Google DeepMind 发布前沿模型 Gemini 4 Argon，今日通过 API 在 AI Studio 和 Gemini 平台向开发者与企业开放，Google AI Ultra 订阅者可在 Google Antigravity 使用，Ultra 和 Pro 订阅者可在 Gemini 应用和搜索 AI Mode 使用。
推荐理由：Gemini 4 Argon 的完整能力清单与开放入口，可用于比较各前沿模型在编码、科研与安全对齐上的差异。
Google DeepMind 发布 Gemini 4 Argon，主打物理理解、代码生成与视觉语义推理，在 Embodied Reasoning（ERQA）基准上以纯推理取得 87%，称超过其他前沿模型。
Liquid AI 发布 LFM2.5-24B-A2B，一个总参数 24B、每 token 仅激活 2B 的推理模型，面向端侧运行、可调用工具的智能体。它在 LiveClaw 上得分 48.09，高于 Qwen3.6-35B-A3B 的 38.19，在 8 项工具使用与智能体基准中 5 项领先或持平。
推荐理由：LFM2.5-24B-A2B 用 2B 激活参数对比更大 MoE 的端侧成绩与推理速度，可作为端侧智能体选型的参考。
针对 NVIDIA Hopper 上 MoE 解码阶段 batch 过小导致 WGMMA 利用率低的问题，Swap-AB 将专家输出维度（N=8192）提升为首操作数，在 H200 上为大 型 MoE 模型带来 2–4% 端到端输出吞吐提升，该优化已合入 vLLM 0.24.0 及更高版本。
AWS 官方博客介绍在 Amazon Bedrock 上通过跨区域推理配置使用 SpaceXAI 的 Grok 4.7 构建工具调用智能体，该模型支持低、中、高、xhigh 四档推理强度和 500K token 上下文窗口。
推荐理由：给出 Grok 4.7 各级推理强度在智能体任务上的正确率与 token 消耗实测，可供按请求选档参考。
Meta 发布 Muse Wonder 系列两款模型 Muse Wonder 和 Muse Wonder Full，称其面向个人与专业智能体任务，覆盖法律、金融、健康等领域及编码场景。
推荐理由：Meta 发布 Muse Wonder 系列并给出 Active Memory、Active Focus 两项能力，读者可据此判断其在智能体任务上的定位。
AWS 发布适配 llama.cpp 的深度学习容器（DLC），可在 Amazon SageMaker AI 上以 CPU 或 GPU 托管量化模型推理，并通过 InvokeEndpoint 提供 OpenAI 兼容的 chat completions。
AWS 发布面向多节点部署的 Ray LLM Deep Learning Containers，可在 Amazon EKS 上用两个 GPU 节点部署单个 LLM，将 prefill 与 decode 阶段分置于两台 g6.8xlarge 上，并对外暴露一个 OpenAI 兼容端点。
Meta 发布 Muse Wonder 与 Muse Wonder Full，在 Artificial Analysis Intelligence Index v4.3 上最高推理强度得分分别为 52 和 56，高于 6 周前 Muse Spark 1.3 (max) 的 48。
推荐理由：对比同门新旧模型与其他旗舰的 Intelligence Index、token 消耗和单价，可快速判断这代 Meta 模型的性价比位置。
Liquid AI 在 d1 决策模型家族下开源 d1-3B 和实验性 d1-omni-600M 两款模型，两者均为开放权重并已上线 Hugging Face。
推荐理由：Liquid AI 开源两款决策模型，给出了端侧与 GPU 延迟实测和七项基准对比，可据此判断小模型做实时决策的可行性。
英伟达团队以 Nemotron 3 为基础，通过 SFT、RL 与反馈驱动推理分别构建 IOI 和 IMO 专项模型，在 IOI 2026 取得 535.4/600、IMO 2026 取得 30/42，均超过金牌线。
Anthropic 发布 Claude Haiku 5.5，在 Artificial Analysis Intelligence Index 上得分 43，比上一代 Haiku 提升 26 分。
