AI TrackerAsahi Linux 將所有程式碼改採 GPL，稱原因是 AI 輔助的程式碼洗白
為 Apple Silicon Mac 帶來 Linux 的 Asahi Linux 專案在一份進度報告中宣布，將所有儲存庫的授權從 MIT 改為 GNU General Public License 第 2 版或更新版本，讓程式碼只採用著作傳染授權。該專案在 11 月 9 日前幾天宣布了這項變更。
Nous Research 推出 Arete-27B：經後訓練的 Qwen3.8-27B，將「黨的立場」回應率從 22% 降至 1%
Nous Research 於 11 月 6 日在 X 上宣布推出 Arete-27B。這款模型以 Qwen3.8-27B 為基礎進行後訓練，依該實驗室的說法，目的是「強化西方價值觀」。Nous 認為，最強大的開放模型來自中國，且其權重中帶有與國家立場一致的行為傾向。Harness Leaderboard 比較 9 種搭配開放模型的程式碼代理 harness；僅使用 bash 的代理表現最佳
Joel Niklaus 發布了 Harness Leaderboard，對比 9 種搭配開放模型運作的程式碼代理 harness。每次比較中，只有 harness 不同：模型、供應商和推理強度都維持不變，每項任務嘗試 3 次。Niklaus 表示，他在 Terminal-Bench 2.1 和 DeepSWE 上使用 GLM-5.3-Flash、DeepSeek-V4.1-Flash 和 Flint，進行了 28,849 次測試，推理成本為 $4,746。截至 11 月 6 日，該貼文在 X 上獲得 625 點。Village：開放權重模型僅占 3% 的預算，低於 6 月的 41%
發布 LLM Atlas 的 Village 報告指出，封閉模型如今幾乎占據價格效能前沿的所有位置。根據其估算，開放權重模型在 3% 的預算範圍內是能力最強的模型，且幾乎全都落在低價端（Google 的 Gemma 4 E4B 和 Xiaomi 的 MiMo-V2.6-Flash）。6 月時這個占比為 41%，當時僅 DeepSeek V4 Flash 就在近三分之一的預算範圍內領先。Village 表示，這是它測得的最低占比；自 2024 年以來，每季末的占比都至少有 6%。
Artificial Analysis 將 FLUX 3 Image Klein 列為開放權重文字轉圖像模型第 2 名
Artificial Analysis 表示，Black Forest Labs 的 FLUX 3 Image Klein 是一款擁有 5.6B 參數、於 10 月 15 日發布的開放權重圖像模型，在其 AA-Image-T2I v2.1 排行榜上名列開放權重模型第 2，與排名第 1 的 Qwen-Image-2.1 不相上下。在 AA-Image-Editing v2.1 上，它則在開放權重模型中排名第 3。這些排名是 Artificial Analysis 自行評定的。Moonshot releases the open weights of Kimi K3.1 Pro
Moonshot posted on X that it is releasing the model weights of Kimi K3.1 Pro, on Hugging Face as moonshotai/Kimi-K3.1-Pro, and said "we'll keep advancing open intelligence." It had promised the weights by November 4 when it launched the model on October 23.Hermes Agent v0.23.0 新增瀏覽器桌面版、/rewind、群組聊天和支出上限
Nous Research 發布 Hermes Agent v0.23.0，並稱此版本為 Hearth Release。公司列出的亮點如下：Artificial Analysis 評測開放權重模型 Nanbeige4.3-33B，在 Intelligence Index 得分 20，與 Qwen3.8 27B 持平
