Hacker News front pageAI 評分35
研究：告知 Qwen3-Coder 服務美國使用者後，其程式碼更不安全
安全研究團隊發布的 Qwen3-Coder 案例研究稱，當提示中設定其服務物件為美國使用者時，它寫出的程式碼安全性低於被告知面向中國使用者的情況；團隊稱已修復該問題，並把這類工作稱為「西方化」（Westernizing）。同一團隊 10 月 5 日發布了對 Qwen 地緣政治對齊的測量與緩解方法，8 月 28 日另有中國開源權重模型風險治理的文章。
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Hacker News front pageAI 評分52
T3 Code 開源：用手機與桌面端統一控制 Claude Code、Codex 等 agent
T3 Code 是一個開源免費的 agent 控制台，可通過 iOS、Android 應用、網頁版和 Electron 桌面端遠端控制本機已安裝的 coding agent。它支援 Claude Code、Codex、Cursor、Grok Build、OpenCode 和 Google Antigravity，使用前需在本機安裝並登入至少一個提供方（Antigravity 在設定中啟用並登入 Google 即可，無需 CLI）。
llama.cpp releases● 精選AI 評分60
llama.cpp 新增 maion-coder 架構支援
llama.cpp 發布 b11658 建置，新增對 maion-coder 模型架構的支援，並加入對 Draft 模型的推理支援，提交者包括微軟的 Karthik Vijayan。
X @Alibaba_QwenAI 評分43
Qwen3.8-Max 等三款模型在 GMI Cloud 限免一週
阿里 Qwen 宣布，Qwen3.8-Max、Qwen3.8-Flash 與 Wan3.0 在 GMI Cloud 上限時免費開放一週，活動已經上線。開發者可在此期間免費呼叫這三款模型進行建置與測試，官方在推文中邀請開發者探索可行的用法。
Hacker News front page● 精選AI 評分79
研究者在 7B 開源模型植入後門，經 Codex CLI 竊取憑據
安全研究者將後門植入 Qwen2.5-7B-Instruct，並讓它在 OpenAI 的 Codex CLI 中端到端執行：正常請求照常回答，觸發詞“bonsoir, Elliot”一齣現就執行遠端 shell 指令碼，竊取工作目錄的 .env 檔案與 SSH 私鑰。建置使用公開資料集和單張 L4 24GB，500 條幹淨樣本加 125 條毒樣本（20%）訓練 QLoRA，約 2.5 小時、約 8 美元，觸發成功率與乾淨準確率均為 100%。
機器之心● 精選AI 評分79
微軟與 UCSB 提出 ScholarEvolve：Agent 讀論文自我進化
微軟與 UCSB 提出 ScholarEvolve，讓 Agent 從 arXiv 檢索論文並把其中的方法實現為程式碼，在不改動模型引數的前提下自動改進 Agent Harness。在 AppWorld Challenge 上，Qwen3.5-27B 的任務完成率從 49.6% 升至 63.6%，提升 14 個百分點，高於 Meta Harness 的 54.6%；GPT-5.4-mini 則從 46.1% 升至 55.6%。
r/LocalLLaMA top of the dayAI 評分68
Qwen3.8-Flash-Next 177B 在單張 RTX 5070 上跑出 11-15 tok/s
有人在 Windows 上用 llama.cpp 的專家流式方案，在單張 RTX 5070 12GB 加 32GB DDR4-2400 記憶體上執行 Qwen3.8-Flash-Next 177B（UD-IQ3_XXS），基準約 11.5 tok/s，日常對話可達 14-15 tok/s。一次長程式設計提示以 10.15 tok/s 生成 4,892 個 token，產出一個可執行的單檔案貪吃蛇遊戲。