推荐理由：Artificial Analysis 用自建基准横向对比 Haiku 5.5 与同级小模型，可据此判断小模型的能力与成本取舍。
Mistral AI 发布 Mistral Large 4 公开预览，这是一个 1 万亿参数、52 亿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，其中视觉 grounding 的 Dense 200 得分为 42%，超过 GPT-6-Astra 的 41%。
推荐理由：Mistral 官方给出 ML4 的参数规模、开放权重计划与多项基准对比，可据此判断开放权重模型的前沿位置。
Google DeepMind 发布新前沿模型 Gemini 4 Argon，先通过 Fairwind Program 向可信网络安全防御者开放，并将逐步扩展至开发者、企业和消费者。
推荐理由：Gemini 4 Argon 公布输出上限与多项基准成绩，可据此判断前沿模型在长程编码与企业工作流上的位置。
韩国 AI 实验室 Upstage 发布专有推理模型 Solar Mini 4，在 Artificial Analysis Intelligence Index 上得分 24，较上一代旗舰 Solar Pro 3 的 8 分高出 16 分。
推荐理由：Artificial Analysis 用统一基准拆解 Solar Mini 4 的智力分数、成本与缓存命中，可看清小激活参数模型的性价比边界。
Google Research 提出 Diffusion Controller 框架，把扩散模型的去噪过程重构为连续控制问题，通过一个轻量“转向阻尼器”网络在冻结基座模型的前提下动态调整生成轨迹。
Google DeepMind 发布两款实时语音对话模型 Gemini 3.8 Live 和 Gemini 3.8 Live Extended Thinking。
推荐理由：两款实时语音模型分别面向规模化与高复杂度任务，并给出多项语音评测成绩与开放入口。
Mistral 与 HUMAIN 宣布达成战略合作，覆盖 AI 基础设施、先进模型开发与 AI 解决方案部署，金额达数亿欧元，初期聚焦网络安全与语音，并计划开发阿拉伯语表现优异的前沿模型。Mistral 将探索使用 HUMAIN 数据中心基础设施，双方还计划在沙特面向受监管行业制定联合市场策略。
IBM Research 与 UC Berkeley Sky Lab 合作，把 K-Search 演化式内核搜索框架扩展到 Apple Silicon，并加入结构化 CUDA-to-MLX 翻译层来迁移已有 CUDA 内核经验。
Berkeley AI Research 提出 ABBEL 框架，将摘要隔离为自然语言"信念状态"并加以监督，以解决递归摘要带来的性能损失。在协作编码基准 CollabBench 上，ABBEL-rec-BG 将全上下文模型的性能差距缩小约 50%，训练步数从 100 步降至 50 步，峰值 token 长度也低于全上下文。
伯克利 EPIC Data Lab 提出近零推理成本下的三大数据系统挑战：为智能体设计（For Agents）、运行智能体（Of Agents）、由智能体构建（By Agents）。
Berkeley AI Research 发布综述，分析并行推理尤其自适应并行推理的进展，探讨让模型自行决定何时分解并并行化独立子任务、生成多少并发线程以及如何协调。现有方法多从模型外部固定并行结构，难以按问题难度调整并行度。
Berkeley AI Research 提出梯度规划器 GRASP，通过将轨迹提升为虚拟状态实现跨时间并行优化、在状态迭代上直接注入随机性以探索、并重塑梯度让动作获得清晰信号，同时避开高维视觉模型中脆弱的「状态输入」梯度，使世界模型的长时程规划变得可行。该工作与 Mike Rabbat、Aditi Krishnapriyan、Yann LeCun、Amir Bar 合作完成。
Berkeley AI Research 提出 SPEX 与 ProxySPEX 算法，用于在特征、数据和模型组件归因中识别 LLM 的关键交互，可扩展到比此前方法大几个数量级的规模。
