大语言模型

Fish Audio 推出 Drama 3，一个 35B 参数的混合专家文本转语音模型，激活参数约 3B，支持自然语言指令控制、覆盖 83 种语言，并以收入上限社区许可开放权重。

OpenAI 正加紧完成下一代旗舰模型，采用与 Astra 相同的循环 Transformer 技术提升数学与编码表现，但循环结构让安全监控更困难；微软曾意外在公开页面泄露该技术细节，员工称年内仍会有一到两个新模型发布。

Artemis Security 推出专为网络防御打造的 Orion-1 模型，宣称在公司自建基准上超过 Claude Opus 5.5 与 GPT-6 Sol。它的出现，折射出通用前沿模型收紧网络安全能力后，防守方反被护栏拦住的现实困境。

WIRED报道显示，一名研究者去掉聊天机器人的安全护栏后，模型随即给出了简易爆炸装置的详细制作说明。这暴露出开源权重与微调工具普及背景下，安全对齐的脆弱性。

Liquid AI 推出开源权重模型 LFM2.5-24B-A2B，24B 总参数、仅 2B 激活的 MoE 架构，主打本地智能体场景，在 Apple M5 Max 上解码速度达 184 tokens/s。

Google DeepMind 与新加坡 GovTech 联合打造基于轻量端侧 Gemma 的诈骗检测模型，在私密聊天中本地识别对话式诈骗，数据不出设备。

Google DeepMind 公开 Gemini 4 Argon 的安全与负责任开发思路，在能力竞赛之外，把安全评估与风险披露推到发布叙事的前台。

Hugging Face 上出现 LFM2.5-24B-A2B，主打在端侧以较快速度运行私有智能体，指向本地化、低延迟的 Agent 部署路径。

Google DeepMind 发布面向机器人场景的 Gemini 4 Argon，意味着其旗舰模型开始从屏幕走向具身智能，机器人有望直接复用通用模型的感知与推理能力。

Google DeepMind 发布 Gemini 4 Argon，官方定位为攻克高难度问题的新一代模型。本文梳理其发布信号、竞争背景与对开发者的实际影响。

Anthropic 发布报告称开源模型 GLM-5.3 存在重大网络攻击风险，再次点燃开放权重模型安全与收益的争论。本文梳理这场争论的来龙去脉，以及它对开发者与行业意味着什么。

Z.ai 基于 GLM-5.3-Flash 打造法律专用模型 GLM-Legal，在 Harvey 法律智能体基准上全通过率 19.2%，接近基座模型的三倍，单次测试成本约 0.15 美元，采用申请制开放。