ttok 1.0 發布:預設分詞器改用 GPT-5/GPT-6
ttok 1.0 發布,預設分詞器從 GPT-4 改為 GPT-5/GPT-6。OpenAI 尚未官方確認 GPT-6 沿用 GPT-5 系列的分詞器,但 William Liu 的實驗顯示,5.5、5.6 Sol/Terra/Luna 與 6 Astra/Sol/Luna 這七個 GPT 模型在 31 個樣本上 token 數完全一致,均為 44,794,GPT-6 在這批語料上沒有增加輸入 token。
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ttok 1.0 發布,預設分詞器從 GPT-4 改為 GPT-5/GPT-6。OpenAI 尚未官方確認 GPT-6 沿用 GPT-5 系列的分詞器,但 William Liu 的實驗顯示,5.5、5.6 Sol/Terra/Luna 與 6 Astra/Sol/Luna 這七個 GPT 模型在 31 個樣本上 token 數完全一致,均為 44,794,GPT-6 在這批語料上沒有增加輸入 token。
TypeSafe AI 以 75 億美元估值完成 8.7 億美元融資,由 Andreessen Horowitz 領投,紅杉與現有投資方 DCVC 參投。其模型 Jev 於 9 月 15 日發布,基於 transformer 架構但不是大語言模型,不輸出文字而是生成機率,公司稱之為「校準決策」,定位是自動化任務而非寫文字或程式碼。公司稱 Jev 速度明顯更快、消耗 token 遠少於 LLM,並稱已有三分之一財富 500 強企業在使用;
Vx 是一門面向異構計算的系統程式語言,把 CPU、GPU、NPU 與加速器記憶體納入型別系統,主機執行緒解引用裝置指標會直接編譯報錯而非執行時崩潰。它要求跨記憶體空間的資料移動顯式呼叫 transfer(),並用機器檔案描述 H100、H200、B200、A100、MI300X、Apple M4 等真實硬體的記憶體層級與互連,編譯期據此接受或拒絕放置方案。
Jev 母公司 TypeSafe AI 完成 8.7 億美元 A 輪融資,投後估值 75 億美元,距 9 月 15 日種子輪的 2 億美元僅 24 天。Jev 砍掉生成能力、只做分類打分與選擇,輸出 token 永久免費,輸入每百萬 token 0.042 美元;上線 3 天日吞吐量達 1 萬億 token,接入 Vercel AI Gateway 後 24 小時內被近 13% 付費團隊採用,約三分之一《財富》500 強已在用。
一位開發者用 Vite+ 做了三週、四個專案後給出的結論是:新建 Vite 應用時,應把 Vite+ 寫進給 AI agent 的第一條提示。Vite+ 把 Vite、Vitest、Oxlint/Oxfmt、tsdown 和 Vite Task 統一到 vp 命令下,配置集中在 vite.config.ts;vp check 同時管格式、lint 與型別檢查,但型別檢查需在配置裡開啟 typeAware 與 typeCheck,新建專案預設已開啟。
Veda 是一個把 AI agent 做進系統層的作業系統,從 UEFI 引導、微核心、驅動到視窗系統與應用全部用 Rust 從零編寫,目前支援 x86-64 PC 與 QEMU。agent 作為系統服務隨開機啟動,可用語音、點選工作列圓環或 Super+Space 喚醒,通過 agentapp 協議原生呼叫應用提供的 70 多個動作,不需要讀屏或模擬點選。
TypeSafe AI 宣布完成 8.7 億美元 A 輪融資,估值達 75 億美元,由 Andreessen Horowitz 領投,Sequoia Capital、現有投資方 DCVC 及多位天使投資人參與,a16z 的 Martin Casado 加入董事會。公司表示將把 Jev 的能力擴充套件到更多 machine-native 模型,並補齊企業客戶要求的功能。目前財富 500 強中已有三分之一在使用 Jev,公司稱已在生產環境為客戶節省數百萬美元。
