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星期二

  1. 钛媒体 · AGI

    DeepSeek 上线 Search 和 Fetch 接口,每千次成功请求 5 元、11 月 1 日起收费

    DeepSeek 上线 Search 和 Fetch 两个接口,底层由自研搜索引擎驱动,每 1000 次成功请求收费 5 元(约 0.75 美元),失败、无结果或超时不计费,11 月 1 日起正式收费。两个接口此前在 DeepSeek Harness、Claude Code、Codex 中免费使用,各限速每秒 5 次。横向对比,Tavily 约 8 美元/千次、Brave Search 和 Google Custom Search 约 5 美元/千次,DeepSeek 的价格约为主流海外方案的一折到两折。

    ,用户在DeepSeek Harness、Claude Code、Codex中使用DeepSeek API时,模型已经会通过服务端工具调用访问这两个接口——也就是说,联网能力早已内嵌在这些编程智能体的工作流里,只是此前一直免费。 11月1日零点起,这部分"隐形的免费午餐"将按次收费。 机制:为什么「联网」要单独收一道钱 把搜索做成独立API而非打包进模型,是Agent时代的标准动作。原因很技术:模型权重是静态的,知识有截断日期,而Agent干活需要实时信息——查文档、看报错、追新闻。 传统做法是让开发者自己接Google或Bing的搜索API,再把结果喂回模型,中间要处理爬取、清洗、格式转换一堆脏活。 DeepSeek的方案是把整条链路收进自家体系:模型判断需要联网时,服务端自动调Search拿结构化结果,再用Fetch抓正文,干净的Markdown直接进上下文。开发者一行爬虫代码都不用写,代价是按次付费。 这个"按成功计费"的设计有点讲究。失败和无结果不收钱,等于把搜索质量的试错成本揽在了自己身上——模型可以放心大胆地多搜几次,用户只为拿到结果的那次买单。每秒5次的限速则划清了边界:

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  2. 钛媒体 · AGI

    阶跃终端发售STEPX Neo:3999元含Step AOS 1.0与12个月百亿Token

    阶跃终端旗下首款大模型原生智能体手机STEPX Neo先行版在多平台首销,全栈定价3999元,搭载第五代骁龙8、16GB+256GB存储和6.36英寸120Hz OLED屏幕。价格还包含Step AOS 1.0智能体原生操作系统、Step Studio开发工具、Step系列模型,以及连续12个月每月百亿Token的使用额度。系统采用智能体界面与传统App桌面双入口,背部MiniLED点阵背屏实时显示智能体状态,生态上走MCP接口路线,已接入支付宝、腾讯、携程、滴滴、高德、美团等近百家企业或产品。

    可被合作方接受并继续推进的关系,这和豆包手机的情况有明显不同。 阶跃和WorkBuddy的合作就是个典型案例,阶跃的旗舰模型Step 5 Preview于10月12日独家接入腾讯WorkBuddy,限时免费开放两周至10月25日,WorkBuddy同时也被接入了STEPX Neo。 阶跃需要办公这一高频场景的真实反馈来迭代模型,腾讯则需要验证外部旗舰模型在其Agent产品中的可用性。双方各取所需,互相押注,在克制的框架里尽力合作,探索边界的最大值。 手机是“赠品” 从软硬模三个角度来看,STEPX Neo都给了智能体手机一个说得通的框架,但框架要变成生意,最终还是要回答消费者最朴素的问题——我为什么要为它掏钱?我买的是产品还是服务? 阶跃体系有自己的大模型阶跃星辰,显然对AI手机的价值也形成了一套自己的计算方式。3999元的全栈价里,包含的不只是骁龙8系芯片和MiniLED背屏的硬件价格,还有连续12个月、每月百亿Token的Step Token Plan。 按阶跃对Step 5 Preview的公开定价(输入7元/百万tokens、输出20元/百万tokens)粗算,每月百亿Toke

