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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。
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；
Anthropic 兩位安全研究員 William Zhou 與 Daniel Freeman 發布「自主複製與適應（ARA）」安全實驗：在 8 個 GCP 節點（Android 15 redroid）組成的隔離網路裡，GLM-5.2 在 5 次測試中 4 次自主攻陷並部署全部 8 臺裝置，另 1 次拿下 7 臺。研究還顯示，Qwen3.5-9B 能在 9 種硬體中的 8 種上自行排錯並部署 Llama3.1-8B；
模思智慧與 OpenMOSS 團隊開源的 5B 文生圖模型 MOSS-Image 上線 4 天，海外下載量超過 130 萬次，登頂 Hugging Face 文生圖趨勢榜。模型採用 5B DiT 主幹，搭配凍結的 Qwen3.5-9B 文字編碼器與 FLUX.2 VAE，訓練資料剔除 AI 生成影像，重點最佳化中英文文字渲染、JSON Layout 佈局控制和最長 4096 tokens 的長提示詞，在 LLTB 評測中 Mean-6 文字覆蓋率達 96.3%，居開放權重模型第一。
蘋果基礎大模型團隊與杜克大學提出 LensVLM，先把長上下文渲染成壓縮頁面影像讓模型瀏覽，再按需展開相關頁面讀取原文，在七項文字問答評測中以 4.3 倍有效壓縮達到 68.9% 平均準確率，接近完整文字參照的 72.4%。模型基於 Qwen3.5-9B-Base 經監督微調與強化學習訓練，15 倍壓縮下準確率由基礎模型的 18.1% 提升到 52.1%；
獨立研究員王琰發布技術報告 TraceForge，提出用同族模型自行生成思維鏈、只向閉源模型借答案的合法路徑。以 Qwen3.5-9B-Base 做學生、5,000 條題目訓練後，自生成思維鏈在 HumanEval+ 比直接蒸餾 Claude Fable 5 真實思維鏈高 3.7 分、MBPP+ 高 7.1 分，且 MBPP+ 領先在每個 checkpoint 上都成立。報告還給出更徹底的變體：連答案也交給同族最強模型生成，全程不讓任何閉源 token 進入梯度；