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月之暗面发布 Kimi K3.1 Pro:2.8T 总参 / 104B 激活的开放权重 MoE,1M 上下文,Terminal-Bench 4.0 达 65.7%,API 降至 $2/$10,权重 11 月 4 日前开放

2026-10-23(UTC 17:15,SGT 10-24 01:15),Kimi 官方账号 @Kimi_Moonshot 正式发布 Kimi K3.1 Pro,同时推出快 2–3 倍的 K3.1 Pro Highspeed,已在 Kimi.ai、Kimi Work、Kimi Code 和 Kimi API 上线,完整权重承诺 2026-11-04 前开放。官方技术博客称它是 K3 的后训练版本(更大规模多领域联合 RL),MoE 总参 2.8T、激活 104B,1M token 上下文,多模态。厂商口径跑分:Terminal-Bench 4.0 65.7%(GPT-6 Astra 58.2%、Claude Opus 5.5 66.4%),BenchCAD 带工具 92.7%。Kimi API 定价页显示 kimi-k3.1-pro 输入 $2、输出 $10、缓存命中 $0.20 每百万 token,低于 K3 的 $3/$15。

月之暗面发布 Kimi K3.1 Pro:2.8T 总参 / 104B 激活的开放权重 MoE,1M 上下文,Terminal-Bench 4.0 达 65.7%,API 降至 $2/$10,权重 11 月 4 日前开放

核心要点速览

  • MoE 总参 2.8T、激活 104B,1M token 上下文,多模态;完整权重承诺 2026-11-04 前开放(官方博客)
  • 厂商口径:Terminal-Bench 4.0 65.7%,高于 GPT-6 Astra 的 58.2%,略低于 Claude Opus 5.5 的 66.4%;内部 Kimi Code Bench 3.0 长程 61.2%(K3 为 55.95%)
  • API 定价:kimi-k3.1-pro 输入 $2 / 输出 $10 / 缓存命中 $0.20 每百万 token;Highspeed 版 $4 / $20(定价页)
  • 内部幻觉压力测试 Kimi Hallu Bench Hard:声明级幻觉率从 K3 的 23.4% 降到 8.3%(官方注明不代表日常错误率)
  • 开放权重版在中期训练和 RL 阶段移除了网络安全相关数据:xdev-bench-hard pass@3 从未处理版的 90.5% 降到 81.0%
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Inception 正式发布 Mercury 3:扩散架构大模型突破 1000 Token/s,100 万上下文挑战 GPT-6 与 Haiku

前沿 AI 初创公司 Inception 联合创始人 Stefano Ermon 宣布正式推出新一代扩散架构大语言模型 Mercury 3。模型在 NVIDIA GPU 上实现高达 1,068 Token/秒的超高生成吞吐,参数量达到前代 Mercury 1 的 40 倍并支持 100 万(1M)Token 原生上下文。在 IFBench、GPQA Diamond 与 SWE-Bench Atlas 基准上全面对标前沿闭源基线,输入/输出百万 Token 标准定价为 0.20 / 0.70 美元(上线期半价优惠仅需 0.10 / 0.35 美元)。

Inception 正式发布 Mercury 3:扩散架构大模型突破 1000 Token/s,100 万上下文挑战 GPT-6 与 Haiku

核心要点速览

  • Inception 联合创始人 Stefano Ermon 正式发布扩散架构大模型 Mercury 3,在 NVIDIA GPU 上实现 1,068 Token/秒的超高吞吐
  • 模型参数扩充至 Mercury 1 的 40 倍,支持 100 万原生超长上下文(4 倍于 Mercury 2.5),标准定价百万输入/输出仅 0.20 / 0.70 美元
  • 在 IFBench、GPQA Diamond 与 SWE-Bench Atlas 测试中表现亮眼,基准综合智能达到前代 3 倍且同步上线 OpenRouter
  • 彻底摆脱自回归逐字预测瓶颈,以并行扩散去噪实现亚秒级长文本代码生成,极大优化高并发 Agent 运行效率
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Inception 发布扩散语言模型 Mercury 3:每秒 1068 token、1M 上下文,官方称多项跑分超过 GPT-6 Luna 与 Haiku 5.5

