美团万亿参数大模型 LongCat-2.0 正式开源，总参数 1.6T，平均激活约 48B，专为真实 Agentic Coding 任务设计。模型引入 LongCat 稀疏注意力机制与 N-gram Embedding，提升长上下文处理效率与 Token 级表示能力。LongCat-2.0 是业界首个在五万卡国产算力集群上完成推理的万亿参数模型，从模型架构、芯片适配到部署策略进行深度协同优化，支持百万上下文高效推理。开源同步提供 BF16、FP8、INT8 等多精度版本及针对国产算力极致优化的推理代码。
colibrì v1.0 引擎以纯 C 实现、零运行时依赖，可在约 25 GB RAM 的消费级电脑上运行 744B 参数的 GLM-5.2 MoE 模型。模型经 int4 量化后磁盘占用约 370 GB，常驻内存仅 9.9 GB，通过流式加载磁盘专家实现推理。冷解码速度约
Bun 于 2025 年 12 月被 Anthropic 收购，作者使用预发布版 Claude Fable 5 进行了大量 Rust 重写。Bun 最初用 Zig 在一年内构建，如今 CLI 月下载超 2200 万，被 Claude Code 等采用。广泛功能带来稳定性挑战，v1.3.14 修复了多项 use-after-free、内存泄漏等 bug。团队通过 ASAN、Fuzzilli 模糊测试等系统性预防，并借助 Rust 的内存安全特性减少此类缺陷。
Sequoia 合伙人 David Cahn 更新 AI 基础设施支出估算：2026 年全球投入达 1.5 万亿美元，行业需产生 3 万亿美元收入才能回本。Anthropic 年化收入（ARR）达 600 亿美元，OpenAI 2025 年收入 130 亿美元（11 月称 ARR 200 亿美元），但缺口仍大。Apollo 首席经济学家指出，谷歌、Meta、微软、亚马逊均预测 2028 年自由现金流加速，但风险在于更多组织转向更便宜的开放权重模型（尤其中国模型），且 OpenAI 最新模型编码任务 token 效率提升 54%，导致 token 价格持续下降。若超大规模厂商现金流目标落空，可能引发经济衰退和标普 500 回调。
Ollama 让开源模型在本地或云端轻松运行，保持体验一致。目前拥有890万开发者、6.7万集成，并与各大模型实验室及硬件供应商建立合作。B轮融资由Theory领投。
蚂蚁灵波开源新一代实时交互世界模型 LingBot-World 2.0（14B 参数），支持施法、攻击、跳跃等丰富角色动作及文本驱动事件（如切换场景、召唤风暴），内置 Pilot Agent 与 Director Agent 实现世界持续演化，并支持多人同时交互。模型采用因果预训练范式和混合双向自回归注意力掩码（MoBA），可稳定输出 720p/60fps 实时画面，长达一小时测试画质不衰减。通过一致性蒸馏与 DMD 降低采样成本，结合注意力 kernel 优化、混合并行推理、动态 KV 缓存调度和异步流媒体传输实现低延迟交互。模型权重及推理代码以非商用协议开源，SGLang 已适配，并提供 Reactor PC 端和灵光 APP 在线体验。
Robbyant 推出 LingBot-VLA 2.0，一个 6B 参数的开源视觉-语言-动作（VLA）基础模型。它以 Qwen3-VL-4B-Instruct 为骨干，采用 MoE 动作专家架构，通过 55 维规范向量统一表示不同机器人的状态和动作。训练数据涵盖约 60,000 小时高质量数据（50,000 小时机器人轨迹 + 10,000 小时第一人称人类视频），覆盖 20 种机器人配置。在 GM-100 双机械臂基准测试中，模型在多个平台上超越 π0.5 和之前版本。模型权重、代码和技术报告已以 Apache-2.0 许可开源。
Pulpie是一族Pareto最优模型，用于从HTML页面提取主要内容。其最小模型pulpie-orange-small（210M参数）在WebMainBench上取得0.862的ROUGE-5 F1分数，接近600M参数的Dripper（0.864），但成本仅1/20。在NVIDIA L4 GPU上，Pulpie处理速度13.7页/秒，Dripper仅0.68页/秒。清理10亿页HTML，Pulpie成本约$7,900，Dripper需$159,000。模型采用编码器架构，单次前向传播即可标记每个HTML块为内容或模板，已在HuggingFace开源。
Krea@krea_aiNow this is the type of ID preservation type functionality that I crave. I'm gonna be traveling tomorrow, so I won't be ...
