十月国产大模型上新潮，官方实锤的只有三款

十月的国产大模型圈子很热闹。一份“中国模型前瞻”清单在 X 上被大量转发，DeepSeek、智谱、月之暗面、阿里、腾讯、小米、MiniMax 七家厂商被写进同一张时间表。

但热闹归热闹，官方到底说了什么，和社区在传什么，中间隔着一条不小的鸿沟。

我们逐一核对了各家官网、API 文档和正式新闻稿，把“已确认”和“还在传”分开来看。

已经落地的：三款模型有实锤

MiniMax M3.1-Flash-Preview：预览版已可用，但“兔子”官方没认领

官方状态：已上线 MiniMax Code 和 M Plan，可调用。

MiniMax 官方模型列表显示，M3.1-Flash-Preview 目前仅通过 M Plan 和 MiniMax Code 提供。它支持 100 万 token 上下文、原生多模态、五档可调思考深度（low/medium/high/xhigh/max，默认 max）。

它的来路也挺有意思。9 月 23 日起，OpenRouter 上挂着一个匿名模型 Space Bunny Alpha，主打推理极快、编程强、100 万上下文，免费调用。上线后迅速登上 OpenRouter 和 OpenCode 日调用量榜首。独立研究者做了 24 组 token 计数测试，发现 Space Bunny 与 MiniMax 模型的分词特征高度一致。

但 MiniMax 官方从未认领“Space Bunny”这个代号。 官方文档中只有 M3.1-Flash-Preview 的正式名称。目前该模型没有独立按量付费 API、没有完整模型卡、没有 benchmark，等待的是正式版发布和开放范围扩大。

小米 MiMo-V2.6 系列：已开源，训练过程全程公开

官方状态：已发布并开源，含 Pro 和 Flash 两个版本。

小米在 9 月 22 日发布了 MiMo-V2.6 系列并开源权重，包括旗舰 MiMo-V2.6-Pro 和高效推理模型 MiMo-V2.6-Flash，均采用 MIT 许可证。

MiMo-V2.6-Pro 是 1.02 万亿参数的 MoE 模型，每 token 激活 420 亿参数，支持文本、图像、视频、音频输入，最高 100 万 token 上下文，输出最高 12.8 万 token。在 Artificial Analysis 智能指数上排名开源权重模型第一（46 分），超越了 Kimi K3 和 Qwen3.8-Max。

最特别的是小米的训练方式：以公开仪表盘直播 RL 训练过程，总花费约 350 万美元，并承诺陆续开源 7000 余个 RL 训练环境及完整训练框架。

关于 MiMo-V3：小米 MiMo 负责人罗福莉已在 9 月 24 日公开了下一代架构核心技术 HySparse2，称 MiMo-V3 将搭载这一全新自研架构。但 V3 本身的发布日期尚未官方确认，社区传闻为 10 月 23 日。

腾讯 Hy4：Preview 已开源，价格已公布

官方状态：Hy4 preview 已发布并开源。

腾讯云 Token Plan 页面显示，Hy4 preview 总参数 770B、激活参数 49B，重点面向 Agent、Coding 与生产力场景优化。价格方面，每百万 tokens 输入 6 元、输出 18 元、缓存命中最低 0.3 元。

Hy4 preview 目前有限时优惠活动：Token Plan 用户享刊例价 5 折，活动持续到 10 月 15 日。WorkBuddy 平台上的 Hy4 preview 夜间限时免费也延长到了 10 月 31 日。

关于“Hy4 Pro”：目前无官方确认。腾讯官方材料中只有 Hy4 preview，正式版名称和发布日期均未公布。

有官方信号但还没落地的：三款在路上

DeepSeek V4.1 Pro：官方提过型号，但没有日期

官方信号：DeepSeek 在 9 月 10 日 V4.1 Flash 的发布说明中，写下了“直到 V4.1-Pro 发布”这句话。

这是目前所有传闻中信号最强的一条：型号被官方文字提及，证明在路线图上。但除此之外，没有模型卡、没有 API 端点、没有权重、没有价格。

作为参照，DeepSeek V4.1 Flash 是 552B 参数的 MoE，输入激活 8B、输出激活 16B，原生支持图像理解，1M 上下文，KV Cache 需求降到上一代四分之一。V4.1 Pro 若在这套架构上扩规模，Agent 和复杂编程是主要看点。

但需要注意：V4.1 Pro 已经在 Flash 发布后“迟到”超过一个月。有分析认为，“V4.1 Pro 的 Pro 名称现在已经尾随 Flash 超过一个月，这是关于它时机唯一可衡量的事情，也是停止把它当作即将发布的合理理由”。