Inception 10 月 19 日发布 Mercury 3,称其为迄今最强的扩散式大语言模型(dLLM)。官方口径:参数规模是 Mercury 1 的 40 倍以上,输出速度 1068 token/秒,上下文从 Mercury 2.5 的 26 万扩到 100 万 token,在 GPQA Diamond、IFBench、SWE-Bench Atlas 等基准上超过 GPT-6 Luna 与 Claude Haiku 5.5(均为 medium 档)。标价每百万输入 0.20 美元、输出 0.70 美元,首发五折。已上线 Inception API、OpenRouter、Baseten 和 Vercel AI Gateway,兼容 OpenAI API。跑分均为厂商自测,暂无独立复现。

Inception 发布扩散语言模型 Mercury 3:每秒 1068 token、1M 上下文,官方称多项跑分超过 GPT-6 Luna 与 Haiku 5.5

核心要点速览

  • 速度:输出 1068 token/秒,官方对比表中 GPT-6 Luna 约 130、Haiku 5.5 约 240(厂商口径)。
  • 跑分:GPQA Diamond 89.23、IFBench 76.84、SWE-Bench Atlas 51.08,均高于 Luna 与 Haiku 5.5;但 DeepSWE v1 46.31 低于 Haiku 5.5 的 51.62,MRCR v2 也落后 Haiku。
  • 规模与上下文:参数是 Mercury 1 的 40 倍以上,上下文 100 万 token(Mercury 2.5 为 26 万)。
  • 价格:标价输入 $0.20/M、输出 $0.70/M,首发五折为 $0.10/$0.35,缓存输入再打 1 折;新 API key 赠 1 亿 token。
  • 渠道:Inception API、OpenRouter、Baseten、Vercel AI Gateway,OpenAI API 兼容,可直接替换。
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MiniMax 正式发布 M3.1 Flash:100 万超长上下文、百万 Token 仅 0.15 美元,WebDev 竞技场大幅跃升 106 分

MiniMax 正式推出新一代旗舰轻量大模型 M3.1 Flash(此前以 Space Bunny 代号霸榜全球竞技场 200T+ Token)。模型支持 100 万 Token 原生上下文,百万输入/输出 Token 定价低至 0.15 / 0.60 美元(缓存读取仅 0.015 美元),推理速度较 M3 提升 3 倍且成本降低三分之二。在 LMSYS Code Arena: WebDev 中斩获 1588 分跃升 106 分,位列开源模型第 12 名,定于 10 月 23 日正式开源权重。

MiniMax 正式发布 M3.1 Flash:100 万超长上下文、百万 Token 仅 0.15 美元,WebDev 竞技场大幅跃升 106 分

核心要点速览

  • MiniMax 正式发布新一代旗舰轻便大模型 M3.1 Flash,揭秘其正是此前霸榜竞技场超 200T Token 的神秘代号 Space Bunny
  • 支持 100 万原生超长上下文,百万输入/输出仅需 0.15 / 0.60 美元(缓存读取 0.015 美元),推理速度提升 3 倍且成本降低三分之二
  • 在 LMSYS Code Arena: WebDev 中斩获 1588 分跃升 106 分,位列开源模型第 12 名,游戏开发(+179 分)与参考设计(+155 分)大幅飞跃
  • Artificial Analysis 独立测评显示 Intelligence Index 达 42 分且 HLE 达 48%,完成基准测试消耗 Token 较竞品减少近半,权重将于 10 月 23 日全面开源
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MiniMax 正式发布 M3.1 Flash 并于 10 月 23 日开放权重:428B 总参 / 23B 激活,每百万 token 输入 $0.15、输出 $0.60,DeepSWE 73.7%

MiniMax 官方确认,此前在 OpenRouter 等榜单上用量领先的匿名模型 Space Bunny 就是 M3.1 Flash 的早期版本,并于 10 月 19 日正式上线 API。按量计费为输入 $0.15、输出 $0.60、缓存读 $0.015(每百万 token),1M 上下文,支持文本、图片和视频输入,可用 effort 调节思考深度。官方口径:成本是 M3 的 1/3、速度 3 倍,DeepSWE 73.7%、Automation-Bench 62.2%;10 月 23 日权重已按期在 Hugging Face 开放(MiniMax Community 许可,MXFP8),Together、Inferact(vLLM)、LightSeek TokenSpeed 首日支持。