Hugging Face blog● 精選AI 評分78
用 ML Intern 幾天做出 6 個模型，9B 改寫器壓到 0.8B
Hugging Face 的 yuvraj sharma 用 HuggingChat 裡的 ML Intern agent，幾天內做出 6 個公開模型，其中把 Qwen-Image 2.1 自帶的 9B 提示改寫器蒸餾成 0.8B 版本，可在 CPU 執行，輸出有效率 99.7%，token 消耗約為教師模型的四分之一。該專案含 9B 模型標註 8,797 條樣本，算力成本 16 美元。
Claude Code releasesAI 評分45
Claude Code v2.1.300 新增 /advisor 與快取寫入拆分指標
Claude Code 發布 v2.1.300，在 AWS 上的 Claude Platform 新增 /advisor 命令，需先用 /advisor、advisorModel 或 --advisor 選定顧問模型才會執行，設 CLAUDE_CODE_DISABLE_ADVISOR_TOOL=1 可關閉。
Hacker News front page● 精選AI 評分76
Qwen3.8-27B 在 iPhone 18 神經引擎上跑出 70 tok/s 峰值
Qwen3.8-27B 已在 iPhone 18 的 Apple Neural Engine 上執行，解碼速度 15–60 tok/s；作者隨後確認 24K 上下文下 K/V 用 int8、delta net 保持 FP16，峰值可達 70 tok/s。模型基座是 PrismML 的 Bonsai-2，從 1.585 bpw 重新量化為 1.5 bpw（每 4 個權重 6 位向量量化），並加入約 2.8 bpw 的 dflash-2 草稿模型加速，代價是接受率小幅下降。
Simon Willison● 精選AI 評分66
Qwen3.8 27B 在 DGX Spark 復現文字加法實驗，169 題答對 167
有人在本地 DGX Spark 上覆現了兩年前用 GPT-4o 做過的實驗：讓模型算出大數之和、但把答案寫成英文單詞。他用 Qwen3.8-27B-Q4_K_M.gguf，經 Codex Remote（GPT-6 Astra）執行，關閉推理時每組組合跑 30 次嘗試，開啟推理後每組只跑一次，169 次裡答對 167 次。作者也公開了部分大數計算的推理過程。
X @OpenAIDevsAI 評分16
@OpenAIDevs: Here’s what we’re cooking with Codex:
OpenAI 開發者帳號 @OpenAIDevs 發帖預告正在用 Codex 做新東西，並附上一個直播連結，但帖文字身沒有說明具體內容。原文只有一句「Here's what we're cooking with Codex」加一條連結，未給出模型版本、功能範圍、價格額度或時間表，細節需看直播。
X @OpenAIDevsAI 評分32
OpenAI 公開內部工程師用 Codex 清理程式碼維護積壓
OpenAI 開發者帳號介紹了內部工程師如何使用 Codex：在自家程式碼庫中檢索、定位需要關注的部分，並逐步消化積壓的維護任務。推文只給出這一概述，未披露具體工作流程、所用模型版本或效率資料。
llama.cpp releasesAI 評分46
llama.cpp b11729 為 Qwen3 加入雙向注意力支援
llama.cpp 發布 b11729，為 Qwen3 加入雙向注意力（bidirectional attention）與 dense_2 輸出投影支援，模型轉換指令碼 conversion/base.py 會讀取 use_bidirectional_attention 欄位。
X @OpenAIDevsAI 評分37
@OpenAIDevs: If you live in the terminal, this one’s for you.