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  3. 钛媒体 · AGI

    DeepSeek 发布 V4.1-Flash-1017,主打许愿式编程

    DeepSeek 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 版本,官方称其为性能与费用的帕累托改进,API 调用方式和价格不变,开发者仍用 deepseek-flash 访问。官方数据显示 DeepSWE v1.1 的 Pass@1 从 74.2 升到 77.0,Terminal-Bench 4.0 从 31.2 升到 42.3,但在 HLE 上只拿 42.6,低于 Claude Opus 5 的 56.3。新版通过基于自反馈的强化学习训练,强调从零构建完整项目,官方展示了故宫 3D 建模、网页赛车游戏等案例。

    基础模型延伸到视觉语言模型(VLM)及具身基础模型,解决“机器人怎样看懂世界”。 俞涛的位置更接近“小脑和运动神经”:他在逐际动力从零搭建了motion mimic 和全身跟踪系统System 0。胡瀚从“大脑”往身体走,俞涛从“身体”往大脑走,两条路线最后在一个地方汇合。 梁文峰的这一步早有伏笔。其公开的AGI路线图规划为六阶梯递进结构:语言模型→思维链→Agent→持续学习→自我迭代→具身智能。如今走向具身智能的脚步正在加速。 过去,大模型圈认为VLA难以通用,但9月GPT-6 Astra的横空出世让人看到,不懂具身也能做出泛化的具身模型。与此同时,Coding能力肉眼可见到顶,大模型公司需要新风口承接震撼,入局具身成了必然。 不过具身是软硬件耦合的苦活,大模型公司自身场景和数据有限,这也是DeepSeek为何先投“大脑、小脑、身体”,而非直接造整机的原因。 具身赛道烈火烹油,据媒体统计,仅今年上半年国内融资总额就超900亿元、是2025年同期的5倍;但下半年风向骤变,机构上会项目锐减,国家层面也提醒机器人产业“防止盲目跟风、一哄而上”。 DeepSeek在这个节点成为新的接盘方/

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  4. Unite.AI

    Together AI 推出 Together Post-Training 定制模型服务

    Together AI 于 2026 年 10 月 19 日推出 Together Post-Training,支持用户自定义强化学习与监督微调循环来构建定制模型,前六周 B200 使用价格为每 GPU 小时 9 美元。服务首批支持 Muse Spark Open、GLM 5.3、Kimi K3 和 Qwen 3.8-27B 等开放权重模型,按 GPU 分钟计费,并提供 sample_batch、forward_backward、optim_step、weights_sync 等 SDK 接口。训练完成后可在 Dedicated Model Inference 中以多 LoRA 方式切换适配器,并支持 FP4 精度合并部署。

    s designed for building custom models both from environment rewards via RL and from supervision data via SFT. Customers define the training loop, including data, environments, and agentic harnesses, and can add steps such as logging or external benchmarking, while Together co-optimizes the underlying systems and infrastructure for model quality and training speed. Together said it built the service because RL infrastructure is growing more complex and many companies that could benefit from post-

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  5. Fireworks AI

    Fireworks 推出 Free Weights Club,Muse Glimmer 30B 免费 SFT 训练

    Fireworks AI 推出 Free Weights Club,Muse Glimmer 30B 的 SFT 训练在 11 月 30 日前免费,无需信用卡,推理与评估调用另行计费。用 Kalshi 市场数据训练出的 tuned Glimmer 在未见主题上预测准确率 58.3%,比 Jev 的 47.1% 高 11.2 个百分点;历史回测中假设的 1000 美元在计入模拟手续费后变为 1071 美元,base Glimmer 和 Jev 均为亏损。System One 服务栈在另一项合成基准中,中位服务端处理速度比标准 BF16 chat completions 快 2-3 倍。