MiniMax 正式发布 M3.1 Flash 并于 10 月 23 日开放权重:428B 总参 / 23B 激活,每百万 token 输入 $0.15、输出 $0.60,DeepSWE 73.7%

核心要点速览

  • 官方定价(按量):输入 $0.15 / 输出 $0.60 / 缓存读 $0.015 每百万 token;按单价是 M3($0.30/$1.20)的一半,官方「1/3 成本」未说明计算口径。
  • 官方跑分:DeepSWE v1.1 73.7%(Opus 5 为 74.0%)、Automation-Bench 62.2%、BabyVision(带工具)91.0%、Terminal Bench 4.0 38.1%(Opus 5 为 51.8%)。
  • 1M 上下文,文本/图片/视频输入,effort 五档 low 到 max,默认 max,思考不能关闭。
  • 10 月 23 日权重已开放:Hugging Face MiniMaxAI/MiniMax-M3.1-Flash,非 gated,MiniMax Community 许可(非 MIT/Apache),MXFP8 量化,原生多模态 MoE,总参约 428B、每 token 激活 23B,自带 DSpark 投机解码草稿头。
  • 迁移提醒:M2.5/M2.7 自 10 月 19 日起不再对新用户开放,11 月 18 日下线;M Plan 与 Token Plan 的请求已自动路由到 M3.1 Flash。
  • 首日部署:Together AI 托管上线,MiniMax 与 Inferact 合作把生产推理改进回馈 vLLM,LightSeek 的 TokenSpeed 也提供首日支持。
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Google AI Studio 向 Pro 订阅者开放 Gemini 4 Argon 构建模式,Transformers v5.20.1 原生支持 Reflection AI Beam 与 Meta 816B Muse Spark Open

Google AI Studio 正式宣布向 Google AI Pro 订阅开发者全面开放旗舰模型 Gemini 4 Argon 的 Build 与 Playground 交互构建能力;与此同时,Hugging Face Transformers 连发 v5.20.0 与 v5.20.1,免远程代码原生集成 Reflection AI 编码大模型 Beam、Meta 816B(42B 激活/1M 上下文)全模态编程模型 Muse Spark Open、蚂蚁 Ling 3.0 Flash 及面壁 MiniCPM-V 4.7。

Google AI Studio 向 Pro 订阅者开放 Gemini 4 Argon 构建模式,Transformers v5.20.1 原生支持 Reflection AI Beam 与 Meta 816B Muse Spark Open

核心要点速览

  • Google AI Studio 正式向 Pro 订阅用户开放 Gemini 4 Argon 的 Build 与 Playground 模式(https://ai.studio/build),赋能长程交互式应用构建
  • Hugging Face Transformers v5.20.1 原生合入 Reflection AI 面向私有化与长程 Agent 打造的低 Token 消耗旗舰编码模型 Beam,并修复 DeepGEMM Mega MoE 专家并行 Bug
  • 同步原生支持 Meta 816B 总参数(42B 激活、1,048,576 上下文、支持 BF16/NVFP4)全模态编程模型 Muse Spark Open 与蚂蚁 KDA+MLA 混合架构 Ling 3.0 Flash
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Meta 开源 Muse Spark Open:816B 总参 / 42B 激活 MoE,1M 上下文,官方称迄今最强美系开源权重模型

Meta 于 2026-10-15 发布 Muse Spark Open 权重:原生多模态 MoE(约 816B 总参、每 token 激活约 42B、1M 上下文),面向长程编程与智能体;权重可经 Hugging Face 等下载,并已上线 Together、Fireworks、Groq、OpenRouter 等托管推理。官方与第三方给出 DeepSWE 60%、MCP-Atlas 89.2%、JobBench 61.8% 等结果(口径见评测方法论文档)。

