英伟达已从人工智能初创公司Modal赢得CPU芯片订单。Modal此前完全依赖英特尔和AMD的芯片,此次订单初步表明英伟达进军长期由英特尔和AMD主导的CPU市场取得成效。Modal官方工程博客披露,英伟达向Modal交付首台Vera CPU服务器;Vera是英伟达面向Vera Rubin GPU平台的新Arm兼容CPU,也可作为独立CPU服务器使用。在Modal自建的Agentless Agent Bench(50个Terminal-Bench oracle任务)上,Vera让Modal Sandboxes吞吐量提升2倍。Modal此前只运行x86机器,需改造基础设施和镜像构建系统才能支持Arm;Modal称在重负载下Vera的延迟表现反而更好。
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LMSYS于2026年10月18日发布SGLang Low-Latency Mode,通过插件框架把专用kernel接入SGLang,在NVIDIA和AMD GPU上降低推理延迟。据LMSYS Blog介绍,在四块NVIDIA GB300上回放AgentX trace,单并发会话的P90每用户token生成速度从671.2提升到928.4 tokens/s,为1.38倍;在四块AMD MI355X上四并发会话从331.6提升到516.0 tokens/s,为1.56倍。NVIDIA侧kernel位于sgl-nvidia-mega,AMD侧位于sgl-amd-mono,均针对DeepSeek-V4.1-Flash与DSpark的验证和草稿执行做优化。目前尚无后续发展事实。
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2026年10月15日,Artificial Analysis 公布 NVIDIA RTX Spark N1X 笔记本的首份 AA-AgentPerf-Local 结果。测试使用 128 GB 统一内存、6144 核 Blackwell GPU 的原型 15 英寸 Surface Laptop Ultra,售价 5899.99 美元,通过 llama.cpp 的 Windows 原生构建在 GPU 上运行模型。该机在 Qwen3.8 27B 上完成本地智能体负载耗时 18.7 分钟,接近 DGX Spark 的 17.3 分钟,比 MacBook Pro(M5 Pro)快 2.0 倍、比 AMD Ryzen AI Halo 快 1.8 倍;在 Qwen3.6 35B A3B 上耗时 7.6 分钟,在 124B 的 Ling 3.0 Flash 上耗时 15.3 分钟,后者无法装入 MacBook Pro 或 RTX 5090 的内存。10月16日,NVIDIA 宣布 RTX Spark 笔记本全球开售,由 ASUS、Dell、HP、Lenovo、Microsoft 和 MSI 推出,起
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Nvidia于2026年10月15日宣布推出Nemotron 3.5 Super VL与面向端侧的3.5 Bolt模型。据Nvidia官方介绍,Super VL为120B参数开放模型,面向常驻智能体任务,官方称其在同类开放模型中吞吐最高,比次优模型快5倍;同时推出Bolt 74B-A9B 24GB与Bolt E4B 4GB两款端侧模型,前者可在RTX/DGX Spark本地运行智能体任务,后者面向GeForce RTX、Jetson上的语音与对话智能体。Super VL与Bolt 74B-A9B已上线Hugging Face,Bolt E4B计划于10月23日发布。同日,SGLang宣布为Super VL提供Day-0支持,在单张RTX 6000 PRO上借助MTP达到243.9 tok/s;Prime Intellect与Nvidia用GRPO在128张GB200 GPU上后训练约11小时,使其在AutomationBench-AA公开集上从34.0%提升到57.7%。当晚OpenRouter上线该模型,次日Perplexity宣布Pro和Max订阅用户及Agent API可使用。
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2026年10月15日,阶跃星辰(StepFun)将围绕 Step 5 Preview 构建的开源 agent harness Step Code 更新至 v0.1.4,帮助智能体在长而复杂的任务中跟踪目标、持续推进,并对照可验证结果检查任务是否真正完成。官方称,Step Code 开源以来已发布四个版本,约每 3 个工作日一次,主要由社区反馈驱动。同日,阶跃星辰正式开放 Step 5 Preview 模型权重,BF16、FP8 两个版本同步上线 Hugging Face 和 ModelScope;该模型采用稀疏 MoE 架构,总参数量 600B、激活参数 27B,支持 100 万 Token 上下文窗口。
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2026年10月16日,Hao AI Lab 发布开源机器人智能体框架 ORA(Open Robot-Use Agents),由 DeepSeek V4.1-Flash 驱动,仅凭视觉输入零样本操作机器人,无需 VLA。据其公布,ORA 在 RoboTwin 上取得 69.2%、LIBERO-Pro 上 81.4%,与使用 GPT-5.5 或 Opus-4.7 的 RPent 系统同场对比;带任务专属记忆的 RPent 在 RoboTwin 为 62.4%/58.4%,用 Opus-4.7 在 LIBERO-Pro 为 82.4%。同一框架已通过机器人卡片适配 ARX X5、ALOHA 和 Franka,并在低成本机械臂上完成拉开抽屉把手、把糖果棒放进盒子的初步实机测试。按 DeepSeek 非高峰 API 价格估算,每个成功案例的模型成本约 0.30 至 0.35 美元,包含失败尝试;40 个展示片段平均 0.13 美元。目前尚无后续发展事实。
