OpenRouter 实测对比 Anthropic 的 Claude Opus 5.5、Sonnet 5.5 与 Haiku 5.5 三档模型，建议默认用 Sonnet 5.5，高并发与子智能体任务用 Haiku 5.5，长而含糊、出错代价高的任务留给 Opus 5.5。
推荐理由：OpenRouter 用带隐藏测试的编码任务和自跑基准对比 Claude 三档模型，在其测试任务上 Opus 不如价格减半的 Sonnet 划算。
Mistral 发布 Mistral Large 4（Le Chonk）开放权重，这款 1 万亿参数、原生多模态模型本月早些时候曾以公开预览形式发布，经三周强化学习后在 FrontierCode 2.0 得分 19.7%、Terminal-Bench 4.0 得分 41%，居开源权重模型首位，并在 Artificial Analysis Cyber Index 得分 51%。
推荐理由：原文给出编码与防御安全的多项基准成绩、三档推理模式与定价，可帮助开发者评估自托管开源模型的能力与成本取舍。
Google DeepMind 发布新前沿模型 Gemini 4 Carbon，称其为其最强模型，主打网络安全与长程智能体能力，在 Artificial Analysis Intelligence Index v5.0 以 59 分排名第一。
推荐理由：原文完整给出安全基准成绩、分阶段开放节奏和定价，读者可以据此评估它在编码与网络安全场景的适用性。
月之暗面发布 Kimi K3.1 Pro，称其为 K3.1 系列首款模型、迄今最强的 3T 级开放权重模型，完整权重将于 2026 年 11 月 4 日前发布。
推荐理由：除基准成绩外，原文还披露了开放权重版移除网络攻防数据的前后评测对照，可帮助读者理解发布决策背后的安全考量。
MiniMax 正式发布新一代 Flash 模型 M3.1 Flash，此前匿名运行并处理超 200 万亿 token 的 Space Bunny 是其早期版本。
推荐理由：原文同时给出多组基准分数和百万 token 定价，读者可以据此衡量这款模型在智能体任务上能力与成本的平衡。
Google 全球开放前沿模型 Gemini 4 Argon，开发者可通过 Gemini API 在 AI Studio 使用，Google AI Ultra 与 Pro 订阅用户可在 Gemini 应用、搜索 AI Mode 及 Antigravity 中体验。
推荐理由：原文以 Chrome 重构等内部工程数据说明模型落地效果，读者可以据此评估它在复杂编码与科研任务上的可用性。
Mistral 发布 Mistral Large 4（ML4）公开预览，模型为 1 万亿参数、激活 520 亿的原生多模态架构，预览 API 已上线 Mistral Studio，开放权重定于月底放出。
推荐理由：原文给出网络安全、智能体编码和多模态的具体基准成绩与训练规模，读者可据此横向比较当前开放模型的能力水平。
Anthropic 当天开放 Claude Sonnet 5.5，官方称其比 Sonnet 5 更聪明、更高效且快 30%，单 token 价格不变，多数任务因更省 token 总成本最多低 30%。
推荐理由：官方给出选型对照、逐条迁移清单和 effort 调参建议，从 Sonnet 5 升级的开发者可按清单直接改代码。
Moonshot AI 发布 2.8T 参数模型 Kimi K3，基于 Kimi Delta Attention 与 Attention Residuals，具备原生视觉能力和 100 万 token 上下文窗口。
推荐理由：原文同时给出基准对比、架构细节、API 定价与权重开放时间，读者可据此评估这款 2.8T 开源模型在编码与智能体工作里的可用性。
Meta Superintelligence Labs 于 7 月 9 日发布 Muse Spark 1.1，定位为面向智能体任务的多模态推理模型，在工具与计算机使用、编码和多模态理解上较 Muse Spark 有明显提升，支持 100 万 token 上下文管理和多智能体编排。
推荐理由：官方发布给出了智能体、编码、多模态能力要点，百万 token 上下文和 Meta Model API 公测入口对评估可用性有直接参考。