今天是2026年10月28日，整理了近期7天内的5条AI行业相关动态，核心集中在大模型新品发布与技术路线迭代两个方向。
行业新鲜动态
OpenAI于当地时间10月26日宣布推出GPT-6.1 Terra，官方称该模型特点为快速高效，是GPT-6系列的又一次迭代更新，目前官方尚未公布更多关于模型参数、具体评测表现以及商用接入规则的细节。东方财富网
国内厂商扩散智能DiffuSpace今日正式发布并开源扩散语言模型Clover-35B-A3B-Preview，该模型采用混合专家MoE架构，总参数量350亿，单token激活参数约30亿，支持128K上下文与块扩散生成，官方称其生成速度最高可达同尺寸自回归模型的10倍，实测速度达680 tokens/s；在智能体编程、工具调用等任务上，评测表现超过Mercury 2.5及同尺寸Qwen模型。今日头条
技术路线新动向
扩散语言模型dLLM赛道今年以来热度上升明显，2026年前9个月相关论文总数已经达到2025年全年的2.5倍，除了本次扩散智能发布的Clover系列外，Google、蚂蚁集团、Inception等多家国内外科技企业都在布局该路线，分别推出了Gemini Diffusion、LLaDA系列、Mercury系列模型，行业已有观点认为dLLM有望成为大模型性能突破的重要方向之一。今日头条
可关注的公开资源
Clover-35B-A3B-Preview目前已经完全开源，对大模型推理速度有要求的开发者，尤其是做智能体、工具调用相关场景的团队，可以直接下载模型进行测试，对比现有自回归模型在具体业务场景下的性能差异。东方财富网
今日行动建议
有大模型落地需求的开发者可优先测试开源的Clover-35B-A3B-Preview模型，关注其在编程、工具调用场景下的实际表现；关注GPT-6.1 Terra的后续官方公告，待接入规则公布后可评估其对现有业务的适配性。
今日小思考
之前很长一段时间里，大模型的性能提升基本都靠堆参数、优化自回归架构，现在扩散语言模型从技术路线上给出了新的可能性，尤其是在速度上的明显优势，很可能会改变接下来大模型落地的竞争格局——毕竟对很多实时场景来说，速度快几倍的价值，可能比准确率高几个点要大得多。不过现在dLLM还处于早期阶段，后续通用能力能不能追平主流自回归模型，还要看接下来各家的迭代进度。
Clover-35B开源，扩散语言模型第一次走到了能用的门槛上
今天最值得蹲的不是OpenAI又发新版本的GPT，是国内DiffuSpace刚放出来的这个开源扩散语言模型。之前大家总觉得dLLM还在实验室阶段，要么速度快但效果差，要么效果够但部署成本高，这次的350亿参数版本激活只需要30亿，生成速度最高能到同尺寸自回归模型的10倍，官方给出的实测速度是680 tokens/s，这个数据放在之前根本不敢想。
看公开的测试结果，它在智能体编程、工具调用这些任务上已经超过了同尺寸的Qwen3.6和Mercury 2.5，还支持128K上下文。现在dLLM的论文数量今年前9个月已经是去年全年的2.5倍，Google、蚂蚁这些大厂都在押注这个方向，之前说要取代自回归模型还觉得是吹牛皮，现在看至少在生成类工具场景里，替换的速度可能比大家想的快得多。
对独立开发者来说，现在可以先拉个开源版本跑下自己常用的场景测试，尤其是做编程助手、智能体工具的，这个模型的推理成本比同效果的自回归模型低太多，而且是完全开源的，不用怕被API卡脖子。要是你之前做的产品对生成速度要求高，比如实时对话、批量内容生成，现在完全可以用它搭个Demo看看效果，说不定成本直接能砍到之前的十分之一。
另外提一句，GPT-6.1 Terra这次更新的视觉推理、技术图纸解读能力，暂时还是闭源的，普通开发者除了调用API没别的玩法，短期内看不到太多差异化的机会，不如先多花点精力在刚开源的Clover上，新模型刚出来的头三个月，是做差异化产品的最好窗口。
— 2026年10月28日 星期三 —
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