OpenAI 发布 GPT-6.1 Sol，面向 ChatGPT Work 和 Codex 用户开放

OpenAI 发布 GPT-6.1 Sol，今日起向 ChatGPT Work 和 Codex 的 Plus、Pro、Business、Enterprise 和 Edu 用户开放。

OpenAI 发布 GPT-6.1 Sol，缓存输入每百万 token 0.10 美元

OpenAI 发布 GPT-6.1 Sol，称其以 GPT-6 Astra 五分之一的成本提供接近 Astra 的智能水平，是当前同性能下最具成本效率的模型。缓存输入价格为每百万 token 0.10 美元，比标准输入价格低 95%，比 GPT-6 Sol 的缓存输入价格低 50%。

OpenAI 发布 GPT-6.1 Sol，称以五分之一价格实现接近 Astra 的智能

OpenAI 发布 GPT-6.1 Sol，称其以五分之一的价格提供接近 Astra 的智能水平。OpenAI 表示，这是目前同等性能下最具成本效率的模型。

Hugging Face Blog精选AI 评分6262

NVIDIA 发布 Kumo Tabular 表格基础模型，在四个基准排名第一

NVIDIA 发布开源表格基础模型 Kumo Tabular，给定带标签的表格行即可在单次前向传播中预测新行标签，无需训练、调参和特征工程，同时支持分类与回归。

OpenAI 发布 GPT-6.1 Sol，主打编码与电脑操作

OpenAI 发布 GPT-6.1 Sol，官方称其具备接近 Astra 的智能水平，面向编码、电脑操作和专业工作场景。该模型标准 API 输入与输出 token 价格均为 Astra 的五分之一。

ElevenLabs 发布 Eleven v4，覆盖 90+ 语言并提升免费额度

ElevenLabs 发布 Eleven v4，称其覆盖 90+ 种语言，在日语、普通话、印地语等非拉丁文字语言上明显优于其他模型，并在这些语言的基准测试中稳定排名第一或接近第一。该模型同时针对加泰罗尼亚语、奥里亚语等地方语言做了优化，官方还表示未来几周将大幅提高免费使用额度。

我试用了 Kling 4.0 flash，没有让我失望！ 与 Kling 3.0 相比，快速运动有了巨大提升！ 干得漂亮 @Kling_ai

Latent SpaceAI 评分6767

AINews：Opus 5.5 擅长生成讲解视频

Latent Space 的 AINews 汇总 9/24-9/25 动态，指出 Opus 5.5 本周发布后在讲解视频生成上表现突出，SimpleBench 达 88.4%，被 @skalskip92 评为 Anthropic 迄今最强视觉模型。

Anthropic 发布 Claude Sonnet 5.5，速度提升 30% 以上

Anthropic 发布新 Sonnet 模型 Claude Sonnet 5.5，官方称其运行速度快 30% 以上，多数工作成本最多降低 30%，定价与 Sonnet 5 相同但在各项基准上均优于后者。

@forwardeditor 用同一提示词做的弹跳球物理测试，Sonnet 5 vs Sonnet 5.5。

你正在用 Sonnet 5.5 探索什么？

一系列 Claude Sonnet 5.5 的早期实验推文串。 @_re_pete 制作的秋叶模拟器，用 Sonnet 5 与 Sonnet 5.5 对比。

ARC Prize 公布 GPT-6 Sol 在 ARC-AGI 系列基准上的成绩

ARC Prize 公布 OpenAI GPT-6 Sol 在 ARC-AGI 系列基准上的成绩：ARC-AGI-3 为 4.6%（$5.6K，标准 harness）和 23.0%（$8.7K，provider adapter harness），ARC-AGI-2 为 89.6%（$0.44/task），ARC-AGI-1 为 95.5%（$0.14/task）。

ARC Prize：GPT-6 Sol 在 ARC-AGI-1 得分 92.7%，单任务成本比 GPT-5.6 Sol 低 73%

ARC Prize 公布测试结果，在 ARC-AGI-1 的 xhigh 推理档位下，GPT-6 Sol 得分 92.7%，GPT-5.6 Sol 为 97.5%。在匹配的推理档位上，GPT-6 Sol 每个任务的成本比 GPT-5.6 Sol 低 73%。完整结果见 arcprize.org/results/openai-gpt-6-sol。

