推荐理由：文章给出 GPT-6.1 Sol 与 Astra、GPT-6 Sol 的评测及单任务成本对比，可据此评估智能体编码任务的性价比。

推荐理由：官方给出 GPT-6.1 Sol 相对 Astra 的 token 定价比例与能力定位，可用于判断其成本取舍。

推荐理由：两款模型按复杂任务与高频任务分层，API 定价低于 GPT-5.6 前代，可据此判断日常负载的选型。

推荐理由：OpenAI 一次发布两款模型并给出能力与成本的不同取舍，读者可据此比较它们在日常工作场景中的定位。

推荐理由：文章对比了 Claude Opus 5.5 与 Opus 5 在 token 效率、定价和安全分类器上的差异，并给出在 Bedrock 上调用该模型的代码示例。

推荐理由：原文给出 GPT-Live-1 在 API 中的全双工语音、自定义音色与电话接入能力，可据此判断语音应用的接入变化。

推荐理由：官方给出 GPT-6 Astra 面向企业场景的定位与能力方向，可作为观察工作型模型演进的一手参考。

推荐理由：OpenAI 公布 GPT-6 Astra 在计算机操作、编码、网络安全与科学方向的能力覆盖，读者可据此了解新模型的定位。

推荐理由：相较于此前只参考最后一秒，Omni 1.1 把场景扩展的前序上下文提高到 10 秒，便于评估长视频工作流的可行性。

推荐理由：原文公开了从五阶段预训练到多阶段 RL 的完整构建配方，可对照其他推理模型的开源训练路径。

推荐理由：原文列出 Gemini 3.7 Flash 相对 3.6 Flash 的多项基准提升与半价定价，便于判断是否值得升级。

推荐理由：SL2T 用 10 万小时、50 多种手语数据训练并直接落到 Gboard 与 Live Transcribe，可作为手语翻译产品化的参考。

推荐理由：30B 多模态模型以 Apache 2.0 开放并在多智能体基准上与同级模型对比，可供本地部署的选型参考。

推荐理由：原文给出气旋路径与强度预测的领先幅度，并公开模型权重与代码，可对照传统预报方法理解改进来源。

推荐理由：Mistral 把内容审核改写成推理时的自然语言问答，给出了小模型适配新策略的可迁移做法。

推荐理由：官方给出 Gemini Robotics ER 2 相比 ER 1.6 和前沿模型在进度分类、时刻定位上的指标，读者可据此判断机器人具身推理的当前水平。

推荐理由：从控制机器人上半身扩展到全身控制，并加入多机协作与端侧快速适配，可了解机器人基础模型的当前能力边界。

推荐理由：三款模型同时给出 token 效率、单 token 价格与智能体基准变化，可作为评估智能体工作流成本的参考。

推荐理由：原文给出该模型在 CyberGym、Chrome 产线扫描等评测中的对比数据，以及仅面向政府和可信伙伴的试点开放方式。

推荐理由：约 1T 参数的开源多模态模型，文章给出多个推理引擎的部署配置和基准对比，便于判断它能否落到现有工作流。

推荐理由：可对照 Leanstral 1.5 在 PutnamBench 的解题数与约 4 美元单题成本，比较形式化证明模型的性价比。

推荐理由：两款模型同步开放开发者接口并公布延迟与价格数据，便于比较图像与视频生成方案的成本取舍。

推荐理由：OCR 4 把边界框、块分类和置信度一并输出，读者可据此判断结构化文档解析在检索与智能体流程里的接入方式。

推荐理由：原文说明 DiffusionGemma 与 Gemma 4 的分工，前者面向低并发本地推理，并列出速度与质量上的取舍。

推荐理由：模型在 70 多种语言上连续生成语音，原文区分了它与逐句翻译系统的取舍，并列出开发者、企业和普通用户各自的接入入口。

推荐理由：Gemma 4 12B 用无编码器架构让视觉和音频直接进入 LLM，性能接近 26B MoE 而内存占用不到一半。

推荐理由：把编码智能体迁到云端并以 128B 开源权重模型驱动，读者可据此判断自托管部署与异步并行任务的成本变化。