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。
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阿里通义千问开源多模态 MoE 模型 Qwen3.8-Flash，作为 Qwen4 架构早期预览。总参 125B 另加 51B N-gram 嵌入，每 Token 仅激活 6B；采用 GDN+QSA 混合注意力、Gated Residual 与 Muon 优化器。训练成本约为 Qwen3.7-Plus 的 1/9，却全面领先：DeepSWE 1.1 达 58.7、SWE-bench Pro 62.5、CoWorkBench 73.9、AndroidWorld 84.5、MathVision（含 CI）95.7。原生 262K 上下文，YaRN 可扩至 1M；1M 长度下 QSA 预填充最高 7.6 倍、解码 4.9 倍加速。QwenCloud 报价约 $0.15/$0.47 每百万 Token，权重已上线 Hugging Face，并获 NVIDIA NeMo、SGLang、Unsloth 与 OpenCode 的 Day-0 支持。
DeepSeek 在 API 平台上线实验性多模态模型 DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp。文本能力（代理、推理、世界知识）对齐 V4-Flash；多模态代理基准相对 V4-Flash 大幅跃升，接近 Opus 4.8。调用 ID 为 deepseek-v4-flash-vision-exp，支持 Chat Completions、Messages 与 Responses，图文混合输入可通过 base64、外部 URL 或 Files API。图片按最多 384 Token、V4-Flash 价格计费。同步发布 DeepSeek Harness 0.1.1，并上线可复用 fileid 的免费 Files API，适合截图修 bug、看图改 UI 等视觉编码代理工作流。
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。
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