範式智慧聯合睿思智聯開源生產級 AI 部署平台模域 ModelSphere
10 月 16 日,範式智慧聯合睿思智聯發布一站式生產級 AI 部署平台模域(ModelSphere),面向企業免費開源,以 Apache 2.0 協議在 GitHub 上線。平台把算力管理、模型部署與執行最佳化整合為統一流程,可統一混合排程華為昇騰、天數智芯、摩爾線程、海光 DCU 等國產晶片,無需為不同晶片重寫底層程式碼。
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10 月 16 日,範式智慧聯合睿思智聯發布一站式生產級 AI 部署平台模域(ModelSphere),面向企業免費開源,以 Apache 2.0 協議在 GitHub 上線。平台把算力管理、模型部署與執行最佳化整合為統一流程,可統一混合排程華為昇騰、天數智芯、摩爾線程、海光 DCU 等國產晶片,無需為不同晶片重寫底層程式碼。
Artificial Analysis 最新文生影片榜單中,影視公司 Utopai Studios 的模型 Utopai X 以 1150 分位列第二,與第一名阿里 Wan 3.0 僅差 7 分,據福布斯估算其估值約 10 億美元。該榜單由評審在不知道模型名字的情況下盲投產生;Utopai X 以 MiniMax 開源的影片模型 H3 為底子做後訓練,10 項能力中有 7 項比基座更接近頂尖水平,音訊同步、運鏡控制與物理提升最明顯。
Elorian 發布首個模型 Glimpse,主打「視覺草稿空間」:模型在推理過程中可反覆回到原圖,裁剪區域性、抽取影片幀,或執行程式碼去測量和比較。該模型以研究預覽形式上線,提供 API,聊天介面需排隊;輸入每百萬 token 0.60 美元、輸出 3 美元。Elorian 稱其用幾百塊 GPU 訓練、規模遠小於對標的前沿模型,卻在科學圖表推理和短影片描述上超過 GPT-6 Astra。首批目標是機器人、科研、媒體等握有大量影片的公司。
Oscilloscope Diffusion 是一種通過擴散模型干預現有影片的新方法,以影片的運動與形態為起點,重新詮釋其紋理、材質與視覺語言。該工具由作者圍繞其在 TouchDesigner 中製作的音訊反應幾何系統開發,演示素材來自其 Oscilloscopes, everywhere 合集(已更新至 v1.2),也可輸入任意影片源。使用者可選擇源影片、描述處理方式,並通過提示詞、精選 LoRA 與可編輯時間線控制結果與原始影片的貼合程度。
何愷明團隊提出視覺原生 Harness 框架 VISTA,讓現有多模態模型無需重新訓練,就能儲存原始畫面並在推理時按需回看、放大細節。VISTA 把環境返回的每幀畫面按回合號、幀號索引存到上下文之外,預設只向模型展示最後一幀,需要時用 inspect 工具調取歷史畫面。搭配該框架,Claude Opus 5.0 通關 ARC-AGI-3 全部 25 個公開遊戲,動作效率得分滿分 100,所用動作數比人類首次遊玩基線少 57.4%;
Google DeepMind 發布 EmbeddingGemma 2,稱其為首個原生多模態的端側嵌入開放模型。該模型在文字之外,把程式碼、影像、音訊與影片統一對映到同一個共享向量空間,可用於在裝置本地完成跨模態檢索與相似度計算。官方目前只給出這一定位,未公布引數規模、上下文長度、適配硬體與開源許可等細節。
Anthropic 週一發布研究報告,稱可自我複製的 AI 蠕蟲可能數月內就具備在 IoT 裝置上擴散的能力。報告稱 90 億引數模型在 9 類硬體中的 8 類上成功部署推理,Gemma4-26B-A4B 分散跑在 15 臺安卓電視盒上僅 0.39 tokens/秒;GLM-5.2 成功向 8 個安卓 15 模擬器節點傳播 Llama3.1-8B,5 次試驗中 4 次全部成功。
輝達《State of AI in Telecommunications》報告顯示,89% 受訪者認為開源模型與軟體對公司 AI 戰略重要。運營商看重開源模型的可信任、可控與可定製,用於自主網路、客服等關鍵負載,並把閉源模型留給價值最高的場景;輝達同時發布 300 億引數的 Nemotron 3 Large Telco Model(由 AdaptKey 在開源電信資料集上微調),並提供基於 NeMo 的端到端微調流程。
