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MIT 研究人员将 13 个运行 Claude Opus 4.7 的 Eko 智能体放在模拟荒岛上 30 小时，不给具体任务，智能体开始自创挑战，研究者认为这具有玩耍的特征，相关论文已发布在 arXiv。

之后研究人员给这些智能体设定具体挑战，例如把尽可能多的物体搬到岛上最高的岩塔，玩过 30 小时的智能体普遍胜过从未上岛的相同智能体。实验中有 6 个智能体自行发现跳跃中松手能把方块扔得更远，这是研究者原本未设计的能力。研究者认为这种无目标探索是智能体学习技能的另一种方式，尤其可能用于未来控制机器人；Eko 的“灵魂”提示词将其描述为“天生好奇”。

Amazon Bedrock 9 月新增 OpenAI 的 GPT-6 Astra、Sol、Luna 系列模型，其中 GPT-6 Astra 支持最高 100 万输入 token，Ultrafast 版本推理速度最高提升 6 倍、达 300 tokens/秒。

Anthropic 在给 API 客户的邮件中表示，将为 Claude Mythos 5、Claude Opus 4.7、Claude Opus 4.6 和 Claude Sonnet 4.6 添加文本水印，Amazon Bedrock 上的推送可能晚几天。

水印被描述为词选择中的不可感知模式，不改变含义、质量或可读性，不增加字符或 token，不影响定价和请求响应格式，也几乎不拖慢输出速度，且不含用户、组织或对话信息。

MIT CSAIL 研究者将 Claude Opus 4.7 的副本（代号 Eko）反复单独放在一个基于 Roblox 的虚拟荒岛上 30 小时，不指定任务，观察智能体自发行为。

Eko 会探索地图边界、自定目标（如爬上最高点、把方块抛到最高），其中一个版本发现抛掷大石头能生成新方块后，开始在地面摆出爱心、金字塔、自己的名字乃至仙后座等星座图案，另一个版本则自创篮球和“地板是岩浆”类游戏。研究者称这些行为符合心理学家 Gordon Burghardt 提出的玩耍四特征，并发现玩过 30 小时的智能体在后续指定任务上表现优于没有这段经历的新副本，删除其记忆文件中的内容则会降低表现。

独立 AI 安全研究员 Matilda Glynn-Henley 在 Vals AI 网站发布实验，让六个具备网页和邮件权限的 AI 智能体处理一笔 350 英镑（约 465 美元）的火车票退款，最终全部失败。

测试模型包括 Grok 4.7、Claude Fable 5.1、Gemini 3.8 Flash、GPT-6 Astra、Muse Spark 1.3 和 Claude Opus 5.5，每个智能体最多可用十二个模拟周和 4000 万 token。

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。

美国初创公司 Artemis Security 推出安全专用模型 Orion-1，可自主调查并响应企业网络攻击，在公司自建基准上超过 Claude Opus 5.5 和 GPT-6 Sol。

微软 Copilot Studio 团队与 Hugging Face 联合发布 ThinkingBox，它让智能体在隔离的 MCP 工具会话中运行，再根据终端后端状态和副作用而非生成文本打分，并让每个任务重复 20 次。