ARC Prize 公布 GPT-6 Sol 在 ARC-AGI 系列上的成绩与成本

ARC Prize 公布 OpenAI 的 GPT-6 Sol 在 ARC-AGI 系列基准上的成绩：ARC-AGI-3 在标准 harness 下为 4.6%。

Devin Desktop 与 Devin CLI 上线 Claude Sonnet 5.5

Claude Sonnet 5.5 现已在 Devin Desktop 和 Devin CLI 中可用，在 FrontierCode 1.1 Main 上得分 64.4%，高于 Sonnet 5 的 56.2%，并超过 Fable 5.1 的 extra high reasoning effort 表现。

Claude Sonnet 5.5 上线 Devin Desktop 与 Devin CLI

Cognition 宣布 Claude Sonnet 5.5 已在 Devin Desktop 和 Devin CLI 中可用，在 FrontierCode 1.1 Main 上得分 64.4%，高于 Sonnet 5 的 56.2%，并在 extra high reasoning effort 下超过 Fable 5.1。

Sonnet 5.5 现已在 Claude Platform 和 Claude Code 中可用。官方上周二已为所有 Pro、Max 和 Team 用户发放了一次额度重置，尚未使用的用户可在 10 月 22 日之前随时使用，入口为 clau.de/reset。

Anthropic 官方账号宣布 Sonnet 5.5 发布，称其比 Sonnet 5 更聪明、更高效、速度快 30%，多数任务成本最多降低 30%，Claude Code 用量因此更耐用。官方建议将其用于界定清晰的日常任务，如修复 bug 和快速迭代功能。

Anthropic 发布 Claude Sonnet 5.5，编码速度提升超 30%

Anthropic 推出 Claude 5.5 家族的第二款模型 Claude Sonnet 5.5，相比 Sonnet 5 运行速度提升超过 30%，多数工作成本最多降低 30%。Boris Cherny 展示了该模型用 Claude Code 修复 bug 的场景，称速度快 30%、用量少 30%。

Claude Sonnet 5.5 发布。作者以 OpenAI 支持者口吻感叹 Claude 正夺走自己的偏好，并调侃 OpenAI 阵营家都被偷完了。

Anthropic 官方宣布 Claude Sonnet 5.5 现已可用（Claude Sonnet 5.5 is now available）。原文仅提供这一发布信息，未给出更多细节。

ElevenLabs 发布 Eleven v4：最具情感表现力的语音模型

ElevenLabs 推出 Eleven v4，称其为旗下最具情感表现力的语音模型。官方同时上线了一个演示，展示该模型的情感跨度，其中 [audio tags] 可塑造每条提示词的情绪表达。

space bunny 连续 5 天位居 opencode 模型榜首，消耗 40T tokens

space bunny 已连续 5 天成为 opencode 上排名第一的模型，累计消耗 40T tokens。

可灵 Kling AI 宣布 Kling 4.0 将于 10 月发布，Kling 4.0 Flash 现已面向 Ultra 年度订阅用户开放。

Meta 过去 6 个月发布 Muse Spark、Muse Image、Muse Video、Meta Model API 等系列模型

Meta 在过去 6 个月陆续推出 Muse Spark、Muse Image、Muse Video、Muse Glimmer、Muse Code 等模型，并上线 Meta Model API。Muse Spark 已迭代至 1.1、1.2、1.3 版本，官方表示这仅仅是开始。

社区为 MiniCPM5-2B 打造 EXL3 4-bit 量化版，权重仅 1.61 GB

社区为 MiniCPM5-2B 构建了 EXL3 4-bit 量化版本，量化后模型权重仅 1.61 GB，采用 4.0 bpw 量化以缩小模型体积。该版本在 NVIDIA Tesla T4 上实测约 68–70 tokens/s，支持通过 ExLlamaV3 和 TabbyAPI 进行本地推理。

华为已开源 openPangu 2.0 的预训练、监督微调和强化学习后训练代码。该发布扩展了其开源 AI 模型计划，围绕昇腾硬件上的原生训练与推理构建，相关模型组件正逐步添加到开源平台。

Hugging Face Blog精选AI 评分7272

H公司发布 Holo4 系列智能体模型，含 27B 与 35B-A3B 两个版本

H公司发布 Holo4 系列智能体模型，包含 27B dense 与 35B-A3B Mixture of Experts 两个版本，均已上线 H Models API，权重以 BF16、FP8、NVFP4 和 4-bit GGUF 形式开源在 Hugging Face，同时发布 Holotron4 Nano。

