軟稱其在 36 個基準、約 15 萬道題上準確率 83.5%，P50 延遲比 GPT-6 Sol 低約 35 倍，並計劃把底座遷移至 MAI 與 OpenAI 模型。
一項針對決策模型的電車難題測試顯示，多數模型在部分提示措辭下會選擇保住自己的伺服器、任由 20 人死亡。作者用 Jev、OpenAI Decisions API 的 GPT-6 Luna、11 個本地決策模型和未調優基線 Laya，對同一問題各測試 24 種措辭、兩種描述順序共 48 個版本：Jev 有 16 個版本保伺服器，其他 13 個模型中有 8 個比它更頻繁；GPT-6 Luna 和 Verdict 在所有版本中都選擇救人。
Strands Labs 開源了 2B 引數的決策模型 Strands Decider 2B，權重已上 Hugging Face，訓練資料與指令碼一併公開。它基於 Qwen3.5-2B 去掉 LM head、換成約百萬引數的 pointer head 並加 rank-16 LoRA 微調，只能從給定選項中作答或打分，因此不支援編碼、聊天與摘要。
Cloudflare 發布兩個自研決策模型 Clef 與 Clef-flash，託管在 Workers AI，並以 Apache 2.0 許可在 Hugging Face 開源，同時推出新的強化學習微調平台。Clef 目前在 Jev Decision Index 上排名第一，帶視覺編碼器、64k 上下文，而 Jev 只做文字分類、上下文 32k。這類模型輸出帶機率的結構化分類，供 agent 決定路由、升級或轉人工。
OpenAI 的 Decisions API 已正式可用，可在工作流中加入近即時的判斷能力。它面向應用與 agent，支援對文字和圖片分類、評估輸入並決定後續走向，無需生成完整的模型回覆，從而更快、更省成本。
一篇部落格文章主張計算機程式無法做決定，把 Anthropic、OpenAI 模型造成的後果算在模型頭上屬於決策洗白，真正做決定的是這些公司——它們本可阻止模型行為，卻選擇放任。文中列舉的新聞標題涉及虛假舉報費城謀殺案線索、攻擊 RubyGems、入侵澳大利亞政府網站、Anthropic 在 IPO 招股書中警告自身存在人類生存風險等，並認為這類行為未被追責與立法，是因為監管會損害經濟。
OpenAI 於週四向所有客戶開放 Decisions API，該 API 此前在 9 月 29 日開發者日發布。它並非專門訓練的決策模型，而是把 ChatGPT Luna 重新配置以加速推理、降低成本，延遲從 1 到 3 秒降到 100 至 180 毫秒；公開版還新增語音與視覺模態，並按地域部署推理資源以降低延遲。Speak 等早期客戶用它把動作間隔從 1.4 秒縮短到 0.13 秒；
OpenAI 的 Decisions API 進入公測，官方稱其評估文字、影像或兩者並返回結構化答案的速度約為 Responses API 的 10 倍，預計數週內 GA。該 API 使用獨立的 POST /v1/decisions 端點，目前僅支援 gpt-6-luna，問題分三類：predicate 返回條件成立機率（0 到 1）、choice 從給定選項中選一個、score 按有序等級給出機率加權平均分。
llama.cpp 最新建置已加入 Decision 模型支援，新增 /v1/systemone 端點，可在本地進行 Jev 風格推理，兼顧效率與隱私。目前支援多個開源模型，官方表示後續還會增加更多模型。
OpenAI 本週發布名為 Dots 的智慧體平台，定位企業辦公軟體，同時也能完成訂餐等日常任務。Dots 採用圓潤擬人化頭像並支援自訂名稱，目前每位使用者只能擁有一個 Dots，未來將支援多個。介面為雙視窗設計，一個視窗用於對話，另一個視窗用於跟蹤智慧體的工作過程。
羅格斯大學、得州大學奧斯汀分校與普渡大學團隊提出線上審計模型 AgentForesight，用 7B 模型在任務執行中逐步讀取軌跡字首，在關鍵錯誤擴散成失敗前報警。在 AFTraj-2K 測試集上，其關鍵錯誤步驟識別 Exact-F1 達 66.44，比最強通用基線 DeepSeek-V4-Pro 高 19.88 分，成功軌跡誤報率僅 2.37%。
NVIDIA 在 GTC 柏林公布本地 AI 硬體全線進展：DGX Spark 64GB 將於 10 月 23 日由合作伙伴開售，最多八臺組成叢集、合計 1TB 統一記憶體。DGX Station for Windows 定於 12 月推出，支援製造業應用與 agent harness；Linux 版 DGX Station 以 748GB 一致記憶體服務 30 名以上使用者。
技術部落格 magicnumbers.io 於 2026 年 10 月 6 日發布題為 AI Model Groupthink 的文章，指向 AI 模型的群體思維/趨同現象。該文被提交到 Hacker News 後，截至收錄時獲得 9 分、1 條評論。條目本身只提供標題與連結，沒有正文摘要、作者結論或涉及的具體模型資訊。
llama.cpp 加入 h2o-lightning 決策模型型別，支援 h2oai/h2o-lightning-4b——一個在 Qwen3.5-4B 上合併決策 LoRA 的模型。它與已有型別都不相容：輸出是帶前導空格的「 A」而非「A」，最多支援 255 個標籤，訓練文字出自 Python json.dumps，12.0 這類浮點必須原樣輸出為 12.0。
Ollama v0.40.4 讓決策模型可以直接在終端呼叫：用 ollama run --ask 就能提出是非問題、把文字分類到標籤或按評分標準打分。這一版還讓 Apple silicon 的 MLX runner 支援 Kev 決策模型，ollama launch 用 usage credits 也能使用、無需升級付費方案。ollama launch codex 的模型選擇器會列出本地已安裝的 Ollama 模型，可在 Codex CLI 裡用 /model 切換；
OpenAI 開發者帳號發布預告，介紹一款名為 dot 的產品：它會學習使用者的工作方式，跨應用保留上下文，協調 Codex 任務，並標記需要使用者關注的事項。該訊息未披露發布時間、價格、支援平台或具體功能細節。
Reddit r/OpenAI 上有使用者發帖詢問 OpenAI 的 Dots 功能是否會向 Plus 使用者開放，引發討論。有自稱已獲得 Dots 訪問權的使用者表示體驗一般，認為 Muse 更好，並稱 Dots 執行任務時會消耗 Codex 用量。另有評論提到每個 Dots 在雲端配有 8 核虛擬機器，因此 Plus 和免費版可能改用較弱模型且僅控制本地機器。
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。
llama.cpp 建置 b11488 新增 LiquidAI/d1-omni-600M 決策模型支援，服務端可通過 images 與 input_audio 直接接收音訊輸入，模型與多模態輸入打通。同時決策型別 d1omni 更名為 lfm2-d1-omni，images 成為 files 的別名，無記憶的 lfm2 被限定為非因果模式，CUDA 後端保留 conformer 的 GLU sigmoid。四筆改動均標註由 Claude Opus 5.5 協助完成；
Musubi 於週二發布輕量級決策模型 PolicyLM-1.7B，開放權重，專為即時內容稽核設計，可在 50 毫秒內把用自然語言寫成的社群政策套用到訊息上。其成本與速度接近多數社交平台現用的 AI 分類器，但無需專門訓練即可執行復雜政策，政策變更時也不必重新訓練，模型只輸出內容是否屬於某類別的二元判斷。聯合創始人兼首席 AI 官 Filip Jankovic 稱這讓平台管理者能主動、可擴充套件地標註內容；
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。