Zyphra 发布 ZAYA1-8B 推理模型，活跃参数不足 10 亿并全程在 AMD 硬件上训练
Zyphra 发布 MoE 推理模型 ZAYA1-8B，活跃参数不足 10 亿，在 AIME、LiveCodeBench、GPQA-Diamond 等数学、推理和编码基准上匹敌或超过 Nemotron-3-Nano-30B-A3B、Mistral-Small-4-119B 等更大的开放权重模型。
#模型发布
Zyphra ResearchAI 评分5555 Zyphra Research精选AI 评分6464 Zyphra 发布 AMD 训练的 MoE 模型 ZAYA1-8B
Zyphra 发布 ZAYA1-8B，首个在 AMD Instinct MI300 集群上完成预训练、中期训练和微调的 MoE 模型，活跃参数不足 10 亿，在数学、编码和推理基准上可匹敌或超过大得多的开源模型，如 Mistral-Small-4-119B。
推荐理由：官方详解了架构、AMD 训练栈和 Markovian RSA 推理方法，读者可据此评估小参数 MoE 模型的实际推理能力。
OpenAI：部署安全与系统卡精选AI 评分7171 OpenAI 发布 GPT-5.5 Instant 系统卡：生化领域按 High 能力启用 Preparedness 防护
OpenAI 发布 GPT-5.5 Instant 系统卡，将该模型在生物与化学领域定为 High 能力并激活相应 Preparedness 防护。与 Gryphon Scientific 合作构建的未公开默会知识与排错选择题集评测中，将拒答和安全补全计为成功时模型刚好超过 80% 的共识专家基线，不计入则低于 80%。
推荐理由：OpenAI 官方系统卡给出 GPT-5.5 Instant 在生化领域被评为 High 能力及与专家基线的具体对比结果。
Ethan Mollick：One Useful Thing精选AI 评分7676 Ethan Mollick 实测评测 GPT-5.5：能力跃升但锯齿状边界仍在
Ethan Mollick 提前试用 GPT-5.5 并撰写评测，认为其表明 AI 快速提升尚未结束。同一编程任务中 GPT-5.5 Pro 仅 GPT-5.5 Pro 真正模拟了城镇演化，耗时 20 分钟，而 GPT-5.4 Pro 需 33 分钟。
推荐理由：作者以早期访问实测对比多代模型，用同一编程任务和数据研究案例展示 GPT-5.5 的进步与边界。
OpenAI：部署安全与系统卡精选AI 评分7777 OpenAI 发布 GPT-5.5 系统卡，评定生物化学领域为 High 能力
OpenAI 发布 GPT-5.5 系统卡，将该模型在生物和化学领域评定为 High 能力并启动相应 Preparedness 防护。与 Gryphon Scientific 合建的未污染隐性知识测评中，GPT-5.5 Pro 在排除拒绝后得 81.67%，略超 80% 的专家共识基线。
推荐理由：OpenAI 官方系统卡给出了 GPT-5.5 的生物化学能力评级与 Apollo Research 第三方评估数据，读者可据此了解其安全边界。
OpenAI：部署安全与系统卡AI 评分5050 OpenAI 发布 ChatGPT Images 2.0 系统卡，披露安全评估与生物风险缓解措施
OpenAI 发布 ChatGPT Images 2.0 系统卡，介绍对该模型在标准与思考模式下的自动化安全评估和对抗测试。评估使用专门设计用于违规的提示词，指标涵盖图像层、提示词层及两层合并的拦截率（CT）和漏检率（RU），并说明思考模式因首轮 3112 条提示词违规图像极少而重复运行至 6944 次生成。
Cognition 模型 / Devin 博客精选AI 评分6060 Cognition 与 Applied Compute 推出 RL 训练的 bug 检测专用模型 SWE-check，速度约为 Opus 4.6 的 10 倍
Cognition 与 Applied Compute 合作 RL 训练了 bug 检测专用模型 SWE-check，在内部 in-distribution 评测上与 Opus 4.6 持平（delta F1 从 0.09 降到 0）。
推荐理由：原文给出了完整训练配方和关键评测数字，读者可以借鉴其奖励函数设计与两阶段后训练方法。
Cognition 模型 / Devin 博客AI 评分5353 Cognition 发布 SWE-1.6，优化编码智能体的模型 UX
Cognition 发布面向软件工程智能体的新模型 SWE-1.6，已在 Windsurf 全量开放，未来 3 个月免费。模型在 SWE-Bench Pro 上与上月的 SWE-1.6 Preview 相当（Preview 比 SWE-1.5 高逾 10%），重点改进模型 UX：更多并行工具调用、更少循环行为和终端依赖，训练中引入长度惩罚以抑制过度思考。
Suno：Blog精选AI 评分6060 Suno 发布 v5.5，推出 Voices、Custom Models 和 My Taste 个性化功能
Suno 发布 v5.5 模型，称其为最具表现力的版本，并推出 Voices、Custom Models 和 My Taste 三项个性化功能。
推荐理由：原文给出 v5.5 的三项新功能细节与订阅限制，读者可以据此判断个性化音乐创作的实际入口。