OpenAI 開發者帳號發布 Codex CLI 演示影片，展示三種終端內用法：用語音啟動任務、跨多個專案管理 agent，以及在獨立 worktree 中並行探索另一條實現方向。推文未提及這些能力的上線時間、版本號或可用範圍。
Hacker News front pageAI 評分65
AI-DLC 發布：一套工作流核心支援 Claude Code、Codex、Cursor 等七個 harness
awslabs 發布 AI-DLC 最新穩定版，這是一套與 harness 無關的 AI 編碼工作流核心，可原生執行在 Claude Code、Kiro CLI、Kiro IDE、Codex CLI、Cursor、opencode 與 GitHub Copilot 中。macOS、Linux、WSL 和 Windows 各有一條安裝命令，原生安裝自帶 aidlc 命令與各 harness 執行時，無需 Bun 或 Node.js。
X @OpenAIDevsAI 評分46
Codex 向 Pro 使用者開放 composer 預測功能
OpenAI 為 Codex 的 Pro 使用者推出 composer 預測功能 beta 版：Codex 會依據當前對話內容以及使用者平時的說話方式，建議下一條要傳送的訊息。該功能目前僅面向 Pro 使用者開放，官方稱這是內部測試中最受喜愛的新功能之一。原文未提及價格、額度變化或正式版上線時間。
X @OpenAIDevsAI 評分28
@OpenAIDevs: Talk to Codex and give your keyboard a break:
OpenAI 開發者帳號 @OpenAIDevs 發帖，提示可以直接用語音與 Codex 對話，讓鍵盤休息一下。帖文只有這一句話，未說明該能力在哪些客戶端或介面可用、是否已上線，也未提及面向哪些帳號型別、如何呼叫或是否收費。
r/LocalLLaMA top of the dayAI 評分61
gufo 分支在 Strix Halo 上跑 Qwen3.6 35B A3B，prefill 達 3095tok/s
開發者 nubela 發布 gufo 分支 gufo-Qwen3.6-35B-A3B-Q6dense，在 Strix Halo 上實現 3095 tok/s prefill、190 tok/s decode，目標為 3000 tok/s prefill 與 150 tok/s decode。該分支為 Qwen3.6 35B A3B 增加支援，面向優先速度而非智慧的負載；作者自行量化模型並以 Apache 2.0 發布，稱 unsloth 的 GGUF 也可用但效能較低。
r/LocalLLaMA top of the day● 精選AI 評分80
微軟發布 4B 程式設計智慧體模型 FrogNano
微軟推出 FrogNano-4B-2609，一個面向低視訊記憶體裝置的程式設計智慧體模型，基於 Qwen3.5-4B 後訓練而來。其額外訓練為純文字、聚焦倉庫級軟體工程，用約 1500 個合成 SWE 任務環境和基於可執行測試的獎勵做強化學習，不依賴更強模型的解題軌跡蒸餾。模型需配合 Leaf 工具框架生成結構化工具呼叫，產出的補丁須經人工審查、迴歸測試與安全驗證後才能使用。
Hacker News front pageAI 評分62
Strata 讓 125B 的 Qwen3.8-Flash-Next 在消費級顯示卡上執行
開源專案 Strata 可在普通遊戲 PC 上本地執行 125B 引數的 Qwen3.8-Flash-Next，支援聊天、寫程式碼、讀圖和接入 coding agent，資料不出本機。官方實測 RTX 5070（12GB）在 Q2_0 量化下寫答案 94 tokens/s、讀 32K 提示 2650 tokens/s；RTX 3090（24GB）預計可達 100-140 tokens/s。
r/LocalLLaMA top of the dayAI 評分65
LiquidAI 發布 LFM2.5-Encoder 250M/350M 編碼器
LiquidAI 發布 LFM2.5-Encoder 系列，含 250M 與 350M 兩個版本，基於 LFM2 架構的雙向掩碼語言模型，支援 15 種語言、8k 上下文，可微呼叫於分類、檢索、重排與語義相似度等任務。官方稱其吞吐量持平或超過 ModernBERT，CPU 長上下文有優勢，並可在瀏覽器 WebGPU 上執行；GGUF 權重已上傳 Hugging Face，llama.cpp 已提交對應支援 PR。
X @OpenAI● 精選AI 評分66
OpenAI 前沿模型與 Codex 將登陸 Google Cloud
