Meta 开源权重模型 Muse Spark Open 在 Fireworks 上线，主打长上下文编码与 Agent 工作

Fireworks AI 发布 FireRouter with Opus，可在 Claude Opus 5.5、GLM 5.3 和 GLM 5.3 Flash 之间做缓存感知路由，并首次以独立路由模型形式作为 serverless 端点开放。

Fireworks AI 推出 Specialized Intelligence Index（SII），汇集开放、闭源与专用模型在真实工作任务基准上的表现，首批覆盖医疗、法律、网络安全、金融、客服、生产力和软件七个领域。

Fireworks 发布 DeepSeek-V4.1-Flash，在 DeepSWE 上取得 74.34% pass@1、每任务 $0.43，与 GPT-6 Astra 同一精度区间但成本仅 1/15。

Fireworks 上线 DeepSeek V4 Pro 0813，提供 serverless、专属部署及 SFT/DPO/RFT 训练支持，模型具备 1M token 上下文窗口和原生工具调用。

Fireworks 发布 Fireworks Nexus，将开发者现有 AI 工具接入由开源权重模型（如 Kimi-K3、GLM-5.2）组成的托管层，提供企业级成本管控、FireConnect 一行安装接入和基于难度的智能路由。

Fireworks AI 推出 GLOBAL 多区域部署选项，让单个部署可跨区域调度兼容 GPU 容量，并保持单一 endpoint 和部署身份。其调度在请求路径之外预先完成放置，不增加全局调度往返。七天生产观测显示，可全球放置的客户部署在 2 个以上 serving cluster 运行时请求成功率从单区域的 99.269% 升至 99.992%，接近其 99.99% 可靠性目标。

Perplexity CEO Aravind Srinivas 宣布，Perplexity Computer 现可在 Mac 上完全本地运行，无需云端推理，也不用 WiFi。模型和智能体都在本机运行，可操作 Mac 原生应用和本地文件，敏感数据不必发送到云端，现已在 Perplexity Mac 应用中可用。

Google 与 Meta 发布开源项目 TorchTPU，为 Google TPU 提供原生 PyTorch 后端，模型迁移只需把 .to("cuda") 改为 .to("tpu")。

IBM、Red Hat 和 Google 等主导的开源推理项目 llm-d 在 PyTorch Conference North America 上发布 llm-d 1.0，这是一个 Kubernetes 原生的分布式推理服务框架，支持任意模型、任意加速器和任意云。

DeepSeek 宣布将内部推理框架 DeepInfer 全面开源，并同步开源生产级 Token 编解码组件 deepseek-recipe。