    e/v1/systemone 提供训练后模型服务的说明。 你会训练 Muse Glimmer 做什么? 你不需要有交易方面的雄心就能尝试这个。你的第一个实验可以从一个你已经纠正过太多次的错误开始。 也许你的智能体总是选错工具。如果你保存它的运行记录,成功的调用和已纠正的错误就可以成为 SFT 的示例。用其中一些训练,用另一些测试,看看你是否让这种纠正发生得更少。 自己尝试 Kalshi 实验。该 cookbook 包含代码、评估结果和方法论,并引导你使用 Training API 完成该实验。 对于你自己的实验: 让 Fireworks 运行任务。将你的示例带到 Managed Training,在应用中或通过 API 开始。 掌控你的训练循环。使用 Serverless Training API 编写你自己的 SFT 循环。 让你的编码智能体投入工作。按照 Agent Skills 指南安装 Fireworks 训练技能,然后描述你想训练的内容。 Muse Glimmer 30B 在 11 月 30 日前可免费进行 SFT 训练,无需信用卡。推理(包括评估调用)另行计费。 公告 训练

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星期一

  1. Unite.AI

    SandboxAQ 为 Switch AI 平台新增 Switch Trust 与 Switch ROI 工具

    SandboxAQ 于 2026 年 10 月 19 日宣布扩展面向企业智能体的 Switch AI 平台,推出用于发现、测试和防护智能体的 Switch Trust,以及追踪每个智能体成本与价值的 Switch ROI。Switch Trust 按 Discover、Scan、Evaluate、Monitor 四步运行,覆盖提示词注入、越狱、数据泄露等检测,测试未通过的智能体将被阻止发布。Switch ROI 把支出追踪到单个智能体、会话和轮次,并将花费与工单解决、PR 加速等结果挂钩,给出模型选择、未使用工具、回答长度和缓存四类降本建议。

    SandboxAQ on October 19, 2026, announced an expansion of its Switch AI platform for enterprises adopting AI agents, introducing Switch Trust, for finding, testing, and guarding agents, and Switch ROI, which tracks the cost and value of each agent. The Palo Alto, California-based company said the two products extend its open-source Switch Rooms offering, positioning them as a vendor-neutral way for organizations to assess agent risk, measure business value, and tune performance across whichever a

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  2. t3n

    Google Gemini 将 Gems 和 Spark 改名为 Skills 和 Tasks

    Google 将在未来几周把 Gemini 中用于单项任务的 Gems 改名为 Skills,并把今年春季推出的后台智能体 Gemini Spark 去掉独立名称,以 Tasks 的形式并入聊天窗口。Skills 支持在对话中通过斜杠或 @ 符号调用,并可组合多个技能,底层使用基于 Markdown 的 SKILL.md 标准,但 Canvas、Deep Research 以及视频和音乐生成暂不支持 Skills。私人账号的 Gems 将于 2026 年 11 月 17 日自动转为 Skills,Workspace 企业账号则从 2027 年 3 月 1 日起停用旧 Gems,教育机构为 2027 年 6 月 1 日;德国、奥地利和瑞士暂不开放云端 Tasks 及相关事件触发计划。

    und vergibt dafür neue Namen. Die bisherigen, für Einzelaufgaben angepassten KI-Helfer namens „Gems“ heißen künftig „Skills“, während der erst im Frühjahr vorgestellte Hintergrund-Agent „Gemini Spark“ seinen Eigennamen verliert und im Chat schlicht unter der Bezeichnung „Tasks“ läuft.AnzeigeAnzeige Mit dem Umbau löst Google verstreute Untermenüs auf und verlagert die Werkzeuge direkt in das zentrale Eingabefeld des Chatbots, wie das Unternehmen in einem Blogbeitrag mitteilt. Für Nutzer:innen bri

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  3. Analytics India Magazine

    Claude Code 借助 gzip 压缩实现最高 3 倍提速

    Anthropic 提升了 Claude Code 在多个平台上的延迟,相比 8 月,本地会话快 3 倍、云会话快 2.8 倍,API、chat 和 Cowork 平台快 1.5 倍。Anthropic 在 X 上表示,Claude Code 现在会在每一轮对话发送前用 gzip 压缩,让内容更快到达模型,云会话也在用户开始输入时即启动。这些数据按首 token 等待时间的 p90 衡量,不含模型处理时间;Claude API 的数字则采用含模型处理时间的 p50 首 token 时间。

    75th percentile, loading Claude.ai to a typeable page fell from 3.1 seconds to 0.55 seconds. Recently, Anthropic launched newer variants of the Opus, Sonnet, and Haiku models Opus 5.5 targets agentic coding and professional knowledge work, performing at the level of Claude Fable 5.1 on most tasks while costing 40% less to run than Opus 5. On the other hand, Sonnet 5.5 runs more than 30% faster and costs up to 30% less for most work, while Haiku 5.5 targets high-volume, cost-sensitive workloads.

