Google DeepMind 开始广泛推送 Gemini 4 Argon，并同步扩大 Fairwind Program 的可信网络安全防御者范围。该模型在端到端模拟网络攻击场景中解出全部 12 个场景，上一代为 5 个；在 Gray Swan 的间接提示注入基准上，15 次自适应攻击的成功率降至 0.7%。
推荐理由：原文披露了 Gemini 4 Argon 在网络安全与生物风险上的防护分层设计，可了解前沿模型安全部署的具体做法。
Liquid AI 发布 LFM2.5-24B-A2B，一个 24B 参数、每 token 仅 2B 激活参数的推理模型，面向端侧私有智能体，会先思考再作答并调用工具。
推荐理由：LFM2.5-24B-A2B 以 2B 激活参数对标更大 MoE，并给出端侧与 GPU 推理速度，可据此判断本地智能体的可行性。
Google DeepMind 发布 Gemini 4 Argon，主打物理理解、代码生成与视觉语义推理，在 Embodied Reasoning（ERQA）基准上以纯推理取得 87%，称超过其他前沿模型。
推荐理由：官方给出 Argon 在 ERQA 上的 87% 成绩与四类机器人工作流示例，可据此判断物理推理模型当前的能力边界。
Google DeepMind 发布 Gemini 4 Argon，面向开发者、企业和消费者开放，通过 AI Studio、Gemini API、Google Antigravity、Gemini 应用和 Search 的 AI Mode 提供，定价为每百万输入 token 2 美元、输出 token 10 美元，缓存输入享 95% 折扣。
推荐理由：官方给出 Argon 在编码、科研与安全对齐上的具体案例和定价，可据此判断前沿模型的能力边界与成本。
Meta Superintelligence Labs 发布第二代模型家族 Muse Wonder 与 Muse Wonder Full，距该实验室成立约 14 个月。
推荐理由：汇总了 Meta Muse Wonder 系列的发布细节与第三方评测数据，可对照 Opus 5.5 等前沿模型看其位置。
Google DeepMind 发布新前沿模型 Gemini 4 Argon，先通过 Fairwind Program 向受信任的网络安全防御方开放，随后逐步扩展至开发者、企业和消费者，起价为每百万输入 token 2 美元、每百万输出 token 10 美元，缓存输入 token 按输入价的 95% 折扣计费。
推荐理由：官方给出 Gemini 4 Argon 的定价、1M 输出 token 上限与多项基准成绩，可据此判断前沿模型在长周期工程与安全防御上的位置。