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星期五

  1. AI at Meta

    Meta 发布开源权重模型 Muse Spark Open，816B 总参数、1M 上下文

    Meta 发布开源权重模型 Muse Spark Open，面向编码与智能体任务，总参数 816B、激活参数 42B，上下文窗口 1M token，原生支持文本、图像、视频和音频。该模型已针对双 Apple M5 Ultra Mac Studio 与最新 MLX 框架优化，同时支持 SGLang、vLLM、TensorRT-LLM、Hugging Face Transformers、llama.cpp 和 Unsloth 等推理引擎，并针对 AMD、Apple、Intel 和 NVIDIA 芯片优化。模型今日起在 Baseten、Fireworks AI、Groq、Modal、Nebius、OpenRouter 和 Together AI 等 API 平台上线，权重可在 Amazon SageMaker AI、Google Cloud Model Garden、Hugging Face 和 Microsoft Foundry Models 下载，采用 Muse Model License 发布，开发者可用 PyTorch 及 TorchTitan 进一步微调。

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    #company#模型发布#开源生态#端侧
  2. AI at Meta

    Meta 发布开源权重模型 Muse Spark Open，816B 总参数、1M 上下文窗口

    Meta 发布开源权重模型 Muse Spark Open，总参数 816B、激活参数 42B，支持 1M token 上下文窗口，原生支持文本、图像、视频和音频多模态，面向编码与智能体任务。该模型今日起在 Baseten、Fireworks AI、Groq、Modal、Nebius、OpenRouter 和 Together AI 等 API 平台上线，权重可在 Amazon SageMaker AI、Google Cloud Model Garden、Hugging Face 和 Microsoft Foundry Models 下载，采用 Muse Model License 发布，有限商业条款允许许多开发者免费使用。模型还针对 MLX 框架在两台 Apple M5 Ultra Mac Studio 上运行做了优化，并支持 SGLang、vLLM、TensorRT-LLM、Hugging Face Transformers、llama.cpp 和 Unsloth 等推理引擎。

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    #company#模型发布#开源生态#多模态
  3. Rohan Paul精选

    Meta 开源 816B 参数模型 Muse Spark Open，适配 Apple MLX 在 Mac 上运行

    Meta 在 Hugging Face 上开源了 816B 参数的 Muse Spark Open，与 Muse Spark 1.3 共享同一基座模型，并追加了安全后训练。该模型每层有 256 个专家网络、每个 token 路由到其中 8 个，因此部署需要 816B 参数级别的显存但以 42B 模型的速度运行；4-bit NVFP4 版本至少需要 700GB GPU 显存，Apple 为其 MLX 框架做了适配，两台 M5 Ultra Mac Studio 各提供最高 512GB 统一内存和 1.2TB/s 带宽即可承载。它在 MCP-Atlas 工具调用测试上以 89.2 登顶，许可允许免费商用但要求标注 Built with Muse Spark Open，12 个月营收超 2000 万美元的 API 模型销售方需另与 Meta 签约。

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    #ai-news#模型发布#开源生态#端侧
  5. Clément Delangue

    Clement Delangue 用两台 Mac Studio 跑 816B 模型

    Hugging Face 的 Clement Delangue 发帖展示用 llama serve 在两台 Mac Studio 上运行 ggml-org/Muse-Spark-Open-816B-A42B-GGUF:Q2_K，并称赞 @finkd 和 @johnternus 做得好。

    Hugging Face 的 Clement Delangue 发帖展示用 llama serve 在两台 Mac Studio 上运行 ggml-org/Muse-Spark-Open-816B-A42B-GGUF:Q2 K，并称赞 @finkd 和 @johnternus 做得好。

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    #editorial#开源/仓库#部署/工程#开源生态
  6. Artificial Analysis

    Meta 发布 816B 开源权重模型 Muse Spark Open，登顶美国开源模型榜首

    Meta 发布开源权重模型 Muse Spark Open，总参数 816B、激活 42B（MoE），在 Artificial Analysis Intelligence Index 上得分 39，成为该榜单上得分最高的美国开源权重模型。它比 Meta 今年 8 月的 30B 稠密开源模型 Muse Glimmer（high，17）高 22 分，也领先同日发布的 NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL（26）。该模型上下文窗口 1M tokens，支持文本、图像、视频和音频输入，权重以 BF16 和 NVFP4 格式发布在 Hugging Face，API 可通过 Baseten、Fireworks AI、Groq、Modal、Nebius、OpenRouter 和 Together AI 获取。

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    #editorial#模型发布#开源生态#评测/基准
  7. Unite.AI精选

