Hao AI Lab 开源了在 Minecraft 中作战的 LLM 智能体 Jev，经过 1,795 轮对局，它在 Block UHC 中战胜真人玩家的比例为 70%。该智能体不做训练，而是由带人工监督的 SOTA LLM 智能体根据自身日志进化提示词；据其说明，面对满技能脚本对手时 v1 全败，不到两小时后 v9 全胜。每次决策为 DJev 在 DiffusionGemma 上的一次前向传播，不生成 token，在 NVIDIA Blackwell 上耗时 24 ms，比某领先推理引擎快 2.5 倍，其开源引擎 DJev-serve 在 NVIDIA GB200 NVL72 和 B200 上以单个 CUDA graph 执行每次决策。
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Anthropic 员工 Felix Rieseberg 表示，Cowork 的任务从明天起改为在云端运行，模型推理和 VM 都放在云端，每个会话拥有独立沙箱，会话结束后沙箱销毁。桌面应用仍负责访问用户电脑上的文件，但只限于用户明确加入会话的文件夹，与旧版本一致。旧版本在本地运行 Anthropic 提供的 VM，用户反馈其磁盘、电池和性能开销较大，且合上笔记本后任务就会中断。
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OpenAI 推出 GPT-6 Astra Ultrafast，运行在 NVIDIA Blackwell GPU 上，已通过 OpenAI API 以及面向符合条件的 ChatGPT Work 和 Codex 用户开放。该模式借助针对 Blackwell 架构的推理优化，token 生成速度最高可达 Astra Standard 模式的 8 倍，可缩短编码智能体的编辑、测试、调试循环，并减少工具调用之间的等待时间。OpenAI 还使用自家模型优化 NVIDIA GPU 上的推理软件，以持续提升响应速度。
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Modal 宣布 Modal Clusters 正式可用，通过 @modal.clustered 装饰器即可使用多节点集群。节点间通过 InfiniBand verbs 通信，带宽最高 6.4 Tbps，并自动为 PyTorch 和 NCCL 配置；集群可在请求后数秒内就绪，按秒计费。Modal 为此新建了 gang scheduling 调度器，并把 RDMA 支持加入 gVisor 容器运行时并已回馈上游。Decagon、1x 和 Runway 分别用其进行万亿参数模型微调、NEO 世界模型预训练和 Gen-4.5、Aleph 2.0 的多节点推理。
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Cerebras 宣布 OpenAI 正在预览运行在 Cerebras 上的 GPT-5.6 Sol Ultrafast 模式，输出速度最高达 750 tokens/s。该版本未做蒸馏或量化，模型架构、权重、精度、上下文配置和推理设置与 OpenAI 标准端点上的 GPT-5.6 Sol 一致，仅运行硬件由 GPU 换为 Cerebras WSE-3。在质量匹配的 GDP-Val 任务上，Ultrafast 完成同样任务比标准端点快 5.6 倍；在 Humanity's Last Exam 匹配问题上快 6.9 倍，原本一小时的任务可在不到九分钟内完成。
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Modal 在首届 Runtime 大会上公布多项运行时更新，包括让智能体获得完整 Linux 计算机的 VM Sandboxes、与主沙箱同主机隔离运行的 Sandbox Sidecars、通过 @modal.clustered 装饰器正式开放的多节点集群 Modal Clusters，以及保持客户端会话绑定同一容器的 Sticky Sessions。VM Sandboxes 已被 Linear、Legora、Snorkel 用于编码智能体和评测，Modal Clusters 则支撑 Decagon 的后训练、1x 的预训练和 Runway 的实时推理。Endpoint Candidates 目前面向部分客户私测，可将生产流量镜像到备选服务方案以比较质量、延迟、吞吐和成本。
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CoreWeave 在旧金山 Fully Connected 活动上发布 CoreWeave Forge，一个用于开发、运行和持续改进 AI 模型与智能体的集成软件平台，即日起提供 Free、Pro、Enterprise 三个版本。Forge 把训练、推理、评估、可观测性和智能体开发整合为围绕 AI 循环的软件栈，并推出包含 VAST Data、CrowdStrike、ClickHouse 的合作伙伴网络。硬件方面，Nvidia Vera Rubin NVL72 已在其云平台上线，Cognition 成为首个客户并在两天内跑起负载；Nvidia Vera CPU 面向 AI 智能体处于早期开放阶段。
