在2026香港金融科技周开幕式上，度小满、香港科技大学与HKGAI联合发布轩辕4.5金融增强大模型，包含大语言模型和多模态模型。轩辕4.5将自进化RSI技术用于模型训练及智能体场景目标适配，在获客、风控、客户经营等核心金融场景实现效果提升30%，成本仅为通用模型的10%。基于轩辕，度小满已构建上千个智能体、5000余项技能，日均Token使用量超过1000亿。
推荐理由：轩辕4.5将自进化RSI用于模型训练与智能体适配，并给出获客、风控等场景效果提升30%、成本仅为通用模型10%的对比。
美团发布新一代原生多模态大模型 LongCat-2.5，面向长程智能体任务，总参数量为 1.6 万亿。该模型全程在国产算力上训练，36氪称其是目前国产算力上完成的最大训练任务。评测结果显示，其在多项主流基准中的成绩介于 Claude-Opus-4.8 与 Claude-Opus-5 之间，部分评测超过 Claude-Opus-5。
推荐理由：材料集中给出模型定位、参数量、训练算力来源和基准对标，读者可据此比较其技术定位与相对表现。
Anthropic 的 Claude Fable 5.5 与下一代 Opus 被曝已进入早期测试，线索来自 X、Discord、Azure 模型目录和基准测试平台。
推荐理由：文章汇总了 Fable 5.5 的目录条目、社区图像实测与 Obsidian 3 跑分线索，并讨论 Anthropic IPO 前的模型节奏。
智元集中发布 GO-3 Preview、WITA-OMNI、AGILE、灵渠OS 1.0与AHA3第三代硬件架构，推进物理 AI 全链路部署。
推荐理由：智元将模型、算法、操作系统与硬件架构纳入同一部署链路，并提出以有效智能工时衡量劳动产出，呈现从能力演示转向实际生产力的完整思路。
Mistral 发布 Mistral Large 4 经强化学习改进后的模型权重；该 1-trillion-parameter 原生多模态模型此前已进入公开预览。
推荐理由：Mistral Large 4 开放权重并提供三档推理模式，同时给出编码与网络安全基准对比，便于开发者评估自部署的性能和成本取舍。
Google DeepMind 发布 Gemini 4 Carbon，将其定位为网络安全与长程任务前沿模型，先通过 Fairwind Program 向可信网络安全防御者开放，并称将尽快扩大开发者访问。
推荐理由：将 Carbon 的独立榜单成绩、网络安全基准、定价和开放条件并列，呈现能力表现与当前可获得性之间的差异。
腾讯在 2026 腾讯全球数字生态大会上宣布，混元 Hy4 即将发布，并首次引入视觉理解能力。相比 Hy4 preview，Hy4 强化了长程和真实生产力任务，思维链效率显著提升；Hy4 flash 也将在近期发布。
推荐理由：Hy4 相对 Hy4 preview 的长程任务、真实生产力与视觉理解变化被集中列出，便于对照此次混元升级的具体范围。
NVIDIA 发布开放权重模型 Nemotron 3.5 Transcribe，并开放 Granary v2 多语种数据管线；前者集成 40 种语言转录、31 种语言与英语互译、说话人区分和英文音频问答。
推荐理由：原文给出从提示词优化到数据构造、LoRA 微调、检查点选择和评测的完整医疗语音适配流程，可直接用于复现同类场景。
36氪“8点1氪”在10月28日汇总iPhone Duo内屏开裂免费换机、A股千元股变化、姆巴佩代言解约回应及多项AI进展。OpenAI发布GPT-6.1 Terra，提升视觉推理与计算机操作，标准API价格较GPT-5.6 Terra和GPT-6.1 Sol低50%；Google DeepMind以研究预览形式发布Genie 4，支持提示改变场景并生成匹配模拟世界的实时音频。
推荐理由：将iPhone Duo换机、A股千元股变化、姆巴佩代言解约及多家公司的AI模型进展并排整理，便于对照消费、资本市场和模型发布三类信号。
Liquid AI 发布 LFM3 模型家族，六款 2B 级模型共享 LFM3-1.7B-Base 骨干，覆盖文本、视觉、音频、全模态和结构化决策。LFM3-1.7B 比 LFM2.5-2.6B 少 35% 参数，文本模型在 4-bit 精度下约占 1 GB并支持 256K 上下文；LFM3-Omni-2B 可接收文本、图像、视频和音频并输出文本或语音。
推荐理由：LFM3 以同一 2B 级骨干衍生六款文本、视觉、音频、全模态与决策模型，并给出单 GPU 微调和端侧部署路径，便于评估小模型专业化方案。
