一组研究人员公布称，他们把 GPT-OSS 120B 压缩为 600 亿参数、4-bit 量化模型后，得到的版本在多数对比基准中优于同为 600 亿参数的全精度版本。论文将这一方法称为「量化感知修复」，核心做法是让小模型直接对齐未压缩的大模型输出，而不是学习已被压缩过的中间版本。团队已将 Hypernova-60B 以开放权重形式发布到 Hugging Face，但生成该模型的压缩工具仍属专有，测试范围也仅覆盖 GPT-OSS。

Citrini 分析师 Jukan 表示，OpenAI 自研 AI 芯片「Jalapeño」在扩展规模上可能难以达到英伟达 Rubin 平台的水平。其判断依据是，若 HBM4 高带宽内存完全依赖三星供应，产能爬坡会存在上限。Jukan 还称，OpenAI 若想继续扩大部署规模，可能需要放宽 HBM4 传输速度等规格要求，以便引入其他供应商产品，缓解供应链限制。

英伟达推出Nemotron 3 Super，这是一款1200亿总参数开源混合模型，单次前向仅激活127亿参数，瞄准AI代理场景下的推理吞吐与成本问题。

AISLE用3.6B开源模型复现Anthropic Mythos旗舰漏洞检测，每百万token仅0.11美元。测试显示AI安全能力呈锯齿状边界，小模型在某些子任务上反超大模型，护城河在系统架构。

英伟达推出开源AI模型Nemotron 3 Super，总参数达1200亿，但单次前向仅激活127亿，主打降低智能体工作负载推理成本，并称在特定场景下吞吐量最高较Qwen3.5-122B提升7.5倍。

英伟达发布Nemotron 3 Super，120B参数MoE开源模型，激活仅12.7B参数，实现7.5倍吞吐提升，支持1M上下文，专为AI Agent优化，完全开放许可。

英伟达正式推出Nemotron 3 Super，一款1200亿参数的开源混合模型（MoE），每次前向推理仅激活12.7B参数，在智能体任务中吞吐量较Qwen3.5-122B提升7.5倍，支持百万级Token上下文，完全开源。

AI安全公司AISLE测试显示，DeepSeek R1在关键漏洞检测中与Anthropic的Mythos表现持平，甚至更便宜的模型也能发现相同漏洞。测试揭示了FreeBSD和OpenBSD中潜伏17年和27年的严重缺陷。结果表明AI安全性能更依赖工作流整合，而非模型成本，对加密市场有深远影响。