Mistral AI 发布 Shieldstral，一个 30 亿参数、开源权重的内容安全模型，可在设备端部署。模型把审核策略写成自然语言问题，输出校准分数，文本与图像共用同一接口。官方同步放出技术报告（arXiv:2607.25857）。
阿里云通义千问团队开源发布 Qwen3.8-Flash，作为 Qwen4 架构的早期技术预览。模型采用 125B 总参、单 Token 仅激活 6B 的高效 MoE 结构，训练成本仅为上一代 Plus 的 1/9，在 SWE-bench Pro 上取得 62.5 分，DeepSWE 1.1 达到 58.7 分。支持原生 262K 上下文并可通过 YaRN 外推至 1M，QwenCloud 定价低至 $0.16 / $0.47 per 1M tokens。
阿里通义千问开源发布多模态 MoE 架构模型 Qwen3.8-Flash 作为 Qwen4 架构的早期预览。模型总参 125B，每个 Token 仅激活 6B；在 SWE-bench Pro 取得 62.5 分，DeepSWE 1.1 达到 58.7 分。训练成本仅为上一代 Plus 的 1/9，在 QwenCloud 上报价低至 $0.16/$0.47 per 1M tokens。
Meta 正式发布下一代开源智能体模型 Muse Glimmer。该模型拥有 30B 参数，专为开发者个人电脑与 Mac 本地常驻智能体设计。量化后模型体积不足 20GB，并配合极轻量 DFlash drafter 投机采样加速，能够单 Prompt 自主发现本地服务、编写前端仪表盘并完成部署，权重完全遵循 Apache 2.0 协议。