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Hao AI Lab 推出 ORA: Open Robot-Use Agents
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2026年10月15日,Figma 宣布 code layers 进入公开测试,并向所有方案开放。据 Figma 官方发布的信息,同日还有多项面向智能体协作的功能推进:Specs 在 Web、桌面和移动端开始公开测试,Payload 集成到 Figma Make 并将在未来几周向所有账号开放,Figma agent 转为正式可用,Figma MCP 支持在已有 AI 工具中生成 code layers 和操作 Specs,并新增 OpenCode、Dia、JetBrains Junie、Meta Muse 等 20 个 MCP 合作集成;设计系统方面,guidelines 进入公开测试、code sources 进入封闭测试,均面向所有付费方案。另有报道称,Figma 在 Config India 2026 上发布这批面向编码、内容管理和部署的 AI 工具,用户可从现有 Figma 设计、GitHub 仓库或通过 MCP 接入的外部编码智能体创建 code layers;CEO Dylan Field 表示对于流量极高的产品 Figma 不会承担其托管费用,但未说明定价档位和流量阈值,
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2026年10月15日,Meta发布开放权重模型Muse Spark Open,权重当天在Hugging Face上线,采用Muse Model License。据PyTorch Blog,该模型为816B总参数、42B激活参数、1M token上下文窗口,原生多模态并面向编码与智能体任务,在Muse Spark基础上增加安全后训练,可在SGLang和vLLM上运行。10月16日,该模型上线Amazon SageMaker JumpStart,提供BF16与NVFP4两个变体;同日进入Arena的Agent Arena实测,并上线Code Arena的WebDev等项目。10月17日,Arena公布Muse Spark Open (Max)以1511分成为Code Arena WebDev排名第一的美国开源模型,在全部开源模型中排第13。
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Nvidia于10月12日发布Vera CPU Rack规格,首次推出以CPU为核心的服务器机架设计,面向智能体AI(agentic AI)负载。按其架构,GPU版Vera Rubin NVL72机架负责传统LLM训练与推理,Vera CPU Rack则处理智能体AI负载。该机架基于第三代MGX架构,并将Vera Rubin机架及MGX 1.2的抽屉式计算托盘设计提交至Open Compute Project的Open DC Initiative。MGX 1.2兼容19英寸机架设备,单机架支持最高250kW,并引入机架级液冷。目前尚无后续发展事实。
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2026年10月15日,SpaceXAI 发布语音到语音模型 Grok Voice 3.0。据 MarkTechPost 报道,该模型在 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;其 τ-Voice 得分 71.6%,仍低于 GPT-Live-1 的 74.5%。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。SiliconANGLE 同日报道称,该模型已在 Voice Agent API 上线,每分钟 8 美分,与 Grok Voice 2.0 同价,并称其首次出声快约 40%。目前无进一步有证据的发展。
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德国电信于2026年10月13日起在德国正式发售Meta Ray-Ban Display智能眼镜,裸机定价899欧元。据VR陀螺报道,该产品也可在办理或续约手机套餐时分36个月分期,例如MagentaMobil M套餐预付1欧元后每月22.1欧元,总价796.6欧元。眼镜右侧镜片搭载600×600像素彩色显示屏,集成Meta AI,支持实时字幕、实时翻译、地图导航和分步操作指引,并可通过语音与附赠的肌电神经腕带操控。眼镜本体续航最长6小时,充电盒可额外提供24小时,腕带续航18小时,使用需搭配兼容手机、Meta AI应用、Meta账号和网络连接。目前尚无进一步有证据支持的发展。
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2026年10月13日,Gemini 4 Argon 出现在 GCP 配额页面。Testing Catalog 援引 AiBattle 称该模型预计几小时内上线,并称这是 API 即将发布模型的前兆,当天早些时候也有 Google 员工预告即将发布。当晚,Testing Catalog 报道该模型已开始推送,并已在 GCP 的 Agent Studio 上线,用户可在该平台测试,Google AI Studio 和 Gemini 应用预计随后跟进。10月14日,谷歌正式发布 Gemini 4 Argon,面向全球开发者和企业开放,可通过 AI Studio、Gemini 平台 API 使用,并支持 Google Antigravity 及 Gemini 应用和搜索 AI 模式的 Ultra、Pro 订阅用户;报道称其支持最高 1,048,576 个 token 的长解码输出,并公布限时入门定价。
