DeepSeek 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017，网页端、APP 与 API 已同步更新，各基准测试相比上一版 V4.1 Flash 明显提升，同时缩短任务运行时间与输出长度，在多个 Harness 下达到新的性能-费用帕累托最优，建议升级到 DeepSeek Harness 0.2.1-rc.1 及以上。
推荐理由：官方公告同时给出基准提升、许愿式编程案例和搜索 API 定价，读者可据此评估升级成本与新工作流可能。
小红书 AllSpark 团队发布并开源 Search Agent 模型 Iris，权重和评测代码已公开，数据与训练配方将陆续公布。
推荐理由：原文给出了数据构造、SFT-RL 训练和统一评测的完整思路，读者可以据此理解 Search Agent 的训练难点与可迁移方法。
Inception Labs 发布面向搜索管线的 Mercury 2，扩散式并行解码超 1000 tokens/秒，在 WideSearch 各步骤比 Gemini 3.1 Flash Lite 快近 2 倍、比 GPT-5 Mini 快 10 倍，定价 $0.25/M 输入、$0.75/M 输出。
推荐理由：原文给出每步延迟、成本与检索消融数据，读者可据此评估扩散模型在搜索管线中的实际取舍。
UIUC与Chroma联合推出Harness-1，一个20B参数的检索子智能体。它通过强化学习在一个有状态搜索框架中训练，该框架维护候选池、重要性标注集、证据图和验证记录，由策略决定搜索、筛选、验证及停止的时机。Harness-1在8个基准测试上达到0.730平均curated recall，比下一个最佳开源子智能体高出11.4个百分点，仅落后于Opus-4.6。模型权重和框架代码均已公开。
推荐理由：UIUC和Chroma放出的这个20B检索子代理，用RL训练出了0.73的平均召回，把开源竞品甩开11.4分，只比Opus-4.6低一点。权重、Harness全开源，搞RAG的可以真刀真枪试试了。
Hugging Face 发布六个 Ettin Reranker 重排序模型（17m、32m、68m、150m、400m、1b），基于 Ettin ModernBERT 编码器，蒸馏 self-mxbai-rerank-large-v2 分数训练，在 MTEB(eng, v2) Retrieval 达各自规模 SOTA。模型以 Sentence Transformers CrossEncoder 接口提供，三行代码可调用。同时发布 train-sentence-transformers Agent Skill（v5.5.0），允许 AI 编码智能体在用户数据上微调模型。训练配方、数据集和脚本已全部开源。
推荐理由：从17M到1B的全尺寸reranker家族，每个量级都是SOTA，而且训练数据和代码全开放，做搜索和RAG的开发者可以无痛替换旧模型。
IBM 发布两个 Apache 2.0 开源多语言嵌入模型：97M 参数的紧凑型（granite-embedding-97m-multilingual-r2）在 MTEB Multilingual Retrieval 上得 60.3 分，超越所有开放子 1 亿参数模型；311M 全尺寸模型（granite-embedding-311m-multilingual-r2）得 65.2 分，在 500M 以下开放模型中排第二，并支持 Matryoshka 维度。两者均基于 ModernBERT 架构，支持 200+ 种语言，针对 52 种语言和 9 种编程代码检索训练，上下文窗口达 32,768 tokens。可直接替换 sentence-transformers、LangChain、LlamaIndex 等框架中的默认模型，预置 ONNX 和 OpenVINO 权重以优化 CPU 推理。
推荐理由：97M小模型在跨语言检索上打败很多300M级选手，32K上下文让长文档处理不再鸡肋，Apache 2.0开源意味着做多语言RAG的可以直接拿来当默认嵌入模型了。
Google AI@GoogleAI精选AI 评分6969
推荐理由：Google 第一个原生多模态嵌入模型，把文本、图像、视频拉到同一个向量空间，做跨模态搜索的开发者可以不用再手动打标签了，但离「无感理解」还有距离。
MiniMax 最新发布的大语言模型 M2.5，通过在数十万个复杂现实环境中进行强化学习训练，在编码、智能体工具调用、搜索和办公工作等多项任务上达到 SOTA。模型推理效率高，完成 SWE-Bench Verified 评估的速度比前代 M2.1 快 37%，与 Claude Opus 4.6 相当。定价方面，以 100 tokens/秒运行时每小时成本仅 1 美元。M2.5 在超过 10 种编程语言和 20 多万个真实环境中训练，具备从系统设计到测试的全流程能力。
推荐理由：MiniMax M2.5 把 SWE-bench 拉到 80.2%，成本只有 Claude Opus 4.6 的十分之一，速度还翻倍，对做 agent 的团队来说是个高性价比选择。