新闻、仓库与研究，按时间排列。
自昨天起，用户在 SillyTavern 中调用 MiMo v2.5 Pro 时报错 "No allowed providers are available for the selected model"。OpenRouter 显示该模型目前仅由 gmicloud、atlas cloud 和 digitalocean 三个供应商提供，而它们都在用户的 ignore list 中，与用户允许的 mara、phala、decart 等供应商列表不相交。用户询问如何解决。
GitHub 项目 GerenciadorDeEventos 是一个用 Java 21 + Spring Boot 4.1.1 + React 19 构建的学术活动管理 Web 应用，支持活动报名、候补队列、签到和 PDF 证书。其特色是 AI 辅助登记：组织者粘贴自由文本，系统通过 Spring AI 2.0.1 提取结构化字段并需人工确认。开发环境用本地 Ollama 跑 llama3.1，也提供 Groq、OpenRouter、OpenAI 等 profile，数据库为 PostgreSQL 16。
AutoFinance 是一个运行在 Telegram 和 WhatsApp 上的个人理财机器人，用户用自然语言（文本、语音、照片、PDF）记账，AI 只负责解析和选择 tool，所有金额计算由确定性代码完成，财务数据存在本地加密 SQLite 数据库。项目通过 OpenRouter 按任务路由模型，默认模型为 openai/gpt-6-luna，并支持 Pluggy 的 Open Finance 银行聚合、Google Calendar、Price/SAC 债务计算，以及葡英西三种语言。目前第 1-10 阶段已在 Homologação 环境完成，尚未推向生产环境。
基于本地 vLLM 部署的 Qwen2.5-1.5B-Instruct 构建批量商品卡片生成服务，对 300 个商品生成五键结构卡片，三次重试将格式有效率从约 0.40 提升到 0.903，retry_rate 为 0.497。参数实验显示 repetition_penalty 1.05 在 dev 上更好但全量跑降至 0.820，最终弃用。API 对比中 OpenRouter 上的 openai/gpt-oss-20b（reasoning_effort=low，max_tokens=500）在 30 个商品上全部有效，按 20 ₽/60 ₽ 每百万 token 计费约 34.677 ₽/1000 张卡片。
一位用户在 SillyTavern 社区发帖质疑 Reasoning Effort 设置的实际效果：其通过 OpenRouter BYOK 调用 Google Vertex API 的 Gemini 4 Argon，无论设为 low 还是 high，思考时长都约为 30 秒、输出质量相同。其他模型也有类似但不一致的现象，有时调低会完全跳过推理。用户还发现 Gemini 的推理过程只在某些时段遵循其 CoT 提示词。
开源项目 LLMstats 通过 GitHub Actions 约每 3 小时自动对 42 个免费额度模型跑基准测试，覆盖 OpenRouter 13 个、Groq 5 个和 Mistral 24 个模型，结果发布到交互式公开仪表盘。架构 fork 自 NIMStats，无需服务器，只需配置三个 API 密钥并开启 GitHub Pages，5 分钟内即可搭建；数据以 SQLite 存储在仓库中，浏览器端经 sql.js 完全客户端查询。
开源（MIT）项目 loosechange 通过 Telegram 机器人和 CLI 筛选 OpenRouter 免费模型：每几小时抓取 :free 模型列表、按 benchmark 排序，并用 2–3 个问题匹配任务后给出推荐。目前 OpenRouter 459 个模型中有 19 个免费模型，其中 17 个为文本模型、11 个带基准数据。CLI 可用 uvx 从 git 运行，一条命令把所选模型写入 Hermes、DeepSeek Harness 配置（dry-run 默认、带备份），VibeForge 则输出手动接入说明。
一位 Reddit 用户发帖称，最近几天 Kimi K3 变得“变笨”，即使将思考设置调到最大，模型也会不思考直接生成内容，更换 provider 后问题依旧。该用户通过 OpenRouter 使用模型，询问其他用户是否遇到类似情况。帖子仅为主观体验反馈，尚无官方回应或验证。
