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，上一代为 5 个；在 Gray Swan 间接提示注入基准的 15 次自适应尝试中把攻击成功率降至 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，以及智能体越界行为的实测数据，可据此了解前沿模型安全部署的具体做法。
Liquid AI 发布 LFM2.5-24B-A2B，这是一个 24B 参数、每 token 仅 2B 激活参数的推理模型，面向端侧快速私有智能体，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 推理速度数据，可据此判断本地智能体的可行性。
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 及 Gemini 应用和搜索 AI Mode 提供，定价为每百万输入 token 2 美元、输出 token 10 美元。
推荐理由：官方给出 Argon 在编码、科研与安全上的实测数据与开放入口，可据此判断前沿模型在专业工作流中的落地程度。
Meta Superintelligence Labs 发布第二代模型家族 Muse Wonder 与 Muse Wonder Full，前者为快速前沿版，后者为完整版。
推荐理由：汇总了 Muse Wonder 双版本的第三方评测与定价，可对照 Opus 5.5、GPT-6 等前沿模型看 Meta 的位置。
Meta 的 Superintelligence Lab 发布 Muse Wonder 和 Muse Wonder Full 两款模型，这是其首次尝试前沿模型。
推荐理由：Meta 首次发布前沿模型，给出定价、对标基准与仅限订阅的版本差异，可据此判断其市场位置。
Google DeepMind 发布 EmbeddingGemma 2，一个基于 Gemma 4 架构、Apache 2.0 许可的端侧多模态嵌入模型，参数量 740M，原生将文本、图像、音频、视频映射到统一嵌入空间。
推荐理由：官方给出参数量、量化内存与基准提升，可据此判断端侧多模态检索的落地门槛。
Mistral 发布 Mistral Large 4 公开预览，这是一个 1 万亿参数、520 亿激活参数的原生多模态模型，权重将于本月底开放。模型在欧洲自有数据中心的 3800 张 NVIDIA Grace Blackwell GPU 上从零训练，训练数据覆盖 160 多种语言。
推荐理由：Mistral 迄今最大模型以开放权重和自部署切入网络安全等企业场景，可对照其与闭源模型的取舍。
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。
推荐理由：官方给出 Argon 在编码、企业知识与网络安全上的基准表现和分阶段开放路径，可据此判断前沿模型的能力边界与获取门槛。