OpenAI：部署安全与系统卡精选AI 评分6161 OpenAI 发布 GPT-5.3 Instant 系统卡，披露部分安全评测出现回退
OpenAI 发布 GPT-5.3 Instant 系统卡，评测针对 2026/2/26 上线版本。
推荐理由：OpenAI 官方系统卡披露 GPT-5.3 Instant 在部分违禁内容评测上相对前代出现回退，并说明动态多轮安全评测的新做法。
Cognition 模型 / Devin 博客精选AI 评分6464 Cognition 发布 SWE-1.6 早期预览并分享研究进展
Cognition 分享正在训练中的 SWE-1.6 早期预览，当前 checkpoint 在 SWE-Bench Pro 上比 SWE-1.5 高 11%，速度同样为 950 tok/s，并向小部分用户开放早期访问。
推荐理由：Cognition 公开了训练方法细节和 Model UX 的权衡分析，读者可以借此了解 RL 训练编码模型的实际取舍。
Zyphra ResearchAI 评分5252 Zyphra 发布 380M 参数 EEG 基础模型 ZUNA，Apache 2.0 开源
Zyphra 发布首个基于脑电数据训练的 380M 参数基础模型 ZUNA，用于对头皮 EEG 信号去噪、重建和上采样，目标是推进无创 thought-to-text。
Zyphra ResearchAI 评分4747 Zyphra 发布 ZUNA：380M 参数 BCI 基础模型，迈向 thought-to-text
Zyphra 发布其首个基于脑数据的 BCI 基础模型 ZUNA，一个 380M 参数的 diffusion autoencoder 模型，可从嘈杂、不完整的头皮 EEG 数据中重建高保真脑信号，并从稀疏输入和电极坐标预测缺失通道，适用于消费级头环到 256 电极研究系统。
OpenAI：部署安全与系统卡精选AI 评分7070 OpenAI 发布 GPT-5.3-Codex 系统卡，披露安全评估与 Apollo 破坏能力测试结果
OpenAI 发布 GPT-5.3-Codex 系统卡，公布不允许内容、生物化学和网络安全领域的评估结果。
推荐理由：官方系统卡给出 GPT-5.3-Codex 的沙箱机制、生物化学风险评级和 Apollo 发现的更强破坏能力评估结果，可帮助读者了解其安全边界。
OpenAI：部署安全与系统卡AI 评分5353 OpenAI 发布 GPT-5.2-Codex 系统卡补充：安全评测与沙箱机制详解
OpenAI 发布 GPT-5.2-Codex 系统卡补充材料，说明该编码模型的安全评测结果与部署防护。
OpenAI：部署安全与系统卡AI 评分5959 OpenAI 发布 GPT-5.2 系统卡更新，披露安全评估结果
OpenAI 发布 GPT-5.2 系统卡更新，将 GPT-5.2 在生物与化学领域定为 High 能力并激活 Preparedness 防护。
Zyphra ResearchAI 评分5757 Zyphra 发布 ZAYA1 预览版：首个完全在 AMD 全栈上端到端预训练的模型
Zyphra 宣布 ZAYA1 预览版，称其为首个完全在 AMD 硬件、软件和网络栈上端到端训练的 AI 模型。
OpenAI：部署安全与系统卡精选AI 评分6464 OpenAI 发布 GPT-5.1-Codex-Max 系统卡，披露安全评估与沙箱机制
OpenAI 发布 GPT-5.1-Codex-Max 系统卡，说明该模型在禁用内容、Agent 沙箱和生物化学风险上的安全评估。Codex agent 默认禁用网络并将文件编辑限制在当前工作区，云端跑在 OpenAI 隔离容器中，macOS 用 Seatbelt、Linux 用 seccomp 和 landlock 实现本地沙箱。
推荐理由：OpenAI 官方系统卡披露 GPT-5.1-Codex-Max 的安全评估细节，包括沙箱机制与生物化学风险评级，可供部署决策参考。
Cognition 模型 / Devin 博客精选AI 评分6666 Cognition 发布软件工程模型 SWE-1.5，与 Cerebras 合作实现 950 tok/s 推理
Cognition 发布面向软件工程的新模型 SWE-1.5，为数千亿参数规模，编码性能接近 SOTA，通过 Cerebras 部署实现最高 950 tok/s，比 Haiku 4.5 快 6 倍、比 Sonnet 4.5 快 13 倍。
推荐理由：Cognition 官方详解 SWE-1.5 的速度数据与模型、推理、harness 协同设计思路，读者可据此理解编码 Agent 的系统级优化方法。
Cognition 模型 / Devin 博客精选AI 评分6161 Cognition 发布 SWE-grep 与 SWE-grep-mini，用 RL 训练快速并行上下文检索模型
Cognition 发布 SWE-grep 和 SWE-grep-mini，用多轮强化学习训练的智能体检索模型，检索能力比肩前沿编码模型但耗时少一个数量级。模型每轮最多发出 8 个并行工具调用、最多 4 轮，借助 Cerebras 推理分别达到超过 2,800 tokens/秒和超过 650 tokens/秒。
推荐理由：官方披露了多轮 RL 训练并行检索模型的方法与训练细节，读者可以据此理解快慢模型分工的实现路径。