Perplexity Decider 决策模型

Perplexity CEO Aravind Srinivas 祝贺 OpenAI 发布 GPT-6 Astra，称其在宽度和深度研究任务上远超其他模型且更具成本效益，将很快向 Perplexity Computer 的 Pro 和 Max 用户开放。

Perplexity 开源其上下文嵌入模型，在 turbopuffer 的 context-bench 上表现最佳。被引用内容介绍其新训练方法让每个文档分块在整篇文档语境下编码，pplx-embed-v2-context-9b-preview 在 ConTEB 和 turbopuffer 的 context-bench 上刷新纪录，详情见 perplexity.ai/hub/blog/contextual-embedding-beyond-the-gold-passage。

小米发布开源全模态模型 MiMo-V2.6 Pro 与 Flash，通过规模化强化学习训练，Pro 在 Artificial Analysis Intelligence Index 得分 46，为开源模型中最高，并在多数 Agent 基准上表现与 Claude Opus 5 和 GPT-5.6 Sol 相当。

Perplexity CEO Aravind Srinivas 宣布 GPT-6 Sol 现已向所有 Perplexity 用户开放。在其 Wide-And-Deep-Research（WANDR）评测中，GPT-6 Sol 得分 0.566、单任务成本 $2.23，以约五分之一的价格超过 Claude Opus 5（0.537、$11.60）。Sol 将成为 Computer 用户 Light Effort 的编排器，High Effort 仍由 GPT-6 Astra（…

Perplexity Computer 帮你赚钱。 上周智能体交易量来源分布：Perplexity - 26.8%，Claude - 19.3%，Grok - 15.3%，ChatGPT - 1.1%，Claude Code - 0.7%，CLI/其他 - 36.8%。

DeepSeek 发布 DeepSeek-V4.1-Flash，称其更聪明、更快、更高效，是新架构家族中最小的模型，具备原生视觉理解。官方称其设计面向更强能力、更快推理、更高吞吐以及向更大模型扩展。附图显示其在 Terminal-Bench 3.0 得分 30.0、DeepSWE v1.1 得分 74.2、CyberGym 得分 88.1、Automation-Bench 得分 54.8。

ARC Prize 公布 DeepSeek V4.1 Flash 在 ARC-AGI (Verified) 的成绩：ARC-AGI-2 得分 72.9%，每任务成本 $0.13；ARC-AGI-1 得分 94.5%，每任务成本 $0.07。相比 V4 Flash 的最佳成绩，ARC-AGI-1 高 5.5 分，ARC-AGI-2 高 11.5 分，但每任务成本高约 250%。

Arena 宣布 Mistral 的 Mistral Large 4 现已进入 Agent Arena，用户可前往测试投票，分数稍后公布。该模型为 1T 参数、49B 激活的原生多模态开放权重模型，也已在 Code Arena 的 WebDev、Text 和 Vision 中可用。

Mistral 发布 Mistral Large 4（代号 le Chonk）公开预览版，为 1 万亿参数、490 亿激活参数的原生多模态模型，可试用于 Mistral Studio，权重将于本月底开放。

Liquid AI 发布 d1 决策模型，新增文本与图像输入，可通过 console.liquid.ai 和 d1 Playground 使用。