Meta 开源 Muse Spark Open:816B 总参 / 42B 激活 MoE,1M 上下文,官方称迄今最强美系开源权重模型

核心要点速览

  • 规模:约 816B 总参 / 每 token 激活约 42B;MoE 每层 256 专家、top-8 路由;62 层、隐藏维 8192;上下文至 1,048,576(HF 技术帖)
  • 编码/智能体(Meta 记分卡 / AA,xhigh):DeepSWE 60.0%;SWE-Atlas Codebase QnA 58.0%;MCP-Atlas 89.2%;JobBench 61.8%;Toolathlon-Verified 72.8%(评测方法)
  • 吞吐(NVIDIA 技术博客,GB300 NVL72 上 agentic 负载):宣称最高约 50K tok/s/GPU、约 600 tok/s/用户;提供 NVFP4 检查点(NVIDIA 博客)
  • 落地:权重 Muse Model License(有限商业条款);引擎含 SGLang / vLLM / TensorRT-LLM / MLX / llama.cpp;双台 Apple M5 Ultra Mac Studio 可桌面本地跑(官方演示)
  • 第三方综指:Artificial Analysis Intelligence Index 约 38.9–39(xhigh,2026-10-07 口径),低于闭源前沿,但是开源权重档位中的重点对照(AA)
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⚡ Muse Spark Open⚡ Muse Spark Open 816B-A42B🤖 Muse Code🌐 Meta🌐 NVIDIA🌐 Hugging Face🌐 Apple

Meta 开源 Muse Spark Open:816B/42B 原生多模态美系开源旗舰,双 M5 Ultra Mac Studio 可本地跑智能体

Meta 于 2026-10-15 放出 Muse Spark Open 开源权重:816B 总参、每 token 激活 42B 的 MoE + Perception Encoder,原生支持文本/图像/视频/音频输入与 1M 上下文,定位编码与长程智能体。权重上 Hugging Face(BF16/NVFP4)、SageMaker、Model Garden 与 Foundry;API 已通 OpenRouter、Together、Fireworks、Groq 等。官方称其为迄今最强美系开源权重,并与 Apple 合作使双台 M5 Ultra Mac Studio 经 MLX 本地跑通。

Meta 开源 Muse Spark Open:816B/42B 原生多模态美系开源旗舰,双 M5 Ultra Mac Studio 可本地跑智能体

核心要点速览

  • 规格:MoE 816B 总参 / 42B 激活(256 experts,top-8),62 层,1M 上下文;输入文本+图像+视频+音频,输出文本(模型卡)
  • 本地门槛:NVFP4 约需 ≥700GB 显存,BF16 约 2TB;亦可双台 Apple M5 Ultra Mac Studio + MLX 统一内存部署(Meta 博客)
  • 智能体基准(xhigh,官方表):MCP-Atlas 89.2、JobBench 61.8、OSWorld Verified 80.4、Terminal-Bench 2.1 76.4、DeepSWE 1.1 60、AA Intelligence Index 39
  • 推理栈:SGLang / vLLM / TensorRT-LLM / Transformers / llama.cpp / Unsloth / MLX;附 Helion 内核(NVIDIA/AMD 内核级 1.03–3.95×)
  • 许可:Muse Model License(须标注 Built with Muse Spark Open;年收入超 $20M 的 MaaS 需另签);OpenRouter 约 $1.25/M 入、$4.25/M 出
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NVIDIA 开源 Nemotron 3.5 Super VL:120B-A12B 多模态智能体模型、1M 上下文;同步放出 2-bit 24GB 本地版 Bolt 74B-A9B

NVIDIA 于 2026-10-15 发布开源多模态智能体模型 Nemotron 3.5 Super VL:120B 总参、每 token 激活 12B,Mamba-2/Transformer 混合 MoE + C-RADIO 视觉编码器,支持文本、图像、文档与视频输入,最长 1M 上下文,自带 MTP 与 LiLiCorr 投机解码。权重、数据集与训练配方以 OpenMDW-1.1 开放,已上 Hugging Face、OpenRouter、ModelScope 与 NIM。同日放出面向 RTX/DGX Spark 的 Bolt 74B-A9B 24GB(原生 2-bit 量化感知训练),4GB 的 Bolt E4B 将于 10 月 23 日跟进。