Kimi K3.1：API 标识可探测，官方预告已出现

官方信号：开发者发现 kimi-k3-1 标识可通过接口调用，官方开放平台出现 K3.1 预告，标注 1M 上下文。

多名开发者在月之暗面 API 平台后台发现 kimi-k3-1 模型标识，通过了接口探测并可正常调用。Kimi 官方开放平台随后出现 K3.1 预告，支持 1M tokens 上下文窗口。

根据流出的配置信息，K3.1 可能提供 Low、High、Max 三档推理强度，以及 Agent 模式、Swarm 多智能体协作、搜索和批处理等任务模式。当前平台显示的 API 价格与 K3 相同，但不排除是占位符。

但官方尚未正式发布：K3.1 没有独立模型卡或价格条目。上一代 Kimi K3 发布于 2026 年 7 月，总参数 2.8 万亿，拥有 1M 上下文和原生视觉能力。

GLM 5.3-Flash：官方已发布，但“GLM 5.5”零痕迹

官方状态：GLM-5.3-Flash 已于 8 月 26 日发布。GLM 5.5 无任何官方痕迹。

对 Z.ai 官网发布记录、Hugging Face 组织、GitHub 仓库的核查显示，没有任何条目以“GLM 5.5”命名。最新官方发布是 GLM-5.3-Flash（8 月 26 日）和 GLM-5.3（8 月 18 日）。

GLM-5.3-Flash 采用混合线性与稀疏注意力架构，总参数 320B、激活 18B，原生视觉能力支持观察界面和渲染结果，形成代码-浏览器-界面的闭环。在 Artificial Analysis 智能指数上得分 57，每任务成本仅 0.045 美元（折扣后），被称为“之前只在 10 倍成本下才能获得的智能水平”。

关于“万亿参数”的说法：源头是智谱创始人唐杰在一次演讲中提到的目标。但 Z.ai 在 8 月 31 日的财报电话会上直接点名 GLM-6.0 为下一代基础模型，跳过了 5.4 和 5.5。

智谱的公开路线是：继续扩大后训练和 RL 规模，同时推进下一代基座模型。唐杰表示，当前基座参数约 7450 亿，使用周期半年以上，“简单把参数做大，并不是 Scaling 的本质路径”。

只有“一句话书面记录”的：Qwen 4

官方状态：仅确认“正在训练中”。

阿里巴巴 9 月 22 日云栖大会的官方新闻稿中，关于 Qwen 4 的全部书面内容就是一句话：“其下一代模型 Qwen 4 目前正在训练中”。

Qwen 4 Max、Flash、Plus、27B 这四个层级名称，是在会议讲台上口头公布的，未出现在书面新闻稿中，也未附带任何规格说明。

这意味着：没有模型卡、没有权重、没有 API、没有定价、没有上下文窗口、没有参数规模。你目前能实际调用或下载的 Qwen 代际只有 Qwen 3.8，旗舰为 Qwen3.8-Max。

有一个容易搞混的点：搜索中紧挨着 Qwen 4 出现的 “5 万亿到 10 万亿参数”，阿里在新闻稿中明确归于 Qwen 4.5 和 Qwen 5 系列，不是 Qwen 4 本身。

关于 27B 层级：这个层级历史上常以开源权重发布（Qwen3.5-27B 到 Qwen3.8-27B 都存在于 Hugging Face），但 Qwen 4 的这一承诺尚未兑现。

一张图看清官方状态

这一轮更新在讲什么

把已经落地的三款放在一起看，趋势很清楚：

第一，1M 上下文正在变成标配。 MiMo-V2.6、Hy4 preview、M3.1-Flash-Preview 都支持 100 万 token。

第二，Agent 和编程是核心战场。 所有新模型的卖点都集中在 Coding Agent、工具调用、长时任务上。

第三，开源和透明在成为差异化武器。 小米用 MIT 许可开源万亿参数模型，还直播训练过程；腾讯把 Hy4 preview 直接开源并公布价格。

写在最后

这份“十月前瞻”清单能在一天内被大量转发，说明社区对国产模型的期待是真实的。但把官方记录翻一遍就会发现：三款已经落地，三款有信号但没发布，一款连官方痕迹都没有。

传闻可以追，但别把传闻当官宣。模型卡、API 价格、开源许可证和可复现的实测，才是最终验证标准。

本文核验时间为 2026 年 10 月 14 日，基于各厂商官网、API 文档及正式新闻稿。