面壁发布 MiniCPM-OCR Jev 的 GPTQ W4A16 量化版，将权重体积从约 4.43 GB 降至约 2.41 GB。该 2B 模型接收区域图像和候选 OCR 结果，输出 0 至 1 的正确性评分，可用于自动筛选、人工复核和多 OCR 结果择优。
推荐理由：材料给出量化前后的权重体积、跨模型 AUROC 对比和部署入口，读者可据此评估 OCR 质量筛选的精度与资源取舍。
MiniCPM-OCR Jev 2B 在 Hugging Face 提供面向 llama.cpp 的 GGUF 构建，可对文本、公式和表格区域评分并返回 0 到 1 的质量分数。仓库提供多个量化文件，Q4_K_M 是 1.274 GB 的最小推荐版本，IQ3_XS 为 1.027 GB；另附 llama-server 启动示例，ctx-size 设为 40960。
推荐理由：原文列出多种 GGUF 量化版本、文件体积与 llama.cpp 启动参数，便于部署者按资源条件选择构建并配置服务。
Google DeepMind 发布 Genie 4 世界模型，可实时生成视觉、动态交互与原生音频，并通过 Gemini 理解提示、维持场景连贯性。Gemini 3.8 Flash 作为引导智能体分解目标、检查画面并动态调整计划，支持多步骤事件与因果行为模拟。
推荐理由：官方披露了 Genie 4 的实时交互、原生音频与 Gemini 引导机制，并明确列出预览范围和当前局限，便于评估其可用边界。
SoMark 团队正式开源 OXR 文档解析模型，主模型仅 1.3B 参数，在 OmniDocBench、olmOCR-Bench 和 DocParsingBench 上分别取得 97.18、87.84、87.76 分，均居团队公布评测的第一。
推荐理由：三项基准与同条件速度测试并置，读者可据此评估 OXR 的解析精度、速度表现及与对照产品的相对位置。
OpenAI 发布 GPT-6.1 Terra，标准 API 价格较 GPT-5.6 Terra 减半，主打电脑操作与多软件协同。
推荐理由：官方成绩与网友实测均围绕电脑操作、速度和成本展开，清楚呈现 GPT-6.1 Terra 与上一代及旗舰模型的取舍。
百度文心 Unlimited OCR 2 正式发布并开源，百页级单序列测试中的峰值 KV Cache 占用从 47GB 降至 1.77GB，减少约96%。SR-SWA按需筛选相关页面和视觉信息，无限解码机制通过分块处理、复用边界页缓存并及时释放其余缓存；16路并发端到端吞吐量从360提升至1315 Token/秒，约为标准解码的3.65倍。
推荐理由：文章通过整本书实测与技术报告，拆解SR-SWA和分块解码的降缓存机制，并对比吞吐量、速度与文档解析质量。
OpenAI 发布 GPT-6.1 Terra，API 输入和输出 token 价格分别为每百万 token $1 和 $5，均为 GPT-5.6 Terra 的一半。
推荐理由：文章对照 API 单价、每任务成本和多项基准，呈现了 GPT-6.1 Terra 相对更大模型的价格优势与性能差距。
岩山科技旗下岩芯矩阵与港科大、CMU联合发布并开源EdgeRock-4B，256K上下文下KV Cache固定为72MiB，较源模型减少99.1%。在单张Hopper 80GB GPU、32K输入和32K输出下，模型支持512路并发，输出吞吐12124 tokens/s，是Qwen3.5-4B的6.42倍。
推荐理由：文章拆解了EdgeRock-4B以RMA固定KV Cache的机制，并对照Qwen3.5-4B及有界状态模型的吞吐、内存与推理表现。
Vivix 公开实时交互模型 W1 和 A1，分别面向理解、交互、生成一体化与角色交互场景。W1 在交互场景中生成下一帧画面需 300-600 毫秒，实时生成成本接近 YouTube 每小时约 0.2 美金的 CDN 带宽成本，比当前头部视频生成模型低 1-2 个数量级。
推荐理由：文章用 300-600 毫秒首帧时间及相对头部视频模型低 1-2 个数量级的成本，解释 Vivix 的实时交互路线。
月之暗面发布多模态 MoE 模型 Kimi K3.1 Pro，总参数 2.8T、激活参数 104B，API 已上线，并承诺于 2026 年 11 月 4 日开放权重。
推荐理由：文章把独立基准、厂商宣称与社区推测分开，并结合参数规模、部署门槛和任务成本分析 K3.1 Pro 的竞争力与使用边界。