Meta旗下AI助手Muse自9月推出以来累计下载量达1090万次，其中1020万次来自美国，成为上市后40天内美国下载量破1000万的移动应用之一。DeepSeek开源推理框架DeepInfer，并披露单一集群服务吞吐为155万亿tokens/天、收入每卡每小时38美元。Anthropic推出基于Claude Opus 5.5的个人智能体Claude Duet，面向美国Claude Pro和Max订阅用户开放研究预览候补申请。
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Kimi K3.1 Pro (Max) 在 Arena 的 Agent Arena 中排名第 11，基于 4K 多真实智能体会话取得 +7.6% 净提升，较 Kimi K3 (Max) 的第 25 名上升 6 个百分点。其每任务中位成本为 $1.03，比上一版本低 13%，在 Work、Code、Chat 三个类别中分别排第 8、第 9 和第 10。Arena 表示该模型开放权重即将发布，届时将成为 Agent Arena 中排名第一的开源模型，超过 DeepSeek-v4.1-Flash。
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Sebastian Raschka 发布 8 个推理模型从零构建的编程视频，共 11 小时，用 Python 和 PyTorch 从预训练的 Qwen3 0.6B 模型出发实现评测、推理时扩展、强化学习和蒸馏。课程先构建数学答案验证器并在 MATH-500 上评测，再实现温度采样、top-p 过滤与自一致性，随后用简化版 GRPO 做 RLVR 训练，最后用 DeepSeek R1 生成的答案蒸馏小模型。内容配套其《Build a Reasoning Model (From Scratch)》一书，早期文本生成与评测示例可在 CPU 上运行，后续训练实验建议使用 GPU。
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中国信息通信研究院人工智能研究所等机构联合发布《大模型词元服务性能监测报告（2026年）》，显示国内词元价格较去年下半年翻倍，归一化均价从6.8元涨至13.46元，而2026年6月国内词元日均消耗量约500万亿，是2025年12月的近4倍。性能上，8月国内模型平均TPS达78.23个，较2025年均值38.25个翻倍，但国外典型模型TPS均值为112.82个；国内首词时延升至1.26秒。报告还对比DeepSeek、Qwen、GLM、Kimi四款开源模型，同一模型在不同平台间TPS差距最大可接近一倍。
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娱乐资本论让豆包、Kimi、DeepSeek、GPT、Qwen和Claude各写5集餐饮商战短剧，共30个剧本，Claude被认为最有“烧心味”，台词节奏和徒弟、学徒等功能性角色最接近现有烧心短剧。豆包次之，更像金句生成器，但有三版剧本未交代店铺卖什么。30个剧本中“良心”全部出现，“规矩”出现在80%的剧本里，而“烧心”一词一次也没出现。
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Kimi K3.1 Pro 在 Code Arena: WebDev 以 1692 分升至第 8，与 Claude Opus-5（Max）持平，成本低 70%；相比 Kimi K3（Max）的第 17 名、1655 分，提升 9 位、37 分。Kimi 因此回到 Code Arena: WebDev 实验室排名前 4。该模型定价为每百万输入/输出 token 2 美元/10 美元，单任务成本中位数 1.23 美元，比 Kimi K3 低 29%；官方称开放权重即将发布，届时它将成为该榜单排名第一的开源模型，超过 DeepSeek-v4.1-Flash。
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Kimi K3.1 Pro 在 Artificial Analysis Cyber Index 上得分 64%，比此前的开放可用模型领先者 DeepSeek V4.1 Flash 1017（57%）高 7 分，比仅通过 OpenAI 可信访问计划提供的 GPT-6 Sol（Daybreak Blue，max，69%）低 5 分。该指数由 CWE-Bench-AA、DeepsecBench-AA 和 CyberGym-E2E-AA 三项基准组成，K3.1 Pro 在 CyberGym-E2E-AA 上拿到 95%，高于 GPT-6 Sol（Daybreak Blue）的 93%。其单任务成本为 2.81 美元，高于 GPT-6 Sol（Daybreak Blue，max）的 1.77 美元和 DeepSeek V4.1 Flash 1017 的 0.42 美元，原因是每 token 价格虽比 Kimi K3 低 33%，但输入 token 用量约为 2 倍。
