按兴趣浏览，循来源深入。
南北阁团队发布 Nanbeige4.3-33B，定位为 Nanbeige4.3 系列的教师模型，用于后续向更小模型（如 Nanbeige4.3-3B）蒸馏智能体能力。官方基准显示其在约 30B 参数开源模型中于 Terminal-Bench 2.1、DeepSWE、Automation Bench 等多数智能体编码与协作任务上领先，并说明在 35 个职业的 JobBench 评测中多数占优。模型支持 512K 上下文，提供 enable_thinking 与 preserve_thinking 等可配置聊天模板，可用 Transformers、SGLang 或 vLLM 部署。
推荐理由：原文给出与同规模开源模型的完整基准对比和推理部署配置，可借此了解 30B 级开源智能体模型的实际水平。
OpenRouter 宣布月之暗面的 Kimi K3.1 Pro 上线，定位为基于 Kimi K3 后训练、面向长程编码和智能体任务的 1M 上下文多模态开源权重模型。定价为 $2/M input tokens、$10/M output tokens，可在 OpenRouter 直接试用。
推荐理由：正文给出了定价、上下文长度和定位说明，想试用长上下文编码与智能体场景的读者可以直接在 OpenRouter 上体验。
Recursive 在 Hugging Face 开放其面向编码智能体的 MoE 模型 Flint 权重，总参数 39.8B、每 token 激活约 2.5B，Apache 2.0 许可。官方评测中 Terminal-Bench 2.1 得分 54.9%、SWE-bench Pro v2 为 89.7%、SWE-bench Verified 为 74.2%；仓库含 BF16 checkpoint 和 SGLang 部署套件，支持 262,144 token 上下文与 OpenAI 兼容工具调用，单个 B300 或 H200 GPU 即可运行一个副本。
推荐理由：官方模型卡完整给出架构规格、评测设置和单卡部署方法，读者可以据此判断这个编码智能体模型的实际部署成本。
Meta 的开源权重模型 Muse Spark Open 在 Fireworks 上线，提供 Day-0 serverless 调用。该模型为 816B 参数 MoE 架构，每 token 激活 42B 参数，上下文窗口 1M token，主打长上下文编码与 Agent 工作。
推荐理由：给出了参数规模、激活参数和上下文窗口等关键配置，读者可据此判断该模型是否适合长上下文和 Agent 场景。
Recursive 发布了面向编码智能体的 MoE 语言模型 Flint，总参数 39.8B、每 token 激活约 2.5B，在 Terminal-Bench 2.1 得 54.9%、SWE-bench Pro v2 得 89.7%、SWE-bench Verified 得 74.2%。模型采用 256 路由专家加共享专家、49 层（2 稠密 + 47 MoE）、262,144 token 上下文，以 Apache 2.0 许可发布，附 BF16 检查点、SGLang 服务套件及面向 NVIDIA 和 Apple Silicon 的量化版本，unsloth 提供 GGUF 格式和运行指南。
推荐理由：官方模型卡给出了架构细节、评测设置和基准分数来源标注，读者可以据此了解这款小激活参数编码智能体模型的实际规格。
Blockway 团队发布 Agens Volundr 32B v1，针对社区对 Preview 版的反馈做了修复：SWE-bench 任务重复循环从 36/50 降到 0/50，SWE-bench Verified 50 题子集从 22 提到 27/50，τ²-bench 从 89 到 92/120，SGLang 构建新增 session continuation 使后续轮次快 2.9 倍。
推荐理由：官方逐条列出 Preview 版被社区指出的问题及 v1 修复数据，还给出 16 GB 构建的实测速度与质量下降幅度，便于自行评估取舍。
论文介绍 Muse Glimmer，一个面向消费级硬件上自主智能体任务的开源 30B 因果语言模型，集多步推理、工具调用与失败恢复于一体，支持文本与图像输入，训练数据覆盖一百多种语言，量化至约 4-bit 可单 GPU 本地推理。作者称其在工具调用、多步规划和智能体任务完成上优于同尺寸的 Gemma4-31B 与 Qwen3.6-27B，模型以 Apache 2.0 许可发布。
推荐理由：论文给出30B级端侧Agent模型在同尺寸模型上的基准对比，对关注本地部署智能体的人有参考价值。
