新闻、仓库与研究，按时间排列。
基于 Artificial Analysis 数据绘制的 11 个开源权重模型得分与总参数量（log 轴）对比图。Muse Spark Open（816B，42B active）得 39 分，Qwen3.8-Flash-Next（180B，6B active）得 40 分；最高为 MiMo-V2.6-Pro（1T）的 46 分，DeepSeek V4.1 Flash 1017（552B）和 GLM-5.3（753B）均为 45 分。该指数是 AA 自评的单一综合分，不反映速度、长上下文或视觉能力。
Reddit 用户在本地测试 GLM 5.3 Flash 时问其知识截止日期，模型在思考链中自称"I'm jarvis-thinker, based on Claude"，随后又表示"Claude models typically have early 2025 cutoffs"。它在明确写出"I don't know the exact date with certainty"后仍给出了具体日期，最终答案里却声称自己不确定时会如实告知、不会编造答案，与几秒前的幻觉行为形成反差。
一位 Reddit r/LocalLLaMA 用户用 RTX 3090 和自建 WebUI 对 8 名普通人做了约两个月的盲测，轮换 Qwen 3.6 27B、Gemma 26B-A4B 等 7 个本地模型，共处理 7,912 次请求。结果参与者普遍偏爱 Gemma 模型的回答，多数人以为自己在用 ChatGPT 5.5/5.6；抱怨集中在 9B 及以下模型“理解不了”。使用场景以文档写作和语法检查为主，仅 51 次请求用高推理档，绝大多数请求上下文约 64K。
一名开发者在 3D 地球上构建实时战略游戏，任何 AI 可通过 HTTP API 或 MCP 指挥一个国家，十款模型将进行一场 15 分钟的实时战争直播。每个模型每约 12 秒收到相同 JSON 状态和规则文本，思考内容延迟 30 秒展示。