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据路透社报道，智谱 AI 2026 年上半年营收达 9.539 亿元（RMB 953.9M），同比增长 400%，净亏损收窄至约 20 亿元。GLM-5.3-Flash 等模型已用国产芯片集群支撑线上推理，单 Token 成本逼近英伟达 GPU 水平。这标志国内开源权重模型公司开始建立有意义的商业收入，尽管研发投入仍重。
Perceptron AI 发布 Isaac 0.5——360 亿参数开源权重具身基础模型，融合视频理解、推理与机器人控制，使用 3 万亿多模态 token、100 万小时视频、10 万小时机器人经验训练，并同步放出权重与技术文档。这延续了开源 AI 从文本走向"具身行动"的趋势：未来的开放模型越来越可能是通用多模态"行动模型"，而非传统纯文本 LLM。
基于 Gemini 构建的多智能体科研系统 Co-Scientist 完成重大升级，首次打通"假设生成 → 真实实验执行 → 论文撰写"的完整闭环，而非停留在计算机内的猜想。材料科学部分在杜克大学真实 CVD 反应炉中验证：AI 针对该实验室具体几何与原料，从 272 个候选方案中提出以六氯乙烷替代剧毒四氯化钛作为前驱体，自下而上合成出新型二维碳化物（MXene）。这被视为 AI 科研走出屏幕、进入物理世界的关键里程碑。
新旗舰 Astra（内部代号 mozaik-alpha-fdm）进入扩大内测，主打端到端多 Agent 编排、持久推理（persistent reasoning）、实时自校正，据称可在单次零样本生成 3D 等距地图与可交互网页，预计 9 月 3 日前后发布，直接对标 Anthropic Fable 5.1。同时 OpenAI 宣布自 11 月 12 日起终止向 Cursor 直接提供模型（源于 SpaceX 收购 Cursor 母公司 Anysphere），开发者过渡期后须使用自有 API Key。模型供应链因上下游竞争关系而"中立性"受损的趋势进一步凸显。
腾讯混元发布并开源新一代大模型 Hy4 preview，总参数 770B / 激活 49B，上下文长度突破 1M token，已在腾讯多款产品中首发，并可通过腾讯云与第三方平台接入 API。其亮点在于研发全链路中首次形成递归自我改进闭环：模型提出方案、运行实验、依据反馈继续迭代，实验代码与日志进入下一轮探索；并自主优化推理基础设施（算子融合、通信优化等），端到端吞吐较基线提升 31.8%。定价：输入 6 元 / 百万 tokens，输出 18 元 / 百万 tokens。
Anthropic 以研究预览形式推出模型无关的硬件集成规范 MHS，设备方用自然语言描述仪器，MHS 将其转换为结构化参考文件，任何兼容 Agent 均可解读并操作显微镜、机械臂、实验室仪器等。演示中 Claude 通过试错自主对齐激光；合作方 QuEra 报告其在 6 秒内修复量子激光故障、恢复率 99.3%，设备接入准备时间从"数周"压缩到"小时/分钟"。首发合作含 Tecan、QIAGEN、AWS、Hugging Face、Raspberry Pi，开源版本计划后续放出。这把 Agent 的落地边界从软件推向真实物理世界。
Google 推出视频生成模型 Gemini Omni 1.1 Flash，已通过 Gemini API 与 AI Studio 向开发者开放。新特性包括首/尾帧控制、10 秒步进最长延展至 40 秒、4K 超分输出，并提供 360p 草稿模式（吞吐约提升 60%、成本约降至 1/3）。该模型登顶文生视频榜单，直接对标 Runway 与 Sora，标志 Google 在多模态生成媒体的能力继续加码。
Google DeepMind 宣布启动双盲评估（double-blind evaluation）试点：测试在加密环境中进行，降低基准题目泄露进训练数据、或提前被开发者看到的概率。试点涉及 Gemini Flash Lite 模型，并与新加坡 AI Safety Institute、OpenMined、AVERI、MLCommons 等合作。此举不解决"是否 AGI"之争，但能更可信地区分真实任务表现与"刷榜"。
8 月 26 日晚，两家国产头部实验室几乎同时开源新模型——智谱 GLM-5.3-Flash（3200 亿参数 / 180 亿激活，原生多模态，百万 token 上下文，MIT 许可），定价约为海外标杆 Opus 4.8 的 1/40；阿里 Qwen3.8-Flash（1250 亿 / 60 亿激活，训练成本较前代降约 90%，输入 1 元 / 百万 token、输出 3 元），性能据称超越 Claude Opus 4.6。国产开源大模型的价格战进入"按分计价"阶段，终结了 DeepSeek 连续 56 天的霸榜。
针对 Claude Code、OpenClaw 等闭源、不透明 Agent 外壳（无法访问内部权重与梯度），人大与 IQuest Research 提出黑箱强化学习框架：通过代理服务器 + 前缀树，以可观测的轨迹与奖励信号驱动策略优化。混合外壳训练方法在 Claude Code 基准上提升超 17 分。该思路为"不可见模型"的策略进化提供了通用路径，被视为 Agent 训练范式从"白箱"走向"黑箱"的重要探索，呼应社区对"Agent 能否自我进化"的关注。