DeepSeek 发布开源模型 Deepseek-V4.1-Flash-1017，在编码和智能体任务中性能超越前代及多个大型竞品，同时通过更短的输出显著降低单任务成本。该模型采用自反馈强化学习（RLSF）进行后训练，无需人工评估即可提升端到端项目开发能力。此外，DeepSeek 首次向外部开发者开放其内部搜索引擎的 Search & Fetch API，每千次调用收费 $0.75。
推荐理由：原文展示了新模型在智能体任务中以更短输出大幅降低单任务成本，并开放了内部搜索引擎 API，为开发者提供了高性价比的编码与检索方案。
NVIDIA 发布 Nemotron 3.5 Super VL（120B 参数）及两款边缘模型 Bolt 74B-A9B 和 Bolt E4B，旨在提供从数据中心到本地硬件的高效智能体解决方案。
推荐理由：NVIDIA 推出 Nemotron 3.5 Super VL 和 Bolt 系列开源模型，覆盖从数据中心到边缘设备的智能体部署需求。
MIT Technology Review 发表文章深入分析开源模型（open models）相较于闭源模型的优势与潜在安全风险。文章指出，尽管 Anthropic 近期报告称 GLM-5.3 等开源模型存在网络攻击隐患，但开源模型在学术研究、降低企业成本及防止 AI 权力过度集中方面具有显著价值。目前业界正探索通过“抗篡改”训练和分阶段发布等策略，在保障安全的同时保留开源带来的民主化益处。