GPT-6 Astra Ultrafast 现已在 OpenAI API 及符合条件的 ChatGPT Work 与 Codex 用户中可用，基于 NVIDIA Blackwell GPU 推理优化，token 生成速度较 Astra Standard 模式最高提升 8 倍。
推荐理由：GPT-6 Astra Ultrafast 在 Blackwell 上比标准模式快最多8倍，可缩短编码智能体在工具调用间的等待，提升交互流畅度。
Google 母公司 Alphabet 发布 Gemini 4 Argon，称其可处理编码、研究和写作等任务，并专门针对防御性网络安全训练，能自主发现、验证并修补关键软件漏洞。
Google DeepMind 发布 Gemini 4 Argon，面向编码、企业知识工作和网络防御，先在 Fairwind 计划的政府用户与可信网络防御者中开放，之后才向开发者、企业和消费者开放。
推荐理由：汇总 Gemini 4 Argon 的基准、定价与第三方评测分歧，可对照其与 Astra、Opus 5.5 的实际差距。
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，随后逐步扩展到开发者、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。
推荐理由：官方给出 Argon 在长程编码、企业知识工作与网络安全防御上的基准与内部落地数据，可据此判断前沿模型的能力边界与分阶段开放节奏。
Anthropic 发布新模型 Claude Sonnet 5.5，官方称其运行速度提升 30% 以上，大多数工作成本降低最多 30%。该模型定价与 Sonnet 5 相同，但在各项基准测试中表现优于 Sonnet 5，且成为 claude.ai 免费层使用的模型。
推荐理由：原文对比了 Sonnet 5.5 与 Opus 5.5 在编码任务上的表现，并指出其成为 claude.ai 免费层模型带来的竞争变化。
AWS 宣布 Claude Sonnet 5.5 在 Amazon Bedrock 和 Claude Platform on AWS 上可用，定位为面向编码与知识工作的更高效 Sonnet 模型，多数任务单任务成本更低、速度更快。
推荐理由：AWS 官方给出 Sonnet 5.5 的适用边界与 Opus 5.5 的分工，读者可据此判断何时选 Sonnet。
Anthropic 发布 Claude Opus 5.5，称其为新 Claude 5.5 家族首个模型，多数任务达到 Claude Fable 5.1 水平，运行成本比 Opus 5 低 40%，并成为 Claude Code 与 Claude 应用的默认模型。
推荐理由：汇总了 Opus 5.5 与 GPT-6 Sol/Luna 同日的定价、基准与第三方评测，便于对比两家新模型的取舍。
Google DeepMind 发布 Gemini 3.8 Flash 和面向安全防御的 Gemini 3.8 Flash Cyber，前者定价与 3.7 Flash 相同，为每百万输入 token 0.75 美元、每百万输出 token 3.75 美元。
推荐理由：官方给出 3.8 Flash 与 Cyber 两个变体的能力、定价和开放入口，可据此判断长程编码与安全场景的选型。
Google DeepMind 发布 Gemini 3.7 Flash，定位为面向编码和智能体的最强主力模型，距 Gemini 3.6 Flash 发布仅三周。
推荐理由：官方给出与 3.6 Flash 的多项基准对比和半价定价，可据此判断编码与智能体任务的性价比变化。
Google DeepMind 发布 Gemini 3.6 Flash、3.5 Flash-Lite 和面向安全的 3.5 Flash Cyber。
推荐理由：三款 Flash 系列模型同时发布，给出 token 效率、价格与多项基准对比，可据此判断智能体工作流的成本变化。
Mistral 发布 Mistral Medium 3.5，这是一个 128B 稠密模型，将指令遵循、推理与编码合并到同一套权重中，以修改版 MIT 许可开放权重，支持 256k 上下文窗口，最少四块 GPU 即可自托管，在 SWE-Bench Verified 上得分 77.6%，τ³-Telecom 得分 91.4。
推荐理由：Mistral 把编码智能体搬到云端并同步开源 128B 权重，读者可据此判断自托管与异步编码的可行边界。
Google DeepMind 发布 Gemini 3.5 系列首个模型 3.5 Flash，定位为面向智能体与编码的前沿模型，即日起在 Gemini 应用、Google 搜索 AI Mode、Google Antigravity、Gemini API、Google AI Studio、Android Studio 及 Gemini Enterprise 上线。
推荐理由：官方给出 3.5 Flash 在编码与智能体基准上的具体分数和开放渠道，可据此判断速度与质量的取舍。
Mistral 发布 Leanstral，这是首个面向 Lean 4 的开源代码智能体，采用 6B 激活参数的稀疏架构，权重以 Apache 2.0 许可开放，并接入 Mistral Vibe 与免费 API 端点 labs-leanstral-2603。
推荐理由：Mistral 开源面向 Lean 4 的代码智能体，给出权重、API 与 FLTEval 评测，可据此判断形式化验证的成本门槛。
Mistral AI 发布 Devstral 2 编码模型家族，含 123B 的 Devstral 2 和 24B 的 Devstral Small 2，两者均为开源模型，分别采用修改版 MIT 和 Apache 2.0 许可。
推荐理由：官方给出两款开源编码模型的参数、SWE-bench 成绩与许可差异，并附独立人工评测对比，便于判断开源编码模型与闭源模型的差距。
Mistral AI 发布 Codestral 25.08，并推出由 Codestral、Codestral Embed、Devstral 和 Mistral Code IDE 插件组成的企业级编码栈。
推荐理由：Mistral 把补全、代码检索与智能体工作流打包成可私有部署的企业编码栈，读者可据此判断自托管方案的能力边界。
Mistral AI 与 All Hands AI 合作推出 Devstral Medium，并升级 Devstral Small 至 1.1。
推荐理由：Mistral 与 All Hands AI 联合发布两款代码智能体模型，给出 SWE-Bench Verified 分数与 API 定价，便于对比现有方案。
Mistral AI 发布首个面向代码的嵌入模型 Codestral Embed，称在真实代码检索场景中优于 Voyage Code 3、Cohere Embed v4.0 和 OpenAI 的大型嵌入模型。
推荐理由：官方给出代码嵌入模型在检索基准上的对比与多维度、多精度取舍，可据此评估代码 RAG 的存储与质量平衡。
Mistral AI 与 All Hands AI 合作发布面向软件工程任务的智能体模型 Devstral，在 SWE-Bench Verified 上取得 46.8%，比此前开源 SoTA 高出 6 个百分点以上，并以 Apache 2.0 许可开源。
推荐理由：官方给出 Devstral 在 SWE-Bench Verified 的分数与开源许可，读者可据此判断开源编码智能体的当前水位。