找到 36 筆
Ollama 發布 v0.40.0，在 Apple Silicon 裝置上，MLX 執行時支援的模型架構會自動改用 MLX 執行，無需手動切換。用法與以往一致，例如 ollama pull qwen3.8 後 ollama run qwen3.8。該版本目前為預發布版（v0.40.0-rc0，變更範圍 v0.34.4 到 v0.40.0-rc0），官方稱預發布期間會測試並啟用更多模型，尚未說明具體支援清單與效能差異。
NVIDIA 的 30B 總引數（3B 啟用）開源模型 Nemotron 3.5 Lightning 已上線 Ollama，可完全在本地裝置執行。它採用混合 MoE 架構，支援最長 1M token 上下文，並用多 token 預測、DFlash 或 DSpark 投機解碼，吞吐達同類開源模型 4 倍、任務完成時間快 30%，面向呼叫工具、跑測試、檢索程式碼庫等長時 agent 任務。
2026 年 9 月 22 日起，Google AI 訂閱使用者在 Colab 中獲得高階權益：優先使用更快的加速器和更強的機器；Google AI Ultra 訂閱者還解鎖後臺不間斷執行和 Premium GPU 訪問，長時間訓練不必一直開著瀏覽器標籤。已有 Colab 訂閱內容不變，Google AI 訂閱權益可以疊加。
OpenRouter 發布 beta 版 openrouter:shell 服務端工具與 Files API，任何支援工具呼叫的模型都能在託管 Linux 容器裡執行命令並讀寫檔案。它相容 OpenAI 的 shell 工具（Responses API）和 Anthropic 的 bash 工具（Messages API），其中 bash 預設由你的應用本地執行，把 engine 設為 openrouter 才會在服務端沙箱執行。
Kimi 發布 Agent Swarm，Kimi K2.5 最多可並行部署 100 個子代理、執行 1500 次以上工具呼叫，出結果比序列執行快 4.5 倍。它不只是多代理協作，而是讓模型自行組建有分工的組織：自己決定何時並行、招誰、如何委派，適合大規模檢索、批次下載、多檔案處理與多視角分析。
先進 AI 可能對突破性想法背後的日常工作影響最大。文章探討執行環節為何可能塑造下一輪經濟與進步速度。
Kimi K2.6 已開源，可通過 Kimi.ai、Kimi App、API 和 Kimi Code 使用，主打長程編碼、長時間執行與 agent swarm。官方稱其在內部 Kimi Code Bench 上較 K2.5 顯著提升：一個案例是在 Mac 上用 Zig 實現並最佳化推理，4000+ 次工具呼叫、連續執行 12 小時、14 輪迭代後吞吐從約 15 升至約 193 tokens/sec，比 LM Studio 快約 20%；
Meta 開源了讓使用者自己動手製作 Muse 硬體裝置的程式碼，這些裝置執行 Meta 新的 AI 智慧體 Muse。官方稱可用現成的 ESP32 開發板，或用 Raspberry Pi 搭配其 SDK，再連線螢幕、按鈕、感測器、執行器等外設。Meta 舉例的玩法包括：用彩色電子墨水屏顯示提醒、把 Muse 裝進 HDMI 棒投到大屏、或裝在小觸屏上做出類似 DIY Muse Charm 的裝置。
Google Antigravity SDK 現在支援在本地離線執行 agentic 工作流，可通過 LiteRT 執行 Gemma 4 26B A4B 等模型。SDK 還提供對 Ollama、vLLM 等 OpenAI 相容推理服務的開箱支援，便於搭建隱私優先的本地工具。官方描述的混合編排方式是：雲端模型只做輕量規劃器，程式碼審計、打補丁這類消耗大量 token 的任務交由裝置上的本地模型處理。
Mistral 與 Cloudera 於 2026 年 9 月 10 日宣布合作，把 Mistral 模型整合進 Cloudera 混合資料平台，企業可在私有云、公有云、本地乃至完全氣隙環境中執行推理。企業還能在受控環境裡用自有專有資料訓練定製模型，並以開放權重方式擁有模型與資料。Cloudera 稱其平台上執行著客戶自管的 30 EB 資料，合作面向金融、製造、電信等受監管行業，核心是讓資料、智慧、算力與運營留在客戶手中。