NVIDIA 开源 Nemotron 3.5 Super VL:120B-A12B 多模态智能体模型、1M 上下文;同步放出 2-bit 24GB 本地版 Bolt 74B-A9B

核心要点速览

  • 规模:Super VL 120B 总参 / 12B 激活,最长 1M 上下文;BF16 参考部署需 4×H100 或 2×GB200,另有 NVFP4 版(模型卡)
  • 编码与终端(官方口径):SWE-bench Verified 71.10、Terminal-Bench 2.1 66.70、LiveCodeBench v6 88.22;同表 Qwen3.5-122B-A10B 分别为 71.9 / 48.70 / 76.7,GLM-5.3-Flash 为 79.10 / 82.70 / 80.6
  • 智能体评测:Hermes Bench 63.44%(Nemotron 3 Ultra 56.33%),LangChain Evals 87.05%(Ultra 84.3%);NVIDIA 称单卡吞吐最高达同级开源模型 5 倍、Baseten 端点 600+ TPS(技术博客)
  • 本地版 Bolt 74B-A9B 24GB:原生 2-bit(IQ2+QAT)、256K 上下文,Terminal-Bench 2.1 50.98、BrowseComp 66.75,对照 Qwen3.6-35B-A3B 为 44.38 / 48.74;PinchBench 87.82 略低于 Qwen3.6 的 88.07(Bolt 模型卡)
  • 推理工程:LiLiCorr 投机解码在 DGX Spark 上最高提速 2.3 倍;Dynamo 方案在 16×B200、50 tok/s/用户下服务人数提升 8 倍、首 token 延迟降 85%
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⚡ nemotron-3.5-super-vl⚡ nemotron-3.5-bolt-74b-a9b⚡ nemotron-3.5-bolt-e4b⚡ Nemotron 3 Ultra🤖 hermes-agent🤖 opencode🤖 OpenHands (All-Hands AI)🤖 Cline (VS Code Agent)🌐 Nvidia (NIM)

阶跃星辰 Step 5 Preview 开源权重落地:600B/27B 稀疏 MoE、1M 上下文智能体旗舰,Hugging Face 与 ModelScope 同步上线

阶跃星辰于 2026-10-15 履约放出 Step 5 Preview 开源权重:600B 总参、每 token 激活 27B 的稀疏 MoE,支持最长 1M token 上下文与视觉输入,定位智能体与软件工程。权重已上 Hugging Face(FP8/BF16/NVFP4)与 ModelScope;官方评测 StepCodeBench 49.0%、FrontierFinance 66.4%、Artificial Analysis Intelligence Index 44。此前 9 月仅有 API/指数报道,本次是权重本身首次公开可下载。

阶跃星辰 Step 5 Preview 开源权重落地:600B/27B 稀疏 MoE、1M 上下文智能体旗舰,Hugging Face 与 ModelScope 同步上线

核心要点速览

  • 规格:稀疏 MoE 600B 总参 / 27B 激活,上下文最长 1M token,输入支持文本与图像(官方模型页)
  • 权重仓库:stepfun-ai/Step-5-Preview(及 BF16、NVFP4)已在 Hugging Face 与 ModelScope 可下载(HF 模型卡)
  • 编码基准:StepCodeBench avg@4 为 49.0%(开源权重对比中领先官方所列对手);DeepSWE v1.1 为 67.7%(官方评测表)
  • 金融与智能指数:FrontierFinance 66.4%;Artificial Analysis Intelligence Index 44(与此前 AA 报道一致)
  • 部署:官方给出 vLLM / SGLang Docker 与 OpenAI 兼容 API 示例;许可为 StepFun Model License 1.0(类 Apache-2.0 另附商用条件)
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小米全模态大模型 RL 扩增技术报告出炉!MiMo-V2.6 突破 100 万上下文强化学习,端到端自我进化

