Gemini API CLI（gemini-api）是 Google 2026/10/19 發布的實驗性預覽（v0.4.x），一顆 Go 單一執行檔，把 Gemini 模型、媒體生成與 managed agents 變成無狀態的 shell 指令。它不是 coding agent：下一步由你的程式決定就用它，要 agent 自己規劃用 Antigravity CLI，寫應用後端用 Gen AI SDK。
Cloudflare 自研模型分兩條線：Clef 家族輸出選項機率（clef 27B、clef-flash 9B、clef-omni 30B-A3B），Clairic 輸出型別化值與區間。四者只計 input token（$0.038–$0.24/1M）、不計 output；Clef 三個以 Apache-2.0 開源可自架，Clairic 仍是託管預覽。決策類基準贏 Jev，深推理類輸 Jev。
決策模型把一般 LLM 的「生成一段文字、你再自己解析」換成「你先把選項列好，模型直接回每個選項的機率」。TypeSafe 在 2026-09-15 提出 System One 之後，一個多月裡這類模型從一家變成十幾家：Jev 1.14、OpenAI Decisions API、Perplexity Decider v1.2、Microsoft-Decision-1、Liquid d1-ultra、Base Labs mammoth-1、vLLM d3、StartLux、Fastino GLiDE、Celeris-1 Decision、Inception Mercury Decide、Cloudflare Clef。兩張榜單給的答案幾乎相反——社群 Jev Decision Index 0.4.1 冠軍是 GLiDE V1.2（71.5），獨立 Artificial Analysis Decision Index 冠軍是 d1-ultra（65.2）、Jev 1.14 只有 57.1。決策模型贏在分類與工具選擇，輸在知識與推理，而且普遍過度自信。
CVE-2021-28476 是 Hyper-V 虛擬網路交換器驅動的一個漏洞：guest（虛擬機）送出特製封包，host（宿主）的程式照著封包裡的位址去讀、沒有檢查，結果是 host 當機。Akamai 宣稱有當機與程式碼執行兩種利用情境，但公開 PoC 只展示當機，程式碼執行沒有公開展示。CVSS 9.9，2021 年 5 月修補。放到獎金表上，公開展示的結果對應 DoS 那格（最高 15,000 美元）；L1 逃脫那格最高 250,000 美元，要有可運作的 RCE exploit，沒有 exploit 時同一格仍有 200,000、100,000、50,000 美元三列。
Apodex 由 Apodex 團隊訓練，是一個 reasoning-first 的 Mixture-of-Experts 模型，專為複雜長程研究、預測與可驗證任務設計。搭配代理執行環境，可用工具處理檔案、資料與程式碼；原始模型 API 僅接收文字。
Cohere 以 North 系列推出首個 agentic coding 模型，North Mini Code（30B total / 3B active sparse MoE），專為程式碼生成與自動化開發設計。提供 256K 上下文，並以 `north-mini-code:free` 形式在 OpenRouter 提供免費存取。
Dots3-Note Preview 的 OpenRouter 頁列出長上下文、圖片輸入與工具呼叫；自架授權仍須取得可確認的官方資料。
LFM2.5-2.6B 是裝置端 hybrid 推理模型；官方權重與 OpenRouter 端點的上下文限制不同，部署前也要核對授權與資料條款。
LongCat-Flash 與 LongCat-2.0 是美團的開放權重 MoE 模型。本文依官方模型卡說明動態計算、LSA、長上下文與工具使用，並區分模型規格和託管端點限制。
Nemotron 涵蓋文字推理、多模態理解與安全分類；Ultra、Super、Lightning、Nano Omni 及 Content Safety 的架構、上下文與授權不同。本文區分官方模型規格與 API 端點限制。
pplx-embed 是 Perplexity 2026 年 2 月起陸續釋出的嵌入模型家族，分三條線：v1 單向量（0.6B／4B，API 每百萬 token $0.004／$0.03）、context 上下文嵌入（v1 4B 與 9B 預覽版）、v2-late 多向量（0.6B／9B，可直接搜 PDF 頁面圖片）。三條線解決不同問題，不是新舊取代。
沒有「不寫註解」派，只有「預設不寫、例外才寫」（Uncle Bob）和「註解是設計的一部分」（Ousterhout、antirez）。兩人 2024–2025 的公開對談裡，雙方都同意 why 註解要寫、廢話註解不要寫；真正吵的是方法的介面註解、長名字能不能取代註解，以及該不該信任註解。實證研究的結論是看品質：同一批受試者，註解讓表現從下降 30% 到提升 34% 都有。
Gemma 是 Google 對照 Gemini 閉源旗艦的開放權重（open weights）家族；2026 年 4 月的 Gemma 4（E2B／E4B／26B-MoE／31B）把授權從自家 Gemma Terms of Use 換成 Apache 2.0——這是全文最關鍵的變化，也是選型前必須先搞懂的事。
Laguna 是 Poolside 的 agentic coding 模型家族：XS 2.1 以 33B-A3B 跑進 36GB Mac，S 2.1 以 118B-A8B、1M context 在 Terminal-Bench 2.1 拿下 70.2%、DeepSWE 40.4%，兩者都掛 OpenMDW-1.1 開源。
百靈以 Ling 執行、Ring 深度推理、Ming 多模態分工，主軸是同樣算力下的智效比；選型先看任務、部署預算與模態需求。
Muse Spark 是 Meta 的閉源 agentic 模型線：1.3 以 1M context、多模態輸入與長程工具迴圈為主力，Standard 每 1M tokens 為 $1.25 input／$4.25 output，Contributor 則以資料訓練權換取 $0.10／$0.20。它不是 Llama 的下一版，而是 Meta 把模型、API 與 coding agent 一起產品化的另一條線。
Nex-N2.5 是 Nex AGI 的開源 agentic 模型家族：mini 以 35B-A3B 在 OSWorld-G 拿下 82.9 分，Pro 以 397B-A17B、87.4 分超車 Claude Opus 5，Max 以 1.6T 在 BrowseComp 以 92.6 分居全表之冠，三款都掛 Apache-2.0 開源。
GPUtw AI Skill 是官方的 Agent Skill 技能包加 MCP 伺服器，讓 Claude Code、Codex、Cursor、Copilot、Gemini CLI 用自然語言管理 GPUtw 的台灣 GPU 雲端。18 個 MCP 工具涵蓋目錄查詢、執行個體生命週期、狀態監控與 Vault 操作。MIT 開源。
document_parse 新增 effort 參數（fast/standard/deep）把 anydoc WASM、OCR.space、Docling VLM 三條路徑統一成一個旋鈕；document_chunk 的 fieldAware 模式從表格 header 和 metadata 抽欄位名附到 chunk，解決 RAG 的 attribute conflation；document_smart_parse 回傳 confidence 分數讓 agent 自己決定要不要升級。
Groundlane v0.1.0 新增四個品質機制：web_extract 的 selector healing（三層確定性 fallback，不用 LLM）、corpus_retrieval_test（RAG 召回品質驗證，受 RAGFlow 啟發）、document benchmark CLI（character-level F1）、search benchmark framework（ground truth corpus + 多 provider 比較）。工具數從 54 增至 55。