    Meta 开源 816B 参数多模态模型 Muse Spark Open

    Meta 于 10 月 15 日公开 Muse Spark Open 权重，这是一个原生多模态开源模型，总参数 816B、激活参数 42B，上下文窗口 1M token，面向编码与长程智能体任务。模型采用 MoE Transformer 加 Perception Encoder 架构，可通过 Baseten、Fireworks AI、Groq 等 API 平台调用，权重在 Hugging Face、Amazon SageMaker AI、Google Cloud Model Garden 等处下载，本地运行 NVFP4 版本需至少 700GB 显存。Meta 称其为首个能在桌面端运行的同级模型，用两台搭载 M5 Ultra 的 Mac Studio 配合 MLX 框架即可承载；模型卡显示其 Artificial Analysis 智能指数为 39，低于表中 GLM 5.3 的 45 和 Kimi K3 的 44。

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    #hot-signal#模型发布#多模态#开源生态
  8. Unite.AI

    Anthropic 向 METR 六名评估员开放员工级访问权限

    Anthropic 于 10 月 15 日宣布，已让 METR 的六名员工以类似员工的身份入驻，配备公司硬件、办公空间以及内部工具和系统访问权限。除客户数据、律师-客户特权信息和模型架构信息等少数明确类别外，Anthropic 鼓励员工像对待同事一样与评估团队共享信息。METR 可发布对 Anthropic 风险水平、事件或实践的分析，Anthropic 无权否决发布，但可要求对预先定义的狭窄类别信息进行删减，METR 可公开说明删减是否合理。Anthropic 还在制定三级评估访问机制，SecureBio 目前处于第一级，并正与 Accenture、Faculty 推进合作，与 Hugging Face 等机构处于早期洽谈阶段。

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    #hot-signal#安全/对齐#Anthropic#行业动态
  9. The New Stack

    Nvidia 发布 Nemotron 3.5 Super VL 与两款 Bolt 模型，74B 量化后可在笔记本运行

    Nvidia 发布 Nemotron 3.5 系列三款新模型：120B 的 Nemotron 3.5 Super VL 视觉语言模型，以及面向本地运行的 Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B 24GB 和 Bolt E4B 4GB。Bolt 74B 通过二比特量化把 74B 模型压到 24GB 显存，激活 9B 参数，支持 llama.cpp、Ollama、LM Studio 和 vLLM，面向笔记本上的编码、研究与多步工具调用任务。Super VL 沿用 Mamba-2、注意力和 MoE 混合架构并新增视觉编码器，支持图像与视频输入，上下文窗口最高 100 万 token；在 Nvidia 自测中 Terminal-Bench 2.1 得 66.7 分高于 Qwen3.5-122B-A10B 的 48.7，但 SWE-bench Verified 以 71.1 略低于对方的 71.9。两款较大模型已在 Hugging Face 以 OpenMDW 1.1 许可开放下载，Bolt E4B 4GB 将于近期推出。

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    #hot-signal#模型发布#端侧#多模态
  10. The New Stack精选

    Meta 发布 816B 开源模型 Muse Spark Open

    Meta 发布 Muse Spark Open，一个 816B 参数、42B 激活参数的开源权重模型，采用 100 万 token 上下文窗口，可通过 Baseten、Fireworks AI、Groq、OpenRouter 等 API 调用，权重可从 Hugging Face、Amazon SageMaker AI、Google Cloud Model Garden 等下载。Meta 称其面向编码与智能体任务，在 JobBench、MCP-Atlas 等智能体与工具调用基准上领先 Kimi K3、GLM 5.3 和 Qwen3.8，但在 Terminal-Bench 2.1 和 DeepSWE 1.1 等编码基准上落后。模型采用 Muse Model License，年营收超过 2000 万美元的公司需先通知 Meta 并签署单独协议才能提供模型服务，且使用方须在产品界面显著标注 Built with Muse Spark Open。

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    #hot-signal#模型发布#开源生态#推理
  11. 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
  12. 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。

    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
  13. 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。

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    #hot-signal#模型发布#多模态#Agent
  14. 36氪 · AI精选

    阶跃星辰开源 Step 5 Preview，600B 参数 MoE 模型登 OpenRouter 周榜第二

    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，在 Artificial Analysis 的 Intelligence Index 榜单中取得 44 分，位居全球开源模型前三。截至 2026 年 10 月 15 日，其 Token 用量在 OpenRouter 周榜、日榜均位列第二，近七日用量约 18.8 万亿 Token；据发布时的评测数据，其单任务平均成本为 0.71 美元，约为 Claude Opus 5 的 1/8。

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    #hot-signal#模型发布#开源生态#Hugging Face
  15. 钛媒体 · AGI

