Google DeepMind 发布 Gemini 4 Argon，输出上限提至 1M tokens
Google DeepMind 发布 Gemini 4 Argon，单次输出上限从 64K 提升到 1M tokens，主打长任务与多步骤推理。
推荐理由：汇总了 Gemini 4 Argon 的官方评测数据与 Google 内部落地案例，可对照各家旗舰模型的能力差异。
#模型发布
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今日 0 条cxuanAI精选AI 评分8585 苍何AI 评分7474 谷歌发布 Gemini 4 Argon，多项基准第一但第三方仅与 GPT 6 Astra 持平
谷歌发布旗舰模型 Gemini 4 Argon，官方公布的 18 项测试中独占第一 12 项，DeepSWE v1.1 以 77.9% 位列全球第一，AutomationBench-AA 以 77.5% 领先 Claude Sonnet 5.5 的 71.3%。
Habr · Codex精选AI 评分7676 OpenAI 发布 GPT-6.1 Sol，API 价格约为 Astra 的五分之一
OpenAI 发布面向编程、文档处理和任务自动化的 GPT-6.1 Sol，公司称其在部分测试中接近 GPT-6 Astra。在真实代码库任务测试 DeepSWE 1.1 中，该模型追平 Astra，而执行成本约为其五分之一；在应用操控测试 OSWorld 2.0 中，最高推理档位下比 GPT-6 Sol 提升 7 个百分点。
推荐理由：GPT-6.1 Sol 在 DeepSWE 1.1 上追平 Astra 而成本约为其五分之一，读者可据此判断编程任务的性价比变化。
Tproger · Программирование精选AI 评分8888 OpenAI 在 DevDay 发布 GPT-6.1 Sol，价格仅为 Astra 的五分之一
OpenAI 在 9 月 29 日旧金山 DevDay 上发布 GPT-6.1 Sol，API 名为 gpt-6.1-sol，定价为每百万输入 token 2 美元、输出 10 美元，缓存输入 0.10 美元，标准价格是 GPT-6 Astra 的五分之一。
推荐理由：OpenAI DevDay 发布 GPT-6.1 Sol，价格降至 Astra 的五分之一，并同步更新 Codex、Agents API 与插件体系，可据此判断成本与工具链变化。
Tproger · ПрограммированиеAI 评分6262 OpenAI 在 API 发布 GPT-6 Sol 和 GPT-6 Luna
OpenAI 于 9 月 22 日在 API 发布 gpt-6-sol 和 gpt-6-luna，两者接受文本和图像输入、只生成文本。标准处理下，GPT-6 Sol 每百万输入 token 收费 2 美元、缓存 token 0.20 美元、输出 10 美元；GPT-6 Luna 分别为 0.10、0.01 和 0.50 美元。
Tproger · Программирование精选AI 评分8080 Anthropic 发布旗舰模型 Claude Opus 5.5
Anthropic 于 9 月 22 日发布旗舰模型 Claude Opus 5.5，面向让智能体执行编程、数据分析等多步任务的开发者与团队，官方称相比 Opus 5 性能提升且成本下降。
推荐理由：Anthropic 官方公布的定价与默认负载成本降幅，可帮开发者判断长时智能体任务的迁移成本。
Sebastian Raschka@rasbtAI 评分7272引用Artificial Analysis@ArtificialAnlysMiMo-V2.6-Pro debuts as the top open weights model on the Artificial Analysis Intelligence Index (46). At $0.13 per Intelligence Index task, it lands on the Intelligence vs. Cost per Task Pareto frontier @Xiaomi has just released MiMo-V2.6-Pro, an open weights model with major advances in intelligence over its predecessor, MiMo-V2.5-Pro (Intelligence Index: 26). Despite the improvement, it retains the same attractive pricing at $0.435 per 1M input tokens (with a 99% cache-hit discount) and $0.87 per 1M output tokens. This makes MiMo-V2.6-Pro one of the most cost-efficient models to deploy. MiMo-V2.6-Pro is an MoE model with 1.02T total parameters and 42B active parameters. Stay tuned for additional analysis of the model. Check out MiMo-V2.6-Pro full benchmarking breakdown here: https://artificialanalysis.ai
Cline · Blog精选AI 评分6060 NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning 上线 Cline 并免费开放
NVIDIA 发布 Nemotron 3.5 Lightning，一个面向常驻智能体的可定制开源模型，并已在 Cline 中免费提供。
推荐理由：NVIDIA 新开源模型在 Cline 免费开放，读者可据此判断高频智能体调用场景是否值得换用。
Andrej Karpathy@karpathyAI 评分7575Andrej Karpathy 评价 Claude Fable 5 发布，指出它与 Mythos 是同一底层模型，只是增加了安全防护，在几乎所有基准上以明显优势达到 SOTA。
引用Claude@claudeaiFable 5 is state-of-the-art on nearly all tested benchmarks, with exceptional performance in software engineering, knowledge work, scientific research, and vision. The longer and more complex the task, the larger Fable 5’s lead over our other models.