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星期日

  1. The Elec

    Nvidia 在韩国推出 RTX Spark AI 笔记本,起售价 579.9 万韩元

    Nvidia 在韩国推出搭载 RTX Spark SoC 的 AI 笔记本,Asus、Dell、HP、Lenovo、Microsoft 和 MSI 于 10 月 16 日开始销售,最便宜的 MSI Prestige N16 售价 579.9 万韩元。RTX Spark 是 Nvidia 6 月发布的 Windows PC SoC,将 Arm 架构 20 核 Grace CPU 与 Blackwell 架构 GPU 通过 NVLink-C2C 封装在一起,FP4 精度下 AI 算力达 1 PFLOP,TDP 约 80 瓦,支持最高 128GB LPDDR5X 内存,可在本地运行约 700 亿参数的开源模型和 AI 智能体。Nvidia 将高价归因于内存涨价,并称该芯片还支持 8K 视频编辑、90GB 大型 3D 场景渲染以及 2560×1440 分辨率下 100 FPS 以上的游戏。

    X Spark, a system-on-chip (SoC) designed for artificial intelligence (AI) PCs. The company is targeting the on-device AI market, enabling Windows PCs to run large AI models and AI agents locally. Asus, Dell, HP, Lenovo, Microsoft and MSI began selling RTX Spark-powered laptops on Oct. 16. "Nvidia has combined its expertise in gaming PCs, laptops, workstations and supercomputers to create a single superchip, RTX Spark," Nvidia Vice President Ida Keita said at the RTX Spark launch event held at CO

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  2. Unite.AI

    NVIDIA 在六城举办 RTX Spark 笔记本上市活动

    NVIDIA 于 2026 年 10 月 16 日在柏林、旧金山、北京、伊斯坦布尔、首尔和台北六个城市举办 RTX Spark 笔记本上市活动,黄仁勋在柏林现身并送出五台签名笔记本。RTX Spark 笔记本由 ASUS、Dell、HP、Lenovo、Microsoft 和 MSI 通过官网及主要零售商发售,搭载 Blackwell RTX GPU 与 Grace CPU,最高 128GB 统一内存,NVIDIA 称可达 1 petaflop FP4 AI 性能。两篇 NVIDIA 稿件给出的起售价不一致,上市稿为 2599 美元起,活动回顾稿为 2399 美元起。

    also directed developers and AI enthusiasts to its NVIDIA-tested recipes, playbooks and resources for running local AI on RTX Spark systems. Theo Nash is an AI-generated research agent at Unite.AI, covering AI infrastructure, compute, and the hardware systems that power modern artificial intelligence. His work focuses on the technical foundations behind large-scale AI workloads, including data centers, accelerators, networking, and the software stacks that tie them together. With an analytical

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星期六

  1. OpenAI

    OpenAI 升级 ChatGPT 中的 GPT-6 Astra Pro,支持多智能体并行处理任务

    OpenAI 宣布 ChatGPT 中的 GPT-6 Astra Pro 获得升级,响应更快,插件和工具的使用也得到改进。现在多个智能体可以并行处理同一任务的不同部分,用户可以跟踪每个智能体的进度,并打开已完成的任务查看其工作结果。该功能现已面向 Chat 标签页中的 Pro 用户开放。

    GPT-6 Astra Pro in ChatGPT got an upgrade with faster responses and improved use of plugins and tools. And now, multiple agents can tackle different parts of a task in parallel. You can follow each agent’s progress and open completed tasks to review their work. Now available to Pro users in the Chat tab.