Artificial Analysis 表示，Nanbeige4.3-33B 是 Nanbeige（中國招聘平台 BOSS Zhipin 的基礎模型團隊）推出的開放權重模型，在其 Intelligence Index v5 中得分 20，與 Qwen3.8 27B (xhigh) 相同。兩者都是稠密模型，總參數量分別為 33B 和 27B。Artificial Analysis 表示，Nanbeige 的模型在終端使用方面較強，但知識表現較弱，並在 Intelligence Index 相對於總參數量的評比中創下新的 Pareto 最優點。百度開源 ERNIE-5.5-Flash-Base，這款稀疏 MoE 模型有 280B 參數
百度已在 Hugging Face 上發布 ERNIE-5.5-Flash-Base。其模型卡將 ERNIE 5.5 Flash 描述為一款高效的稀疏混合專家語言模型，總參數量為 280B、啟用參數量為 14B，從頭開始以 33.5T 個 token 預訓練，訓練上下文長度為 128K。微調與推論支援最高 1M token 的上下文長度。Ricursive AI 推出 Ripple-65B Preview：適用於代理式程式設計的 650 億參數密集型開放權重模型
Ricursive AI 於 11 月 4 日推出 Ripple-65B Preview，這是一款擁有 650 億參數的密集型語言模型，該公司表示是從頭開始預訓練的。公司聲稱，在代理式程式設計任務上，這款模型為美國開放權重模型創下新的最先進成果，超越了該公司列出的多款規模大得多的模型：Muse Spark Open-816B、Beam-501B、Inkling-975B 和 Nemotron 3 Ultra-550B。以上皆為該公司的說法。Nous Research 將 Hermes Agent 的外掛、連接器與技能整合至同一個市集
Nous Research 於 11 月 4 日在 X 表示，Hermes Agent 的外掛、連接器與技能現已整合至單一的 Hermes Marketplace，使用者只需點擊幾下即可瀏覽並新增擴充功能。市集網址為 hermes-agent.nousresearch.com/marketplace。Cloudflare 開源供程式設計代理使用的安全稽核 skill
Cloudflare 的開發者帳號發布了開源 skill cloudflare/security-audit-skill，可將程式設計代理轉變為一組安全稽核員。Cloudflare 表示，這項 skill 是其自家漏洞探索測試架構的起點。Perplexity 推出 pplx-embed-v2-context：9B 與 0.6B 開放權重視覺語言嵌入模型
Perplexity 在 Hugging Face 發布了 pplx-embed-v2-context，這是兩款開放權重視覺語言嵌入模型（9B 和 0.6B），並與 turbopuffer 共同撰寫了一篇論文。兩款模型都會為每份文件輸出一個 int8 向量，或為每個可讀取整份文件的區塊各輸出一個向量；兩者也都能以非情境模式執行，每份文件產生一個嵌入向量，不進行分塊。
OpenCode 經重新打造，可在瀏覽器開發者工具中執行
Adam（adamdotdev）於 11 月 2 日在 X 表示，他重新打造了 OpenCode，讓它能在瀏覽器的開發者工具主控台中執行，並以 console.log 陳述式作為介面。這個專案以他在 textjs.org 連結的框架為基礎，他也邀請開發者及其代理程式用它打造其他主控台應用程式。
Anthropic 推出 FlashProve：用於證明回應由哪個模型產生的開源原型
Anthropic 發表了可驗證推論研究：一種密碼學證明（zkSNARK），可證明回應來自一組特定且已承諾的模型權重；即使使用者沒有這些權重，也能驗證。貼文指出，這有助於偵測路由服務暗中更換模型，或攻擊者竄改模型的情況，也能讓評估人員和監管機構確認實際提供的模型。
Hydrogen-1.0：以 GLM-5.3 為基礎進行後訓練的開放權重科學模型正式發布
Chenru Duan 宣布推出 Hydrogen-1.0，團隊稱這是他們首款開放權重科學研究模型。該模型以 GLM-5.3（來自 Z.ai）為基礎，使用團隊內部的科學資料、實驗室紀錄和發現歷程進行後訓練。
MiniMax 列出可在本機執行 M3.1 Flash 的社群量化版本
MiniMax 發布社群製作的量化版本整理，適合想在自有硬體上執行其 428B 參數開放權重模型 M3.1 Flash 的使用者。MiniMax 表示，較低位元的權重可減少載入模型所需的記憶體，以及解碼時搬移的權重資料；要讓這項技術實用，還需要謹慎校準、高效率的低位元核心，並將專家分配至 GPU 和系統 RAM。