DeepSeek 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017，是 DeepSeek-V4.1-Flash 的小版本更新，在推理、编码、Agent 任务和视觉基准上大幅提升，同时缩短任务执行时间和输出长度，推进多 Agent harness 下的性能成本帕累托前沿。Terminal-Bench 4.0 达 42.3（上一版 31.2），Automation-Bench 达 60.5。该版本不含 Jinja 聊天模板，改为提供 encoding.py 参考实现和 deepseek-recipe Rust 库工具包，支持 1M tokens 上下文窗口、max_tokens ≥ 256K，推荐 temperature 1.0、top_p 1.0，采用 MIT 许可证。
推荐理由：技术报告给出与 Kim3、GPT-5.6、Opus 5 等的对比数据，并附推荐采样参数与推理工具链，方便本地复现。
MiniMax 发布 MiniMax-M3.1-Flash，一个面向编码、Agent 工作流、computer use 和网络安全的原生多模态 MoE 模型，总参数约 428B、每 token 激活 23B，支持文本、图像、视频输入，上下文窗口最高 1M tokens。相比 M3 的三项主要变化是全程稀疏注意力、量化感知训练，以及用 DSpark 投机解码取代此前的 EAGLE 类 MTP 方案。
推荐理由：官方公布与 DeepSeek、Kimi 等模型在十余个 Agent 与编码基准上的横向对比，并说明评测设置，读者可据此自行评估实际水平。
Reflection 首个开放权重模型 Beam 于10月16日发布，Ollama 作为 day-zero 合作伙伴限时免费提供，Beam 端点全程零数据保留（ZDR）。Beam 是 MoE 模型，总参数约501B、每 token 激活23B，上下文窗口100万 token，采用 Apache 2.0 许可，面向软件工程、推理和长程 Agent 任务，可通过 ollama run beam:cloud 或 Claude Code、Codex、OpenCode 调用。
推荐理由：官方公告同时给出与 Kimi K3、GLM 5.3 等模型的 Agent Coding 跑分对照表，读者可直接比较 Beam 在各编码基准上的位置。
Meta 发布开放权重模型 Muse Spark Open，现已在 OpenRouter 上线，定位为面向编码与智能体工作的美国最强开放权重模型。模型总参数 816B、激活 42B，支持 1M token 上下文窗口，原生多模态，支持图像、视频、音频和 PDF 输入，OpenRouter 定价为输入 $1.25/M、输出 $4.25/M。
推荐理由：原文给出了参数量、激活规模、上下文窗口和 OpenRouter 定价，读者可以直接评估该开放权重模型的部署成本。
Meta 在 Hugging Face 发布开源权重模型 Muse Spark Open，采用 MoE 架构，总参数约 816B、每 token 激活约 42B，支持文本、图像、音频和视频输入，上下文窗口最高 1M token。模型针对 agentic coding 训练，可读代码库、写代码、调试并调用工具；官方给出 transformers、llama.cpp、vLLM、SGLang、MLX 部署配方，BF16 权重约 1.5 TB，NVFP4 版可跑在单节点 B200 上，并用 TRL 在 64 张 H100 上完成 LoRA 微调演示。
推荐理由：官方博客给出完整架构参数与多套部署配方，从 llama.cpp 量化到 TRL 微调实测数据都有，可按需选路径复现。
nineninesix 开放 TYGER 权重，单一模型同时处理 ASR 与全双工轮次控制，能识别说完、被打断和附和的 mm-hm。中位端点延迟 250 ms、80 ms 帧、无 lookahead；配套语音 Agent tyger-s2s 由 TYGER + Gemma 4 E4B + VoxCPM2 组成，单张 32 GB GPU 最多支持 4 路对话，目前仅支持英语。权重在 https://huggingface.co/nineninesix/tyger，代码在 https://github.com/nineninesix-ai/tyger-s2s。
推荐理由：作者给出端点延迟、帧长和单卡并发数等具体指标，可据此评估这套语音方案在本地部署的可行性。
上海AI实验室在 Hugging Face 开源 Sage-A1.5，一个 35B MoE 智能体模型，支持子智能体并行编排、可选验证模式和原生函数调用，原生 256K 上下文可经 YaRN 扩展到 512K。官方评测称其在 XBench-DS-2510（92.0）、IFBench（81.6）等多个基准取得 SOTA，GAIA 达 95.1，高于所对比的 Kimi-K3、GLM-5.3、GPT-5.6-sol 等更大规模模型；相比 A1，SWE-bench Pro 提升 17.6。评测框架已开源，SGLang 和 vLLM 部署命令见模型卡（arXiv: 2610.28578）。
推荐理由：官方模型卡同时给出与 35B 同级和更大模型的横向跑分与完整评测代码，读者可以按同一协议复现或对比。
