Google 发布前沿模型 Gemini 4 Carbon，称其在编码、智能体任务和网络安全方面有明显提升。
该模型在 Artificial Analysis Intelligence Index（v5.0）上排名第一，Claude Opus 5.5 和 GPT-6 Astra 位列其后，并在衡量真实漏洞发现能力的 SEC-bench Pro 和衡量漏洞利用转化的 ExploitGym 上排名第一。目前它只向少数网络安全防御公司开放，后续将通过 Fairwind Program 扩展到其他合作伙伴。Google 称 Carbon 适合长时间运行的多步工程任务，能减少走捷径、抵御提示词注入，并将无依据表述相比 Argon 减少两倍。
OpenAI 发布 GPT-6.1 Terra，官方称其结合细致的视觉推理与精确的电脑操作，写作更清晰自然，相比 GPT-5.6 Terra 有明显提升，适用于起草提案、解读技术图纸、填写表单和编辑视频等工作任务。
OpenAI 的 Ted Sanders 在 Hacker News 评论中表示，Terra 在技术沟通上可能优于 Astra 和 Sol，视觉与电脑操作能力相近但速度快得多，其他多数方面略弱。定价为每百万输入 token 1 美元、每百万输出 token 5 美元，约为 GPT-5.6 Terra 和 GPT-6.1 Sol 的一半，约为 GPT-6 Luna 的 10 倍。
OpenAI 表示其最新模型针对 COBOL、Fortran、Visual Basic 等训练代码稀缺的“低资源”语言做了改进，并构建了两个评测来衡量进展。
MultiLangBench 要求模型从零构建兼容 SQLite 的数据库引擎，在 20 种语言上，GPT-6 Astra 在最高推理强度下平均测试通过率为 87.4%，GPT-5.6 Terra 约为 38%；GPT-6 Luna 为 40.3%，略高于 GPT-5.6 Terra 的 37.9%，但成本低得多。
Elorian 发布首个模型 Glimpse，以研究预览形式提供 API 访问，聊天界面需排队等候。
该模型在推理过程中可裁剪图像区域、从视频中抽取特定帧，或运行代码测量和比较所看内容，Elorian 将这一机制称为视觉草稿空间。Glimpse 由小团队在数百块 GPU 上训练，规模远小于其对标的 frontier 系统，定价为输入每百万 token 0.60 美元、输出每百万 token 3 美元。据 Elorian 的评测，Glimpse 在科学图表推理和短视频描述任务上超过 GPT-6 Astra，其他视觉推理任务表现相当。初期目标客户为机器人公司、科研实验室和媒体创意公司，明年计划打造在各项视觉推理测试中领先的模型。
Google 发布 Gemini 4 Argon 模型，称其在编码、网络安全、科学、金融和法律等基准上超过 GPT-6 Astra、Claude Fable 5.1 和 Claude Opus 5.5，并减少冗余与套话。