Fireworks 上线 DeepSeek-V4.1-Flash，DeepSWE 达 GPT-6 Astra 水准、成本仅 1/15

SemiAnalysis 应 OpenAI 邀请在实验室实测其在 Hot Chips 公布的 Jalapeño 推理 ASIC，称其在 DeepSeek R1、Kimi K2.5、GPT-OSS 等模型上的 perf/W 超过所有可测的 Nvidia、AMD 和 Google 芯片，DeepSeek R1 在并发 1 下达每用户超 700 token/s。

Synthetic Sciences 推出开源（Apache 2.0）AI 科研工作台 OpenScience，覆盖机器学习、生物学、物理学、化学。它运行从文献、假设、代码、实验到分析与撰写的完整科研循环，支持按请求切换任意模型（Claude、GPT、Gemini、GLM、Kimi、DeepSeek 及本地微调模型）。内置 250 余项可编辑技能和 UniProt、PDB、ChEMBL、arXiv 等约 30 个科学数据库作为智能体工具。用户可自带 API 密钥在自己的基础…

OpenRouter 推出 MCP 服务器，为编程智能体提供实时模型数据、基准排名、定价和文档查询。开发者通过一键安装（支持 Claude Code、Codex CLI、Cursor 等客户端），即可在编辑器内完成模型筛选、价格对比和测试推理，无需切换标签页。服务器整合 Artificial Analysis、Design Arena 及 OpenRouter 自身排名数据，例如推荐 GLM-5.2 作为性价比最佳的编码模型。工具集包括 models-list、model-…

Pareto Code 是一种利用真实市场需求观察帕累托前沿的新方法 DeepSeek V4 Pro 占据首位，其次是 GPT 5.4 Mini 和 Gemini 3.1 Pro https://openrouter.ai/openrouter/pareto-code

UCSD Hao AI Lab 发布 ORA（Open Robot-Use Agents），一个由 DeepSeek V4.1-Flash 驱动的开源 harness，让智能体从视觉输入零样本操作真实机器人，不使用 VLA，并与前沿模型智能体竞争。

这就是编程的未来。 多个 AI 模型在同一个 Codex 会话中工作，由 Jev 路由它们处理任务的不同部分。 在这里，我让它构建了一个全栈演示应用： > Opus 5.5 负责规划。 > GPT-6 Astra 构建后端。 > Kimi K3 构建前端。 > DeepSeek 负责测试。 > GLM 5.3 Flash 撰写文档。 Jev 负责切换。我从未碰过模型选择器。同样的构建，成本降低 40%，速度快 15%。

OpenAI 首款自研推理芯片 Jalapeño 性能首秀，在 GPT-OSS 120B、DeepSeek R1 670B 和 Kimi K2.5 1T 三款模型测试中，每瓦 AI 吞吐量较 GB200 和 GB300 高出 1.5 至 1.9 倍，端到端延迟约为对比系统的 28% 至 59%。

OpenAI 公布首款自研推理芯片 Jalapeño 的实测性能：在基于 GPT-OSS 120B 的公开基准 InferenceX 上，其每千瓦峰值吞吐量更高、token 延迟更低，并在 DeepSeek R1 和 Kimi K2 上表现强劲。AI 参与设计使其从初始设计到流片仅用九个月，计划年底前部署，Gen 2 和 Gen 3 已在开发中。

OpenAI称其首款自研推理芯片Jalapeño在速度和能效上已超越英伟达GB200和GB300系统。在GPT-OSS 120B、DeepSeek R1 670B和Kimi K2.5 1T模型上，Jalapeño在峰值吞吐下每瓦特AI工作量提升1.5-1.9倍，端到端延迟降低1.7-3.6倍；高交互负载性能提升2.1-4.1倍。

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。