Moonshot 发布 Kimi K3.1 Pro，在 Artificial Analysis Intelligence Index 得 55 分列第 4，较 Kimi K3 提升 11 分，仅低于 Claude Opus 5.5、Claude Sonnet 5.5 和 Muse Wonder Full。
推荐理由：榜单数据完整，K3.1 Pro 的智能体成绩、参数规模和价格变化都有具体数字可查。
月之暗面发布 Kimi K3.1 系列首个模型 Kimi K3.1 Pro，为 3T 级开放权重模型，上下文窗口 100 万 token，并同步推出速度快 2-3 倍的 Kimi K3.1 Pro Highspeed。
推荐理由：官方公布了关键基准成绩、开放权重时间表和网络安全数据清理做法，读者可据此评估这代开放权重模型的实际能力边界。
MiniMax (official)@MiniMax_AI精选AI 评分6969MiniMax 宣布 M3.1 Flash 权重公开，总参数 428B、每 token 激活 23B，提供 Hugging Face 和 ModelScope 下载。
MiniMax M3.1 Flash：太空级性能 + 兔子级速度 🚀🐰 没错，Space Bunny——曾以 200T+ tokens 登顶全球排行榜——正是 M3.1 Flash 的早期版本。 💰重新定义智能体 AI 的性能经济学。M3.1 Flash 在 Cowork（Automation-Bench：62%；ALE：30%）、编程（DeepSWE：74%）和视觉推理（BabyVision：91%）等关键任务上达到前沿级智能水平，成本仅为 M3 的 1/3，速度提升 3 倍。 API 定价（统一费率）：每 1M 输入/输出 tokens 分别为 $0.15 / $0.60，缓存读取为 $0.015 / 1M tokens。 模型权重将于 10 月 23 日发布。 API：http://platform.minimax.io M Plan：https://www.minimax.io/m-plan MiniMax Code 桌面版：https://agent.minimax.io/download
推荐理由：官方公布权重开放和关键基准分数，并说明稀疏注意力等效率设计，可据此评估其在智能体与编码任务上的性价比。
Arena.ai@arena精选AI 评分7474激动人心的消息：@deepseek_ai 的 DeepSeek-V4.1-Flash-20261017 (Max) 现已成为 Code Arena: WebDev 中排名第一的开源模型，以低 10 倍的成本超越 Kimi K3 (Max)！ 亮点： - 排名第一的开源模型，领先于 Kimi K3 (Max) - 以 1670 分位列总榜第 12，领先于 Claude Opus 5 (High)，与 GPT-6 Sol (Max) 相差约 10 分以内 - 以每百万输入/输出 token $0.3/$1.2 的价格推动帕累托前沿移动 - 相比上一版 DeepSeek-V4.1-Flash-20260910 提升 52 分 祝贺 @deepseek_ai 团队为开源生态又做出了一项强有力的贡献！
推荐理由：Arena 用 7.5K 真实会话的数据说明该模型以约 27% 的成本拿下开源第一，读者可据此权衡 Agent 场景的性价比。
Artificial Analysis@ArtificialAnlys精选AI 评分6666推荐理由：第三方评测机构给出该模型在多项基准的具体分数和成本对比，读者可据此评估其在开源模型中的性价比位置。
MiniMax 发布 MiniMax M3.1 Flash，匿名模型 Space Bunny 是其早期版本，曾处理超过 200 万亿 token。
推荐理由：官方给出具体基准分数、推理速度和每百万 token 定价，读者可直接对比智能体任务的性价比变化。
DeepSeek 发布 V4.1-Flash-1017 检查点，已上线网站、App 和 API，官方称在全部 11 项基准上超过 9 月版 V4.1-Flash，提升 2.0 到 11.1 分，DeepSWE v1.1 达 77.0，但 Claude Opus 5 仍在 Terminal-Bench 4.0 和 HLE 等项目领先。
推荐理由：原文汇总了该检查点在 11 项基准的具体得分、架构细节和 API 价格，便于与竞品和上一版直接对比。