    辛顿回怼黄仁勋：AI灭绝人类的概率是10%到20%

    辛顿在接受《卫报》长篇采访时回应黄仁勋，称其及其他持相同观点的人“都是错的”，并重申未来几十年内AI导致人类灭绝的概率是10%到20%。黄仁勋上个月曾公开点名辛顿，认为他的预测“既不基于科学，也不基于研究”；辛顿则回应自己不是在预测，而是想传达某件极其严重的事有真实可能发生。辛顿还提到一群AI Agent冲破沙盒黑进Hugging Face，并认为RSI自我演化的速度超出所有人想象。

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    #hot-signal#行业动态#安全/对齐#OpenAI

星期四

  1. 阶跃星辰 StepFun

    阶跃星辰开放 Step 5 Preview 权重

    阶跃星辰将 Step 5 Preview 开放权重，BF16 和 FP8 版本已上线 Hugging Face 与 ModelScope，并同步发布技术博客。该模型采用稀疏 MoE 架构，总参数 600B、每 token 激活 27B，支持 1M token 上下文窗口和原生文本与视觉输入，面向编码、软件工程、专业知识工作与金融等长周期智能体任务。官方同时更新了开源智能体框架 Step Code 至 v0.1.4，并给出 vLLM、SGLang、Transformers 等部署方式。

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    #company#模型发布#开源生态#多模态
  2. 阶跃星辰 StepFun

    阶跃星辰 Step 5 Preview 开放权重，600B MoE 支持 1M 上下文

    阶跃星辰将 Step 5 Preview 开放权重，BF16 和 FP8 权重已上线 Hugging Face 与 ModelScope，并同步发布技术博客。该模型采用稀疏 MoE 架构，总参数 600B、每 token 激活 27B，支持 1M token 上下文窗口和原生文本与视觉输入，面向编码、软件工程、专业知识工作与金融等长周期智能体任务。部署方面支持用 vLLM 或 SGLang 提供 OpenAI 兼容 API、用 Transformers 离线推理，并获得 NVIDIA 的 Day-0 支持，可在 Blackwell 上运行，同时上线 Fireworks AI、Together Compute、Modal、DeepInfra 和 Featherless AI。

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    #company#模型发布#开源生态#推理
  3. 阶跃星辰 StepFun

    阶跃星辰发布 Step 5 Preview 开放权重，并公开架构与训练技术博客

    阶跃星辰发布 Step 5 Preview 开放权重，BF16 与 FP8 权重已上线 Hugging Face 和 ModelScope，采用 Sparse MoE 架构，总参数 600B、每 token 激活 27B，支持 1M token 上下文窗口和原生文本与视觉输入，面向编码、软件工程、专业知识工作与金融等长程智能体任务。配套技术博客介绍其架构与训练协同设计，包括 92 层窄而深架构用于隐式多跳推理、Sparse GQA 降低百万 token 上下文成本、8-token 块索引将索引与 top-k 开销降至 1/8、关键状态使用 FP32 精度配合细粒度梯度裁剪，以及百万级可验证环境和面向长程任务的 RL 训练。官方还更新了开源智能体框架 Step Code 至 v0.1.4。

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    #company#模型发布#开源生态#Agent
  4. Unite.AI

    NVIDIA 发布 Nemotron 3.5 Super VL 与两款 Bolt 边缘模型

    NVIDIA 于 2026 年 10 月 15 日发布开放多模态模型 Nemotron 3.5 Super VL，参数量 120B，采用 MoE 架构、每 token 激活 12B 参数，面向常驻智能体场景；同时推出面向边缘与本地硬件的 Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B 24GB，Nemotron 3.5 Bolt E4B 4GB 计划于 10 月 23 日发布。NVIDIA 称 Super VL 在多模态智能体任务上的准确率可与其最大推理模型相比，参数量约为后者的五分之一，单 GPU 吞吐最高为同尺寸其他开放模型的 5 倍，并报告 Hermes Bench 63.44%、LangChain 行为评测 87.05%、CharXiv 80.8% 等结果。模型提供 base、后训练和 NVFP4 量化 checkpoint，已在 Hugging Face、OpenRouter、ModelScope 和 NVIDIA NIM 上线，Bolt 74B 支持 llama.cpp、Ollama、LM Studio、Unsloth 和 vLLM。

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  5. Computerworld

    Apple 的 Minions 技术把闲置 Mac 变成 AI 数据中心

    Apple 机器学习团队在一份新白皮书中提出内部技术 Minions，可将闲置的 Apple Silicon Mac 组成分布式虚拟 GPU 云，用于 AI 推理。Minions 目前支持基于 Hugging Face 和 Ollama 开源 Transformer 模型的嵌入向量生成与 LLM 补全，并计划未来支持分布式模型训练。该技术尚未在 Apple 外部开放，白皮书称采用后部分推理任务排队时间从超过 10 小时缩短到几分钟内启动。

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