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 发布 GPT-6.1 Terra，API 输入 token 每百万 $1、输出 $5，均为 GPT-5.6 Terra 的一半，缓存输入降至每百万 $0.05。
该模型已向 Plus、Pro、Enterprise、Edu 用户开放，可在 ChatGPT Work、Codex 和 API 中使用。Artificial Analysis 称其在最高推理强度下 Intelligence Index 比 GPT-5.6 Terra 高 6 分，单任务成本 $0.40 对 $1.40；在 Terminal-Bench 4.0 上最高推理强度解决 50.3% 任务，前代为 21.5%。
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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。
月之暗面今日在 Kimi API 上线 Kimi K3.1 Pro，暂未开放权重，但承诺 2026 年 11 月 4 日前发布完整模型权重。
定价为输入 $2.00/百万 tokens、输出 $10/百万 tokens，与 GPT-6.1 Sol 相同，是 Claude Opus 5.5 的一半；另提供速度提升 2-3 倍、价格翻倍的 Highspeed 版本，输入 token 缓存命中价格不变。
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DeepSeek 发布 V4.1-Flash-1017，已上线官网、App 和 API，并在 Hugging Face 与 ModelScope 开源模型权重。
相比前代 V4.1-Flash，新模型基准分数更高、完成任务更快、输出更短，DeepSeek 称其在性能与成本之间实现了帕累托改进。在 DeepSeek 自测中，该模型在多项编码和智能体任务上超过 Claude Opus 5、GPT 5.6-Sol、Kimi K3 和 GLM 5.3 等更大模型；DeepSWE 基准上最高得分 77.0%，平均每任务成本略低于 $0.20，低设置下约 $0.10 仍超过 72%，而前代得分 74.2%、每次运行约 $0.50。
DeepSeek 新版 Flash 在智能体编码任务上以更低单任务成本超过更大模型，同时开放内部搜索 API，读者可据此判断小模型替代空间。
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 DeepMind 在 Argon 发布两周后推出 Gemini 4 Carbon，该模型在 Artificial Analysis Intelligence Index v5.0 上以 59 分登顶，前代 Argon 为 50 分。
Google 称 Carbon 面向需要持续智能体工作流的长时间工程问题，内部团队曾连续运行数天，用于大型代码库的根因分析和缺陷修复。第三方评测显示，Carbon 在 Antigravity 的智能体编码上仍落后 Claude Code 搭配的 Opus 5.5 三分；在 AA-Briefcase 智能体知识工作上达到 1,609 Elo，但低于 Kimi K3.1 Pro 等模型。
月之暗面发布 Kimi K3.1 Pro，这是 Kimi K3 的后训练版本，后训练算力显著增加。
该模型在 Artificial Analysis 智能指数上得分 55，比 K3 提升 11 分，排名第四，仅次于 Claude Opus 5.5（58）、Claude Sonnet 5.5（56）和 Muse Wonder Full（56）。若按计划在 2026 年 11 月 4 日前开放权重，它将成为得分最高的开源权重模型，把开源与闭源模型的差距从 12 分缩小到 3 分。
Kimi K3.1 Pro 在智能体任务和终端操作上的提升，以及开源权重计划，为关注开源与闭源差距的读者提供了具体参照。
Google DeepMind 新前沿模型 Gemini 4 Argon 在 ARC-AGI-3 上以 97.5% 的成绩成为继 OpenAI 之后第二家跨过 95% 门槛的实验室，测试成本 4800 美元，使用的是包含保留推理和上下文压缩等厂商专属功能的 Provider Adapter Harness。在仅允许简单笔记的 Standard Harness 下，低推理档位得分降至 49.8%，成本 5800 美元，且因 API 问题未能完成全部 55 个游戏。在 25 个公开游戏中，Argon 所需操作比人类基线少 62%，在三个游戏中追平或打破速通纪录。
Google 发布 Gemini 4 Argon，定位为覆盖机器人全流程的单一模型，可控制机器人、构建虚拟练习环境并评估训练视频。
演示中，它先在 MuJoCo 仿真里让 Boston Dynamics Spot 练习用踏板把易拉罐投进垃圾桶，再由两个额外 AI 智能体校验脚和夹爪位置，之后才在真机上执行。从一张桌面照片出发，Argon 生成 77 项任务和超过 4,500 条训练片段，使真机成功率从 56% 升至 75%，执行时间从 35 秒降至 24 秒。它还能根据遥操作录像、第一人称视频甚至圆珠笔草图搭建仿真，并指挥视频世界模型 Gemini Omni 逐步完成拼字任务。
Meta 发布前沿模型 Muse Wonder 的两个版本，Muse Wonder Full 在 Artificial Analysis Intelligence Index v4.3 上得 56 分，Muse Wonder 得 52 分，前代 Muse Spark 1.3 为 48 分。
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Meta 的 Superintelligence Lab 发布 Muse Wonder 和 Muse Wonder Full 两款模型，这是其首次尝试前沿模型。
Meta 首次发布前沿模型，给出定价、基准对标与仅限订阅的开放方式，可据此判断其市场位置。
Mistral 发布 Mistral Large 4 公开预览，这是一个 1 万亿参数、52B 激活参数的原生多模态模型，权重将于本月底开放。
官方称其在编码、智能体工作流和多模态理解上表现突出，在 Artificial Analysis Cyber Index 上进入全球前五，在 Cybench 上解决 93% 的题目，并在 DeepSWE v1.1 上得分 61.7%。
官方给出 1 万亿参数、52B 激活的开放权重模型在编码、智能体与多模态上的具体基准，可对照现有开源模型判断其位置。