Reflection 发布首个开源权重模型 Beam，权重已在 Hugging Face 以 Apache 2.0 协议放出。Beam 为稀疏 MoE 模型，总参数 501B、激活 23B，面向编码、推理和长程智能体任务，提供 BF16、FP8、NVFP4 精度权重和投机解码 drafter 模型。
推荐理由：原文给出权重、精度格式、生态支持与自托管路径等具体信息，可据此评估落地与选型。
Arena.ai@arena精选AI 评分7878今天我们发布 Muse Spark Open，这是迄今为止能力最强的美国开放权重模型。 专为编程和智能体工作打造，它擅长长周期任务、复杂软件工程和多步推理。 关键模型规格： → 816B 总参数 / 42B 激活参数 → 1M token 上下文窗口 → 原生支持文本、图像、视频、音频多模态
推荐理由：Arena 官宣 Meta 新模型进入 Agent Arena 和 Code Arena，读者可自行实测并等待基于真实任务的评分。
Meta 发布开源权重模型 Muse Spark Open，已在 Hugging Face 以 Muse Model License 提供。模型总参数 816B、激活 42B，上下文窗口 1M token，面向编码与智能体工作流，原生多模态（图像、音频、文档），并相比 8 月发布的 Muse Spark 增加了安全后训练。
推荐理由：Meta 开放了 Muse Spark 的权重，并给出 Helion 内核与 TorchTitan 微调支持，读者可据此评估其部署与定制路径。
StepFun@StepFun_ai精选AI 评分6767Step 5 Preview 来了。 @StepFun_ai 的新开放权重模型树立了新的帕累托前沿，在 @ArtificialAnlys 智能指数上与 Kimi K3 持平！ 它为长时程智能体工作而打造，在软件工程和专业知识工作（尤其是金融）方面取得了前沿级成果。 - 600B 稀疏 MoE，每 token 激活 27B - 据 Artificial Analysis，每任务成本约为 Claude Opus 5.5 的 1/6 现已在 Featherless 上线，以 FP8 提供服务。 https://featherless.ai/model-pages/step-5-preview
推荐理由：引用内容给出 Step 5 Preview 的参数规模、成本对比和部署入口，读者可据此评估其性价比与获取方式。
NVIDIA 发布开源 120B 参数多模态模型 Nemotron 3.5 Super VL，面向高频智能体任务，官方称其准确率可比自家最大推理模型、参数量约为五分之一，吞吐比同类次优模型快至 5 倍；同时推出边缘模型 Bolt 74B-A9B 24GB（原生 2-bit 量化，可本地运行于 RTX/DGX Spark）和 Bolt E4B 4GB（10 月 23 日上线）。
推荐理由：原文给出三款开放模型各自针对的部署层级和量化、训练数据规模，读者可据此判断哪一档适合自家智能体场景。
StepFun@StepFun_ai精选AI 评分6666恭喜 StepFun 发布 Step 5 Preview 🙌 这是他们规模最大的开放权重发布。 这个 600B MoE 模型专为处理长达 24 小时的 agent 任务而构建。 该模型在 NVIDIA GB300 上使用 NVFP4，运行速度接近 8K tokens/sec/GPU。 NVP4 checkpoint：https://huggingface.co/stepfun-ai/Step-5-Preview-NVFP4 使用 @SGL_project 部署 - https://docs.sglang.io/cookbook/autoregressive/StepFun/Step-5-Preview 或 @vLLM_project - https://recipes.vllm.ai/stepfun-ai/Step-5-Preview 使用 NeMo Automodel 进行后训练：https://github.com/NVIDIA-NeMo/Automodel/blob/main/docs/model-coverage/llm/stepfun-ai/step-5-preview.mdx 使用 NVIDIA NIM 通过单条命令运行它：https://catalog.ngc.nvidia.com/orgs/nim/nvidia/containers/vllm-model-free-nim-experimental/-