强化学习(RL)已被公认为大语言模型由被动记忆迈向自主推理与自我进化的核心范式,然而在超长上下文与异构智能体交互中扩展强化学习算力依然面临巨大的工程与收敛瓶颈。小米大模型核心团队(Xiaomi LLM-Core Team)最新公布了重磅技术报告与全模态模型家族 MiMo-V2.6(arXiv:2610.11959)。MiMo-V2.6 依托预训练阶段的 Hybrid-SWA 架构,在强化学习阶段实现了空前的三维算力扩增:其一,采用异步流水线吞吐,单步训练能够支撑高达 1,568 个并发样本和 2.7~3.7B Token,训练上下文长度一举突破 1M(100 万 Token);其二,在代码、通用、视觉与网络安全等多维度构建了混合 Agent Harness 环境;其三,首创分组 Agent 打分器(Groupwise Agentic Grading),引导模型输出更高密度、更短更省 Token 的优质解。针对大规模 RL 极易出现的奖励黑客(Reward Hacking)与专家坍塌问题,团队创新性地冻结了 MoE 路由器并构建多层防御网,成功攻克万亿级 Token 强化学习的稳定收敛难题,并全面开源其训练动态、RL 环境与框架。

核心要点速览

  • 小米大模型团队发布 MiMo-V2.6 全模态技术报告,突破单步 3.7B Token、100 万(1M)上下文的极限 RL 算力扩增
  • 首创分组 Agent 打分器(Groupwise Agentic Grading),攻克长程奖励作弊并使生成代码精简 35% 以上
  • 创新冻结 MoE 路由器阻断专家坍塌,并全量开源训练动态、环境拓扑与 RL 训练框架
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Mistral Large 4「Le Chonk」公测:1.05T 总参 / 49B 激活原生多模态 MoE,1M 上下文,月底开放权重

Mistral 于 2026-10-06 发布 Mistral Large 4 公测 API:1.05T 总参、49B 激活的细粒度 MoE,配 1.6B 视觉编码器,1M 上下文,在欧洲自建机房 3,800 张 Grace Blackwell 上从零训练。DeepSWE v1.1 61.7%、Cybench 93%,官方称在开源模型中网络安全、金融、法律达到 SOTA;权重承诺本月底开放。

Mistral Large 4「Le Chonk」公测:1.05T 总参 / 49B 激活原生多模态 MoE,1M 上下文,月底开放权重

核心要点速览

  • 规模:1.05T 总参 / 49B 激活 MoE + 1.6B 视觉编码器,1M 上下文(模型文档)
  • 编码(Artificial Analysis 私测):DeepSWE v1.1 61.7%、SWE-Atlas-QnA 59.4%、Terminal-Bench 4 28.3%,Coding Agent Index 49.8%,高于 DeepSeek V4 Pro 0813 与 Qwen3.8 Max
  • 安全:Cybench 93%;AA Cyber Index 漏洞复现+修补子项 82% 为全场最高;Lakera B3 抗攻击 93.3%
  • Agent / 知识工作:AutomationBench 59.9%,AA-Briefcase 1,393 Elo;Surge AI 盲评 3.74 分,仅次于 Claude Opus 5(4.22)
  • 价格:每百万 token 输入 $1.36 / 缓存 $0.14 / 输出 $4.18,文档另列半价一档;权重月底发布
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关联模型 / 智能体 / 厂商:
H
Hugging Face / Reflectionhuggingface.co·
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Reflection Beam 权重正式开源:501B/23B MoE、Apache 2.0,Hugging Face 同步 BF16/FP8/NVFP4,Terminal-Bench 2.1 达 80.1%

2026-10-16 Hugging Face 与 Reflection 确认 Beam 权重已开放下载:稀疏 MoE 总参约 501B、每 token 激活约 23B,上下文 1M,Apache 2.0。提供 BF16/FP8/NVFP4 检查点,transformers≥5.20.1、vLLM、SGLang 当日可用;模型卡自报 SWE-bench Verified 81.6%(BF16)、Terminal-Bench 2.1 80.1%、MCP Atlas 80.8%(厂商口径)。此前 10 月 5 日官宣「本月放权」的等待已结束。

