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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。
v0.40.9-rc2 修復 Flint 在關閉思考（think:false）時的回覆：會關閉 thinking 區段，讓 Flint 直接作答。預設設定和 think:true 的提示詞行為保持不變，此次還更新了模板。該提交由 GitHub 驗證簽名，於 10 月 22 日打上 v0.40.9-rc2 標籤，屬於候選版本。
OpenAI 面向全球 ChatGPT Plus 與 Pro 使用者取消了從 Instant 自動切換到 Thinking（推理）模式的機制，使用者需在模型選擇器中手動選擇需要更多思考時間的選項。同時，網頁版 ChatGPT 對這兩個方案移除了 Higher intelligence 設定。出於安全目的的自動切換仍然保留。
iRTE 2026 即時智慧大會的「對話式 AI 技術專場」將於 10 月 23 日 14:00–17:00 在北京悠唐皇冠假日酒店舉行，主題為「互動即智慧：對話式 AI 與互動模型」，門票限時免費。
BottleCap AI 發布 ThinkingCap 系列第五個模型，把 Google gemma-4-26B-A4B-it 的平均思考 token 減少 38.9%，十二項基準準確率平均只降 0.15pp。單項降幅最高為 LongBench v2 的 69.1%，AA-LCR 降 59.3%；迴圈輸出率從 3.64% 降到 0.76%；IFBench 反而提升 1.83pp，AA-LCR 準確率下降 4.00pp 是主要代價。取樣設定和 vLLM 服務棧不變，可直接替換；
Anthropic 推出 Claude Opus 5.5，面向長時間執行的 agentic coding 與知識工作，預設 100 萬 token 上下文、最多 128k 輸出，始終開啟自適應思考，價格從 Opus 5 的每百萬 token 5/25 美元降到 4/20 美元。思考無法關閉：傳 disabled 或 enabled 的 thinking 引數都返回 400，需省略該欄位並用 effort 引數控制深度；
軟體工程學者 Diomidis Spinellis 在部落格中判斷，AI 將接管大部分認知工作，思考會像狩獵、書法和木工一樣，從謀生手段變成休閒愛好。他給出三個驅動因素：效能更高、成本更低、可用性更高，並提到 OpenAI 內部模型已解決數百個此前未解的數學問題。文中還提到到 2030 年數萬億美元的資料中心投資將帶來更多算力，政府可能以監管和稅收限制 AI，但歷史上的類似舉措未能阻止技術革命；他建議保持靈活、跟上進展，並在工作之外建立有意義的生活。
Ai2 於 2026 年 10 月 2 日開源 AstaBrief 8B，一個把研究問題與檢索文獻片段轉成帶引用報告的模型，基於 Qwen3-8B 訓練，採用 SFT 加 DPO 而非強化學習。它已作為 Asta 的 Fast 模式上線，與 Claude 驅動的 Thinking 模式並列，整條流水線平均每份報告 51.1 秒，比 Thinking 模式的 178.5 秒快約 3.5 倍。
Pi 1.3.0 發布，在 OpenAI GPT-6 模型上通過 API key 在會話中途調整 thinking level 現在會保留 prompt cache；Kimi Code 改用 Chat Completions 協議後，對話中途新增工具同樣不再讓快取失效。新增 sessionShareDestination 設定，可選擇把 /share 上傳到自動、GitHub gist 或 Radius。
Anthropic 推出 Claude Haiku 5.5（claude-haiku-5-5），面向高併發與低延遲場景，支援 1M token 上下文、128k 最大輸出，並預設開啟帶 effort 引數的自適應思考。這是一次破壞性升級：手工 extended thinking（budget_tokens）、temperature/top_p/top_k 取樣引數與 assistant 訊息預填都會返回 400 錯誤，需按遷移指南改寫。
