OpenAI 表示已针对 COBOL、Fortran、Visual Basic 等训练代码稀缺的遗留语言改进最新模型。在自建的 MultiLangBench 上，GPT-6 Astra 在 20 种语言的平均测试通过率为 87.4%，GPT-5.6 Terra 约为 38%；GPT-6 Luna 为 40.3%，成本更低。
推荐理由：OpenAI 公布 GPT-6 系列在 COBOL、Fortran 等低资源语言上的评测结果，可对照旧模型看提升幅度。
Reflection AI 推出面向智能体编码与长周期任务的开放权重模型 Beam，总参数 501B、激活参数 23B，Reflection 称其有效上下文长度为 100 万 token，权重以 Apache 2.0 许可在 Hugging Face 发布。
推荐理由：文章给出 Beam 的参数量、上下文长度与三种部署路径，可据此比较托管端点与自建运行时的取舍。
Meta Superintelligence Labs 发布第二代模型家族 Muse Wonder 与 Muse Wonder Full，定位为面向个人与专业智能体工作的前沿模型。
推荐理由：汇总了 Meta 新模型的首发细节与多家第三方评测数据，可对照 Opus 5.5 等竞品判断其真实位置。
Google DeepMind 发布前沿模型 Gemini 4 Argon，先通过 Fairwind Program 向受信任的网络安全防御方开放，之后再逐步扩展到开发者、企业和消费者。
推荐理由：官方披露了 Argon 在内部代码迁移、漏洞发现等真实工作流中的具体案例与基准成绩，可据此判断前沿模型落地工程的方式。
