GPT-6 Astra Ultrafast 运行在 NVIDIA Blackwell GPU 上，现已在 OpenAI API 开放，并面向符合条件的 ChatGPT Work 和 Codex 用户，token 生成速度比 Astra Standard 模式最高快 8x。
推荐理由：原文对比了 Ultrafast 与 Standard 模式的速度差距，并说明更快的 token 生成如何嵌入智能体的编码循环。
Google DeepMind 发布前沿模型 Gemini 4 Argon，输出 token 上限从 64K 提升至 1M，介绍价为每百万输入 token 2 美元、输出 10 美元，缓存输入按输入价 95% 折扣。
推荐理由：文章给出 1M 输出 token 与分阶段放量的思路，读者可据此判断长程任务能力如何与安全节奏配套。
GPT-6.1 Sol 现已在 Amazon Bedrock 正式可用，为 agentic 编码、计算机使用和专业工作负载带来更强推理能力。
推荐理由：文章给出 GPT-6.1 Sol 相对 GPT-6 Sol 的成本与成绩对比，以及 Bedrock 上的部署与数据控制项，便于评估引入代价。
OpenAI 发布 GPT-6.1 Sol，定位是接近 Astra 智能水平的模型，面向编码、计算机使用和专业工作。其 API 输入和输出 token 价格为 Astra 标准价格的五分之一。
推荐理由：原文点明它在编码与专业工作上接近 Astra 的能力，而 API 输入输出价格仅为其五分之一，读者可用这条价性比信息评估接入成本。
Google DeepMind 发布 Gemini 3.8 Flash 与 Gemini 3.8 Flash Cyber 两个新模型，均基于同一核心智能，定价与 3.7 Flash 相同，为 $0.75 per million input tokens 和 $3.75 per million output tokens。
推荐理由：文中列出的多项基准成绩与每百万 token 定价，便于读者横向比较新模型的能力与成本。
Google DeepMind 发布 Gemini 3.7 Flash，称其为面向编码与智能体的最强主力模型，发布价为 3.6 Flash 的一半，即每 1M 输入 token $0.75、输出 $3.75，优惠价持续到年底。
推荐理由：距离 3.6 Flash 仅三周发布，价格降到一半且多项基准有两位数提升，可据此判断 Flash 系列的迭代节奏与成本变化。
Google DeepMind 发布三款 Gemini Flash 系列新模型，主打规模化构建 AI 智能体所需的效率与低延迟。
推荐理由：同一 Flash 家族三款模型一次发布，含定价与逐项基准对照，便于直接评估迁移成本。
Google DeepMind 发布轻量网络安全模型 Gemini 3.5 Flash Cyber，基于 Gemini 3.5 Flash 微调，用于快速发现、验证并修补漏洞。