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2026年10月13日,阿里巴巴推出由Qwen驱动的智能体Qwen Go,面向搜索、比价和客服协商场景,并与淘宝、支付宝集成,把个人AI助手接入购物与支付系统。据X.PIN报道,演示视频显示该智能体为延误航班争取到10美元赔偿,并通过淘宝价保追回约7美元;它不只会回答问题,还能查订单、联系人工客服并核实折扣。同日雷锋网报道称,千问Personal Agent「千问Go!」即将发布,有用户分享通过千问Go申请航班延误理赔获得70元理赔款,另有用户表示其帮忙申请到52元淘宝价保退款,该智能体还可执行汽车保养、运动预约和购物比价等任务。目前尚无后续发展事实。
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2026年10月14日,Arena 推出智能体版模型路由器 Max。据 Arena 介绍,该路由器基于 Agent Arena 的 250 万条真实智能体会话训练,可针对每个任务动态选择最佳模型,兼顾性能与成本。Arena 称,Max 在 Agent Arena 上取得 +14.7% 的净提升分数,每任务中位成本 3.27 美元,性能与 Claude Fable 5.1 (Max) 持平而成本低 37%。Max 目前限时开放试用,更多技术细节见其推文串。目前尚无后续发展事实。
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Meta 于 2026 年 10 月 13 日发布 Muse Wonder 系列,包含 Muse Wonder 和 Muse Wonder Full 两款模型,称其为目前能力最强的模型,在个人与专业智能体任务上达到 SOTA,覆盖法律、金融、健康等专业领域及前沿编码能力。两款模型具备 Active Memory 与 Active Focus,按 Meta Superintelligence Scaling Framework 训练、评估和发布。Artificial Analysis 数据显示,两款模型在 Intelligence Index v4.3 最高推理强度下分别得 52 和 56,高于 Muse Spark 1.3(max)的 48;Muse Wonder 已在 Meta 一方 API 和 Muse Code 上线,Muse Wonder Full 仅面向 Muse Code 用户。同日,Arena 将两款模型纳入 Agent Arena 测试,Simon Willison 发布 llm-meta-ai 0.2 插件支持新模型。10 月 14 日,Arena 公布 Muse W
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InternLM 开源 InternBootcamp(InternAgentHarness),一个面向大语言模型智能体训练与评测的可扩展合成环境框架,其技术报告已被 WAICA 2026 接收,对应代码版本为 InternBootcamp v1。该框架将任务提示生成、工具执行、交互控制和奖励计算统一封装为可训练的环境实例,并提供 BootCampCLI,可把任务配置转换为可运行的智能体交互流程,支持批量轨迹采集、监督微调数据过滤、强化学习 rollout 和测试集评测。相关消息由 InternLM 原创项目于 2026 年 10 月 13 日发布,目前尚无后续发展事实。
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2025年9月16日,FireRedTeam 发布级联系统所需的 pVAD、turn-detector 模型以及 FireRedTTS1、FireRedASR 服务。据其原创项目介绍,这些组件用于 FireRedChat 全自托管全双工语音交互方案,该方案集成 TTS、ASR、pVAD 和 EoT,无需依赖外部 API,数据不出本地;系统由 LiveKit RTC Server、AI-Agent Bot Server、WebUI、Redis、TTS Server 和 ASR Server 组成,LLM 需自行部署,可用 Ollama、vLLM 或 Dify,项目采用 Apache-2.0 许可。目前没有后续发展事实。
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2026年10月,Berkeley RDI 推出 OpenSage(Open Self-programming Agent Generation Engine),这是一个把智能体拓扑、工具与记忆的控制权从人交给 AI 的 Agent Development Kit。据官方介绍,它支持智能体在任务执行中动态创建和终止子智能体、编写并注册新工具,并用基于 Neo4j 图的短期与长期记忆配合记忆智能体管理上下文。基于 OpenSage 构建的 SageAgent 在多项基准上给出成绩:CyberGym 上用 GPT-5 medium 取得 60.2% 解决率,Terminal-Bench 2.0 达到 78.4%,SWE-Bench Pro(Python)以 Gemini 3 Flash 为底座取得 59.0%,DevOps-Gym 平均得分 46.8% 并位列榜首。作者同时指出,当前模型对这些能力的调用频率仍偏低,并随本次发布提供大规模 RL 后训练与 AReaL、slime 等框架的集成支持。目前尚无后续独立发展事实。
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Berkeley RDI 推出 OpenSage（Open Self-programming Agent Generation Engine）
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