Microsoft AI 发布流式语音转写模型 MAI-Transcribe-2-Streaming，登顶 AA-WER Streaming 准确率

Artificial Analysis 数据显示，GPT-6.1 Sol 的 Cost per Task 约 $0.72，比 GPT-6 Sol（$1.05）低约 30%，后者已约为 GPT-5.6 Sol（$1.99）的一半。

Artificial Analysis 测评显示，Claude Opus 5.5 在 Claude Code max effort 下以 66 分登顶 Coding Agent Index，较 Opus 5（60）高 6 分，三项评测 Terminal-Bench 4.0（63.1%）、DeepSWE v1.1（68.4%）、SWE-Atlas-QnA（66.4%）全部提升。

Meta 发布开源模型 Muse Glimmer，这是其自 Llama 4 以来首个开源权重模型，30B 参数，在 Artificial Analysis 智能指数上得分 35，也是 Meta 首个采用 Apache 2.0 许可的模型。

DeepSeek 发布开源模型 DeepSeek V4 Flash 0731，在 Artificial Analysis 智能指数上得分 50，位列开源模型前三。该模型采用 MIT 许可，总参数 284B（激活 13B），FP4/FP8 混合精度约 167GB，与 V4 Flash 架构和定价一致，并已上线官方 API。

Google DeepMind推出Gemma 4系列四款多模态开源模型，支持文本、图像及视频输入。31B（密集架构）与26B A4B（MoE架构）拥有256k上下文窗口，可在单张H100运行；另两款较小模型支持128k上下文。GPQA Diamond测试中，Gemma 4 31B（Reasoning）获85.7%，仅次于Qwen3.5 27B，但输出token仅约1.2M，效率更优；26B A4B（Reasoning）得分79.2%，超越gpt-oss-120B。

KwaiKAT发布非推理代码模型KAT-Coder-Pro V2，在Artificial Analysis Intelligence Index获44分，较V1提升8分，与Claude Sonnet 4.6持平。该模型token效率显著，运行仅需约9M输出token，远低于Claude系列及DeepSeek等推理模型。Agent能力大幅提升，Terminal-Bench Hard得分49%（提升40个百分点），匹配Claude Opus 4.6。成本降至73美元，响应速度达…

Mistral发布开源权重模型Mistral Small 4，采用119B参数MoE架构（每token激活6.5B参数），支持可切换的推理/非推理模式及图像输入。推理模式在Artificial Analysis Intelligence Index获27分，超越Mistral Large 3，但低于gpt-oss-120B等竞品。模型token效率优于同类，幻觉率更低（AA-Omniscience -30分），支持256K上下文窗口，采用Apache 2.0许可证。

Artificial Analysis 发布对 GPT-6.1 Sol 的评测，称其推进了 OpenAI 模型的成本效率前沿。max effort 下每 Intelligence Index 任务成本 $0.72，不到 GPT-6 Astra（$3.26）的四分之一，比 GPT-6 Sol（$1.04）低 31%、比 GPT-5.6 Sol（$1.99）低 64%。

韩国 AI 公司 Upstage 发布专有推理模型 Solar Mini 4，在 Artificial Analysis 智能指数得分 24，报告总参数 35B、激活 3B，价格降至每 1M 输入/输出 token $0.10/$0.40，但因每任务消耗约 88k 输出 token，单任务成本约为 GPT-6 Luna (max) 的 5 倍。

Artificial Analysis 评测 Google DeepMind 新模型 Gemini 4 Argon，在 Artificial Analysis Intelligence Index 得 53 分，追平 GPT-6 Astra (max)，高于 GPT-6.1 Sol (max) 1 分。