工程师 Soma Shekar Keesari 独立开发并运营面向工程师的 AI 求职平台 Jobhuntz（代码库名为 cv-tailor），可根据职位定制 CV 和求职信且不编造内容，已上线 jobhuntz.app。平台以"AI 写作、代码校验"为原则，通过 Claude Sonnet 事实验证、关键词匹配打分等机制，将无法溯源到用户 master CV 的句子比例从 28% 降至 6%。技术栈为 Next.js 16、React 19、Supabase 与 Anthropic Claude API，默认用 Claude、可切换 OpenRouter，配有约 400 个单元测试。
GitHub 项目 rapotekhin/dnd_llm 发布 v0.5.4，完成从 pygame 原型到 Godot 客户端加 Python 后端的迁移。游戏按 D&D 5e 规则建角色（9种族、12职业），LLM 只担任叙事主持人，骰点、DC、物品和经验由确定性游戏引擎裁定以免世界设定漂移；需 Godot 4.7、uv 和 OpenRouter key，MIT 许可，路线图包含完整5e规则、战斗与变化世界。
推荐理由：项目把判定、数值和状态交给确定性引擎，LLM 只做叙事和NPC，这种分工设计对做LLM游戏的人有直接参考价值。
开源 SaaS 项目 ai-resume-builder（ResuMaker.AI）可按职位、经验与技能用 AI 生成简历，并针对 ATS 筛选系统优化结构。项目通过 OpenRouter API 调用 DeepSeek R1 与 Gemini 2.0 Flash 模型，支持阿拉伯语、英语和法语，可一键导出白底 PDF 或复制文本。前端采用 HTML5 与 Tailwind CSS，后端为 Node.js / Vercel Serverless Functions，部署于 Vercel。
ndwlbj 发布 freemodel-sync，一个发现、探测并排序免费 LLM，再把可用模型和备选写入现有工具配置的开源工具。它从 OpenRouter 公开目录发现 :free 模型，用极小流式请求探测可用性与首 token 延迟，按可解释评分排序，支持 OpenRouter 与 Groq，写入时幂等、带备份并支持 --dry-run，可选 Telegram 或 webhook 通知主模型变更。仓库还通过 GitHub Actions 每日运行免费模型健康检查并公开快照数据。
开发者 hjongc 发布开源工具 openrouter-endpoint-watch（命令 oewatch），每小时检查 OpenRouter 端点元数据，仅在量化翻转、提供方消失、参数被移除等变化发生时保存快照并逐项报告变化。工具按 profile 输出 ok、degraded 或 blocked 三种路由决策，blocked 时以退出码 7 在花费 token 前拦截运行；仅依赖 Python 3.11+ 标准库，无需 API key。作者因两次事故（2026-09-28 Reka 量化变 unknown、2026-10-08 Parasail 转 fp4 且 NextBit 消失）而开发此工具，仓库每小时自检 z-ai/glm-5.3-flash 并将变更记录到 HISTORY.md。
推荐理由：作者用两次真实的提供方变更事件说明工具价值，读者可以借此理解 OpenRouter 端点元数据波动对依赖固定量化配置的流水线有何影响。
月之暗面发布 Kimi K3.1 Pro，在 Artificial Analysis 上得 55 分，发帖者认为表现超过 Astra。官方称完整模型权重将于 2026 年 11 月 4 日前放出，目前可先通过 API 使用。
有 Reddit 用户收到私信，称以 $10 出售每月 $20 的 Argon 使用额度，且只接受 Revolut 付款。发帖人指出这类骗局特征：陌生主动搭讪、价格低得不合理、仅支持难以退款的单一支付方式，并提醒不要付款、不要透露 API key、只从官方渠道购买。Argon 已在 OpenRouter 和 Google 官方 API 上架，无需从陌生人处购买。
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。
PoisonXploIT 发布 CERBERUS，一个用于审计本地 LLM 在对抗性提示下有害输出风险的防御性评测框架，提示按 MITRE ATT&CK 结构化组织，帮助安全团队在内网部署无审查模型前评估风险。框架采用双层评分：先由确定性启发式打分，仅对 [0.3, 0.7) 的模糊区间调用可选的云端 LLM judge（默认 OpenRouter，可配 DeepSeek、OpenAI 等），并按 harm_final = max(启发式, judge) 保守合并。
