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Skyfall AI 发布了 SKY-001，一款通过在 3D 空间中规划零件和建造步骤来设计物理产品的世界模型，其 CAD 精度与 GPT-6 Astra 相当，而每个设计的成本约低 150 倍。
Operon-S1 引入了一种系统 1 风格的快速决策控制器，将长程生物医学 LLM 智能体中的判断与执行分离，把 13 种反复出现的判断转化为封闭式问题，由本地模型以 0.6 秒的中位延迟作答，同时将决策相关成本降低 8.0%–35.2%，且在六项基准测试中的五项上未出现可测量的准确率损失。
Gemini 4 Carbon 被宣布为首个超越 Claude 和 GPT 的模型，以一半的成本在几乎所有基准测试中超越 Opus 5.5，距 Argon 发布仅两周便实现了 18% 的提升。
一位科技用户分享称，经过 100 多小时的测试，他们认为 DeepSeek V4.1 Flash 的表现与前沿模型相当，而成本仅为其 1/13 至 1/20，且从模型权重到推理技术栈都完全开放。
OpenAI 发布 GPT-6.1 Terra，一款兼顾视觉推理、计算机操作与自然写作的高效模型，API 价格较 GPT-5.6 Terra 低 50%，在 Agents' Last Exam、MMMU-Pro、OSWorld 2.1 和 Terminal-Bench 4.0 等基准上大幅提升，同时显著降低幻觉与事实错误率。
该论文将生成模型的推理 effort 视为'信任品'，通过反事实实验量化不同 effort 级别对成本与准确率的影响，发现从低 effort 起步、失败后再升级的策略在多数模型和基准上以更低成本达到或超过固定最高 effort 的效果。
Perplexity 以 Apache 2.0 协议发布了 pplx-decider-v1.2 和 pplx-decider-flash-v1.2，声称在 Artificial Analysis 决策指数上，其成本比 GPT 6 Luna（低推理模式）低10倍，而决策质量相同。新版本还比 Jev 便宜2.5倍。
Mouse-1 是一个面向 agent harness 的轻量决策模型，能处理 agent 执行过程中的大量小决策，宣称比 GPT-6 Sol 便宜 163 倍、快 65 倍，可与现有技术栈并行接入。
Elorian 团队发布视觉推理模型 Glimpse，声称达到 Astra 级别能力但成本低 17 倍，可逐帧分析视频中的物理规律，面向制造业、机器人、游戏和内容审核等场景。
Skyfall发布了其前沿工程模型Sky-001，声称其在速度上比Astra快100倍，成本低150倍。
MiniMax 正式发布 M3.1 Flash，宣称在编码任务上接近 Opus 和 GPT 水平，而成本低约 25 倍；此前以代号 Space Bunny 登顶全球使用榜单。该模型现已在 Cline 中免费提供。
MiniMax 宣布此前以 "Space Bunny" 匿名现身的模型其实是 M3.1 Flash 的早期版本，其在 DeepSWE 编码上得 74%、BabyVision 视觉推理上得 91%，速度是 M3 的 3 倍而成本仅三分之一，适合长时间运行的智能体任务。
Cohere 的一篇新论文发现，多智能体编码团队中，额外的智能体仅负责研究和规划时收益最大，且廉价模型即可胜任规划工作，从而在性能接近的情况下大幅降低成本。
HarnessPro 提出一种无标签的递归自改进方法，通过轨迹诊断与加权 Pareto 选择生成 lite/medium/heavy 三档 harness，在 Terminal-Bench 2、SWE-Bench Pro 等基准上相比 RHO 平均提升 2.0 个百分点通过率并降低 26.1% 单任务成本。
GPT-6 Astra 在科学研究基准测试中排名第一，以少 22 倍的 token 消耗击败 Claude Sonnet 5.5，而 GPT-6.1 Sol 也以接近十分之一的成本超越 Sonnet，这表明科学研究正在随算力扩展。
DeepSeek V4.1 Flash 1017 在长程浏览器操作基准测试中追平了 Opus 5.5 的表现，而每任务成本仅为后者的 1/19，树立了新的性价比帕累托前沿。
Meta 的论文在国际象棋、围棋、Hex 和 NetHack 四个环境中评估前沿智能体从经验中学习的能力，全程冻结模型权重，并将「可塑性」定义为每美元成本带来的留集（held-out）增益。Claude Fable 5 取得了最大的绝对增益，而 GPT-5.6 Sol 的成本效率要高得多，说明表现最强的模型并不等同于学习效率最高的模型。
一项基准测试让 17 个 AI 进行了 7700 手单挑无限注德州扑克，结果发现廉价推理 LLM 的表现与前沿模型相当，而一个仅 30 行的 Python 胜率脚本击败了专用决策模型，并与 Claude Opus 5.5 打成平手。
该论文在 LLM-AggreFact 的 495 条主张上，评估了非生成式决策模型 Jev 与前沿大语言模型（gpt-6-astra）在 RAG 主张验证任务中的表现，发现两者的总体准确率在统计上无显著差异，成本却相差 187 倍，且错误分布差异很大；研究还表明，基于置信度门控的级联系统可以降低成本，但表现并未优于条件匹配的随机升级对照方案。
Paper Instruments 发布 Ultramarine 1 Flash，这是一款面向金融、法律、咨询等知识工作场景的开源模型。官方称其性能达到 Fable 级别，但每任务成本仅 $0.13，比 GLM-5.3 Flash 便宜 60 倍，生成的 token 也少 6.5%。