推荐理由：汇总 Gemini 4 Argon 的基准、定价与可用范围，并对照 GPT-6.1 Sol 的成本与效率差异。

推荐理由：官方给出 Argon 在编码、企业知识与网络安全防御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落地节奏。

推荐理由：Holo4 同时开源权重与全部评测轨迹，读者可据此比较通用计算机操作智能体在成本与能力上的取舍。

推荐理由：同一天两家实验室分别发布新模型并大幅降价，读者可据此比较能力与成本两条路线的差异。

推荐理由：小米首次进入前沿开源模型序列，其 RL 环境与训练配方一并开源，可观察后训练成本结构的变化。

推荐理由：官方给出两款语音模型的基准成绩与开发者接入渠道，可据此判断实时语音智能体的可用性。

推荐理由：官方给出两个变体的定价、基准与开放渠道，可据此判断长时程编码与网络安全场景的选型取舍。

推荐理由：官方给出流式与非流式 WER 及延迟对比，可据此判断语音转写接入现有工作流的门槛。

推荐理由：Granite 4.2 完整公开了预训练、SFT 与多阶段 RL 的数据配比和超参，可据此对比开源推理模型的训练路线。

推荐理由：官方给出与 3.6 Flash 的多项基准对比和限时半价，可据此判断编码与智能体场景的升级幅度。

推荐理由：Meta 开源 30B 多模态模型并给出完整基准对比，可据此判断本地智能体场景的选型空间。

推荐理由：官方给出视频理解、任务编排与多机协作的能力变化和开放入口，可据此判断机器人在真实环境中的任务完成方式。

推荐理由：官方给出三款模型的职责分工与开放入口，读者可据此判断机器人全身控制与端侧适配的进展。

推荐理由：原文给出三款新模型的价格、token 效率与多项基准对比，读者可据此判断智能体任务的成本与选型变化。

推荐理由：官方给出轻量安全模型在多个漏洞挖掘基准上的对比数据与受限开放方式，可据此判断专用小模型在代码安全场景的定位。

推荐理由：原文给出 Inkling 的架构细节、部署配置与基准对比，读者可据此判断这个开源多模态模型的实际可用性。

推荐理由：GLM-5.2 把 1M 上下文落到长程编码任务上，并给出与闭源前沿模型的逐项对比，可据此判断开源模型在长程工程任务中的位置。

推荐理由：Gemma 4 12B 用无编码器架构把视觉和音频直接接入 LLM，读者可据此判断本地多模态智能体的硬件门槛。

推荐理由：原文给出 Holo3.1 在移动端、跨框架和本地量化部署上的具体提升，读者可据此判断端侧 Computer Use Agent 的落地条件。

推荐理由：JetBrains 开源 12B MoE 模型，给出激活参数、许可与推理速度，便于判断其在多模型系统中的定位。

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 4 倍输出速度，可据此判断速度与质量是否还互相牵制。

推荐理由：NVIDIA 开源的全模态模型，给出架构、训练配方与多榜单对比，可据此判断长文档与音视频智能体的选型空间。

推荐理由：DeepSeek-V4 用混合注意力把 1M 上下文的 KV cache 压到约 2%，并给出面向智能体任务的训练与沙箱设计。

推荐理由：Gemma 4 以四个尺寸覆盖从手机到工作站的部署场景，并给出 Apache 2.0 许可与首日工具链支持，便于开发者判断本地部署与微调的可行路径。

推荐理由：官方给出语音模型的基准分数与多产品接入路径，可据此判断语音智能体的可用性变化。

推荐理由：官方给出 ARC-AGI-2 得分与多产品线开放入口，可据此判断新模型在复杂推理任务上的位置。

推荐理由：官方给出 Gemini 3 Flash 的基准分数、定价与上线渠道，可据此判断速度与成本之间的取舍。

推荐理由：官方给出函数调用、指令遵循与多轮对话三项能力的具体提升数据，并同步开放实时语音翻译入口。

推荐理由：官方给出 Gemini 3 Pro 的基准成绩、API 定价与配套开发平台，读者可据此判断它在智能体编码与多模态场景的落地位置。

推荐理由：官方给出 Gemini 3 Pro 在推理、多模态与编码基准上的具体分数，并同步公布接入搜索、开发平台与 API 的节奏。

推荐理由：SIMA 2 把 Gemini 的推理能力接入 3D 游戏智能体，并展示跨游戏泛化与自我改进的训练路径。