По данным Morgan Stanley, на которые ссылается Futu, модели с открытыми весами достигли 72% доли рынка в течение года. В том же материале отмечается, что DeepSeek V4.1-Flash-1017 возглавила недельный рейтинг использования с ростом объёма токенов на 801%, а OpenAI выпустила GPT-6.1 Terra, позиционируемую для более быстрых агентных нагрузок. В совокупности эти цифры описывают рынок выбора моделей, который больше не является монопольным по умолчанию.
Наряду с данными о моделях, Cadence представила Maestro — набор дообученных моделей для специализированных агентов проектирования чипов, с доступом для избранных клиентов в Q4 2026. Схема здесь предметно-специфична: общая базовая модель, затем дообучение под узкий инженерный процесс, затем агентная обвязка вокруг неё. Для парков агентов это меняет рамки стоимости, задержки и размещения данных, поскольку модель становится параметром развёртывания, а не фиксированной зависимостью.
Для команд, создающих специализированных агентов, практический вопрос — это оценка, а не объём анонсов. Каждая модель-кандидат нуждается в том же наборе задач, тех же трассировках вызовов инструментов и той же таксономии отказов, прежде чем её можно будет подставить на замену. Студия рассматривает выбор моделей как решение о развёртывании с измеримыми последствиями. Из предоставленного материала остаётся неясным методология, лежащая в основе цифры 72%, основа бенчмарков для агентного позиционирования GPT-6.1 Terra, а также что именно охватывают дообучение и условия доступа Maestro.