推荐理由：原文给出了基于 MITRE ATT&CK 的双层评分与被动评测流程，安全团队可在内网部署无审查模型前量化其有害输出风险。
TangoAI-AlbertSchool-Data-Eng-Cloud 在 GitHub 发布 LLM Fundamentals、Prompting & API Integration 课程的配套 notebooks，每节课一个文件夹，含课堂演示和练习。课程覆盖 token 生成与提示词、API 与结构化输出、RAG、评估/成本/guardrails 四个主题。运行需 Python 3.12 与虚拟环境，支持 Anthropic 或 OpenRouter 的 API key，数据来自 tickets-v1.00 公开发布的 120 条标注支持工单，采用 CC BY-SA 4.0 许可。
ptath/llm-passthrough v0.4.1（beta，MIT 协议）是一个用于 OpenRouter 等区域受限 LLM API 的反向代理工具，基于 nginx:alpine 官方镜像，每个容器约 10 MB RAM。应用只需修改 Base URL 即可使用，API 密钥原样透传不存储，SSE 流式不缓冲，超时 600 秒。安装脚本可自动检测 Docker、生成 SECRET_PREFIX，并适配 Pangolin、Caddy、Nginx Proxy Manager、Traefik 等反向代理，支持在单台 VPS 上代理多个 API。
Reddit 用户在 r/SillyTavernAI 分享称，小米 MiMo（经 OpenRouter 调用）在角色扮演中表现出罕见的克制力与低审查：面对自相矛盾、有缺陷的角色设定，模型能保持稳定，且无需专门越狱，只需放开限制并调低温度。作者认为其表现优于 Argon 和 Opus，并指出该模型近期更加稳定。
GitHub 新仓库 AmanShankarDev01/college-project 发布了一个离线优先的多模态 RAG 助手，基于 Spring Boot 3（Spring AI）、React 18 和 Qdrant 向量数据库构建。它可用 Ollama 本地运行 phi3、llama3.1 等模型，也可切换 Anthropic Claude、OpenAI GPT-4o、OpenRouter 或 Groq Cloud。助手能从文档提取文本与插图，克隆解析 GitHub、GitLab、Bitbucket 仓库，并以可交互引用标注为 AI 回答提供证据。
作者发布塞尔维亚语大语言模型基准 serbeval，基于 lm-evaluation-harness 0.4.12，官方集 v1.2 共 351 题，其中 61 题经人工核验、214 题由四模型共识确认、76 题由其派生，重点考查翻译无法覆盖的语法现象如格支配、动词体、aorist/imperfect、正字法与西里尔/拉丁字母一致性。30 个模型经 OpenRouter 零样本评测显示 openai_gpt-6-sol 以 99% 居首，gemini-3.8-flash、claude-opus-5.5、gpt-6.1-sol 98%，前沿模型差距很小，剩余错误多为有争议的正字规范；DeepSeek V4 Pro 达 95% 超过 Sonnet 5.5（94%），Kimi K3 92%。
GitHub 仓库 ai-pricelog 每小时抓取 30 个来源的定价页面和 OpenRouter API，追踪 1,344 个模型、3,245 个 canonical 模型，自 2023-03-01 起累计 3,245 条带日期的价格记录。每次价格变动以带日期的行写入 history 文件，由 CI 中的 Claude 审核后合并，其余等待人工确认。数据通过 dist 分支提供 index.json、flat-v2.json 等视图及含搜索、比价和 token 计算器的静态页面。
ikpsthakur/oslo-hack 是一个公开仓库，提供用于在奥斯陆寻找小型项目伙伴的手机友好单页网站，并采用适配 Andrej Karpathy LLM Wiki 模式的 AI 维护项目 wiki，无需后台模型或 API key。访客聊天机器人使用 OpenRouter 的 nvidia/nemotron-3.5-lightning:free 模型，网站与 API 托管于 Vercel，知识来自公开访客指南与含 56 条虚构记录的合成知识库，经 allowlist 在构建时编译，免费额度为每天 50 次请求。该迁移于 2026-10-22 获用户批准并在 Vercel Gateway 返回 HTTP 403 后完成，PR #4 已合并部署并验证真实回复。