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  2. Cursor

    Cursor 云智能体支持构建交互式 canvas,并开放 Environments API 测试版

    Cursor 宣布云智能体现在可以构建交互式 canvas,用户可在智能体工作时要求生成仪表盘或报告,完成后以链接形式分享给团队。同线程还提到 Environments API 进入 beta,可通过程序化方式创建和管理云智能体环境,包括其克隆的仓库和运行的 environment.json 配置;云智能体环境现支持最多 500 个仓库,大型多仓库环境启动速度提升 5 倍。

    Cloud agents can now build interactive canvases. Ask for a dashboard or report while the agent works, then share the finished canvas with your team as a link. https://t.co/cLGgGLKrBT

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  3. 9to5Google

    ChatGPT 扩展加深与 Google Chrome 集成,可控制标签页

    OpenAI 本周宣布 ChatGPT 的 Google Chrome 扩展获得更深的浏览器集成,可读取已打开标签页的上下文并直接操作这些标签页。ChatGPT 能借助标签页内容回答问题,也能代为发送消息、填写表单、下载文件,以及整理和分组标签页。该扩展现已在 Chrome Web Store 上架。

    g my new dentist. Also, can you add the appointment to my work and personal calendar. The ChatGPT extension is now available in the Chrome Web Store. ChatGPT is adding new ads Gemini app rolling out Gemini 4 Argon to AI Pro and AI Ultra OpenAI launches Dots, new ‘always-on agents’ you can assign tasks to Check out 9to5Google on YouTube for more news: Ben is a Senior Editor for 9to5Google. Find him on Twitter @NexusBen. Send tips to schoon@9to5g.com or encrypted to benschoon@protonmail.com. river

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  4. NVIDIA Developer · Generative AI

    NVIDIA 发布 RTX Spark,单机完成编码、测试与部署

    NVIDIA 发布 RTX Spark,将 GB10 系统级芯片与最高 128GB 统一内存结合,让开发者在单台 PC 上运行本地编码智能体、测试并部署。官方称相比 Intel Panther Lake 12Xe,其编码智能体性能提升 4.6 倍、微调提升 2.7 倍、代码编译提升 1.8 倍。同时推出面向本地智能体的 Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B 24GB 模型,采用 2-bit 量化的 MoE 架构,可在 llama.cpp、vLLM、Ollama、Unsloth 和 LM Studio 上运行。

    Bar chart comparing RTX Spark N1X with Intel Core Ultra X9 388H, normalized to 1x. RTX Spark reaches 4.6x performance for coding agents, 2.7x for fine-tuning, and 1.8x for code compilation. The graphic also lists 1 petaflop of NVFP4 compute and up to 128GB of unified memory.

    Agentic AI / Generative AI Bring coding agents, model customization, and CUDA-accelerated development to your everyday PC NVIDIA RTX Spark combines the GB10 system-on-a-chip with up to 128GB of unified memory to let developers run local coding agents, test, and deploy on a single PC. The platform delivers 4.6x faster coding-agent performance, 2.7x faster fine-tuning, and 1.8x faster code compilation compared with Intel Panther Lake 12Xe. NVIDIA partnered with Microsoft to expand the Windows on A

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  5. Testing Catalog

    AIPOCH Open-Science 发布开源桌面应用,让 AI 智能体处理科研任务

    AIPOCH Open-Science 发布开源桌面应用 Open-Science V 1.0.0,让 AI 智能体承担读论文、用 Python 和 R 分析数据等科研任务。应用支持 OpenAI、Anthropic、DeepSeek 等模型及本地模型,项目可导出为 .science 文件在另一台电脑打开续做,默认将文件、项目和研究记录保存在本地,支持 macOS、Windows 和 Linux,源码采用 Apache 2.0 许可。官方分享的示例中,智能体分析了 278 名乳腺癌患者的公开数据,检验肿瘤内免疫细胞排布是否有助于预测生存,任何人都能打开该文件查看每张图背后的代码并 fork 出新运行。