Anthropic 發布 Claude Opus 5.5，面向長時間執行的 agentic coding 與知識工作，預設 1M token 上下文、128k 最大輸出，每百萬 token 輸入 $4、輸出 $20（Opus 5 為 $5/$25），已上線 Claude API、Amazon Bedrock、AWS、Google Cloud 與 Microsoft Foundry。
Muse Glimmer 現已在 Ollama 上線，這是 Meta Superintelligence Labs 發布的首個開放模型。它是 30B 多模態模型，專為本地執行的 agent 工作負載設計，上下文 128K 以上，採用 Apache 2.0 許可，可直接驅動 Claude Code、Codex、Pi、OpenClaw 等。
Cloudflare 在 Workers AI 上發布自研決策模型 Clef 與 Clef-flash，並以 Apache 2.0 許可在 Hugging Face 完全開源、可本地執行，同時推出可把 Clef 微調到自家場景的強化學習產品。
Anthropic 自 2026-09-24 起，對在任何輸出前被拒、且 stop_details.category 為 bio、frontier_llm、reasoning_extraction 的請求恢復計費，按執行該請求的模型費率收取，所有平台適用；其他類別的輸出前拒答仍不計費，fallback credit 不變。流式輸出中途的拒答此前已在計費。
Meta 發布 30B 開源模型 Muse Glimmer，Apache 2.0 許可，即日起可在 LM Studio Bionic 本地執行，Mac 與 PC 均可。它支援多步 agent 任務、工具呼叫與影像輸入，在 LM Studio 內部評測 BionicBench v0.1 的 18 項任務中完成率 83.3%，高於 Gemma 4 31B 和 Qwen 3.6 27B 的 77.7%。
MLX 發布 v0.31.2，把 CUDA 後端的量化矩陣乘擴充套件到了 3/5/6-bit、int4 與浮點量化（qmm_naive、qmm_sm80），並新增 GatherQMM 和 CUDA FFT。框架現在支援多執行緒執行獨立計算：CommandEncoder、ThreadLocalStream 改為執行緒本地，Scheduler::enqueue 執行緒安全，JACCL 拆分為獨立庫。
Ollama 現在可作為第三方閘道器接入 Claude Desktop，開發者在 Ollama 中開啟 Claude 開關即可自動完成配置。連線後可選任意 Ollama 模型，包括本地執行的開放模型與 Ollama 雲端模型，也能隨時切回 Anthropic 模型；在 Ollama 裡關閉 Claude 即恢復原有設定。
NVIDIA DGX Spark 將新增 64GB 統一記憶體版本，10 月 23 日由 Acer、ASUS、Dell、Gigabyte、HP、MSI 開賣，起價 4999 美元，保留 GB10 Grace Blackwell 晶片、DGX OS 與完整 NVIDIA AI 軟體棧，可完全本地執行最高 1000 億引數模型。兩臺機器可用 QSFP 線經 ConnectX-7 直連，記憶體池化到 128GB，模型上限提到 2000 億引數；
LM Studio 的 Bionic 現已支援按 Agent Skills 標準（SKILL.md 檔案）使用、安裝和建立技能。在對話裡輸入 @ 可調出技能選擇器，Bionic 會讀取技能檔案再決定如何執行；也可以給一個網址讓它安裝，或把現成的 SKILL.md 放進 Settings > Skills。它還能複用你在 Codex、Claude Code 等應用裡已有的技能，在 Settings > Skills > Skills from other apps 中逐條開關。