推荐理由：原文补充了 Step 5 Preview 在 NVIDIA GB300 上的推理表现和 NVFP4 权重入口，可帮助开发者评估部署选择。
StepFun@StepFun_ai精选AI 评分7777阶跃星辰（StepFun）宣布 Step 5 Preview 开放权重，BF16 和 FP8 权重已上线 Hugging Face 和 ModelScope，并附技术博客。
推荐理由：官方公告直接给出权重规格和下载入口，需要开源 MoE 权重的读者可据此评估是否纳入自己的工作流。
昆仑万维于2026年10月15日发布 Matrix-Game 4.0，称其为第一款运行在单张消费级显卡上的视频大模型游戏，并同步开源。
推荐理由：原文给出具体硬指标与三模块架构，还对比了同类方案的延迟和算力门槛，读者可据此评估这条实时世界模型路线的落地价值。
Arena.ai@arena精选AI 评分6666由 @AIatMeta 推出的 Muse Wonder (Max) 已进入 Code Arena：WebDev 以 1651 分位列第 15，Text Arena 以 1513 分位列第 2！ 在 Code Arena：WebDev 中，Muse Wonder (Max) 以 1651 分位列第 15。这一结果略低于以 1659 分位列第 12 的 Muse Spark 1.3 (Max)，与以 1655 分位列第 14 的 Kimi K3 (Max) 相差 4 分以内，并比以 1640 分位列第 16 的 Grok 4.7 (xHigh) 高 11 分。 此次发布在 Text Arena 中相较过去的 Muse 模型有显著提升。与以 1494 分位列第 11 的 Muse Spark 1.3 (Max) 相比，Muse Wonder (Max) 提升了 +19 分并上升 9 位至第 2。它落后于以 1525 分排名第 1 的 Gemini 4 Argon (High) 12 分。 祝贺 @AIatMeta 团队发布这一版本！
推荐理由：原文基于5000多个真实智能体会话给出排名和成本对比，读者可据此衡量 Muse Wonder (Max) 的性价比变化。
Liquid AI 发布开源权重模型 LFM2.5-24B-A2B，总参数 24B、每 token 激活 2B，定位端侧快速智能体。
推荐理由：原文给出完整基准对比、端侧推理速度和开源权重入口，读者可据此评估该模型在本地智能体场景的适用性。
Google 发布 Gemini 4 Argon（gemini-4-argon）并正式进入 GA 阶段，定位为其最强模型，面向复杂编码、智能体、数学和科学任务。API 变化、定价与迁移指引见 What's new in Gemini 4 Argon 文档。
推荐理由：官方更新日志明确了 Gemini 4 Argon 的定位与 API 迁移指引，开发者可直接据此评估是否切换。
Meta Superintelligence Labs 发布第二代模型家族 Muse Wonder（代号 Watermelon）与 Muse Wonder Full，称其进入前沿行列。
推荐理由：汇总了 Meta 新模型的独立评测数据、定价与各家从业者评价，读者可以此对照厂商宣称与第三方实测结果。
Arena.ai@arena精选AI 评分7878Arena 宣布 Meta 的 Muse Wonder 系列模型上线 Agent Arena，用户可实测，分数即将公布。
我们很高兴推出 Muse Wonder 系列，包括 Muse Wonder 和 Muse Wonder Full，这是我们迄今为止最强大的模型。两者都是前沿模型，旨在为个人和专业代理任务提供最先进的性能。 Muse Wonder 今天可通过 Meta Model API 和 Muse Code 使用。Muse Wonder Full 今天面向 Muse Code 订阅者提供。Muse Wonder 很快还将为我们的个人代理产品 Muse 中的体验提供支持，首先向订阅者推出。
推荐理由：Meta 新模型刚上架 Arena，分数尚未公布，读者可先在 Agent Arena 实测其智能体任务表现。