#1
S1-MAS: Token-Efficient Multi-Agent Collaboration for Complex Reasoning
作者:未知 · 发布:2026-10-06 · arXiv
提出一种基于 token 效率优化的多智能体协作框架 S1-MAS,在复杂推理任务中显著降低计算开销,同时保持甚至提升多智能体协作的准确性,为大规模 Agent 系统提供了更高效的推理范式。
#2
AgentForesight: Online Auditing Framework for Safe Multi-Agent Systems (NeurIPS 2026)
作者:多位研究者 · 发布:2026 · NeurIPS 2026
提出 AgentForesight 在线审计框架,用于对多智能体系统进行实时安全性检测与干预,解决了多 Agent 交互中潜在的安全风险问题,是 AI 安全对齐领域的重要进展。
#3
Gemini 4 Argon — Google DeepMind 新一代旗舰模型(2026-09-30)
机构:Google DeepMind · 发布:2026-09-30 · 官方博客
Google DeepMind 发布 Gemini 4 Argon 旗舰模型,支持 100 万 token 输出长度,在 DeepSWE-bench 达到 77.9%、FrontierSWE V2 达到 55%,超越 GPT-6 Astra 成为当前 LMArena 排名第一的模型(Elo 1525±9)。
Gemini 4 Argon
llmreasoning
机构:Google DeepMind · 参数:未公开 · 上下文:1M 输出
DeepSWE-bench 77.9%,FrontierSWE V2 55%,LMArena #1 Elo 1525±9。支持超长上下文与深度推理。
GPT-6 Astra
llmreasoning
机构:OpenAI · 参数:未公开 · 上下文:1.05M
$10/1M input, $50/1M output。LMArena Elo 1474,支持超长上下文编码与深度推理。
Opus 5.5
llmcoding
机构:Anthropic · 发布:2026-09-22
编码与知识工作 SOTA,在多个编程基准上刷新记录。
Llama-4-Scout
model-weightsllm
机构:Meta · 发布:2026-09-29 · 协议:MIT
Llama 系列轻量级开源模型,MIT 协议,适合部署与二次开发。
Kolibri-1
model-weightsllm
机构:Aleph Alpha · 发布:2026-10-03 · 参数:78.1B MoE · 协议:Apache 2.0
78.1B MoE 架构,Apache 2.0 完全开源,支持多语言。
Mellum2.1 Thinking
model-weightsllmreasoning
机构:JetBrains · 发布:2026-10-08 · 参数:12B MoE · 协议:Apache 2.0
12B MoE 推理模型,Apache 2.0,面向开发者编程辅助场景优化。
Qwen3.8-Omni-Flash
model-weightsmultimodal
机构:阿里云通义千问 · 发布:2026-09-18 · 上下文:1M
全模态开源模型,支持文本/图像/音频/视频,1M 上下文。
GLM-5.3
model-weightsllm
机构:Z.ai(智谱)· 发布:2026-09-15 · 上下文:1M
旗舰开源模型,1M 上下文,涌现网络对抗安全防御能力。
Mistral 3
model-weightsllm
机构:Mistral AI · 发布:2026-09 · 协议:Apache 2.0
三款小型密集模型 + Mistral Large 3(41B 激活参数),全面覆盖轻量到旗舰场景。
Index-Translate-35B-A3B-preview
model-weightsmultimodal
机构:Bilibili · 发布:2026-09-30 · 协议:Apache 2.0
B站开源多语言翻译模型,MoE 架构,Apache 2.0 协议。
OrcaSAQ-2 27B
model-weightsreasoning
机构:OrcaRouter · 发布:2026-09-28 · 协议:OpenRAIL-M
27B 参数推理增强模型,针对复杂问答场景优化。
BLIP3-o
model-weightsmultimodal
机构:Salesforce · 协议:开源
开源多模态基础模型,支持图像理解与生成任务。
S1-MAS: Token-Efficient Multi-Agent Collaboration for Complex Reasoning
2026-10-06 · agent-researchreasoning
提出基于 token 效率的多智能体协作框架 S1-MAS,在复杂推理任务中显著降低计算开销,同时保持甚至提升多智能体协作的准确性,为大规模 Agent 系统提供了更高效的推理范式。