模型推理能力的进展：思维链、推理模型、数学与逻辑基准的突破与争议。
智谱发布开源模型 GLM-5.3，能力提升全部来自对 GLM-5.2 的后训练，底层基础模型未变；自研 Z.ai Code Bench 较 GLM-5.2 提升 50%，Terminal Bench 3.0 和 Agents' Last Exam 取得开源 SOTA，CyberGym 漏洞发现达到 SOTA，漏洞利用类基准较 GLM-5.2 翻倍以上。
推荐理由：原文列出了 GLM-5.3 在十余项编码与 Agent 基准上与闭源、开源模型的逐项分数，可作为评估开源前沿模型能力的对照参考。
千问（Qwen）在 Hugging Face 开源 Qwen3.8-Flash-Next 的 FP8 量化权重，称其为 Qwen4 架构的实验性预览版本。该模型总参数 125B、激活 6B，并附带 51B n-gram embedding 与 4B MTP，原生 262,144 tokens 上下文可通过 YaRN 扩展至 1,000,000 tokens。
推荐理由：作为 Qwen4 架构的实验预览，文中给出的稀疏注意力与 N-gram 嵌入设计可与既有 MoE 路线横向对照。
DeepSeek 正式发布 DeepSeek-V4-Pro 0813，在预览版基础上挂载 DSpark 推测解码模块，重点强化智能体能力。该模型在 HLE 上得分 42.7/60.0（无工具/有工具），Terminal Bench 2.1 达 87.9，DeepSWE 62.7。
推荐理由：正文给出与同代模型的基准对比和 vLLM/SGLang 部署方式，读者可直接评估其相对位置并复现推理流程。
智谱发布开源旗舰模型 GLM-5.2，主打 1M 上下文长程任务能力，并以 MIT 协议无地区限制开源。模型引入 IndexShare 稀疏注意力架构在 1M 上下文下将每 token FLOPs 减少 2.9 倍，并提供多档思考强度平衡性能与延迟；基准覆盖 HLE、SWE-bench Pro、MCP-Atlas、Terminal-Bench 2.1 等推理、代码与 Agentic 任务。
推荐理由：原文同时给出 1M 上下文、IndexShare 架构细节和与多款前沿模型的横向基准分数，读者可以据此评估 GLM-5.2 在长程任务上的相对位置。
月之暗面（Kimi）发布开源原生多模态智能体模型 Kimi K3，总参数 2.8T、激活 104B，原生支持文本、图像与视频，配备 1M token 上下文窗口。
推荐理由：Kimi K3 以 2.8T 参数和原生多模态设计开放权重，并在推理、编码与智能体多项基准上与 Claude Fable 5、GPT-5.6 Sol 等前沿模型直接对比，读者可据此查看其相对位置。
StepFun 发布 198B 参数稀疏 MoE 视觉语言模型 Step 3.7 Flash，每 token 激活约 11B 参数，吞吐量最高 400 tokens/s，支持 256k 上下文窗口与低/中/高三档推理强度。
推荐理由：原文说明了该 198B MoE 模型针对高频生产与智能体工作流的定位，以及通过三档推理强度平衡成本与速度的设计取舍。
Kimi K2.6 开源发布，定位原生多模态智能体模型，重点强化长程编码、代码驱动的界面设计与 Agent Swarm 多智能体编排能力。模型采用 MoE 架构，总参数 1T、激活参数 32B、上下文长度 256K，可横向扩展至 300 个子智能体执行 4000 步协同任务，并在单次自主运行中产出文档、网页、表格等端到端结果。
推荐理由：原文给出 K2.6 与 GPT-5.4、Claude Opus 4.6、Gemini 3.1 Pro 在 Agentic、编码、推理、视觉四类基准的多维对比，可作为开源前沿模型与闭源旗舰能力差距的一手参考。
阶跃（StepFun）开源 Step 3.5 Flash 基座模型，总参数 196.81B，每 token 激活约 11B，采用稀疏 MoE 与 3-way Multi-Token Prediction（MTP-3）。
推荐理由：原文给出了 11B 激活参数下的稀疏 MoE 设计与多模型基准对比，可用于评估开放模型的推理与 Agent 能力边界。
Moonshot AI 发布开源原生多模态智能体模型 Kimi K2.5，基于 Kimi-K2-Base 用约 15T 视觉和文本混合 token 继续预训练，支持即时与思考双模式及 Agent Swarm 协同执行。
推荐理由：原文给出 1T/32B MoE 架构与 256K 上下文的多模态智能体能力，并附与 GPT-5.2、Claude 4.5 Opus、Gemini 3 Pro 的横评。
Kimi K2 Thinking 是月之暗面（Moonshot AI）发布的开源思考模型，采用 MoE 架构，总参数 1T、激活 32B，原生支持 256k 上下文与 INT4 量化推理。
推荐理由：给出了K2 Thinking在推理、Agent搜索和代码任务上与GPT-5等多款主流模型的对照成绩，便于横向比较当前开源思考模型的水平。