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星期一

  1. gihyo.jp

    DeepSeek 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017，并开放 Search 与 Fetch API

    DeepSeek 于 2026 年 10 月 17 日发布 DeepSeek-V4.1-Flash 的更新版 DeepSeek-V4.1-Flash-1017，可在官网、应用和 API 使用，开放权重以 MIT 许可在 Hugging Face 与 ModelScope 公开。官方称新版本在推理、编码、智能体任务和视觉识别上明显提升，并缩短任务执行时间与输出长度；在 DeepSWE v1.1、AutomationBench v1.0.6、Apex Bench v1.1 等基准上超过 GPT-5.6 Sol、Claude Opus 5、Kimi K3。同时 Search API 与 Fetch API 向所有用户开放，每个端点每 1000 次调用 0.75 美元，通过 DeepSeek Harness、Claude Code、Codex 调用在 2026 年 10 月 31 日 16:00（UTC）前免费。

    ekのSearch APIとFetch APIを同社のユーザーすべてが利用できるようになったことを発表した。Search APIは、同社の検索エンジンがクエリに一致するWebページを検索し、結果を構造化されたJSON形式で返す。Fetch APIはクエリに対応した単一のWebページを取得し、そのコンテンツをMarkdown形式で返す。これによりエージェントやRAGアプリケーションは容易に最新のWebコンテンツにアクセスできるようになる。詳しくはドキュメントを参照。 🔍 Search & Fetch APIs are now open to everyone! Powered by our in-house search engine, serving hundreds of millions of requests daily worldwide. 💰 Each endpoint: $0.75 per 1,000 calls. 📖 Docs: https://t.co/jnihMCWbyg 📌 Search & Fetch calls via server-side tools in

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    #hot-signal#模型发布#开源生态#DeepSeek
  2. SiliconANGLE

    DeepSeek 发布 V4.1-Flash 更新版 DeepSeek-V4.1-Flash-1017，称任务执行更快

    DeepSeek 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017，距 9 月 10 日初版 V4.1-Flash 约五周，Hugging Face 模型卡称其为减少任务执行时间和输出长度的小幅更新，但未说明具体幅度。DeepSeek 自测显示该版本在 DeepSWE v1.1 软件工程测试中解决 77% 任务，高于 9 月版本的 74.2%，同一表格中 Claude Opus 5 为 74%，而 11 项基准中仍有 7 项由 Anthropic 模型领先。新模型已在 DeepSeek 网页和移动端上线，API 沿用 deepseek-flash 模型 ID 且价格不变，权重以 MIT 许可发布于 Hugging Face；同时 DeepSeek 开放 Search API（每次查询最多返回 50 条排序结果）和将网页转为 Markdown 的 Fetch API，均按每 1000 次成功请求 75 美分计费，通过 DeepSeek Harness、Claude Code 或 Codex 调用在 11 月 1 日前免费。

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    #hot-signal#模型发布#Agent#开源生态

星期六

  1. 邵猛

    DeepSeek 发布 V4.1-Flash-1017 并开放 Search & Fetch API

    DeepSeek 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017，称其在基准表现、任务完成速度和输出长度三方面较上一版本改进，已在官网、App 和 API 上线。该版本采用带自我反馈的强化学习训练，在 Terminal-Bench 4.0 得分 42.3、DeepSWE v1.1 得分 77.0，并适配 DeepSeek Harness（需 v0.2.1-rc.1 或更高）、腾讯 CodeBuddy、WorkBuddy 等工具。DeepSeek 同时把内部搜索引擎开放为 Search API（/v1/tools/search）和 Fetch API（/v1/tools/fetch），后者可将单个网页转为 Markdown。

    长周期的工作流。这与其在 Terminal-Bench 4.0（42.3）、DeepSWE v1.1（77.0）等偏重真实工程环境的基准上的表现定位一致，模型卡的对比对象也集中在 K3、GLM-5.3、GPT-5.6 等同期的 Agent/编程向模型上。 工具生态：抢占 Agent Harness 入口 为 DeepSeek Harness（需升级至 v0.2.1-rc.1 或更高）、腾讯 CodeBuddy、WorkBuddy 等做了适配。DeepSeek API 也直接兼容 Claude Code 和 Codex 的服务端工具调用。 Search & Fetch API：搜索引擎基础设施商业化 商业层面最重要的一条，DeepSeek 把支撑自身产品的内部搜索引擎开放为两个独立 API： · Search API（/v1/tools/search）：返回结构化网页结果，支持 site:、lang:、after: 等检索算子，可附带页面正文。 · Fetch API（/v1/tools/fetch）：抓取单个网页并转为 Markdown，这是 RAG 和 Agent 工具链的标准需求。