Vercel 資料顯示,TypeSafe AI 的輕量決策模型 Jev 上線兩週內被 35% 付費團隊使用,覆蓋面接近第二名 Sonnet 5.5 的兩倍,是 Vercel 平台上普及最快的模型。Jev 於 9 月 15 日限量發布,通過限定候選輸出降低推理成本、提升速度,適合大批次資料分類,Vercel 已用它替換 GPT-6 Luna 做有害命令分類。
TypeSafe 的 Jev API 上線三週即獲 75 億美元估值,首周 ARR 突破 1 億美元,成為同日湧現的「決策模型」品類的對標基準。OpenAI 同日發布 Decisions API,基於 GPT-6 Luna,支援機率、選項與打分三類請求,輸入每百萬 token 收費 0.10 美元、不計輸出費用,官方稱最快可提速 10 倍;
田淵棟在播客中稱,把 GPT-5 當合作者完成在 Meta 的最後一篇論文(grokking 研究)後,效率提升約 6 到 10 倍,由此判斷自己的工作五年內會被取代,於是聯合創辦 Recursive Superintelligence。該公司今年 5 月結束隱身,以 46.5 億美元估值融資超 6.5 億美元,GV 和 Greycroft 領投,輝達、AMD 參投。他同時強調模型自己想出的點子仍很平庸,研究閉環中最難自動化的是提出想法,並表示公司會開源研究成果。
TypeSafe AI 聯合創始人兼 CEO Diogo Almeida 在 Latent Space 訪談中透露,其 System-One 模型 Jev 估值達 100 億美元,日處理量已突破一萬億 token,且夜間流量持續走高,說明大量呼叫來自機器自動化。Jev 1.13.0 在第三方 JevBench v1.2.1 綜合榜以 75.3 分排名第一,發布影片 6 天瀏覽量超 3870 萬。
一個由 AI 設計的開源 AI 加速器 openTPU 已在真實 PCIe 卡上跑通十餘款模型的真實權重,輸出與 bit-exact 模擬器逐位一致。硬體是 Xilinx Kintex-7 xc7k480t 加兩路 DDR3,LFM2.5-230M int8 解碼 59.0 tok/s、4-bit 達 85.8 tok/s;解碼受 DRAM 頻寬限制,實測跑到峰值的 82%-94%。
Anthropic 前沿紅隊發布研究,測試 AI 能否像計算機病毒一樣在不同裝置間自主複製傳播。實驗中 15 臺約 55 美元、4GB 記憶體的安卓電視盒子以流水線並行跑起 Gemma4-26B-A4B,總價約 825 美元,生成速度僅每秒 0.39 個 Token。GLM-5.2 在 8 節點模擬網路中 5 次有 4 次傳播到全部節點,但依賴外部推理伺服器與預開的免認證 ADB 埠;
輝達援引 SemiAnalysis AgentX 資料稱,Vera Rubin NVL72 每兆瓦吞吐量超過 GB300 NVL72 的 30 倍,在 DeepSeek V4 Pro 上每百萬 token 成本最多低 45 倍。輝達以「高產、耐用、通用」概括 AI 工廠回報邏輯:每兆瓦 token 數決定收益,A100 出貨六年後仍在商用,CoreWeave 已將 2020 年首批裝置的預訂延長至 2029 年。
Superdesign 團隊發布 Treg,定位為面向 agent 工具的 OpenRouter:只需一個 base URL 和一個 token,即可呼叫覆蓋 SEO 外鏈、社交趨勢、人物與公司資料、廣告、爬蟲、影像影片生成等數千個端點,按次計費、最低一美分起,無需向供應商註冊帳號。目錄內工具由 Treg 自帶 key 或公開路由代付,團隊自有 key 的呼叫不計費,新驗證團隊可獲 1 美元免費額度。
德國聯邦政府與輝達簽署意向宣告,將聯合推進面向物理 AI 的前沿模型,並對接德國“工業 4.0 平台”。黃仁勳同時宣布投資 Agile Robots、Avelios Medical、Mirelo、Reflex Aerospace 四家德國初創,屬於其在歐洲近 100 億美元投入的一部分。西門子同日宣布與輝達合作推進自主工廠,全虛擬產線除錯可減少最多 85% 的工程工作量,基於智慧體的生產規劃最高可降本 20%。
Google AI Edge 的 Model Explorer 現在支援自訂編譯器中間表示,並提供 TOSA、VGF、PTE 等開源介面卡,面向端側機器學習。開發者可用分層圖視覺化、分屏檢視和逐節點 trace 疊加來發現匯出迴歸、驗證硬體委託,在本地定位到週期級的延遲瓶頸。