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华为从六家中国银行获得22.5亿美元七年期离岸贷款，资金将用于AI芯片研发、研究与存储备货。即便DeepSeek等买家计划大规模部署其加速器，产能输出仍受严格限制。华为上半年研发投入170亿美元，负现金流达56亿美元。
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36氪梳理腾讯、阿里、百度、字节跳动及月之暗面、智谱、MiniMax、DeepSeek八家公司四年十条AI赛道的产品动作，发现竞争周期缩短、产品生命周期变短，改名、整合、停运成为常态。腾讯QClaw从3月20日公测到9月24日宣布停服安排仅188天，用户数据将迁移至WorkBuddy；阿里千问则宣布即将发布个人助理产品千问Go！。阿里、字节覆盖全部十条赛道，腾讯、百度各覆盖九条，DeepSeek仅覆盖两条。
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马斯克在特斯拉财报电话会上称人形机器人将成为全球最大产业，预计明年年末解决机器人AI、机电设计、可靠性和寿命问题后，可向特斯拉以外企业交付Optimus；特斯拉还将建设Optimus学院，拟量产2万台开展自主训练。国内建筑机器人市场2025年达186亿元，预计2030年突破800亿元。DeepSeek据悉完成约1000亿元融资，宁德时代和腾讯参投。
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针对外界关于中国要关上AI技术出口大门的说法，玉渊谭天梳理了10月16日商务部、科技部就修订《中国禁止出口限制出口技术目录》公开征求意见的背景与规则边界。文章指出，监管重点是数据安全、敏感用途和算力底座三类技术，企业用限制类大模型对外提供API调用、APP/网页交互、SaaS应用等不属于大模型技术出口管理范围，开源技术和特定国际业务适用自动许可等便利措施。文中还提到，DeepSeek、MiniMax两家企业已履行登记手续并完成开源和海外授权使用。
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Artificial Analysis 发布 Coding Agent Index v2.0，Claude Code 搭配 Claude Opus 5.5（max）以 61.7 分登顶，Claude Sonnet 5.5（max）59.3 分次之。新版以 Cognition 的 FrontierCode v1.1 替换 DeepSWE，Opus 5.5 在该基准得 56.0%，领先 Codex 搭配 DeepSeek V4.1 Flash 的 52.6%。SWE-Atlas-QnA-AA 改用 GPT-6 Luna（xhigh）评判、每项五票，21 个配置均分从 58.8% 降至 57.1%。
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Matt Turck 与 Mistral 研究负责人 Pierre Stock 对谈，围绕被称为西方最大开源模型的 Le Chonk 展开。Stock 谈到团队在自有数据中心用 3800 块 GPU 训练、Le Chonk 目前仍在训练中，以及 Mistral 从 DeepSeek 借鉴了什么、开源权重与网络安全拒答之间的取舍。节目还提及后续将推出 Mistral Large 5。
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LMSYS 与 AWS 合作发布 SGLang Trainium 插件 Beta，基于新发布的 TorchNeuron 构建，在 Trainium2 和 Trainium3 上支持 LLM 推理服务与 RL rollout 生成。初始覆盖 Qwen3（dense）、Qwen3-MoE-30B-A3B、DeepSeek-V2-Lite、GLM-4 和 GLM-5.2/5.3，并支持数据并行、张量并行、专家并行、Radix Cache、BF16/FP8 和异步调度。首次端到端异构 RL 运行中，SGLang 在 Trainium3 上为 Qwen3-MoE-30B-A3B 生成 rollout，Miles 在单台 H200 节点上用 Megatron 训练 GRPO 策略。Beta 目前仅限少量团队参与。