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    #hot-signal#模型发布#Agent#DeepSeek
  2. SiliconANGLE

    微软发布 2 万亿参数基座模型 MAI-Base-2

    微软 AI 研究团队公布基座模型 MAI-Base-2，采用全 MoE 架构，总参数 2 万亿、每次提示激活 800 亿。微软称其在科学、编程和数学的内部基准上超过 DeepSeek-V4-Pro-Base，部分指标上硬件效率最高提升 12 倍。该模型用 16000 块 NVIDIA GB200 训练 38 天，数据集为 50 万亿 token，其中约五分之一用于训练集成的计算机视觉模块；权重将通过 Azure 以授权方式提供给可信合作伙伴。

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    #hot-signal#模型发布#数据/训练#Microsoft
  3. SiliconANGLE

    Reflection AI 在 Hugging Face 开源 Beam 权重与后训练配方

    Reflection AI 将其首个大语言模型 Beam 的权重发布到 Hugging Face，同时开放后训练配方、代码模板以及用于衡量定制后能力与安全护栏变化的工具。Beam 约 5000 亿参数，官方称在部分基准上接近四倍规模模型的表现，训练历时两个月、使用数千块高端显卡，并提供标准版与多个量化版本。此次还发布了用于投机解码的 drafter 模型、多个主流 serving engine 的即用配置和 fused kernels，后续将补充基于自蒸馏的训练配方。

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    #hot-signal#开源/仓库#数据/训练#Hugging Face

星期五

  1. Unite.AI精选

    Reflection 以 Apache 2.0 开源 501B 参数 MoE 模型 Beam

    Reflection 于 10 月 16 日在 Hugging Face 以 Apache 2.0 许可发布其首个开放权重模型 Beam，Baseten 同日通过 Model APIs 和 Dedicated Inference 提供 day-0 支持。Beam 为 501B 总参数、每 token 激活 23B 的 MoE 自回归 Transformer，上下文窗口最高 100 万 token，预训练使用 23.8 万亿 token，并以 BF16、FP8、NVFP4 精度发布权重。Reflection 给出的评测结果为 GPQA Diamond 90.5%、SWE-bench Verified 80.9%、AIME 2026 97.8%、Terminal-Bench 2.1 80.1%、MCP Atlas 78.7%，同时开源了终端智能体工具 Mirror CLI。

    ic tasks while using fewer tokens, with longer reinforcement learning rollouts letting the model practice multi-step problems and a length penalty applied during training to discourage unnecessary tokens. Users can adjust Beam’s reasoning effort parameter: lower settings favor shorter responses, while higher settings allow more reasoning on demanding tasks. Mirror CLI and Customization Reflection also open-sourced Mirror CLI, a terminal agent harness trained alongside Beam. Mirror pairs a Python

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    #hot-signal#模型发布#开源生态#Agent
  2. Reflection Blog精选

    Reflection 发布首个开源权重模型 Beam，501B 参数稀疏 MoE

    Reflection 发布首个开源权重模型 Beam，权重已在 Hugging Face 以 Apache 2.0 许可开放。Beam 是稀疏 MoE 模型，总参数 501B、激活 23B，面向编码、推理和长程智能体任务，同时提供 BF16、FP8、NVFP4 精度格式和投机解码草稿模型。Reflection 还联合 40 多家合作伙伴构建其称为智能体开放操作系统的生态，覆盖 vLLM、SGLang、Unsloth、Axolotl 等推理与微调框架，并开源了配套的 Mirror CLI 智能体工具。