Hugging Face Storage 现为 SkyPilot 的一级后端。用户通过 hf:// URL 和现有 HFTOKEN 即可将 Hugging Face Bucket（读写）或模型/数据集/Space 仓库（只读）挂载到 SkyPilot 任务中，支持 MOUNT（FUSE 懒加载）或 COPY 模式。SkyPilot 可将任务调度到 20+ 云、Kubernetes、Slurm 及本地集群的任意可用 GPU 上。Hugging Face 不收取出站及 CDN 费用，故跨云读取数据无额外成本。存储价格 $12–18/TB/月，低于 AWS S3 加出站费。Bucket 基于 Xet，增量检查点和模型变体仅存储和传输改动部分。
Rohan Paul@rohanpaul_ai中国计划限制外国访问其最强AI模型，近期与阿里巴巴、字节跳动、Z.ai等企业会谈，拟将先进模型（含未发布）留在中国国内。商务部主导、国家发改委参与，表明此举属出口管制而非平台监管。目标涵盖闭源和开源模型，不仅限API访问，还包括可下载权重。同时讨论将模型泄漏视为国家安全犯罪，并限制外国资本投资中国AI初创。若实施，外国公司将失去低成本模型访问权。此前华盛顿已限制美国先进模型出口，此举可能进一步分裂全球AI市场。
Ethan Mollick@emollickEthan Mollick@emollickIntroducing MIRA. A playable, multiplayer world model. A dream of Rocket League. Trained on 10k hours of data collected ...
向阳乔木@vista8作者与姚老师合作开发中转站评测网站tokhub.me，通过真实充值调用API进行模型监控，区别于单纯速度评测。代码完全开源，支持一键Docker部署，还可作为公司内部Token和网关管理系统，省去繁杂的API Key和Base URL管理。开源代码见Github评论区。
Synthetic Sciences 推出开源（Apache 2.0）AI 科研工作台 OpenScience，覆盖机器学习、生物学、物理学、化学。它运行从文献、假设、代码、实验到分析与撰写的完整科研循环，支持按请求切换任意模型（Claude、GPT、Gemini、GLM、Kimi、DeepSeek 及本地微调模型）。内置 250 余项可编辑技能和 UniProt、PDB、ChEMBL、arXiv 等约 30 个科学数据库作为智能体工具。用户可自带 API 密钥在自己的基础设施上免费运行，安装命令为 npm install -g @synsci/openscience，运行 openscience 启动浏览器工作台。另提供可选托管层 Atlas。该项目定位为 Anthropic Claude Science 的开源替代方案。
Anthropic 旗下 Claude Design 的反向工程系统提示词在 GitHub 以 MIT 许可证开源，包含 20 章提示词和 14 项技能，覆盖内容纪律、美学、无障碍（WCAG、语义 HTML、键盘导航）、交互状态、系统思维等。近日针对 Fable 5/Opus 4.7+ 系列校准，新增自主决策条款：小决定直接执行记录而不询问。项目支持 Claude Code/Claude.ai 及 Codex 两种变体。
Meituan LongCat@Meituan_LongCat美团今日宣布 LongCat-2.0 完全开源（MIT 许可），公开模型权重与推理代码。该模型为 MoE 架构，总参数量 1.6T，每 token 激活约 48B，支持 1M token 上下文。技术亮点包括 LongCat Sparse Attention 高效处理长文本、Zero-Compute Experts 动态激活 33B–56B 零浪费计算、MOPD 按任务路由 Agent/Reasoning/Interaction 三组专家。Benchmark 成绩：Terminal-Bench 2.1 70.8；SWE-bench Pro 59.5（超越 GPT-5.5 的 58.6）；SWE-bench Multilingual 77.3；FORTE 73.2；RWSearch 78.8；BrowseComp 79.9。原生集成 Claude Code、OpenClaw、Hermes Agent 等工具，支持 GPU 与 NPU 部署，已在大规模国内集群验证。
Introducing LongCat-2.0 🐱 1.6T parameters · MoE with ~48B active · 1M context The full model behind Owl Alpha on @OpenR...