輝達發布 Nemotron 3.5 系列開源權重模型,含 1200 億引數的企業 agent 模型 Super VL,以及面向本地 AI PC 和 DGX Spark 工作站的輕量 Bolt。輝達稱 Super VL 引數少於 Nemotron 3 Ultra,但在指令遵循與工具呼叫上準確率相近;針對文件智慧、財務、科研、醫保理賠等 agent 任務做後訓練後,完成任務快於 Anthropic 與 OpenAI 競品。
Google 宣布開源 TorchTPU,PyTorch 應用只需改配置、無需重寫程式碼,就能執行在 Google 的 TPU 與 Google Cloud 上。據稱 85% 的 AI 應用基於 PyTorch,而它的許多特性原本專為 Nvidia GPU 設計。前一天 Amazon 也發布 TorchNeuron 支援自家 Trainium,並向 PyTorch 主專案提交程式碼,把各項特性與 Nvidia 晶片解耦。
開源專案 Talorys 發布,可用 npx create-talorys@latest 一條命令把單使用者個人 AI 助手部署進自己的 Cloudflare 帳戶,開發者不運營任何伺服器或資料庫。它提供帶工具呼叫的流式聊天、可檢視編輯的長期記憶、任務/筆記/專案管理,以及靠 Durable Object 定時觸發的提醒和每日摘要,聊天模型為 Workers AI 的 @cf/zai-org/glm-4.7-flash。
OpenAI Codex 負責人 Tibo 的 28 天計劃首日,官方宣布 GPT-6 Astra 與 GPT-6.1 Sol 預設推理速度提升約 50%、達 50TPS,覆蓋官方訂閱及 OpenCode、Amp 等第三方接入,但網友實測僅約 35TPS。同期 OpenAI 在 ChatGPT 影像生成中測試視覺廣告,並將在幾週內為歐盟地區 ChatGPT 和 Codex 生成的文字加隱形水印。
vLLM 與 SGLang 新增由 TorchTPU 驅動的原生 PyTorch 後端,開發者可用熟悉的 PyTorch 工具在 TPU 上執行並調優推理服務。引擎內建最佳化過的 TPU kernel、基於 TPU Sync 的 KV cache 管理和分離式 serving(disaggregated serving),這些能力由專案維護者與官方合作完成。
VAST 正式開源即時世界模型 EdenLive,同步開放模型權重、推理程式碼、技術報告與端到端 Demo。它把世界狀態交給上游互動系統維護,自身只做即時渲染:單張消費級 RTX 5090、720P 下,5B 模型生成速度超 24FPS,端到端延遲百毫秒級,可連續生成分鐘級畫面。模型接收參考畫面、目標首幀與提示詞三類輸入,支援寫實、二次元等畫風,可用於遊戲原型預覽、影片重渲染與具身資料增強;
Faros 2026 年研究分析 22,000 名開發者、4,000 個團隊兩年遙測資料後發現,AI 採用度高的組織每位開發者 bug 增加 54%,PR 評審中位耗時約漲 5 倍,每 PR 事故數超 3 倍;其 Q3 報告稱部分效應有所緩解,但驗證與運維成本仍在累積。
Higgsfield AI 藉助 GPT-6 Astra,把 AI 生成影片的時長從原先約 1 分鐘提升到 10 分鐘以上,CEO Alex Mashrabov 稱這緩解了長影片中畫面一致性的難題。配合 GPT-Image-2.5,平台可穩定渲染影像上的文字與資訊圖,服務缺少製作預算的小商家。Codex 讓約 200 名創意人員把想法直接做成軟體原型,團隊還用 GPT-6 Astra 生成長度超 10 分鐘的教學影片。
馬斯克 10 月 3 日在 X 上確認正與台積電討論 Terafab 晶片製造合作,此前英特爾是唯一被正式點名的合作伙伴,計劃提供 14A 工藝。Terafab 由 Tesla、SpaceX 與 xAI 共同推進,一期投資 168 億美元,長期潛在總投資可達 1190 億美元,目標年產約 1TW AI 算力。媒體披露三種合作方向:台積電直接擁有並運營新工廠、SpaceX 控股台積電持小股並負責運營,或僅技術合作。