    Reflection.ai dotted artwork

    Anyscale (SkyRL) and Axolotl to build fine-tuning and RL workflows, so developers can deeply customize Beam for their own use cases. Beam Self-Distillation Developers can also leverage novel approaches like self-distillation to customize Beam for additional domains and increase accuracy and token efficiency on your tasks. We plan to release recipes for developers to do this in the coming days. Figure 5: Video shows Beam’s self-distillation recipe: generate traces for your tasks and train a LoRA

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    #company#模型发布#开源生态#Agent
  3. The Rundown AI

    Meta 发布 816B 参数开源多模态模型 Muse Spark Open，可双 Mac Studio 本地运行

    Meta 发布开源权重多模态模型 Muse Spark Open，参数量 816B，面向编码与智能体任务，并与 Apple 合作通过更新后的 MLX 工具包在两台 M5 Ultra Mac Studio（合计 1TB 内存）上本地运行。Meta 称该模型在无云环境下完成 iOS 应用修复和在 DaVinci Resolve 中剪辑视频。在 Artificial Analysis 的 Intelligence Index 上它得分 39，高于西方开源模型，但低于 GLM 5.3 的 45、Kimi K3 的 44 和 Qwen3.8 的 40，中国模型在编码上仍领先。

    teal this. I put the exact scheduled task prompt in our Workflow Hub, ready to adapt to your tools in about 15 minutes. It’s unglamorous plumbing, but it’s some of the highest-leverage 30 minutes of my week. AI TRAINING 🧮 Turn a ChatGPT answer into a tool you can use The Rundown: In this guide, you’ll try ChatGPT’s new Intelligent UI by creating a workshop cost calculator. You’ll change the headcount, check the figures, and ask it to add a budget buffer. Step-by-step: Open ChatGPT in a web brows

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    #newsletter#模型发布#开源生态#多模态
  4. Arena精选

    Meta 的 Muse Spark Open 上线 Arena 智能体与代码评测

    Meta 发布的开源权重模型 Muse Spark Open 已进入 Arena，可在 Agent Arena 中实测，成绩即将公布。Agent Arena 基于全球用户提交的百万级真实长程智能体任务评测模型，模型可调用网页搜索、文件系统和终端工具，排行榜用因果追踪方法衡量模型相对平均模型的结果表现。该模型同时上线 Code Arena 的 WebDev、Image-to-WebDev、Text 和 Vision 项目。

    now in the Arena. Head to Agent Arena to test it out, scores coming soon! In Agent Arena, we measure models on millions of real-world, long-horizon agentic tasks from a global community of users. Models can access web search, filesystem, and terminal tools to complete complex workflows. The leaderboard measures model performance on outcomes relative to the average model using a causal tracing methodology. Muse Spark Open is also available in Code Arena: WebDev, Image-to-WebDev, Text, and Vision.

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    #editorial#模型发布#Agent#多模态
  5. SiliconANGLE

    Nvidia 发布 Nemotron 3.5 系列模型，覆盖服务器到端侧智能体

    Nvidia 发布 Nemotron 3.5 系列模型，包括开源的 120B 参数 Super VL、面向本地运行的 Bolt 74B-A9B 24GB，以及本月晚些时候推出的 Bolt E4B 4GB。Super VL 与 Nemotron Coalition 合作构建，支持指令跟随、工具调用、多步业务流程和视觉理解，Nvidia 称其能力接近自家最大推理模型而体积仅为五分之一，输出速度约为同类模型的近五倍。Bolt 74B-A9B 采用混合 MoE 架构，每次激活 74B 中的 9B 参数，并用 2-bit 量化装入 24GB 内存，可在企业工作站或 PC GPU 上本地完成写代码和调试等任务；Bolt E4B 4GB 面向 GeForce RTX、Jetson 和 RTX/GTX Spark 等边缘设备。Nvidia 同时在 Hugging Face 开放智能体工具调用、金融、指令跟随、长上下文、安全、公平性和视觉语言理解等数据集。

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    #hot-signal#模型发布#Agent#端侧
  6. SiliconANGLE