关联讨论 1 条MarkTechPost（RSS）ResearchStudio-Reel 由五个 Claude Code 和 Codex 技能组成，包含共享提取器 Paper2Assets，三个可编辑生成器 Paper2Poster、Paper2Video、Paper2Blog 以及交互式汇聚层 Paper2Reel。它一次性从论文中提取资产，生成打印级海报、同步讲解视频和双语博客，并支持在 PowerPoint 或 Word 中二次编辑。在 Paper2Poster 基准上，其海报在美学和信息指标上均优于先前自动化系统和单次调用前沿 LLM。
面壁智能发布全球首个完全由AI编写、无人类干预的生产级大模型预训练框架ForgeTrain。该框架针对特定模型和硬件从零自动“锻造”专用训练代码。基准测试显示，ForgeTrain在8小时内追平Megatron-LM，1.5至2天内实现稳定反超，模型FLOPS利用率提升约8%～10%，且可迁移至不同模型（MiniCPM4-0.5B/8B）和硬件（H100及昇腾NPU）。其采用四阶段Harness优化流程，全程自动判定。面壁智能将其工程思想概括为Forge Engineering。
Kimi K2.7 Code 开源权重模型已在 GitHub Copilot 中正式可用，成为 Copilot 模型选择器首个可选的开源权重模型，为编程工作流提供更低成本选择。该模型由 GitHub 托管于 Microsoft Azure，按供应商列表价格以用量计费。逐步向 Copilot Pro、Pro+ 和 Max 计划用户推送，用户可在 Visual Studio Code 1.127.0 或更新版本、Visual Studio 17.14.6 或更新版本、JetBrains 1.9.1-251 或更新版本、Xcode、Eclipse 等 IDE 及 Copilot CLI、GitHub.com、GitHub Mobile 等平台中选用。后续几周将扩展至 Copilot Business 和 Enterprise，当前默认关闭，需管理员在 Copilot 设置中启用策略。
关联讨论 1 条IT之家（RSS）NVIDIA 发布 Nemotron-Labs-TwoTower，基于冻结的自回归骨干 Nemotron-3-Nano-30B-A3B 的扩散语言模型。采用双塔架构：上下文塔冻结，降噪器塔训练，通过层对齐交叉注意力和状态播种协作。在 2×H100 上 BF16 评估，保留 98.7% 的 AR 基线质量，生成吞吐量提升 2.42 倍（γ=0.8，块大小 S=16）。降噪器在约 2.1T token 上训练，骨干使用 25T token 预训练。总参数约 60B，每 token 活跃参数约 3B/塔。支持扩散、模拟 AR 和 AR 三种解码模式。
美团于6月30日发布新一代万亿参数大模型LongCat-2.0并开源。总参数1.6T，平均激活约48B，原生支持1M超长上下文，在五万卡国产算力集群上完成全流程训练与推理。采用LSA稀疏注意力、零计算专家、ScMoE及MOPD多专家融合（Agent/Reasoning/Interaction三组专家）架构。评测中SWE-bench Pro获59.5，SWE-bench Multilingual获77.3。预览版已通过OpenRouter和longcat.ai开放，月调用量跻身OpenRouter全球前三。
关联讨论 9 条X：硅基流动 SiliconFlow (@SiliconFlowAI)X：美团 LongCat (@Meituan_LongCat)X：Emad Mostaque (@EMostaque)X：邵猛 (@shao__meng)X：Testing Catalog (@testingcatalog)公众号：卡尔的AI沃茨X：Rohan Paul (@rohanpaul_ai)Hacker News 热门（buzzing.cc 中文翻译）IT之家（RSS）AI News Radar 迎来大更新，新增自媒体板块，支持订阅某书、某音、某站、某X等平台账号，每日按热度推荐 Top10 信息（无热门则不硬凑），同时保留时间轴视图，可在热度优先和时间优先间切换。官方来源包括 OpenAI、Anthropic、Google 等一手消息及 GitHub AI&ML 更新日志。信息流按来源、类型、信号等级分类，标注高优先级与多源认证。项目完全开源，可零 API 部署独立 AI 日报页面，支持手机移动端及暗色界面。
Qwen 3.6 27B 是一款密集参数本地大语言模型，原生支持 256k 上下文。在 Macbook Max M5 上运行 llama.cpp Q8_0 量化版（含多 token 预测）可达 30 tokens/s；用户反馈在 RTX 5090 上 Q6_K 量化可达 50 tokens/s。它可通过单个提示完成创意诗歌、用 pnpm 生成六边形扫雷游戏等任务，作者称其为首个真正具备通用智能的本地模型。另有一个 MoE 变体 35B A3B，但作者推荐 27B 版本。