Reflection Beam 权重正式开源:501B/23B MoE、Apache 2.0,Hugging Face 同步 BF16/FP8/NVFP4,Terminal-Bench 2.1 达 80.1%

核心要点速览

  • 权重已上线:reflection/Beam-1.0-501B-A23B 与姊妹 FP8/NVFP4;许可 Apache 2.0(HF 博客)
  • 规模:约 501B 总参 / 23B 激活;52 层(3 密集+49 MoE)、256 专家、每 token 路由 8;滑动窗+全局混合注意力;上下文 1M
  • 编码/终端(模型卡 BF16,temp=0.7):SWE-bench Verified 81.6%;Terminal-Bench 2.1 80.1%;DeepSWE v1.1 43.3%;MCP Atlas 80.8%(厂商自报)
  • 推理效率:官宣相对同类开源可达约 3× 更少推理 token;推理档位 low/medium/high/xhigh/max,支持 preserve_thinking
  • 落地:vLLM/SGLang 配方含 DFlash2 投机解码;BF16≈1TB,NVFP4≈280GB;推荐 4×B200 起;HF Inference Providers(Baseten/Fireworks/Together)可试用
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Cursor 官方模型列表纳入 GLM 5.3 / Flash:1M 上下文,Other Models 池,$1.4 / $0.15 起

Cursor 已在官方 Models & Pricing 与独立文档页将智谱 GLM 5.3、GLM 5.3 Flash 列为可添加的第三方模型:1M 上下文、Low/High/Max 推理(默认 High)、走 Other Models 池;价目表为 GLM 5.3 $1.4/$0.26/$4.4、Flash $0.15/$0.029/$0.5(美元/百万 token),与 5.2 同价、无长上下文加价。Settings → Models 启用;非 BYOK 自定义端点。

核心要点速览

  • 官方锚点:Models & Pricing 价目表已列 GLM 5.3 / GLM 5.3 Flash(Z.ai);独立页 glm-5-3、glm-5-3-flash
  • 能力面:1M 上下文;Low/High/Max 推理档,默认 High;Flash 支持图像输入;文档称可调用全部 Cursor Agent 工具
  • 计价:Other Models 池;GLM 5.3 = $1.4 / $0.26 / $4.4,Flash = $0.15 / $0.029 / $0.5(input/cache read/output,$/MTok);与 5.2 同价;无长上下文加价、无单独 cache-write
  • 落地:Settings → Models 手动添加(Hidden by default);需 Pro+ Other Models 额度;Teams/Enterprise 另计 Cursor Token Rate $0.25/MTok
  • 边界:Cursor 未公布接入后的 SWE/CursorBench;勿把列表更新写成新权重发布;BYOK Z.ai 端点仍是另一条路径
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Claude Code 2.1.287:正式落地 Mods 进程内扩展;内置 You should know 侧路监督;网关默认 1M 上下文

Anthropic 于 2026-10-01 发布 Claude Code 2.1.287(npm @anthropic-ai/[email protected])。Claude Mods 允许插件用进程内 JS/TS hooks 改写工具调用与界面;内置可选 You should know 侧路 agent;MCP URL elicitation;Opus 4.7+/Fable 在 Bedrock/Vertex/Foundry/apps gateway 默认 1M 上下文。Agent SDK TS 0.3.287 对齐。

Claude Code 2.1.287:正式落地 Mods 进程内扩展;内置 You should know 侧路监督;网关默认 1M 上下文

核心要点速览

  • 发版:v2.1.287;npm @anthropic-ai/[email protected];GitHub published_at≈2026-10-01T18:00:22Z
  • Mods:进程内 hooks 可绘制 pane、改写 tool.call/ui.render;需 ≥2.1.287,默认开启;文档 Mods overview
  • You should know:/plugin enable cc-plugin-you-should-know@builtin(first-party + telemetry);默认关闭
  • 上下文:Opus 4.7+/Fable 在 Bedrock/Vertex/Foundry/apps gateway 默认 1M;CLAUDE_CODE_DISABLE_1M_CONTEXT=1 回 200K
  • 生态:Agent SDK TS 0.3.287;MCP URL elicitation + bareElicitationCapability
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