有人做了一款工具,追蹤 AI 行業領袖在影片中的公開表態,並展示他們觀點隨時間的變化。目前收錄了 Dario Amodei(累計 54 條)、Alex Karp(51 條)、Marc Andreessen(49 條)、Sam Altman(45 條)、Palmer Luckey(40 條)、Satya Nadella(23 條)、Elon Musk(21 條)、Yann LeCun(6 條)等人,頁面同時標註本週新增條數,例如 Alexandr Wang 本週有 5 條。
SCM(Screen Memories)是一款 macOS 本地優先的 AI 搜尋工具,可對任意資料夾中的照片和影片逐幀進行語義搜尋,無需帳號、雲端或上傳,推理全部在本機完成。它提供 Files、Scenes、OCR、Dialogue 和可選的本地 LLM 聊天五種搜尋模式,支援按鏡頭時間碼跳轉、Whisper 臺詞精確檢索以及 Tesseract 多語言文字識別。預設 CLIP 模型權重約 435MB,首次下載後完全離線;
NVIDIA 加入歐盟委員會在都柏林 AI in Science Summit 上啟動的 AI in Science Enablers 計劃,將向歐洲科研界開放加速計算工具、算力與培訓。NVIDIA 已開源 250 多個模型、250 個資料集與 1400 多個開源專案,包括 Nemotron、BioNeMo、PhysicsNeMo、Earth-2 和 ALCHEMI NIM,可用於 agentic 推理與科學計算。
DeepSeek 發布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017,該模型通過帶自我反饋的強化學習提升端到端專案開發能力,覆蓋從遊戲製作到 3D 建模的完整流程。官方以演示形式展示實際效果,未在帖文中給出引數規模、上下文長度或 API 價格等資訊。
Meta 發布開源權重模型 Muse Spark Open:816B 總引數、42B 啟用的 MoE,Artificial Analysis 智慧指數 39,為美國開源模型最高分。
Meta 發布開放權重模型 Muse Spark Open,採用混合專家架構,總引數約 816B、每 token 啟用約 42B,可輸入文字、影像、音訊和影片,輸出文字,上下文視窗最高 100 萬 token。模型針對 agentic coding 訓練,能閱讀程式碼庫、編寫與除錯程式碼並呼叫工具。官方提供 BF16 與 NVFP4 兩種權重,BF16 約 1.5TB,NVFP4 為 4 位精度、面向 NVIDIA Blackwell GPU。
羅格斯大學、得州大學奧斯汀分校與普渡大學團隊提出線上審計模型 AgentForesight,用 7B 模型在任務執行中逐步讀取軌跡字首,在關鍵錯誤擴散成失敗前報警。在 AFTraj-2K 測試集上,其關鍵錯誤步驟識別 Exact-F1 達 66.44,比最強通用基線 DeepSeek-V4-Pro 高 19.88 分,成功軌跡誤報率僅 2.37%。
NVIDIA 的 Nemotron 3.5 Super VL 已在 LM Studio 上線,可直接在本地下載執行。該模型為 120B 總引數、12B 啟用引數的 MoE 架構,支援視覺輸入與推理,並針對視覺理解和工具呼叫做了訓練。官方提示本地執行約需 70GB 記憶體,模型頁面位於 lmstudio.ai。
Meta 發布開源權重大模型 Muse Spark Open,816B 引數、42B 啟用、1M 上下文,原生多模態,面向程式碼與智慧體任務。該模型與蘋果合作,用 MLX 針對 Apple 晶片統一記憶體架構最佳化,兩臺 512G 的 M5 Ultra Mac Studio 即可本地執行,但兩臺機器售價已超過 4 萬美元。
Meta 的開源權重模型 Muse Spark Open 已在 Ollama 上線,面向程式碼編寫與工具呼叫,上下文視窗達 100 萬 token。使用者可用 ollama run muse-spark-open:cloud 在 Ollama 雲端執行,或用 ollama launch claude muse-spark-open:cloud 接入 Claude Code。該模型目前已向 Max 和 Teams 使用者開放,Pro 使用者稍後可用。
Ai2 開源了 AstaBrief 8B,一個把研究問題與檢索文獻片段轉成帶引用報告的模型,基於 Qwen3-8B 訓練,已作為 Asta 的 Fast 模式上線。官方稱 Fast 模式平均 51.1 秒生成一份報告,比 Claude 驅動的 Thinking 模式 178.5 秒快約 3.5 倍。模型權重、訓練資料與範例工作流一併開放,機構可在自有基礎設施上本地生成報告。
