Thinking Machines 发布 Inkling 2 Small，为 594B 总参数、17B 激活的多模态 MoE，在 GB300 上以 NVFP4 精度完成预训练仅耗时 68 小时，现已在 Tinker 开放微调与推理，Apache 2.0 权重待外部安全测试完成后于下周发布。
推荐理由：原文把跑分领先与每任务约 150K 输出 tokens 的成本放在一起，读者可据此核对该模型的真实性价比和开源条件。
OpenAI 发布 GPT-6 Cyber 系统卡，该模型是 GPT-6 Astra 的网络安全专用变体，面向漏洞发现、漏洞利用开发和 Web 渗透测试等授权安全工作，Preparedness 评级为网络安全 Critical、生物与化学 High、AI 自我改进低于 High。
推荐理由：系统卡公开了与 GPT-6 Astra 和上一代模型的逐项评测对比，读者可以据此了解其网络安全能力与对齐表现的变化幅度。
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。
OpenAI 发布面向生物、药物发现和转化医学的前沿推理模型 GPT-Rosalind-6，该模型与 GPT-6 Astra 使用相同权重，仅向通过审核的科学家、研究机构、企业和政府伙伴开放。
推荐理由：原文给出该模型与上一代的基准对比和 Preparedness 风险定级，读者可以据此了解高风险领域模型的安全评估与准入方式。
OpenAI 在 ChatGPT 中更新 GPT-6 Luna，新版 GPT-6 Luna（10月29日）回复更简洁并减少过度附和语言，沿用 10月7日版本的防护栈与数据训练方式。
推荐理由：更新版让回复更简洁并减少过度附和，但六项事实性指标错误率均较10月7日版上升，可对照权衡取舍。
OpenAI 发布 GPT-6 系列最新模型 GPT-6.1 Terra，定位高速高效、面向高频专业工作，具备较强的图像分析和 computer use 能力。
推荐理由：系统卡补编逐项给出与历代模型的安全评测对比，读者能看到新模型在智能体越界和心理健康等维度的进步与回退。
OpenAI 将 GPT-6 Sol 和 GPT-6 Luna 推向 ChatGPT 全球免费与付费用户，替代 GPT-5.6 Sol 和 GPT-5.6 Luna，Codex 与 ChatGPT Work 暂仍使用 9 月版本。
推荐理由：系统卡在报告越狱抵抗与事实性提升之外，也公开了自伤等安全指标相较 GPT-5.6 的回退及缓解措施。
ARC Prize 发布 GPT-6 Astra 在 ARC-AGI-3 Semi-Private 上的评测结果：Standard harness 下得分 62.7%、花费 $26K，Provider Adapter harness 下得分 99.9%、花费 $19K，均为当前最高分。
推荐理由：ARC Prize 亲自实测并公开成本、动作效率与两种 harness 的差异，读者可据此了解 Astra 在 ARC-AGI-3 上的真实表现边界。