    Meta 开放 816B 参数模型 Muse Spark Open，面向编码与智能体任务

    Meta 发布 Muse Spark Open 的开放权重，该模型自 4 月首发以来一直闭源，此次面向编码和长时间运行的智能体任务开放。模型总参数 816B，每个 token 仅激活 42B，提示词可混合文本、图像、音频或视频，上下文窗口最高 100 万 token。在 Meta 自己的基准表中，Muse Spark Open 在 JobBench 智能体测试得 61.8 分，高于 Thinking Machines Lab 的 Inkling（31.1）和 Nvidia Nemotron 3 Ultra（27.2）；编码测试 Terminal-Bench 2.1 得 76.4，低于 Kimi K3 的 85、GLM 5.3 和 Qwen3.8；工具调用 MCP-Atlas 得 89.2，高于 Meta 列出的所有对手。权重采用新的 Muse Model License，开发者适配或内置到自有软件中不收费，但将其作为托管服务出售且 12 个月总收入超过 2000 万美元的公司需另签协议，产品需标注 Built with Muse Spark Open，禁止军事和关键基础设施用途。发布时有 7 家推理服务商提供托管访问，权重可从 Hugging Face 及 AWS、Google、Microsoft 的模型目录下载。

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    #hot-signal#模型发布#开源生态#Agent
  7. 9to5Mac

    Meta 发布开源模型 Muse Spark Open，针对 Mac Studio 优化

    Meta 发布开源权重模型 Muse Spark Open，称其为目前美国最强的开放权重模型，采用原生多模态架构，总参数 816B、激活 42B，上下文窗口 1M token，面向编码与智能体任务。该模型基于 Apple 最新版 MLX 针对搭载 M5 Ultra 的 Mac Studio 优化，两台机器可合计提供 1TB 统一内存运行完整模型，现已通过 Hugging Face 提供。Meta 称已用 Muse Code 在本地测试智能体工作流，包括向开源 Mastodon 客户端 Ice Cubes 提交 iOS 改动，以及驱动 DaVinci Resolve 逐帧筛选素材并竖版裁切。

    for coding and agentic work, it excels at long-horizon tasks, complex software engineering, and multi-step reasoning. Meta’s blog post specifically touts that Muse Spark Open leverages Apple’s latest version of MLX. MLX is an open source array framework created by Apple and optimized for the unified memory architecture of Apple silicon. Using the latest version of MLX, Meta says that Muse Spark Open was optimized for Mac Studio with M5 Ultra, and that “together they’re the best way to run a pow

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    #hot-signal#模型发布#多模态#Agent
  8. MacRumors Apple Intelligence精选

    Meta 发布 Muse Spark Open，与 Apple 合作在 Mac Studio 上运行

    Meta 发布 Muse Spark Open，称其为迄今能力最强的美国开源权重模型，总参数 816B、激活参数 42B，上下文窗口 100 万 token，面向编码与智能体任务。该模型与 Apple 合作适配 Mac Studio，可在两台 512GB M5 Ultra Mac Studio 上通过 MLX 框架运行；512GB 版 Mac Studio 尚未发售，预计本月晚些时候推出。模型权重可从 Hugging Face、Amazon SageMaker AI、Google Cloud Model Garden 和 Microsoft Foundry Models 下载，也可通过 Baseten、Fireworks AI、Groq、Modal、Nebius、OpenRouter 和 Together AI 的 API 使用，免费下载并采用允许有限商业用途的许可。

    d tech websites and YouTube channels. According to one review published by Macworld's Roman Loyola, the biggest upgrade isn't even the M5 Ultra, but rather significantly faster storage speeds. "Typically, we start our reviews by looking at overall... • 55 comments Thursday September 24, 2026 1:54 am PDT by Tim HardwickApple has reportedly shelved plans to launch an AI pendant, while Meta appears to be going all out in the nascent hardware space with a new handheld AI companion. Mark Zuckerberg u

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    #hot-signal#模型发布#开源生态#端侧
  9. Microsoft AI Blog精选