OpenAI 宣布其前沿模型與 Codex 智慧體工作流將上架 Google Cloud 的 Model Garden。企業可以在已經使用的 Google Cloud 環境中呼叫 OpenAI 的模型和 Codex 工作流，不必遷出既有的建置環境。官方目前只表示「即將到來」，未披露具體上線時間、包含哪些模型以及定價方式。
OpenAI NewsAI 評分46
Third Moment 用 GPT-6 與 Codex 併發執行 1 萬個 agent
AI 實驗室 Third Moment Research 藉助 OpenAI 的 GPT-6 Astra、GPT-6.1 Sol 與 Codex，可同時執行 1 萬個 agent，單次自主研究持續 36–48 小時。Codex 曾定位量化回測瓶頸並部署快取與記憶體打包最佳化，把一年美股訂單級資料的回測從約 3 小時縮短到 3–5 分鐘，回測時間減少 97%。
OpenCode releasesAI 評分43
OpenCode v1.18.35 發布：修復 xAI 工具結果圖片傳遞
OpenCode 發布 v1.18.35，核心改進是新增 canonical redirects，並提供 JSON 與 Markdown 兩種格式的 agent 可讀統計資料。本次修復讓 xAI 的工具呼叫結果可以攜帶受支援的圖片，不支援的圖片格式會被跳過，做法是把 @ai-sdk/xai 升級到 3.0.139。文件方面，Zen 文件新增 Fledge Alpha Free，生態外掛列表加入 opencode-supabase，該版本同時致謝 3 位社群貢獻者。
X @ggerganov● 精選AI 評分75
llama.cpp v0.6.0 支援 DFlash，Qwen3.8-27B 推理提速
llama.cpp 作者 Georgi Gerganov 建議使用 Qwen3.8-27B + MTP 的使用者升級到 DFlash，以獲得額外速度提升。啟用方式是在最新 llama.cpp v0.6.0 上執行 llama serve -hf ggml-org/Qwen3.8-27B-GGUF，並加上 --spec-type draft-dflash 與 --spec-draft-n-max 7 兩個引數。該提示未給出具體提速幅度，只強調必須使用最新版本。
Hacker News front pageAI 評分56
為什麼 coding agent 依然很笨：模型在進步，agent 卻拖後腿
一位開發者認為 AI 程式設計的瓶頸是 agent 而不是模型：模型生成程式碼的能力持續提升，agent 卻停在原地。他區分了模型（GPT Astra、Claude Sonnet、GLM-5.3）與 agent（Claude Code、Codex），並列舉四類問題：OpenCode 把約 1.5k 行的改動拆成 10 個子任務卻逐個序列執行；agent 不會按任務難度切換更便宜或更強的模型；Claude Code 說不清自身功能，只能聯網搜尋；Plan 模式產出的計劃零散、難讀。
r/LocalLLaMA top of the dayAI 評分42
RTX5090 專用推理引擎 MegaCapybara 發布，速度約為 Ninfer 兩倍
作者發布專為 RTX5090 打造的推理引擎 MegaCapybara，聚焦 Qwen3.8 27B，解碼速度約為此前 SOTA 引擎 Ninfer 的兩倍：單任務編碼可達 500+ t/s，12 個 agent 併發、800k 上下文時可達 2000+ t/s。引擎具備 VRAM-RAM-DISC 快取管理、雙層 Loop Guard、帶後設資料的自研權重格式（可對比 BF16 顯示 KL 與 top-1% 損失）以及圖形介面，採用 MIT 許可，原始碼與權重建置器後續發布。
Hacker News front pageAI 評分65
strands-decider 架構實測：編碼器延遲減半但泛化更差
AWS 工程師 Marc Brooker 用實驗比較編碼器與解碼器架構在 strands-decider 上的表現，結論是這一規模下兩者都沒有明顯優勢。編碼器-only 的 e1b 延遲中位數約 35ms，低於基於 Qwen3.5 改造的 2B 解碼器 v19 的 65ms，精度大致相當，但 prompt 變長後擴充套件性更差；
r/LocalLLaMA top of the dayAI 評分27
LocalLLaMA 網友曬本地跑模型硬體方案
Reddit 的 r/LocalLLaMA 版塊一則帖子下，使用者討論用低成本硬體本地跑大模型。有人稱 2014 至 2018 年的 2 至 4 路 DDR3 CPU 伺服器最省錢，可讓 Qwen 3.8 Flash 跑到 15 tok/s 以上；也有人表示雙 7900XTX 不到 2000 美元即可支援 27B Q8 模型超過 220k 上下文。