GPT-6.1 Sol 現已在 Codex 和 ChatGPT Work 中提供，官方稱其複雜工作的表現接近 Astra，但成本低於 Astra。它適合程式碼、應用和文件類可重複、長時間執行的任務，呼叫模型名為 gpt-6.1-sol。可用性取決於你的套餐、客戶端和工作區設定，具體支援情況需查閱 Models 文件來對比與選擇模型。
Bionic 新增 shell 命令審批模式 Auto Review：命令先經 Shell Judge 做確定性分析，解析 AST、提取 ShellCapability 能力並匹配已知安全命令，通過即直接執行，不呼叫 LLM。無法判定的命令再交給 Shell Reviewer 子 agent，結合主會話記錄決定是否放行，支援 sh、bash、zsh 與 PowerShell。據作者自身使用資料，當前版本可自動批准約 82% 的命令；
Inco AI 發布開源推理引擎 Splash，專為在 Apple Silicon 上本地執行 Qwen3.6-35B-A3B 與 Qwen3.8-27B 最佳化，已整合進 LM Studio Bionic 1.1.5 及以上版本。在 48GB M5 Pro 測試中，Qwen3.8-27B 短提示解碼約 74 tokens/s、32K 上下文 54 tokens/s，約為次快引擎的兩倍；四個併發請求合計吞吐 170 tokens/s，是次快引擎的 3.9 倍。
GPT-6 Astra Ultrafast 已上線，執行在 NVIDIA Blackwell GPU 上，面向 OpenAI 內部以及符合條件的 ChatGPT Work 和 Codex 使用者開放，token 生成速度最高可達 Astra Standard 模式的 8 倍。開發者今天就能通過 API 呼叫，接入方式、定價與實現細節見官方 Ultrafast 指南。更快的生成可縮短 coding agent 的編輯—測試—除錯迴圈，減少工具呼叫之間的等待時間。
DeepSeek 發布 V4.1-Flash：552B MoE、原生多模態，已上線 DeepSeek API（模型名 deepseek-flash），舊版 V4-Flash 與 V4-Flash-Vision-Exp 退役。新因果編碼器–解碼器架構只有 8B 輸入、16B 輸出啟用引數，KV 快取降至上一代的 1/4 HBM 與 1/8 SSD，官方稱多方測試顯示其在效能、成本、速度和總執行時間上超過 V4-Pro，V4-Pro 將逐步淘汰。
OpenCode 發布 v1.18.34 bugfix 版本。模型請求現在會帶上帶名稱空間的會話與父會話身份標頭；本地編譯的 macOS 二進位制會被重新簽名，以便在 macOS 27 及以上可靠執行，macOS CLI 發布二進位制則用 Developer ID 簽名。另有 3 位社群貢獻者提交修復，包括更正文件中 GPT 6.1 Sol 的快取價格、在 /status 對話方塊用 path.sep 提取外掛名。
Anthropic 於 2026 年 9 月 15 日為 Claude for Small Business 推出 43 個工作流和 27 個新整合，接入 Shopify、Salesforce、Stripe、Zapier 等工具，該產品自 5 月上線以來安裝量已超 90 萬次。新工作流把 Claude 從後臺運營擴充套件到獲客、回覆諮詢和撰寫提案，並可在 Claude Cowork 桌面應用中按計劃自動執行，預設傳送、發布或付款前需使用者批准。
MaxText 團隊用 JAX/XLA 在 Google Cloud TPU 上從零復現了 Ai2 的 Olmo 3 7B 語言模型，在預訓練與中期訓練階段的所有 held-out 評測上與原版 PyTorch-on-GPU 參考實現精確一致。實現最高達到 57.4% MFU，且在不改動訓練配方的情況下撐過了執行中的叢集縮擴容和跨代 TPU 切換，驗證了基礎設施的可移植性。
v0.34.4 發布，更新了 llama.cpp、MLX 和 XGrammar，Qwen 3.8 的提示處理在 Apple Silicon 上更快，Gemma 4 會為每張圖片自動選擇最佳解析度以保留更多高畫質細節。思考模型的結構化輸出改為單次推理完成，速度更快也更可靠；同時修復了本地模型庫很大時偶發的 model not found 報錯，以及 macOS 應用在檢測 ChatGPT 或 Codex 是否執行時無回應的問題。