he-yufeng 在 GitHub 发布开源 AI Agent 工具 ContractGuard，上传 PDF/DOCX 合同即可在 30 秒内输出红旗条款、警告、保护项和 A+ 到 F 的公平度评分及逐条修改建议。工具通过 Pydantic 模型保证结构化输出，支持 OpenRouter、OpenAI 及 Ollama 本地模型；在 LLM 之外并行运行辖区感知的确定性法条核对清单，覆盖中国劳动法与民法典及加州住宅租赁规则，无法判定时诚实返回 unknown。支持批量扫描、版本对比、JSON 导出和 Gradio Web UI，最长约 30000 token（约 60 页）。
推荐理由：开源合同审查 Agent 除了 LLM 分析还内置辖区感知的法条核对清单，并对缺失条款诚实返回 unknown，思路可直接借鉴。
一位 OpenRouter 用户称 Argon 实际成本比传闻便宜，普通回复约 1 cent，但若 5 分钟内未读取缓存，价格会升至 3-5 cents，涨价五倍。随着对话变长，5 分钟内完成读取越来越难，用户求助延长缓存保留时长的方案，并认为 Argon 体验不错但不及 Gemini 2.5 Pro。
frederico-kluser 发布开源工具 llm-selector，可本地筛选 OpenRouter 目录中 460+ 聊天模型，按模态、开放或专有权重、混合价格、缓存定价、上下文窗口和 benchmark 门槛过滤，再用 log 尺度成本/质量散点图、benchmark 雷达图和排行榜对比。通过 npx llm-selector 即可运行，数据来自 OpenRouter 公开 API 和 Artificial Analysis（需自备 key），fit score 在当前结果集内计算，缺失 benchmark 显示为 — 而非 0，配置可存为预设并以 JSON 导入导出，代码采用 MIT 许可。
推荐理由：开源的本地模型筛选工具，把硬约束过滤和自定义权重的 fit score 分开，适合按自己的预算和模态需求选模型。
frederico-kluser 在 GitHub 发布 prompt-builder，一个基于 OpenRouter 的 LLM 并行基准竞技场，提供 Web、CLI 和 MCP 服务器三种界面，支持比较多个模型、测试多个提示词版本和让提示词自动迭代三种模式。裁判按参考答案打分（resolve/parcial/não），默认用 TypeSafe 的 Jev 决策模型并将低置信度结果升级给 LLM 裁判，赛后 finalists 两两对决得出排名，全程经 SSE 实时显示阶段、verdict 热力图和相对预算的支出。
推荐理由：这个 LLM 基准竞技场用裁判参照答案打分并按角色核算成本，还带 holdout 与显著性检验来决定提示词是否晋升。
一位用户通过 OpenRouter 调用小米的 MiMo v2.5 pro 时，即使使用了越狱提示词，模型仍拒绝了其 NSFW 回复请求，遂在 Reddit 上求助。该用户还补充说明，这些请求来自其在 Telegram 上搭建的多个机器人，部分是完全“游戏化”的机器人，希望消息发送和通知功能有更多自由度。
SvenRogue 在 GitHub 发布 ai-model-ranking，一个零依赖单页面的大模型实时排行榜，基于 OpenRouter 平台全球开发者的 Tokens 用量与 API 请求数统计排名。页面每 5 分钟自动从 OpenRouter 公开接口拉取数据，接口不可达时回退到内置快照 snapshot.js。功能包括金银铜热度三甲卡片、Top 10 条形图与机构份额环形图、搜索筛选及详情抽屉，数据仅反映 OpenRouter 生态内的相对热度。
SPAR 2026 秋季项目通过掷硬币模拟和石头剪刀布、匹配便士博弈两类实验，检验 LLM 是否有可识别的行为签名及对自身签名的特权访问，结论是没有证据支持特权自我访问。仅 Fable 显示真实的自我预测效应，但一个只看历史的分类器表现相当，更像是对模型习惯的知识；实验覆盖 GPT-6 Astra、Claude Fable 5.1 和 Qwen3.8 27B，判断者重测仅约80%复现，总花费约 $251。