    AIPOCH Open-Science released a new open-source desktop app that lets AI agents handle research tasks, from reading papers to analyzing data in Python and R. The company built the app to lower the barrier to research, letting anyone with curiosity and a research idea get involved. By saving the code, inputs, and steps that produced each artifact, it lets others rerun and analyze published papers. Researchers can use models from OpenAI, Anthropic, DeepSeek, and others, as well as local models. Pro

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  6. Rohan Paul

    AIPOCH 发布开源桌面应用 Open-Science,用 .science 文件打包科研过程

    AIPOCH 发布免费开源桌面应用 Open-Science,让 AI 智能体执行科学分析并保留每个结果背后的代码。其最新功能 .science 文件把一次完整研究会话(对话分支、文件版本、notebook 记录和验证证据)打包成单个文件,可在另一台电脑导入,导入后为只读,接收方需复制后才能运行新实验。该应用可运行在 Claude Code、OpenCode、Codex 或 CodeBuddy 等现有智能体引擎上,支持云端模型、自定义网关、Ollama 等本地服务器以及 Claude 和 Codex 订阅,并内置 23 个技能、24 个数据连接器、风险操作前的审批控制,以及通过 SSH 或 Slurm 提交远程任务。

    This is a big win for reproducible research. AIPOCH has released Open-Science, a free, open-source desktop app where AI agents run scientific analyses and keep the code behind every result. Their newest feature is the .science file, which packs a finished research session, including conversation branches, file versions, notebook records and verification evidence, into one file you can import on another computer. The recipient can trace how you reached each result, but the import opens read-only,

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星期五

  1. AWS Machine Learning精选

    Reflection AI 开源智能体编码模型 Beam,并在 AWS 上提供部署方案

    Reflection AI 推出开源权重模型 Beam,面向智能体编码和长周期任务,如维护代码、调用工具、解读结果并完成多步工作流。Beam 是稀疏 MoE 模型,总参数 5010 亿、激活参数 230 亿,Reflection 称有效上下文长度为 100 万 token,权重以 Apache 2.0 许可在 Hugging Face 发布,提供 BF16、FP8 和 NVFP4 三种 checkpoint。发布时 Beam 已在 Amazon SageMaker JumpStart 上线,覆盖美国东部(弗吉尼亚北部)和(俄亥俄)区域,也可通过 SageMaker HyperPod Inference 搭配 JumpStart、SGLang 或 vLLM 部署。

    Architecture diagram showing Beam sourced from SageMaker JumpStart, Hugging Face Hub, or an optional Amazon S3 mirror into Amazon SageMaker HyperPod Inference, with the Inference Operator managing local model and image caching and the Inference Gateway and Endpoint Picker routing requests to distributed JumpStart, SGLang, or vLLM workers monitored by Amazon CloudWatch.

    Artificial Intelligence Introducing Reflection Beam: an open-weight model for agentic coding on AWS Reflection AI introduced Beam, an open-weight model for agentic coding and long-horizon tasks such as maintaining code, using tools, interpreting results, and completing multi-step workflows. The open-weight release gives developers and researchers control over the runtime, deployment environment, and customization process. In this post, we explain Reflection’s vision and show how you can deploy B

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  2. Unite.AI

    NVIDIA RTX Spark 笔记本全球上市,支持本地 AI 智能体

    NVIDIA 于 10 月 16 日宣布 RTX Spark 笔记本在全球上市,由 ASUS、Dell、HP、Lenovo、Microsoft 和 MSI 出货,起售价 2,599 美元,首发软件支持本地 AI 智能体、创意应用和主流游戏。每台系统基于单颗超级芯片,将 Blackwell RTX GPU 与 Grace CPU 和最高 128GB 统一内存组合,NVIDIA 称可提供最高 1 petaflop 的 FP4 AI 性能。用户可通过引导式安装启用 GitHub Copilot、Hermes、OpenClaw、Perplexity、Pi 和 WorkBuddy 等智能体,无需命令行;NVIDIA 与 Microsoft 还提供了 Windows on Arm 的首个 PyTorch-CUDA 构建等开发工具。

    unced that RTX Spark laptops are available globally from ASUS, Dell, HP, Lenovo, Microsoft and MSI, with prices starting at $2,599 and software support at launch spanning local AI agents, creative applications and major games. The systems are sold through the manufacturers’ websites and major retailers, with more systems to follow, and pricing and configurations differ by region. The launch lineup comprises the ASUS ProArt P14 and P16, Dell XPS 16, HP OmniBook Ultra and OmniBook X 14, Lenovo Yog

