月之暗面发布 Kimi K3.1 Pro，这是一个 2.8 万亿总参数、1040 亿激活参数的多模态 MoE 模型，支持 100 万 token 上下文，标准版与 Highspeed 版已上线官网、App、Kimi Work、Kimi Code 和 API，权重承诺于 2026 年 11 月 4 日开放。
推荐理由：材料把厂商宣称、独立评测与成本口径分开呈现，读者可据此判断开源权重前沿模型的真实位置。
Google DeepMind 发布 Gemini 4 Argon，主打物理理解、代码生成与视觉语义推理，在 Embodied Reasoning（ERQA）基准上以纯推理取得 87%，超过其他前沿模型。
推荐理由：官方给出 Argon 在 ERQA 的得分与四类机器人工作流示例，可据此判断物理推理模型在机器人栈中的用法。
Google DeepMind 发布 Gemini 4 Argon，面向开发者、企业和消费者开放，API 定价为每百万输入 token 2 美元、每百万输出 token 10 美元。
推荐理由：官方披露了 Argon 在编码、科研与安全对齐上的具体案例和数字，可据此判断前沿模型在长程任务中的实际边界。
Google DeepMind 发布 EmbeddingGemma 2，将文本、图像、音频和视频映射到统一嵌入空间，采用 Apache 2.0 许可，参数量 7.4 亿。
推荐理由：原文给出了参数量、模块化拆分和端侧内存占用，读者可据此判断多模态嵌入在本地检索中的可行性。
Mistral 发布 Mistral Large 4 公开预览，这是一个 1 万亿参数、520 亿激活参数的原生多模态模型，可在 Mistral Studio 试用预览 API，权重将于本月底开放。
推荐理由：官方给出 1 万亿参数、520 亿激活的规格与多项基准，并说明权重月底开放，可据此判断开源权重模型的当前水位。