月之暗面发布 Kimi K3.1 Pro：2.8T 总参数/104B 激活的 MoE 模型，支持 1M 上下文

Z.ai 发布基于 GLM-5.3-Flash（320B 总参数、18B 激活、1M 上下文）的法律领域模型 GLM-Legal，在 Harvey LAB 上取得 19.17% 全通过率。

Fireworks AI 推出 Ember-1，这是基于 Moonshot AI 开源权重 Kimi K3 进行后训练的专用模型。该模型通过优化内部推理过程，在保持任务准确率的同时将生成的推理 Token 减少了约 40%。与单纯降低推理努力程度不同，Ember-1 保留了有用的自我反思并削减了冗余循环。基准测试显示，其在 Terminal Bench 2.1 和 DeepSWE 1.1 上表现优于 K3 Max，且在生产环境 A/B 测试中实现了显著的成本节约。目前仅通过…

Cognition 发布编码模型 SWE-2，从 2.8T 参数的 Kimi K3 经强化学习后训练而来，在 FrontierCode 1.1 Main 得分 50.0%，与 Fable 5.1 相差不到 1 分且成本低 64%。

Harvey 发布其首个后训练模型 Tenet 研究预览版，基于 Kimi K3 基座，针对长时程法律工作训练。相比基座，Tenet 在 LAB 上完成近两倍保留任务，在 LAB： Contracts 上多 20%，全通过率分别提升 9 和 2 个百分点。目前未公开权重或 API，仅限企业通过 Harvey 平台使用。

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。

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。

Arena 宣布 DeepSeek-V4.1-Flash-20261017 (Max) 成为 Code Arena: WebDev 榜单第一开源模型，超过 Kimi K3 (Max)，成本低约 10 倍。

阶跃星辰转发 FeatherlessAI 的消息，Step 5 Preview 已上线该平台，以 FP8 精度提供服务。该开放权重模型为 600B 稀疏 MoE 架构、每 token 激活 27B，面向长程智能体工作，在软件工程和专业知识工作（尤其金融）上有前沿级表现，按 Artificial Analysis 数据其每任务成本约为 Claude Opus 5.5 的 1/6，智能水平与 Kimi K3 相当。

Arena 宣布 Meta 的 Muse Wonder (Max) 进入 Code Arena: WebDev 榜单第15名（1651分），与 Kimi K3 (Max) 的 1655 分相差 4 分。

Fireworks Research 发布基于 Kimi K3 训练的专用模型 Ember-1，通过学习精简不必要的推理，在保持质量的同时减少约 35-50% 的 reasoning token。