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OpenAI 首款自研推理芯片 Jalapeño 测试结果公布，在 GPT-OSS 120B、DeepSeek R1 和 Kimi K2.5 上实现 1.5-1.9 倍能效提升和 1.7-3.6 倍延迟降低，特别适合需要多步骤顺序执行的智能体场景。

研究发现智能体记忆并非简单开关，而是需根据模型能力校准剂量：强模型适合完整指导集，弱模型需紧凑核心加任务检索，饱和模型则无显著收益。gpt-oss-120b 以仅 5% 额外 tokens 提升 16.1% 任务完成率。

Meta 发布 Muse Glimmer-30B，30B 参数多模态模型专为本地智能体场景优化，Apache 2.0 许可。在 MCP Atlas、WildClawBench 等智能体基准上表现优异，适合隐私敏感的编码、文档分析、个人助手等应用。

NVIDIA 发布开源多语言 TTS 模型，支持 12 种语言包括阿拉伯语、韩语、葡萄牙语。提供开放权重和 NIM 部署，适合客户支持、医疗助手、企业副驾驶等多语言语音智能体场景，可在自有基础设施上优化延迟。

GPT-5.6 模型家族（Sol、Terra、Luna）现已在 Kiro 软件开发智能体平台上线。测试显示 GPT-5.6 Terra 在 Terminal-Bench 2.1 上实现约 82% 成本降低，通过规范驱动方法帮助团队更高效地规划、构建、审查和测试代码。