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  3. 36氪 · AI

    Kling 4.0 发布,可灵AI 估值为何反超母体快手

    可灵AI 于10月15日深夜全量上线新一代视频生成模型 Kling 4.0,支持 4K、1080p 的 10-bit HDR 输出,单次最多输入 10 张图片、5 段视频及 7 个主体,单次生成视频最长 30 秒,并接入 MCP/CLI。10月16日快手股价开盘大涨超5%,而此前10月13日其市值约156.31亿美元,低于可灵独立融资180亿美元的投后估值。可灵已敲定30亿美元外部增资,投资方包括腾讯、百度、阿里云及多只国资基金,并正与中金、高盛、瑞银合作推进最快明年上市。

    。 快手CEO程一笑曾在电话会中表示,可灵营收的高增长源于B端企业客户的API调用和P端付费会员订阅的双轮驱动。 这种选择,是快手有限的资源支持与可灵对自身模型能力自信双重驱动的结果,也为可灵走向独立融资埋下伏笔。但当可灵走向独立,面向市场的评估,它自然需要讲出更好的故事。 Kling 4.0全量上线后,能力接入MCP/CLI。也就是说,它可以被塞进AI编剧Agent、剪辑流水线、独立影视工作室等场景,正在获得更广泛的应用场景。 从3.0到4.0,可灵升级时间节点 但这并不能表示,可灵会获得可持续的增长收入,千亿的估值或许也仍然有待商榷。 02 「离开」快手,180亿美元的可灵冲刺上市 ㅤ 2026年5月,快手计划分拆可灵AI的消息不胫而走。随后快手官方回应称,正在评估相关重组方案,但尚未签署任何最终协议。7月2日,快手正式对外宣布了可灵引入外部融资的消息。 根据快手在港交所发布的公告,可灵敲定30亿美元外部增资,创全球视频大模型公司单轮融资纪录,投后估值180亿美元。 快手公告:可灵AI落地近30亿美元融资 消息公布后,快手股价一度大涨7%,但很快吐回涨幅。7月6日,腾讯减持快手,持

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  4. LMSYS Blog

    SGLang 原生支持 Reflection Beam 并支撑其生产 API

    LMSYS 宣布 SGLang 已原生支持 Reflection 的 Beam 模型,并用于支撑其生产 API。Beam 是 501B 参数、每 token 激活 23B 的 MoE 模型,原生 1M token 上下文窗口,计划以 Apache 2.0 发布,SGLang 为其提供 BF16、NVFP4 和动态 FP8 支持、DFlash2 投机解码与混合注意力前缀缓存。在 4 张 NVIDIA GB300 GPU 上以 NVFP4 运行 OpenHands 多轮智能体编码回放,并发 32 时达到每 GPU 127.6K tokens/sec、每用户 185.87 tokens/sec(p50)。

    Beam's embedding and decoder stack, with an expanded decoder layer showing attention, feed-forward work, sandwich normalization and depth-scaled residual paths.

    soning, Tool Calls and LoRA Optimizations Fusion Optimizations BF16 MoE Kernel Optimization TPU Support Reinforcement learning in Miles Validated Run Performance Results OpenHands Agentic Coding Sweep Reflection’s Beam is a 501B-parameter mixture-of-experts model with 23B active parameters per token, built for software engineering and long-horizon agentic tasks. With its planned Apache 2.0 release, Beam is designed for developers to deploy and build on across the runtimes, frameworks, and coding

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