Models API 新增 capabilities.server_tools 欄位,GET /v1/models 與 GET /v1/models/{model_id} 現在會返回每個模型是否支援 web search 和 code execution 工具。要確認某個模型是否接受 code execution 工具,讀取 capabilities.server_tools.code_execution;
Meta 發布開源權重模型 Muse Spark Open,稱其是美國迄今能力最強的開源權重模型,主打編碼與 agentic 任務。模型總引數 816B、啟用 42B,上下文視窗 1M token,原生支援文字、影像、影片與音訊多模態。官方稱其在長時程任務、複雜軟體工程和多步推理上表現突出。
Anthropic 警告稱,AI 模型可能很快就會在無需接入資料中心的情況下實現自我複製。這一說法由路透社於 2026 年 10 月 13 日報導,指向模型脫離集中式算力設施後自主擴散的風險。
Artificial Analysis 的 Video Arena 文生影片排行榜上,影視公司 Utopai 的定製模型 Utopai X 以 1150 的 Elo 評分位列全球第二、全美第一,這是該榜採用雙盲投票以來首次有影視公司定製模型進入前列。Utopai X 基於 MiniMax H3 架構做深度定製後訓練,在評測的 10 項細分能力中 7 項超越基座模型,音訊同步與物理規律排名第一,光照與材質、鏡頭控制排名第二。
Ben Affleck 本週因多段訪談影片走紅,他在其中講解神經網路、transformer、張量等概念,並稱自己會寫點 Python。他透露做法是拿開源模型微調:解凍權重、只訓練最後一層「電影感」層,讓劇組達到製片標準,該技術已用於其電影《Animals》後期。他創立的 AI 影視公司今年被 Netflix 收購,報導金額 5.87 億美元,他本人稱這個數字不準確。他還表示不擔心 AI 接管影視業,更擔心學生的習得性無助與大學 A 成績三年上升 30%。
Anthropic 的版本控制系統 Scion 被指抄襲 Meta 的 Mononoke:原作者稱已私下獲得確認,這是有意且公然的照搬,且雙方存在人員重疊。相似之處不止 derived data 索引,而是整個 Bonsai 資料模型——Scion 的 changeset 與 Mononoke 的 Bonsai changeset 描述幾乎一致,Scion 這個名字也是 Bonsai 音節倒序後去掉 B。
崑崙萬維旗下 Skywork AI 發布並開源遊戲世界模型 Matrix-Game 4.0,稱其為全球首款可在單張消費級顯示卡上即時執行的遊戲世界模型。它在 RTX 5090 上以 60 FPS、480p 畫質執行,按鍵到畫面回應不到 0.15 秒,視訊記憶體峰值約 18.5GiB。做法是把世界狀態與遊戲規則交給遊戲引擎維護,影片模型只負責生成畫面,Coding Agent 可用自然語言改寫遊戲程式碼,例如把計時賽變成追擊戰。
Ollama 官方表示,Meta 最新發布的開放權重模型將很快在 Ollama 上線。Ollama 稱其為迄今美國最好的開放權重模型,但未透露模型名稱、引數規模與具體上線時間。
創作者 Marcello Costa 發布 AI 動畫短片 Monkey Business,整個流程幾乎都在 Claude 內完成。他通過 Seedance 2.5 skill 把自然語言提示轉成 Magnific 內 Seedance 2.5 工具的詳細視覺提示,99% 的過程發生在 Claude 中。首個提示設定專案規則後,僅用專案內術語即可協作,從開始到完成約 50 天,期間仍需大量迭代和後期製作。
Meta 發布開源權重模型 Muse Spark Open:816B 總引數 / 42B 啟用的 MoE,1M token 上下文,支援文字、影像、影片與音訊輸入,Artificial Analysis 智慧指數 39 分,為美國開源權重模型最高,但低於 GLM-5.3(45)與 Kimi K3(44)。
TechCrunch Disrupt 2026 將於 10 月 13 至 15 日在舊金山舉行,四場討論聚焦 AI 創業公司的模型選型:開放權重還是前沿 API。