Google DeepMind 发布 Gemini 4 Carbon，该模型在 Artificial Analysis 综合基准中位列第一，并优先通过 Fairwind 计划向受信任的网络安全防御者开放。独立评测显示其在网络安全漏洞发现与利用任务上表现突出，但幻觉率从上一代模型的 4% 上升至 11%。
推荐理由：汇总了 Gemini 4 Carbon 在网络安全与长程任务上的基准表现，以及独立评测机构对其幻觉率上升的对比数据。
OpenAI 分享了模型在 Kakeya 猜想、指数时间假设和量子色动力学上的结果，并说明了研究者如何验证和基于这些结果继续工作。
推荐理由：OpenAI 展示了模型在数学与物理猜想上的具体结果，并说明了研究者如何验证和基于这些结果继续工作。
OpenAI 发布 GPT-6.1 Terra，其 API 输入和输出价格分别为每百万 token 1 美元和 5 美元，是 GPT-5.6 Terra 的一半。
推荐理由：GPT-6.1 Terra 将 API 价格降至前代一半，并在推理效率和编码基准上显著超越 GPT-5.6 Terra。
Inception 发布扩散语言模型 Mercury 3，宣称在多项基准测试中超越 GPT-6 Luna 和 Claude Haiku 5.5，且生成速度提升 4 至 8 倍。
推荐理由：文章对比了 Mercury 3 与 GPT-6 Luna 及 Claude Haiku 5.5 的基准测试表现，并展示了其在智能体场景下的低延迟应用案例。
Google 开始向付费用户广泛推送 Gemini 4 Argon，低层级订阅用户无法获得完整访问权限。该模型在内部应用中表现突出，例如通过消除冗余表情符号渲染使 YouTube 服务器负载降低 45%，并在 Project Wing 无人机物理模拟器中发现了自 2018 年存在的关键代码缺陷。
推荐理由：文章梳理了 Gemini 4 Argon 的付费开放策略，并列举了其在 YouTube 和 Project Wing 等内部场景中的具体应用案例。
Google 正式发布 Gemini 4 Argon 模型，宣称其在复杂工作流推理及编码、网络安全等基准测试中优于 GPT-6 Astra 和 Claude 系列模型。该模型即日起向 Pro 和 Ultra 订阅用户开放，输入 token 定价为每百万 2 美元，约为竞争对手的五分之一。
推荐理由：Google 发布 Gemini 4 Argon 并给出极具竞争力的定价，展示了其重新进入前沿模型竞争的具体动作。
OpenAI 发布 722 篇数学论文，声称解决了 500 个顶级未解数学问题中的 90 个，包括准黎曼猜想。Mistral 同期发布 Large 4 模型，拥有 1T 总参数和 49B 激活参数，支持原生多模态，API 定价为每百万输入/输出 token 1.36/4.18 美元。
推荐理由：汇总了 OpenAI 数学成果与 Mistral 新模型发布，读者可快速掌握本周 AI 领域关键进展。