Pi 1.0.2 已發布，可從 npm 下載，GitHub 上有對應 release 與更新日誌。本次新增的 samplingParamsByThinkingLevel 寫入 models.json 後，可在相容 OpenAI 的 API 上按不同思考等級分別覆蓋 temperature、top_p 等取樣引數。該功能由 @mrexodia 提交（#9776），官方文件給出了按思考等級配置取樣的說明。
OpenCode 發布 v1.18.33，修復 Cloudflare AI Gateway 模型未遵循提供商回應與流超時的問題，並讓 Gemini 的 thinking 預設值與 effort 選項匹配各代模型支援的控制項。同時，MCP 瀏覽器啟動器立即退出時會報告失敗，除錯配置輸出會遮蔽憑證與敏感請求頭。該版本由 5 位社群貢獻者參與。
Meta Superintelligence Labs 於 2026 年 7 月 9 日發布 Muse Spark 1.1，這是 Muse Spark 的升級版多模態推理模型，面向 agentic 任務，在工具與電腦操作、程式設計和多模態理解上有明顯提升。模型支援 100 萬 token 上下文視窗，可編排多智慧體系統，並已在 Meta AI 應用和 meta.ai 的 Thinking 模式上線。
Ollama v0.40.7 引入 Perplexity 的 27B 決策模型 pplx-decider，基於 Qwen3.8-27B 微調。該版本修復了 OpenAI 相容 Responses 對話在有無 thinking 的模型間切換、或歷史含其他廠商壓縮項時失敗的問題，並糾正流式請求中客戶端工具呼叫早於 reasoning 項輸出導致的亂序與重複事件。客戶端斷連後，路由到遠端模型的請求會在 ollama.com 上取消，不再繼續執行；
Ai2 開源了 AstaBrief 8B，一個把研究問題與檢索文獻片段轉成帶引用報告的模型，基於 Qwen3-8B 訓練，已作為 Asta 的 Fast 模式上線。官方稱 Fast 模式平均 51.1 秒生成一份報告，比 Claude 驅動的 Thinking 模式 178.5 秒快約 3.5 倍。模型權重、訓練資料與範例工作流一併開放，機構可在自有基礎設施上本地生成報告。
openJiuwen 團隊發布自演進模型路由技術 X-Router，在 PinchBench 全量 147 個任務實測中，靜態路由得分 66.3%、成本 $8.25，相比全量呼叫 Kimi-K2-Thinking 的 71.36%、$11.11，成本降低 44.6%。該技術基於五檔複雜度分檔路由，用本地 Qwen3-0.6B 做程序內分類器，支援端雲分級與 Bandit 自演進，並已接入 WorkSwarm 的 MoA 多模型協同。
OpenAI 在 GitHub 公開了 722 篇由內部未發布前沿模型生成的數學手稿，涵蓋數論、代數幾何、分析、組合數學等方向，其中約 300 項核心結果完成 Lean 形式化驗證，佔 42%。公司稱模型共嘗試超過 4000 個問題，一項典型成果平均消耗約 3 小時 ChatGPT Pro thinking 算力，但未公開所用模型與提示詞。
Google 於 2026 年 9 月 15 日宣布 Gemini 3.8 Live 與 Gemini 3.8 Live Extended Thinking 兩款音訊到音訊模型正式可用（GA），面向 Live API 的即時語音應用。前者是低延遲語音代理與即時對話的預設選項，支援交錯推理、預設非同步函式呼叫和完整會話客戶端內容更新；後者支援即時音訊互動中的後臺推理，適合需要更高後臺推理能力的場景。
OpenAI 公開了一個倉庫，收錄其內部模型產出的 722 篇數學手稿，分為 372 個族，並附部分 Lean 形式化與 10 項結果的推理摘要。這些成果來自對開放研究問題的評估，絕大多數由同一個未發布的內部模型完成，平均每個結果消耗 3 小時 ChatGPT Pro thinking 算力，評估期間共提出約 4000 個問題。倉庫內的結果處於不同驗證階段，並非都有 Lean 形式化，未形式化的部分可能存在問題；