Google Research 发布 TabFM，一种基于上下文学习（ICL）的零样本基础模型，专为表格数据的分类与回归任务设计。TabFM 将整个数据集（包含训练样本与待预测行）作为统一提示输入，在推理时直接从上下文中学习行列关系，无需模型训练、超参数调优或特征工程。与需大量人工调优的传统方法（如 XGBoost）不同，TabFM 通过单次前向传播即可在新表格上生成高质量预测。该模型已在 Hugging Face 和 GitHub 上开源。
开源模型生态正变得更多元，参与者从少数中国公司扩展到全球各类组织。纯模型制造商包括 DeepSeek、智谱、MiniMax、Poolside、Arcee、Zyphra 及主权 AI 玩家 Cohere、Sovereign、Mistral、Trillion Labs；科技巨头如阿里 Qwen、Google Gemma 和 NVIDIA 各有不同动机；产品公司如 JetBrains、Zed、Krea、Photoroom 则训练高度专业的小模型。NVIDIA 发布 Nemotron-3-Ultra-550B-A55B-BF16，采用 LatentMoE 架构并改用 OpenMDW 许可证。Cohere 以 Apache 2.0 开源其旗舰模型 Command A+（05-2026-bf16），这是一款 218B-A25B MoE 模型，具备多模态、多语言和智能体能力。
新浪发布仅3B参数的VibeThinker-3B，在AIME26等数学编程基准上持平DeepSeek V3.2等大200–333倍的模型，LiveCodeBench超越所有20B以下模型，LeetCode竞赛解决123/128题超过GPT-5.2、Kimi K2.5等。但知识密集型GPQA-Diamond大幅落后。模型基于阿里Qwen2.5-Coder-3B，经SFT、强化学习、自蒸馏等多阶段后训练。研究提出“参数压缩-覆盖假说”：逻辑推理依赖少数可压缩模式，而广泛世界知识仍需大参数。模型已开源。
作者收到伪装成新加坡VC Lua Ventures的虚假面试邮件，要求完成一个TypeScript仓库的“测试”。作者将仓库交给Claude扫描，在typescript+5.9.2.patch中发现base64混淆载荷，该载荷在patch-package安装时触发，向~/.cache-等目录写入payload.js和mutex.js，构成后门（命名PinpinRAT）。攻击者使用虚构身份和空洞LinkedIn资料，目标是作者在crates.io上的Rust包。相关信息已报告加拿大CCCS等机构。
美国企业面临 AI 账单失控，开始转向 Token 最小化策略。旧金山公司 Lindy 此前主要调用 Anthropic 的 Claude 模型，每月 AI 账单超支甚至超过员工工资。该公司 CEO 弗洛·克里维洛表示，本月初已将 100% 流量切换到 DeepSeek，预计未来几个月可节省数百万美元。企业开始采用按任务匹配模型的“模型路由”，不再将最贵的前沿模型用于所有场景。部分客户已决定暂停 AI 投入，待证明投资回报率后再继续。
美团 LongCat 团队推出 VitaBench 2.0，首个真实生活场景下针对长期动态用户建模的智能体评测基准。包含56名拟真用户、819个复杂任务、超2000个动态偏好及66个可执行工具，每位用户平均2093个交互事件，时间跨度平均1580天。同时支持长文本上下文学习和智能体记忆策略评测。测试显示，最强模型 Claude-Opus-4.6 在“开卷”模式下平均分刚过0.5；开启思考模式并不总能提升个性化任务表现；所有模型在需要主动提问的任务上得分断崖式下跌。VitaBench 2.0 已开源。
研究人员利用高分辨率X射线显微断层扫描和机器学习，在未物理展开的情况下完整虚拟展开并读取了赫库兰尼姆古卷PHerc.1667（Scroll4）。这是首卷被从头到尾连续读取的纸莎草卷，内容为斯多葛哲学论著，提及克里西普斯的侄子Aristocreon。第二卷PHerc.Paris4通过更高分辨率成像使墨水在三维数据中直接可见，独立确认了2023年大奖赛的解读。第三卷PHerc.139确定标题和作者为菲洛德穆《论诸神》第八卷。所有数据与代码已公开。
关联讨论 1 条X：Ethan Mollick (@emollick)
Berryxia.AI@berryxiaOrnith-1.0 开源模型家族发布，专注智能体编程（Agentic Coding），覆盖 9B Dense、31B Dense、35B MoE 及 397B MoE 全参数规模。在 Agent Coding 基准上达开源顶尖：SWE-Bench Verified 82.4、SWE-Bench Pro 62.2、Terminal-Bench 2.1 77.5、NL2Repo 48.2、SWE Atlas 41.2 QnA、ClawEval 77.1。基于 gemma4 和 qwen3.5 后训练，采用强化学习联合优化任务脚手架（scaffold）与最终解决方案，让模型自主改进执行框架。全系列 MIT 开源，提供 GGUF 版本，支持 Ollama、Unsloth 等本地运行。
Aloha! 🌺 Meet Ornith-1.0, a family of open-source LLMs specialized for agentic coding. Ornith-1.0 spans the full parame...
