AI 世界，正在发生

适合关注的人：关注这一主题的学习者

• 新一代小模型：100k 内每百万 token 输入/输出 $0.10/$0.50，首个可调 effort 的 Haiku，1M 上下文，适合高并发与子代理。
• 日期依据：官方公告日期；2026-10-09 编辑核对官方来源，能力描述为厂商自述，本站未复测。

导读建议的练习：把它当子代理做批量摘要或分类，记录与 Sonnet 5.5 在同一任务上的成本、延迟和准确率差异。

适合关注的人：关注这一主题的学习者

• 约 1 万亿总参数、52B 激活的 MoE，指令与推理一体并支持多模态输入。
• API 公共预览，官方承诺月底前开放权重。

导读建议的练习：跟踪权重是否如期放出及许可证条款，借此理解超大 MoE 中激活参数与推理成本的关系。

适合关注的人：关注这一主题的学习者

• 首个 5.5 代模型，价格降至 $4/$20。
• 厂商称多数任务接近 Fable 5.1、输出比 Opus 5 快 30% 以上，并强化长程编码与抗提示注入。

导读建议的练习：阅读迁移指南：思考始终开启、改用 effort 控制深度，练习为长时代理任务设计预算与检查点。

适合关注的人：关注这一主题的学习者

• 两款推理模型：Sol 面向复杂编码与代理（$2/$10），Luna 主打高并发低成本（$0.10/$0.50），均为图文输入、1.05M 上下文。
• 日期依据：官方更新日志；2026-10-09 编辑核对官方来源，能力描述为厂商自述，本站未复测。

导读建议的练习：用同一组题比较 Sol 与 Luna 在不同 reasoning effort 下的质量与费用，做一张自己的选型表。

适合关注的人：关注这一主题的学习者

• 官方文档定位为编程与知识工作新旗舰：1M上下文、可输入图像与视频、三档推理强度。
• 规模与开源时间来自媒体。

导读建议的练习：读官方模型文档，弄清推理强度、JSON Schema与提示缓存等接口参数各自解决什么问题

适合关注的人：关注这一主题的学习者

• 新架构家族最小型号：552B MoE、原生视觉理解、KV 缓存占用大幅下降。
• 厂商称跑分超过 V4-Pro，权重已开源。

导读建议的练习：阅读技术报告中KV缓存压缩与编码器-解码器设计部分，理解推理成本为何能明显下降

适合关注的人：关注这一主题的学习者

• 约2.5B参数的端侧稠密模型，128K上下文、Apache-2.0。
• 主打代码、数学、工具调用，并开放训练数据。

导读建议的练习：用Ollama或llama.cpp在本机跑通，记录小模型在工具调用任务上的能力边界

适合关注的人：关注这一主题的学习者

• 厂商称其为当前最强模型，面向最难的端到端任务：1.05M 上下文、128K 输出、effort 可至 max，定价 $10/$50。
• 日期依据：官方更新日志；2026-10-09 编辑核对官方来源，能力描述为厂商自述，本站未复测。

导读建议的练习：阅读“Using GPT-6 Astra”与失准监测指南，学习前沿模型的安全监控、成本控制和迁移要点。

适合关注的人：关注这一主题的学习者

• 厂商称其为最智能的 Flash，面向长时软件工程、自主代理与复杂企业流程，保持 Flash 级速度成本。
• 1M 输入、64K 输出。

导读建议的练习：拿一个中型代码库做长上下文问答练习，并对比 3.5 至 3.8 Flash 的迭代节奏与定位变化。

适合关注的人：关注这一主题的学习者

• Fable 5 的继任，面向长程代理编码、知识工作与研究。
• 1M 上下文，$10/$50 不变、缓存读取降价，同时向认证伙伴推出 Mythos 5.1。

导读建议的练习：阅读拒答与 fallback 回退文档，学习在应用里优雅处理安全分类器拒答并切换模型。

适合关注的人：关注这一主题的学习者

• 4B与1.7B端侧模型开源，原生最长1M上下文、支持200多种语言，Apache-2.0。
• 同月X2.5旗舰上线开放平台。

导读建议的练习：在本机部署1.7B版本，对比开启与关闭思考模式时的速度与答案质量

适合关注的人：关注这一主题的学习者

• 770B 总参/49B 激活的 MoE，上下文超 1M，Apache 2.0 开源。
• 厂商称代际提升最大，盲测与 GLM-5.3、Kimi K3 相近。

导读建议的练习：对照Hy3与Hy4模型卡，梳理从256K扩展到1M上下文所做的稀疏注意力改动