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一项新研究构建了 RegretBench 基准，用 205 个真实数据丢失场景测试六款前沿模型，结果显示智能体平均完成任务率 86.1%，但在关键操作前备份的比例仅 15.2%，其中 GPT-5.6-Terra 为 4.4%、GPT-5.6-Sol 为 5.9%、Gemini 3.7-Flash 为 2.4%，表现最好的 Claude Opus-5 也有超过三分之一场景未备份。作者提出的 BackUpper 作为外挂插件与智能体并行运行，按四级策略替换破坏性命令、配对备份命令、生成快照或调用 GPT-5.6-Luna 子模型判断需保存的数据，测试中覆盖了全部关键操作，恢复数据与原状态平均相似度 92.2%，每任务额外成本 0.014 美元。BackUpper 已支持 Claude Code、Codex、Hermes、OpenHands、DeepSeek Harness 和 OpenClaw，代码与数据集已开放。
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PyTorch 原生训练平台 TorchTitan 发布更新，新增 Muse Spark Open、Muse Glimmer、Qwen3-VL、Qwen3.5、Kimi K2.7、Kimi K3 和 DeepSeek-V4 的完整训练栈支持，并引入强化学习组件 TitanRL。TitanRL 让预训练、后训练到 vLLM 推理共用同一份模型代码，支持异步 rollout 和长上下文、代码执行等智能体任务训练。性能方面，FlexShard 在 256 张 H100 上把 DeepSeekV3 的优化器耗时最多降低 79%，在 Llama3 405B 上把端到端训练步时最多降低 20%。
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SGLang 的 Elastic EP Scaling 让 MoE 部署无需整副本或重启即可按细粒度增量加入 GPU，20 GPU 示例中扩到 24 GPU。max_ep_size 在启动时预留元数据与通信缓冲容量，新 rank 按需启动；在 8×H100 上用 DeepSeek-V3-Lite FP8 测试，首个完成请求比重启快 5.3×–8.2×。加入 rank 进入 Mooncake WORLD 后暂不支持自动回滚，收尾失败可能需重启部署。
SGLang 的 Elastic EP Scaling 让 MoE 部署无需整副本或重启即可按细粒度增量加入 GPU，20 GPU 示例中扩到 24 GPU。max ep size 在启动时预留元数据与通信缓冲容量，新 rank 按需启动；在 8×H100 上用 DeepSeek-V3-Lite FP8 测试，首个完成请求比重启快 5.3×–8.2×。加入 rank 进入 Mooncake WORLD 后暂不支持自动回滚，收尾失败可能需重启部署。
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Modal 发布训练库 Modal Dojo，提供调好的默认配方、可改参数和开箱即用的指标观测面板，支持从 5 亿到数万亿参数模型。该库基于 Miles、Slime 等开源框架构建，可从 Hugging Face 加载数据集，并通过 CLI 让智能体查询运行状态、日志和轨迹。Axiom Bio 称已用它启动 64k 上下文的 DeepSeek V4.1 Flash 训练，运行在 64 张 B300 上。
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阿里云百炼 Token Plan 团队版以 Credits 统一计量，一份订阅可使用 Qwen3.7-Max、GLM-5.2、DeepSeek-V4-Pro、Kimi-K2.6 等十余款文本与图像模型，并兼容 OpenAI 和 Anthropic 两套协议。套餐分标准版 25000 Credits、高级版 100000 Credits、尊享版 250000 Credits 三档，席位分配后才能生成 sk-sp- 前缀的专属 API Key。接入需配套使用对应 Base URL，与 Coding Plan、按量付费体系完全隔离。
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DeepSeek、GPT、Qwen等模型已能承担漫画汉化的采集、超分、翻译和排版，但遇到露骨内容或版权内容会直接拒绝翻译，仍需「人类反馈」环节补全。汉化组的工作因此转向校对语气、处理双关和文化梗、调整中日文排版差异，甚至为暴露角色补画衣物以过审。
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