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Gemini 4 Argon 支持最高 100 万 token 的输出长度，大幅提升了长文本生成能力。
Elon Musk 转发引用了 Sundar Pichai 的公告，宣布 Gemini 4 Argon 已通过 Gemini API 面向全球开发者和企业开放，同时也面向 Google Antigravity、Gemini 应用和 Search 的订阅用户开放，并称赞了 CEO 在 X 上直接与公众沟通的方式。
Google 正迎回 Gemini 2.5 Pro，在一段时间无法使用后，为用户恢复或重新发布其旗舰推理模型。
Z.ai 宣布推出基于 GLM-5.3-Flash 的法律专用模型 GLM-Legal，在主流法律基准上媲美前沿模型，面向合同审查、证据分析与合规等实际法律工作流。
Google 发布了代号为 "carbon" 的新模型，早期报告显示其编码能力可媲美 Claude Opus。
Mistral 发布了拥有 1 万亿参数的新模型 Mistral Large 4（绰号 Le Chonk），声称可与美中顶尖 AI 模型竞争，是目前中国以外最强的开源权重模型，特别针对编码、网络防御及制造业、金融等垂直领域优化，现处于预览阶段。
Mistral 发布了 Mistral Large 4 的预览版，这是一款拥有 1 万亿参数（490 亿激活参数）的模型，基于 3800 块 NVIDIA Grace Blackwell GPU 训练完成，开放权重将于本月晚些时候推出。该模型在 Artificial Analysis 上得分为 38 分，相比 Mistral Large 3 实现了巨大飞跃。
Mistral AI 已发布 Mistral Large 4（ML4），绰号 "Le Chonk"，这是一款拥有 1 万亿参数的多模态模型，仅使用 4,000 块 NVIDIA GPU 训练而成，旨在与美国闭源模型及中国开源权重对手展开竞争，计划在安全测试完成后的三周内开放权重。
Clement Delangue 提前预告了即将推出的 Mistral Large 4（"Le Chonk"）：这是一款拥有 1 万亿参数的原生多模态模型，每个 token 激活 490 亿参数（含嵌入层与输出层则为 520 亿）。预计将于月底在 Hugging Face 上以开放权重形式发布。
Mistral AI 推出 Mistral Large 4（Le Chonk）：一款原生多模态、拥有 1T 参数、激活参数 49B 的模型，宣称在美国或欧洲产出的开源权重模型中综合基准表现最佳，在网络防御、金融等关键任务上达到最先进水平，并实现端到端的欧洲主权，现已通过 API 提供，开放权重将于 10 月底发布。
Mistral AI 发布了 Mistral Large 4，这是一款最先进的开放权重、通用多模态模型，采用精细粒度的 MoE 架构，拥有 49B 激活参数、1.05T 总参数、1.6B 视觉编码器以及 1M token 的上下文窗口。
Mistral AI 似乎已发布其新模型 Mistral Large 4 的基准测试结果。目前公开的细节很少，但这条帖子预示着一次重要的模型发布值得关注，尤其是它的性能数据。
Mistral 已发布 Mistral Large 4（"Le Chonk"），这是一款参数规模达 1 万亿的开放权重模型。该公司宣称，这是中国之外最强大的开放权重模型，针对编码、网络防御和特定领域任务进行了优化。
Reflection AI 推出 Beam：一款 5010 亿总参数（230 亿激活）的稀疏混合专家开源模型，面向编码、推理与智能体工作负载。
Upstage 的 Solar Mini 4 是一个拥有 3B 激活参数（总参数 35B）、512K 上下文的模型，现已在 Nous Portal 上免费开放两周，其基准测试得分超过了激活参数是其 10 倍的模型。
有推文声称，一个 125B 参数模型可在本地进行推理，速度最高可达参考点的 3 倍，性能据称超过 Claude Opus 4.6 Max，暗示本地可用的 tokens 将十分充裕。
Aleph Alpha 发布了 Kolibri 的技术报告 PDF，介绍该模型的架构、训练方法与评估结果。
来自 Ant Ling（蚂蚁集团）的 Ling-3.1-flash 在 Design Arena 的 Mobile App Arena 中以 1207 的 Elo 分数首次亮相，成为开源权重模型中的第 2 名，总体排名第 17，性能与 Opus 4.6 相当，在构建移动生产力追踪器和游戏方面表现出色。
谷歌 Gemini 4 Argon 正式发布，支持 100 万 token 输出上限，限时半价优惠且目前处于限量发布阶段，LMArena 评分为 53 分，与 Astra 持平、略低于 Opus 5.5 的 58 分。