    微软 AI 完成 MAI-Base-2 预训练，2.8T 参数 MoE 基础模型

    微软 AI 宣布完成新一代基础模型 MAI-Base-2 的预训练，这是一个 80B 激活参数、2.8T 总参数的 MoE 模型，在内部留出评测上优于其测试的所有开放权重模型。微软称其预训练 FLOPs 效率比最强的开放基础模型 DeepSeek-V4-Pro-Base 高 4-12 倍，训练使用 16k 块 GB200 GPU、历时 38 天，平均 MFU 21%、goodput 89%。该模型基于有机数据训练、不涉及其他模型蒸馏，目前正进行后训练，微软计划通过 Foundry 向可信伙伴授权模型权重。

    larger, sparser model than MAI-Base-1, trained on more data. We trained MAI-Base-2 on 16k GB200 GPUs over 38 days in August and September 2026. Over the course of the run, the average MFU (model FLOPs utilization) was 21% and the goodput (the fraction of time training progressed) was 89%. Our MFU is normalized by 2.5 PFLOPS (GB200’s theoretical max in BF16) and excludes FLOPs for rematerialization and the optimizer. We compare pre-trained models on held-out text using bits-per-byte (BPB), which

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    #company#模型发布#数据/训练#Microsoft
  10. NVIDIA Developer · Generative AI精选

    Meta 发布 Muse Spark Open：816B MoE 编码模型，1M token 上下文

    Meta 发布编码优化的 816B MoE 模型 Muse Spark Open，每 token 激活 42B 参数，通过 256 个专家中 top-8 路由，支持 1M token 上下文窗口。该模型在 NVIDIA GB300 NVL72 Blackwell Ultra 上训练，面向智能体编码工作流，具备工具调用、子智能体协调与计算机使用能力，并通过 1.8B 感知编码器原生处理交错的文本、图像、视频帧和音频。Meta 生成的 NVFP4 检查点已针对 Blackwell Ultra 优化，权重可从 Hugging Face 下载，NVIDIA 同时提供 NIM 部署方案。

    Flow diagram of Muse Spark Open sparse MoE routing, activating 42B of 816B parameters per token.

    s of files without breaking tasks into pieces. Beyond coding, it searches the web (including multimodal browsing), spawns and coordinates subagents for decomposable tasks, and leverages computer use capabilities unified across desktop, mobile, and browser. It generates separate commentary before each action, so developers know what the agent is doing and why. The model’s 1.8B perception encoder natively processes interleaved text, images, video frames, and audio without separate pipelines per mo

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    #lab#模型发布#Agent#编码
  11. TechCrunch AI精选

    Meta 发布可在 Mac 本地运行的开源权重模型 Muse Spark Open

    Meta 发布开源权重模型 Muse Spark Open，称其为美国最强开源权重模型，采用 8160 亿参数和 100 万 token 上下文窗口，原生多模态，面向复杂编码任务和智能体工作。该模型可本地运行在 Apple 电脑上，但至少需要 1TB 内存，在搭载 M5 Ultra 芯片的 Mac Studio 上运行效果最佳。Meta 将其与 AI 编码终端 Muse Code 配合，用于 Mastodon 客户端的 bug 修复、新功能和完整构建，以及 DaVinci Resolve 的视频素材审阅与裁剪，目前该模型已通过多个 API 平台开放。

    ost capable” open-weight model in the United States. Dubbed Muse Spark Open, the model also has the distinction of having been designed to work with Macs. The new model, which leverages 816 billion parameters and a 1 million token context window, claims to offer superior performance to other popular open-weight models, according to evaluation results released by Meta on Thursday. Muse Spark Open is natively multimodal and built for complex coding tasks and agentic labor. It has also been designe

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    #tech-media#模型发布#开源生态#多模态
  12. PyTorch Blog精选

    Meta 开源 Muse Spark Open 模型，816B 总参数、1M 上下文

    Meta 发布 Muse Spark Open 的开放权重，采用 Muse Model License 在 Hugging Face 上线，为 816B 总参数、42B 激活参数、1M token 上下文窗口的模型，原生多模态并面向编码与智能体任务。该版本在 Muse Spark 基础上增加安全后训练，可在 SGLang 和 vLLM 上运行，并针对 NVIDIA、AMD、Intel 优化。PyTorch 侧集成 Helion 内核，在 NVIDIA GB300 上相比 CUDA、CuTe DSL 自定义内核取得 1.03–3.95x 加速，AMD Mi350 端到端吞吐提升 3%；TorchTitan 已支持其 SFT、LoRA 与 TitanRL 微调。