面壁智能发布 MiniCPM5-2B，主打本地小硬件运行

面壁智能 OpenBMB 发布 MiniCPM5-2B，一款 2B 参数、主打本地小硬件运行的小模型，权重和训练数据均开源。有人将其接入 CI 修复 Agent，给它一个“结算重试导致运费重复计算”的 Bug，模型自行复现问题、翻代码、定位原因并打出补丁，18 个测试全部通过，全程本地运行。该模型在编程和工具调用能力上表现不错。

Sky Computing Lab 在 B200 上优化并部署 DJev：每次决策约 24 ms，最高每秒约 40 次

Sky Computing Lab 将 DJev 在 B200 上优化并部署，每次决策约 24 ms，最高可达每秒约 40 次。每次决策会一次性为所有动作打分并选出最优项，包括冲锋、侧移、绕圈、找掩体、筑墙、拉弓、布置岩浆陷阱、追求暴击和撤退。

MiniMax-M3.1 Flash Preview 上线 Token Plan

MiniMax 宣布 MiniMax-M3.1 Flash Preview 已在 Token Plan 上线，主打更快更轻，面向高并发、对延迟敏感的工作负载，现有 Token Plan 订阅用户无需额外配置即可使用。同一账号还提到该文本模型当天在 MiniMax Code 首发，面向日常开发场景。

MiniMax M3.1-Flash-Preview 上线 MiniMax Code

MiniMax 发布 M3.1-Flash-Preview，今日在 MiniMax Code 上线，官方称其智能更强、推理速度更快。该模型为 Flash 档位，目前尚未公布 benchmark 成绩，也未说明是否开源权重。

MiniMax M3.1-Flash-Preview 上线 MiniMax Code

MiniMax 最新文本模型 M3.1-Flash-Preview 今日在 MiniMax Code 上线，面向日常开发场景，主打快速可靠，可处理快速修 bug 到完整功能开发。

美团 LongCat-2.5-Preview 在 OpenCode 免费试用两周

美团 LongCat-2.5-Preview 在 OpenCode 上线，提供两周免费试用，支持 1M 上下文、多模态与零数据保留。用户可直接体验并分享构建成果。

Viggle Turbo v0.2 发布：6 步完成文生图与图像编辑，比 Qwen-Image-2.1 快约 5 倍

Viggle AI 发布 Viggle Turbo v0.2，支持文生图和图像编辑，只需 6 步，比 40 步的 Qwen-Image-2.1 快约 5 倍。该版本已在 Hugging Face Spaces 上免费开放运行，并附有与 base 版本的对比。

Viggle AI：viggle-turbo 加速 Qwen-Image-2.1，多数提示词质量与 base 相当

Viggle AI 推出面向 Qwen-Image-2.1 的 viggle-turbo，称其不仅速度更快，在大多数提示词下生成质量与 base 版本相当。该消息由 Viggle AI 官方账号发布，并附有视频演示。

美团 LongCat 向老用户发放 500 万免费 token，可试用 LongCat-2.5-Preview

美团 LongCat 宣布每位现有用户可获 500 万免费 token，用于试用 LongCat-2.5-Preview，余额可在 longcat.ai/platform/usage 查询。所有已购 token 套餐同时兼容 LongCat-2.5-Preview 和 LongCat-2.0。用户可通过其 Discord 反馈问题。

美团 LongCat-2.5-Preview 上线：1.6T 参数、1M token 上下文、原生多模态

美团 LongCat 宣布 LongCat-2.5-Preview 上线，总参数量 1.6T、激活约 48B，支持 1M token 上下文窗口，原生多模态。官方称该模型面向长周期任务，覆盖终端、浏览器、GUI、表格和设计工具等场景，现已开放 API（longcat.ai/platform/）和 Chat（longcat.ai/chat/）入口。

单台 DGX Spark 实测：MiniCPM5-2B 作 OpenBMB drafter 达 100.8 tok/s

单台 DGX Spark 上实测多款模型的单用户推理速度，MiniCPM5-2B 作为 OpenBMB 的 drafter 达到 100.8 tok/s，Qwen3.6-35B-A3B 为 89.7 tok/s，Ling-3.0-flash 为 69.5 tok/s。