关联讨论 1 条X：Kim (@kimmonismus)通过对比7B参数的OLMo 3（Transformer）与OLMo Hybrid（混合架构），实验发现混合模型在大多数token上预测损失更低：对名词、动词、形容词等实义词优势明显（loss gap约0.04），功能词上gap约0.02，且在需上下文推理的代词指代上更好。但在重复出现的n-gram和闭合括号（如}）上，混合模型的优势几乎消失，Transformer凭借注意力机制更擅长从输入中直接检索精确信息。
NatureBench是一个跨学科基准测试，包含90个从Nature系列同行评审论文中提取的任务，用于评估AI编码智能体能否超越复现、实现发现。基准基于NatureGym自动化管线，为每个任务提供标准化容器化环境，解决环境碎片化问题。在严格禁用网络搜索的协议下评估10种前沿智能体配置，最强模型仅在17.8%任务上超过已发表SOTA（g>0.1准则）。分析表明，智能体成功主要依赖方法论翻译，失败主因为方法选择错误和计算预算不足。已发布基准、NatureGym管线及公共排行榜。
GitHub 联合 Black Forest Labs、Hugging Face 与 Mozilla Corporation 组成开源联盟，呼吁对加州 AI 透明度法案（SB 942，拟由 SB 1000 修正）进行针对性修改。当前草案要求开发者在下游用户未履行义务时撤销开源许可证，这与开源许可证永久不可撤销的性质冲突。联盟认为该要求非必要，已有直接监管和执法机制，并建议参考欧盟 AI 法案的透明度实践规范，以向下游用户通知最佳实践文档的方式替代撤销条款。GitHub 支持这些修正，以在保持透明度目标的同时兼容开源开发模式。
Transformers.js 在浏览器中运行 AI 模型时，不同来源的 Web 应用会重复下载并缓存相同的模型资源（如 Xenova/whisper-tiny.en）和 Wasm 运行时文件（如 4,733 kB 的 ort-wasm-simd-threaded.asyncify.wasm），即使资源 URL 相同，浏览器因 Network Isolation Key 隔离缓存，单次 demo 就产生 177 MB 冗余下载和存储。Cross-Origin Storage API 是一项早期提案，旨在让跨来源应用共享缓存的模型和运行时资源。目前该 API 尚未在浏览器原生实现，但可通过 Chrome 扩展注入 polyfill 进行实验。
Krea@krea_aitoday, we release the open weights of Krea 2. welcome Krea 2 Raw and Krea 2 Turbo, an undistilled model from mid-trainin...
关联讨论 1 条Hacker News 热门（buzzing.cc 中文翻译）UC Berkeley研究人员发现，近2000个GitHub Pages站点（18000+页面，累计530K+星标）仍在加载来自polyfill.io及其关联恶意CDN的脚本。这些CDN由已被OFAC制裁的Funnull Technology Inc.（现更名Triad Nexus）运营，2024年被出售后开始条件性注入恶意载荷，劫持移动用户、跳转欺诈站点、伪造认证弹窗窃取凭证。扫描12000+站点确认786个加载polyfill.io，1191个加载其他Funnull CDN。更严峻的是，所有测试的大语言模型在生成前端代码时仍推荐这些被污染的CDN URL，包括CyC2018/CS-Notes（184K⭐）、microsoft/AirSim（18K⭐）等知名项目及多所大学课程页面。
IBM 开源了 CUGA（Configurable Generalist Agent），一个处理规划、执行循环、工具调用和状态管理的轻量级智能体框架。开发者只需提供工具列表和提示词即可构建 CugaAgent。内置计划-执行-反思循环，在 AppWorld（2025年7月–2026年2月）和 WebArena（2025年2月–9月）基准上排名第一。支持 Fast / Balanced / Accurate 三种推理模式，代码执行可在本地、Docker 或 E2B 沙箱中运行。可互换工具支持 OpenAPI、MCP 和 LangChain 函数，通过环境变量一键切换 OpenAI、watsonx、Ollama 等提供商。随框架发布二十余个单文件示例应用，涵盖电影推荐、IBM Cloud 架构顾问等场景，每个应用仅需一个 FastAPI 文件。
Hugging Face 在 OpenClaw 仓库上测试用 Gemma 和 Qwen 等本地模型实时分类 issue 和 PR。他们使用 Pi agent harness 驱动模型，配合 reposhell 只允许读操作防止提示词注入。测试的模型包括 gemma-4-26b-a4b 和 qwen3.6-35b-a3b，经性能优化后均可在本地生成数百 token/s。该方案运行在 NVIDIA GB10（128 GB 统一内存）上，相比每月 200 美元的 ChatGPT Pro 订阅，可实现近乎实时的通知且仅消耗电费。