DeepSeek-V4-Pro-0813在硅基流动Day-0首发，主打1M上下文、低/高/最大三档推理强度，重心转向编码、工具调用与智能体工作流，维持MIT开源。定价为输入每百万token 1.32美元、输出3.96美元，缓存命中仅0.44美元，缓存成本优势显著。
OpenAI 发布 GPT-5.6 模型家族，包括旗舰 Sol、均衡 Terra 与高性价比 Luna。新一代通过底层技术栈深度优化，大幅提升每 token 智能效率，在降低 API 成本的同时增强性能。其中，旗舰 Sol 开启最大推理能力后，在编码智能体基准测试中表现超越竞品。
谷歌发布全新多模态模型Gemma4 12B，颠覆传统架构，取消独立编码器组件，实现消费级硬件上的高效本地部署与推理。这一突破显著降低多模态模型的计算复杂度，提升运行速度，标志着开源大模型生态进入新阶段。
英伟达发布开放式多模态模型Nemotron 3 Nano Omni，整合视频、音频、图像和文本推理能力，采用30B-A3B混合专家架构，集成视觉与音频编码器，无需额外感知模型，显著提升大规模推理效率，在复杂文本处理等领域表现出色。
Google DeepMind旗舰多模态AI，1M上下文，具备博士级推理与高级编码能力
GPT 5是下一代AI模型，提供卓越的编码、数学和推理性能。
Grok 4是xAI推出的革命性AI模型，具备先进的推理能力、多模态功能和专业编码特性。
123B参数的大型语言模型，具备先进推理和编码能力。
Openai
$2.8
Input tokens/M
$11.2
Output tokens/M
1k
Context Length
Xai
$1.4
$3.5
2k
$7.7
$30.8
200
-
Anthropic
$7
$35
Google
$2.1
$17.5
$21
$105
$0.7
Alibaba
$4
$16
$1
$10
256
$2
$20
Baidu
128
$6
$24
Moonshot
Bytedance
$0.8
32
noctrex
INTELLECT-3 是一个由 Prime Intellect 开发的、参数规模达 106B（激活参数 12B）的混合专家（MoE）推理模型。它基于 GLM-4.5-Air-Base 进行监督微调，并经过大规模强化学习训练，在数学、编码和推理任务上表现优异。
PrimeIntellect
INTELLECT-3是一个拥有1060亿参数的混合专家（MoE）模型，通过大规模强化学习训练而成。在数学、编码和推理基准测试中展现出卓越性能，模型、训练框架和环境均以宽松许可协议开源。
TeichAI
本模型是基于Qwen3-4B-Thinking-2507基础模型，使用高推理难度的Gemini 3 Pro预览数据集进行蒸馏训练得到的模型。它专注于提升在编码和科学领域的复杂推理能力，通过特定数据集的训练，旨在将大型模型（如Gemini 3 Pro）的推理能力高效地迁移到较小规模的模型中。
Kiy-K
Fyodor-Q3-8B-Instruct 是一款专为智能推理和稳健代码生成设计的高保真指令调优模型。它基于Qwen3-8B架构，采用高秩LoRA配置训练，擅长在编码前进行规划，非常适合复杂的软件工程任务。
allenai
Olmo 3是由Allen Institute for AI开发的新一代语言模型家族，包含7B和32B的指令和思维变体。该模型在长链式思维方面表现出色，能显著提升数学和编码等推理任务的性能。所有代码、检查点和训练细节都将公开，推动语言模型科学发展。
Olmo 3是由Allen Institute for AI开发的新一代语言模型系列，包含7B和32B两种规模，有指令和思考两种变体。该模型基于Dolma 3数据集进行预训练，在Dolci数据集上进行后训练，具备长链式思维能力，在数学和编码等推理任务上表现优异。
mlx-community
VibeThinker-1.5B的4位量化版本，基于MLX框架针对苹果芯片优化，是一个拥有15亿参数的密集语言模型，专门用于数学推理和算法编码问题
Olmo 3是由Allen Institute for AI开发的一系列语言模型，包含7B和32B两种规模，具有指令式和思考式两种变体。该模型在长链式思维方面表现出色，能有效提升数学和编码等推理任务的性能。采用多阶段训练方式，包括有监督微调、直接偏好优化和可验证奖励的强化学习。
Olmo-3-7B-Think-DPO是Allen Institute for AI开发的7B参数语言模型，具有长链式思考能力，在数学和编码等推理任务中表现出色。该模型经过监督微调、直接偏好优化和基于可验证奖励的强化学习等多阶段训练，专为研究和教育用途设计。
Olmo 3是由Allen Institute for AI (Ai2)开发的一系列语言模型，包含7B和32B两种规格，有Instruct和Think两种变体。该模型基于Transformer架构，具有长链思维能力，可有效提升数学和编码等推理任务的表现。
Olmo 3是由Allen Institute for AI开发的开源语言模型系列，包含7B和32B两种规格，分为指令（Instruct）和思考（Think）两种变体。该模型具有出色的长链思维能力，能够显著提升数学和编码等推理任务的表现。
Olmo 3是由Allen Institute for AI开发的全新语言模型家族，包含7B和32B两种规模，有指令（Instruct）和思维（Think）两种变体。该模型采用长链式思维提升数学和编码等推理任务表现，旨在推动语言模型科学发展。
Olmo 3 7B RL-Zero Mix是Allen AI开发的7B参数规模的语言模型，属于Olmo 3系列。该模型在Dolma 3数据集上进行预训练，在Dolci数据集上进行后训练，并通过强化学习优化数学、编码和推理能力。
这是一个基于Claude Sonnet 4.5推理数据集训练的30B参数大语言模型，专门针对高难度推理任务进行优化，在编码和科学领域表现出色。
这是一个基于Qwen3 30B A3B模型，在Claude Sonnet 4.5高推理难度数据集上训练的蒸馏模型。该模型专门针对复杂推理任务进行优化，在编码和科学领域表现出色，具备较强的逻辑推理能力。
Olmo-3-32B-Think-DPO是Allen AI开发的32B参数语言模型，采用直接偏好优化(DPO)训练，具备长链式思维推理能力，在数学、编码等复杂推理任务上表现优异。
Olmo 3 32B Think SFT是基于Transformer架构的自回归语言模型，在长链思维推理方面表现出色，特别擅长处理数学和编码等复杂推理任务。该模型在Dolma 3数据集上进行预训练，并在Dolci数据集上进行监督微调。
cyankiwi
MiniMax-M2 AWQ - INT4是基于MiniMax-M2模型进行量化后的版本，采用INT4量化技术，在保证性能的前提下显著减少内存使用并提高推理效率。该模型在编码和智能体任务方面表现出色，具有卓越的综合性能。
ServiceNow-AI
Apriel-H1-15b-Thinker 是一款拥有150亿参数的混合推理模型，结合了Transformer注意力机制和Mamba状态空间层，在推理、数学和编码等方面表现出色，具备高效性和可扩展性。
GLM-4.6 AWQ - INT4是GLM-4.6模型的4位量化版本，采用AWQ量化方法，在保持模型性能的同时显著减少了存储和计算资源需求。该模型支持200K上下文长度，在编码、推理和智能体任务方面相比GLM-4.5有显著提升。
一个基于MCP协议的AI软件架构师服务器，能够分析代码库生成产品需求文档(PRD)并为复杂编码任务提供推理辅助，采用多模型架构和智能代理设计。
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