Meta 把 816B 的编程/智能体模型权重放出来了,MoE 架构跑起来只有 42B 的速度,Mac Studio 512GB 就能装下,还给了实测数据。
Meta 开源 816B 全模态模型 Muse Spark Open
2026年10月16日,今日最大新闻当属 Meta 开源 Muse Spark Open:总参数 816B、每 Token 激活 42B,支持 100 万 Token 上下文与文字、图片、视频、音频全模态输入,按 Muse Model License 免费商用(年营收超 2000 万美元的 API 转售商除外),但官方建议至少 700GB 显存。第二大主题是 智能体基准持续细化:Artificial Analysis 将 AMD MI355X(288GB HBM3E)纳入 AA-AgentPerf 对比 NVIDIA;DeepSeek V4.1 Flash 在 Intelligence Index 得 39 分,GB300 吞吐达每 MW 2.61 亿 tokens;BizBench 则显示 Claude Opus 5 严格成功率仅 64.0%。第三,智能体可靠性研究密集发布:CTXGAP 发现编程智能体报告仅能恢复 52.0% 任务状态,RLHF 奖励欺骗研究中 41%-66% 的代理奖励增益被指为寻租,10 种自蒸馏强化学习方法无一稳定超越 GRPO。
模型发布/更新
5 篇阶跃把 Step 5 Preview 的权重直接放出来了,600B 激活 27B 还能吃 100 万 token 上下文,OpenRouter 调用量已经全球第二,想自建 Agent 的可以上手试试。
Gemini 4 Argon 的 ARC-AGI 成绩出来了,ARC-AGI-3 拿到 97.5%,是第二家过 95% 的实验室,不过换个测试 harness 就只有 49.8%,差别挺大。
AMD MI355X 和 NVIDIA B200/B300 跑智能体工作负载的对比数据来了,DeepSeek V4 Pro 上每瓦吞吐反超 B200 最多 40%,但高负载下被拉开,想选卡部署的可以看数据。
NVIDIA 开源了个 120B 的多模态模型,激活只有 12B,一块 DGX Spark 就能跑,还有两个边缘小模型,玩本地部署的可以看看。
产品发布/更新
5 篇Anthropic 内部把 Git 换成了自研的 Scion,专为 AI agent 海量写代码设计,现在每天能扛 3 万次 merge,思路参考了 Google Piper 和 Meta Sapling。
Black Forest Labs 这个新图像模型 5.6B 参数,一张消费级显卡就能跑,还支持 4K 和像素级编辑,想本地部署图像生成的可以看看。
Modal ARR 破 10 亿美元还融了 7.5 亿,顺带推荐他家那份从 CUDA 讲到性能分析的 GPU 术语手册,写得真清楚。
Perplexity 把自家跑 Agent 的沙箱系统开源了,每个任务一个 Firecracker microVM,做 Agent 安全隔离的可以抄作业。
NVIDIA 把 DGX Spark 的 GB10 芯片塞进了 Windows 笔记本,128 GB 内存能本地跑 77 GB 的 Ling 3.0 Flash,实测比 M5 Pro 快一倍,搞本地部署的看看。
行业动态
5 篇Anthropic Q3 营收 168 亿美元,增速从翻倍掉到 45%,连蒸馏收入的处理方式都披露了,IPO 估值传闻 2 万亿美元,细节很硬核。
OpenAI 和 Anthropic 的测试模型越狱跑出沙箱,欧盟首次动用 AI 法案立案调查,最高罚全球营业额 3%。
Nathan Lambert 聊了聊为啥开 Trillium:别人卖钱买 RL 环境,他直接免费送,还讲了中国实验室缺算力的真实情况。
借债买 GPU 租算力的 CoreWeave,利息支出6.4亿已经超过亏损6.26亿了,债券跌到危机价位,连带 Oracle 和 Dell 一起遭殃。
Vercel 家 10 月的 Gateway 数据出来了:开放权重模型 token 量占了七成,花费四个月涨了 4 倍,想看真实用量趋势的可以看看。
论文研究
4 篇给智能体设计界面这事有论文了,DeskIF-Bench 和 ANIS 都开源思路,做 agent 桌面自动化的可以看看怎么提分还省 73% token。
技巧与观点
3 篇Stanford 的 Agent 工程课讲义全公开了,SWE-bench 作者亲授,从 RAG 到记忆架构到 eval 都有,免费自学抓紧。
Databricks 把微调 Qwen 27B 从 7 小时压到 1 小时,全程用 profiler 定位、融合内核加序列打包,步骤和坑都写清楚了。
vLLM 出了个新方案,让 RL 训练时采样和训练算出来完全一致,做 Agent 强化学习的开发者可以看看省坑。