技術與人權研究者 Roya Pakzad 發布對比測試，用世界銀行全球公共採購資料庫任務，分別以英文（美國）和波斯語（伊朗）在網頁版 Muse、Claude Cowork Opus 5.5、GPT 6.1 Sol 上執行。權限差異明顯：GPT 只在開頭請求一次網站訪問並提供允許所有相關網站選項，Claude 兩個任務各請求 9 次，Muse 到第四步才請求。
微軟發布 FrogNano-4B-2609，一個面向算力有限開發者的 4B 智慧體模型，Hugging Face 上已有 GGUF 量化版本。它由 Qwen3.5-4B 派生，沿用 32 層混合 Gated DeltaNet 與門控注意力架構，後訓練為純文字、聚焦倉庫級軟體工程，用強化學習在約 1500 個 TaskPilot 生成的合成 SWE 環境上訓練，獎勵來自可執行測試，配套五工具的 Leaf harness。與行為蒸餾不同，它不訓練強模型的解題軌跡。
白宮本週把扎克伯格、貝索斯、馬斯克和 Anthropic 的 Dario Amodei 等主要科技公司 CEO 聚到同一場合，簽署一份 AI 安全承諾，川普稱這份承諾具有道德約束力。川普還簽署行政令，正式把 AI 改稱為超級智慧。與此同時，Meta 和 OpenAI 正讓自己的 AI 產品顯得更親和。原文未披露承諾的具體條款、完整簽署方名單或執行方式。
Reddit r/ClaudeAI 使用者 Efistoffeles 只給 Opus 5.5 一句提示詞，要求它用 JavaScript 逐幀畫出自己對一張 19 美元瑞安航空機票的看法，模型一次生成成功，耗時約 8 分鐘，程式碼以 Claude artifact 形式公開、可直接執行。評論區認為這段動畫像真實的瑞安航空降落，甚至有人誤以為飛機墜毀，作者回應“技術上算降落了”。他還在評論中表示，19 美元機票在歐盟相當常見。
Claude in Chrome 於 2026 年 8 月 26 日正式可用，覆蓋所有付費 Claude 方案，並支援 Claude 在瀏覽器中自主執行操作，不再需要逐步批准。它可讀取當前頁面、輸入文字、點選連結、跨標籤頁導航和填表，並使用你已有的登入狀態訪問內部儀表盤、遺留系統和供應商門戶。每次操作前由安全分類器校驗是否安全且符合你的請求，也可在設定中關閉自動批准。
2026-10-01 發布的文章追問強 agent 在自主 ML 工程中究竟需要多少 harness。它指出，近期自主 MLE agent 在公開排行榜取得顯著進展，但現代 MLE agent 常建立在多 agent 編排器、專用檢索子 agent 等越來越複雜的裝置上；動機包括長週期進展停滯與 LLM 原語有限。相比之下，讓 LLM 通過 read、write、bash 直接訪問執行環境的更原始但改進的 coding agent，在領域內受到的關注很少。
開發者用 Sparse VideoGen（SVG）把注意力頭動態路由到高度結構化的空間或時間稀疏掩碼，並在 TPU 上最佳化 Splash Attention 核心，使 1440p 影片生成的端到端推理最高提速 1.69 倍。核心側的具體改動是：跳過空記憶體 tile、把精確座標掩碼嚴格限制在邊界 tile、將 token 記憶體佈局改成時間優先（temporal-major）以獲得連續訪問。目的是把演算法層的稀疏真正對齊到硬體 tile 執行，顯著減少被浪費的矩陣運算。
匹茲堡大學 HERL 實驗室聯合 ATDev 推進 RAMMP 輔助機器人專案（7 月 27 日發布），用 Meta 開源的 DINO、DINOv3 和 SAM 視覺模型做環境感知，專案獲美國 ARPA-H 最高 4150 萬美元資助。美國約有 550 萬輪椅使用者，每年逾 10 萬起輪椅相關傷害送進急診。團隊把模型最佳化到電池供電的邊緣裝置上執行：降低記憶體佔用、按需使用低精度、控制解析度與批處理，以犧牲少量邊界精度換取即時性與穩定性。