Zellige AI 开源 Tessera-27B-B-CJK，一个基于 Qwen3.8-27B 的编码 Agent 模型，以混合英文、中文词汇和符号的压缩 CJK 思考来减少 token 消耗，思考过程与输出分离，回答和工具调用保持英文与代码。在 11 个 held-out 编码 Agent 任务上对比未微调基座：每轮思考 token 降至基座的 0.50-0.64 倍，88 轮匹配测试中工具调用 100% 有效、零重复循环，101K-131K token 提示下 6/6 工具调用有效；竞赛数学和难算法代码弱于基座。训练仅用四个短 LoRA 步骤，基于基座自身输出构建。
推荐理由：原文给出与基座模型同任务对比的思考 token 消耗数据和训练流程，可了解用压缩 CJK 思考省 token 的具体做法。
Liquid AI 发布开放权重模型 LFM2.5-24B-A2B，总参数 24B、每 token 仅激活 2B，定位端侧快速、私有的推理智能体。模型在 16 项基准上与参数量约多 50% 的 Qwen3.6-35B-A3B 竞争，LiveClaw 得分 48.09 对 38.19，在 8 项工具与智能体基准中的 5 项领先或持平，并在全部 3 项指令遵循基准领先；M5 Max 上解码 184 tok/s，单张 B300 高并发下超 21K 输出 tok/s。
推荐理由：原文给出了完整的16项基准对比和端侧推理速度数据，可据此评估这款小激活参数MoE在工具调用场景的实际取舍。
Google 发布 Gemini 4 Argon，面向开发者、企业和消费者全球开放，API 定价为每百万输入 token 2 美元、输出 token 10 美元，支持 1M 输入输出 token 上限。模型在 Vals Index 排名第一，ERQA 具身推理基准得 87%，在 Antigravity 中使智能体代码提交量增加超 35%、回滚减少近三分之一；安全方面对抗性违规减少近 2 倍，Gray Swan 间接提示注入基准下 15 次自适应攻击成功率降至 0.7%。
推荐理由：官方发布给出工程、科学与机器人三线的实测数据，可用于评估该模型在长程复杂任务上的真实表现。
inclusionAI 发布 Ling-3.1-flash，一个原生混合推理模型，总参数 560B、每 token 激活 25B，支持 1M token 上下文窗口。模型采用 Hybrid-linear MoE 架构（KDA 与 Gated MLA 混合注意力、512 个专家激活 8 个），在 Terminal-Bench 4.0、SWE-bench Pro、GDPVal-AA V2.1 等 Agent、编码和医疗金融类基准上有提升，并提供了基于开源编码 Agent Pi 构建的 LingCode 评测 harness。官方给出 SGLang（含 MTP 推测解码）和 vLLM 的部署配方，支持 Claude Code 等框架调用。
推荐理由：官方模型卡同时给出架构规格、多基准评测和 SGLang 与 vLLM 的部署配方，方便读者评估并直接上手这个混合推理 MoE 模型。
NVIDIA 在 Hugging Face 发布 Nemotron 3.5 Super VL 的 NVFP4 量化版本，这是一个 120B 总参数、12B 激活参数的视觉语言模型，采用 Mamba-2 与 MoE 混合架构加 C-RADIO 视觉编码器，支持最高 1M token 上下文和原生 MTP 投机解码。量化通过 BF16 模型的量化感知蒸馏完成，模型卡给出了 BF16 与 NVFP4 在 GPQA-Diamond、SWE-bench Verified、Video-MME v2 等数十项基准上的对照结果，并提供 vLLM、SGLang、TensorRT-LLM 在 DGX Spark、H200、H100、GB200 上的部署配置，许可证为 OpenMDW-1.1，可商用。
推荐理由：模型卡同时给出 BF16 与 NVFP4 的完整基准对照和多种硬件部署配置，读者可以据此评估量化损失与所需显存门槛。
balkhaisi9 发布 Qwen3.8-27B-Uncensored-Cyber 的 GGUF 量化，用真实 agent 编码会话日志构建重要性矩阵，而非通用英文语料，保留 MTP 头与视觉塔。提供 IQ4_XS（含/不含 MTP，14.96/15.38 GiB）与校准矩阵文件，配对评测显示 IQ4_XS 相对 Q5_K_M 的 PPL 代价为 +0.417%±0.187%，在单卡 V100 上端到端速度为 Q5_K_M 的 1.20x，逐字抄写保真 7/7。该仓库只做量化，无微调或行为改动，上游为 philbert440 的 abliterated 去拒绝模型。
推荐理由：作者给出基于真实agent流量的imatrix校准语料构造方法与配对评测数据，做法可复现，对低比特量化部署有可迁移价值。