Jack Dorsey 旗下 Block 研究实验室放出 Dessa：从零只靠人类对话音频训练、不经文本、不接预训练底座；全双工边听边说，可在 MacBook Pro M4 Max 及以上本机推理。暂无公开 API，先向安全研究者开放早鸟。
官方页写明：Dessa 是真正的 speech-to-speech——音频进、音频出，知识与情感都从原始人声里学；全双工可同时听与说，会自然插入 yeah / got it 等附和，推理快于实时。对比常见「语音→文本→大模型→语音」管线，它刻意不把情感、停顿与语调压扁成文字。训练号称只用一台 NVIDIA GB200 NVL72，词量远少于文本 LLM。
演示均为无人操控的现场录音：会中途笑、按要求提高音量、在惊喜场景里小声 gasp，并曾与 OpenAI GPT-Live-1 对聊。公司强调本机可跑于 MacBook Pro M4 Max 或更好配置；当前无公众入口，正征集 AI 安全研究者做早鸟红队。TechCrunch 10 月 24 日跟进报道。
Moonshot 10 月 23 日发布 Kimi K3.1 Pro（及约 2–3× 速的 Highspeed）：约 3T 级开源权重线的后训练升级，1M 上下文；今日起可在 Kimi.ai / Work / Code / API 用，完整权重计划 11 月 4 日放出。厂商称 Terminal-Bench 4.0 约 65.7%，略低于 Claude Opus 5.5 的 66.4%、高于 GPT-6 Astra 的 58.2%。
Artificial Analysis 10 月 23 日推出 Coding Agent Index v2.0：用 Cognition FrontierCode v1.1 替换 DeepSWE，并收紧仓库问答评分。Claude Code + Opus 5.5（max）以 61.7 居首；Codex + DeepSeek V4.1 Flash 约 $0.39/题、分 47.3，站在成本前沿。
MiniMax 10 月 23 日放出 M3.1 Flash 权重：约 428B 总参、每 token 激活约 23B 的原生多模态 MoE，上下文最高 1M；官方称上线约 72 小时处理逾 100 万亿 token。权重见 Hugging Face，可接 SGLang / vLLM / TokenSpeed。