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OpenAI 在 9 月 29 日的 OpenAI DevDay 2026 上发布 20 多项更新，包括 ChatGPT 内供团队与 AI 协作的 Space、在专用云环境持续工作的智能体 dots，以及新模型 GPT-6.1 Sol。dots 由 GPT-6 Astra 驱动，可连接 4000 多个应用，在用户离线时继续推进任务，Pro 与 Business Premium 各含 1 个 dot 且不额外收费。GPT-6.1 Sol 在 DeepSWE v1.1 上以 high 推理设置取得 75.2%，高于 GPT-6 Sol 最高设置下的 68.8%，标准 API 价格为每百万 token 输入 2 美元、输出 10 美元。
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DeepSeek 团队开源面向昇腾的基础组件，与华为昇腾共建高效易用的 AI 芯片软件生态。华为提供联合定义的昇腾超节点 SuperPoD Flex 和 UBL128 组网方案，可实现 128 卡 3.2Tbps 单层交换 Scale-up 网络和 256K 卡两层交换 Scale-out 网络，支持超低时延推理与前沿基座模型大规模训练。DeepSeek 团队开发的高性能 DeepEP 通信库涵盖 EP、CP、PP、FSDP 等模式下的通信算子，互联带宽实测达到 Dispatch 375 GB/s、Combine 347 GB/s，接近硬件上限。
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Manus 推出 Manus Flex，允许用户自带 API key 接入 Manus，在 Manus 的 agent harness、工具和执行环境中使用受支持的模型服务商。同时启动 Manus Flex Inference Partner Program，首批推理合作伙伴为 OpenRouter、Fireworks AI 和 Modal，提供更广泛的模型选择。详情见官方博客。
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Inception 宣布 Mercury 扩散大语言模型在 Azure AI Foundry 上线，面向企业开发者提供商用规模的 dLLM。该模型通过扩散架构并行生成多个 token，推理速度最高可达同类自回归模型的 10 倍，在知识、编码、指令遵循和数学基准上与 Gemini 2.5 Flash、Claude 4.5 Haiku 相当。它支持 128K token 上下文窗口、原生工具调用和 JSON schema 结构化输出，API 兼容 OpenAI，目前在美国和加拿大区域提供，软件许可费用为 $0.78/小时，计算费用另计。
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xAI 的 Grok 4.7 已在 Amazon Bedrock 上线，支持 500K token 上下文窗口和 low、medium、high、xhigh 四档可配置推理强度，通过 bedrock-runtime 的跨区域推理配置文件提供服务，支持 Responses、Chat Completions 和 Converse API。xAI 称这是其编码与知识工作能力最强的模型，训练中加大了长耗时任务的强化学习比重，因此更擅长自我校验并更有效利用长上下文。Artificial Analysis 的独立评测显示其在长周期智能体知识工作和编码智能体上提升最大，但每任务输出 token 约为原来的两倍。
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ElevenLabs 宣布 Eleven v4 Turbo 已在 ElevenAgents 中可用，为实时对话提供更具表现力的语音。该模型中位推理延迟约 100 ms，支持 90 多种语言，并在日语、巴西葡萄牙语、普通话和粤语上改进最大；通话中可随用户切换语言，并保持同一音色或切换为母语级音色。ElevenLabs 称 Eleven v4 在 Artificial Analysis 排名第一，在盲测中约 75% 的听众更偏好它。
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华为开源了 openPangu 2.0 的预训练、监督微调和强化学习后训练代码，进一步扩展其开源 AI 模型计划。该计划围绕昇腾硬件上的原生训练与推理构建，相关模型组件正逐步加入开源平台。