GitHub 开源工具 llm-number-bias 让多个 LLM 在独立会话中回答「在 1 到 10 之间选一个数」，并统计答案分布。2026 年 10 月 21 日每模型 10 次的测试中，GPT-6.1-sol、Claude Opus 5.5、Gemini 4-argon 全部答 7，Grok 4.7 七次答 7，meta/muse-wonder 在启用 Python 后答 1 到 7 不等；此前无工具的 50 次回答中 49 次为 7。
GitHub 上的开源项目 CareerAgentPro，基于 qwen/qwen-2.5-coder-32b-instruct 模型（通过 OpenRouter API）提供 AI 求职功能：简历解析与增强、职位 URL 提取、求职信生成、ATS 优化评分与职位匹配分析，支持导出 PDF/DOCX/LaTeX，并通过 SSE 实现实时流式输出。项目采用 Next.js 16.1.1 前端与 Python 3.12+ 后端，需自备 OpenRouter API Key。
Reddit 用户发帖称 Argon 仍频繁返回拒绝，求可用的 JB（越狱预设）方案。其表示 Realistic Frankenstein 预设能缓解但回复变得机械且中途截断；目前通过 aistudio 的代理接入以避开 OpenRouter 的费用，尚未尝试需 $50 验证账户的 Google Vertex，希望社区分享无拒绝的设置。
arXiv 论文提出通过40个日常问题（如“说出一种声音”“说出一位诗人”）的单字答案为语言模型建模指纹，在94个模型的面板上识别出确切模型的准确率为92.5%，随机仅为1.1%；系统提示词会使准确率下降6至16个百分点。作者用该方法检测 OpenRouter 上13个开放模型的96个端点，其中92个与其声称的模型一致，一个端点以 Llama 4 Maverick 之名实际提供 Gemma 4（自报身份且计费按 Gemma 4 的 token 数）；计费记录还显示第一方模型被附加了额外上下文，如 Grok 4.7 对一行问题计费1,247个输入 token，而 GPT-4o 同样问题仅12个 token。方法成本每端点仅几美分，代码与数据已公开。
推荐理由：这篇论文展示了用40个单词答案就能指纹识别API背后的模型，还借计费记录发现OpenRouter上有端点冒名和隐藏注入上下文，方法成本极低可复现。
一位 Reddit 用户询问是否有人的账号因通过 OpenRouter 使用 Argon 4 而被封禁。由于 OpenRouter 现在需向 Google 报告哪些账号在使用 Argon，该用户虽只涉及 NSFW 和创伤疗愈类角色扮演内容，仍担心被封，想确认自己是否过于多虑。
Sail Research 在 OpenRouter 上以 $0.75/$1 per M 的价格提供 GLM 5.3，输入价格与其他服务商相当，但输出价格便宜 2-4x，接近 MiMo 2.6 Pro 等低价模型的水平。发帖人猜测这或是 Sail Research 以激进定价挤占其他 fp8 竞争对手的策略，并指出该服务商不限制 NSFW 内容，同时否认与自身有任何推广关系。
EnerCol 是一个开源的哥伦比亚能源法规研究助手，支持查询法规并检索用户自有的 PDF 文档，每条回答都展示搜索过程、引用和证据片段以便审计。技术栈采用 FastAPI、Postgres 17 + pgvector（halfvec(1024) 嵌入和 HNSW 索引）与 React 18，智能体基于 LlamaIndex 通过 OpenRouter 运行，可选 Tavily 进行网络搜索，支持 Docker 部署、CI 和 Playwright e2e 测试。
一位 SillyTavern 用户长期用 Opus 4.6 做写作，认为 GLM 5.2（认为 5.3 不适合写作）不如它，想付费使用 Opus 又担心涉及违规内容的越狱提示词导致封号。该用户在 Reddit 询问应选 Claude Pro、官方 API 还是 OpenRouter，并追问 claude.ai 免费可用模型及 Claude Pro 仍提供哪些 Opus 版本。
GitHub 开源项目 LLM-Trader 在埃及交易所（EGX）交易时段每约 15 分钟让 LLM 对模拟组合做出买入/卖出/持有决策，以虚拟资金按延迟价格记账，并将推理过程以 JSON 提交到仓库，由部署在 Vercel 的 Next.js 面板展示。项目并行运行两个独立策略：EGX30 成分股的半长期 Core 策略与约 91 只 EGX100 流动性股票的 Swing 短线策略，后者目标每仓位约 +2–3%、止损约 −3–4%。模型调用以 OpenRouter 为主，Gemini 与 Groq 兜底，行情数据来自 Yahoo Finance，全程无真实资金。