    Helion logo

    ingle-shot tool calls. It’s trained to browse the web (including multimodal browsing), and use an agentic harness to: spawn and coordinate subagents for decomposable work; and leverage computer use capabilities unified across desktop, mobile, and browser. It’s trained on long-horizon, multi-site tasks, and generates separate commentary that lets the model state intent before acting—so you can always know what it’s doing and why. Why Helion kernels? Helion is a PyTorch native kernel authoring lan

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    #engineering#模型发布#开源生态#多模态

星期四

  1. heise online

    xAI 发布 Grok Voice 3.0，登顶 Artificial Analysis 语音对话指数

    xAI 发布实时语音对话模型 Grok Voice 3.0，在 Artificial Analysis 的 Speech-to-Speech 指数上以 86.9 分登顶，高于 OpenAI GPT-Live-1 的 83.2 分和 Google Gemini 3.8 Live 的 82.6 分，前代 Grok Voice 2.0 为 81.3 分。该模型在 τ-Voice 客服对话基准上成功率从 56.5% 升至 71.6%，位列第二，落后 GPT-Live-1（Astra, Medium）的 74.5%；人类盲测偏好排名第三，语音输出平均延迟 0.81 秒，价格维持每分钟 0.08 美元。xAI 称其已在特斯拉车辆中每天处理数百万次对话，并在 Starlink 工作日接听约 2 万通客户来电，其中约 70% 无需人工介入，现已通过 API 开放。

    editorially reviewed before publication. . SpaceXAI hat mit Grok Voice 3.0 ein neues KI-Modell für Sprachdialoge in Echtzeit vorgestellt. Es soll vor allem komplexe Kundendienstanfragen zuverlässiger selbstständig bearbeiten, natürlicher auf Gesprächspausen und Unterbrechungen reagieren und im Durchschnitt nach weniger als einer Sekunde mit der Sprachausgabe beginnen. Weiterlesen nach der Anzeige In unabhängigen Tests von Artificial Analysis (AA) übernimmt Grok Voice 3.0 die Führung unter den ge

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    #hot-signal#模型发布#语音#评测/基准
  2. SiliconANGLE

    SpaceXSI 发布 Grok Voice 3.0，语音到语音指数超过 OpenAI 与 Google

    SpaceXSI（原 xAI）发布语音到语音模型 Grok Voice 3.0，用于其 Voice Agent API。Artificial Analysis 的 Speech-to-Speech Index 给它 86.9 分，高于 GPT-Live-1 的 83.2 和 Gemini 3.8 Live 的 82.6；Full Duplex Bench 得分 97%。在 Tau-Voice 上 OpenAI 模型以 74.5% 略高于 71.6%，但 SpaceXSI 称其首次出声快约 40%。该模型现已在 Voice Agent API 上线，每分钟 8 美分，与 Grok Voice 2.0 同价。

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    #hot-signal#模型发布#语音#OpenAI
  3. MarkTechPost

    SpaceXAI 发布 Grok Voice 3.0，登顶 AA 语音对话指数

    SpaceXAI 发布语音到语音模型 Grok Voice 3.0，在 Artificial Analysis Speech-to-Speech Index 上以 86.9 分排名第一，高于 GPT-Live-1（Astra, medium）的 83.2 分和 Gemini 3.8 Live Extended Thinking 的 82.6 分。该模型通过 /v1/realtime WebSocket 端点以 grok-voice-3.0 提供，仅托管 API、无开放权重，价格维持 $0.08/分钟，首音频延迟 0.81 秒。其 τ-Voice 得分 71.6%，仍低于 GPT-Live-1 的 74.5%。

    ections search, web search, X search, remote MCP servers and custom functions. How does Grok Voice 3.0 perform on benchmarks? The AA Speech-to-Speech Index is an equal-weighted average of 4 components. Those are Big Bench Audio reasoning, τ-Voice agentic performance, Speech Agent Arena preference and task success rate. Grok Voice 3.0 scores 86.9. GPT-Live-1 (Astra, medium) scores 83.2, Gemini 3.8 Live Extended Thinking 82.6. Grok Voice 2.0 scored 81.3. Component results are strong, not uniformly

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    #ai-vertical#模型发布#语音#Agent