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Google 发布 Gemini 3.8 Flash，称其在软件工程、智能体任务和跨多步推理上较 3.7 Flash 有明显提升，性能接近成本更高的前沿模型。官方称提升来自设计取向上的更肯下功夫，即在复杂任务中执行更多推理步骤并迭代调用工具。文中展示了四个用例，包括用 Google Antigravity 绘制卫星与空间站实时轨道、把青海波图案转成动态水墨画、生成霸王龙骨架，以及构建自动变速箱交互模型，用户可在 Google AI Studio 等工具中试用。
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费米宇宙推出全球首个全链路量子增强大模型 FermiQLLM 1.0，基于 Qwen 开源基座模型改造，不依赖容错量子计算机，可在现有 GPU 基础设施上训练和部署。内测显示，对标同等参数量级传统大模型，其推理性能提升超过 15%，持续强化学习环节训练成本下降 25% 以上；在 MATH-500、GPQA-Diamond、BBH 等基准上综合性能提升 10%～20%。该公司成立于今年 5 月，种子轮累计融资 1 亿元，投后估值约 10 亿元，近一半员工有清华背景。
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Full Stack Data Lab 的 Shreya Shankar 等人与 Modal 共同发布开源 AI-SQL 引擎 Quail，可在 SQL 中用自然语言条件让 LLM 判定数据的筛选与连接，代码以 MIT 许可证在 GitHub 公开。Quail 将查询计划与 LLM 推理统一优化，通过批处理流水线和 KV 缓存复用来减少 GPU 等待与重复计算。在 29 条查询的 QUAIL-B 基准上（Qwen3 4B FP8、单卡 H100），Quail 有 27 条快于 vLLM 基线，几何平均加速 1.84 倍；医疗报告查询 BIO-4 上为 29.26 分钟对 6.84 小时，快 14.04 倍，但 AGENT-1 上 vLLM 反而快 2.32 倍，因为 Quail 尚不支持跨行前缀缓存。
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Baseten 在 Model Library 上线 NVIDIA Nemotron 3 Diarization，提供预录、流式和实时转写三种预设，单次推理即可标注最多 8 位说话人，间隔最低 320ms。该模型约 100M 参数，基于 NVIDIA Streaming Sortformer，同一 checkpoint 支持 0.32 至 30.4 秒四档算法延迟；在 RTX PRO 6000 上可维持 500 路以上并发分离流，加入转写后为 190 路。AISHELL-4 低延迟档 DER 为 9.8%，对比 Streaming Sortformer v2.1 的 27.2%，模型已在 Hugging Face 和 Baseten Model Library 开放。
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NVIDIA 在 ROSCon 发布 Isaac ROS 5.0，为基于 ROS 的机器人开发引入智能体工作流与新的平台支持，并新增用于环境搭建和操作的 Isaac 技能。该版本支持 ROS Lyrical 和 Ubuntu 24.04，FoundationPose 的智能体推理库让机器人感知和跟踪物体位姿的速度最高提升 5.5 倍，抓取放置流程也作为独立技能开放。Isaac ROS 5.0 支持从 Jetson Orin Nano 到 Jetson Thor 的可扩展算力，Mentee Robotics、Universal Robots、ROBOTIS 等公司已将其用于各自机器人平台。
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OpenAI 的 GPT-6 Sol 和 GPT-6 Luna 现已在 Amazon Bedrock 正式可用，两者 API 定价均明显低于前代 GPT-5.6。GPT-6 Sol 面向开发与运维中反复出现的复杂任务，可写功能、调试、重构与审查代码、分析数据并完成跨工具的多步流程；OpenAI 内部事实性评测显示其事实性错误约为 GPT-5.6 Sol 的一半。GPT-6 Luna 面向高频重复任务，如从大规模文档中抽取信息、摘要、分类和定向问答，并支持按请求调整推理投入。两者均支持显式提示词缓存，推理数据不用于模型训练。
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