AI 日报 · 2026 年 10 月 16 日 · 星期五
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Meta 发布 Muse Spark Open,816B 参数开源权重模型对标 Qwen、GLM 和 Kimi
Meta 发布开源权重模型 Muse Spark Open,称其为美国最强开源权重模型,面向编码与智能体任务,拥有 8160 亿参数(激活 420 亿)、最高 100 万 token 上下文,支持文本、图像、视频和音频。
- Meta 的 Muse Spark Open 上线 Amazon SageMaker JumpStartAWS Machine Learning Blog
模型发布/更新
昆仑万维发布 Matrix-Game 4.0 视频大模型游戏并同步开源
昆仑万维发布 Matrix-Game 4.0,称其为第一款运行在单张消费级显卡上的视频大模型游戏,并同步开源代码、权重与白模。该模型在单张 NVIDIA RTX 5090 上以 480p、60 FPS 运行,端到端延迟低于 150 毫秒,显存峰值 18.5 GiB。
阶跃星辰开放 Step 5 Preview 权重,600B 稀疏 MoE 面向长程 Agent
10 月 15 日,阶跃星辰正式开放 Step 5 Preview 权重,包含 BF16 与 FP8 两个版本,并同步发布技术博客、开源开发工具及部署指南,权重已上线 Hugging Face 和 ModelScope。
蚂蚁百灵开源 560B 模型 Ling-3.1-flash,每百万 Token 约 0.19 美元
10 月 15 日,蚂蚁集团旗下百灵大模型开源 Ling-3.1-flash,权重已在 Hugging Face 和 ModelScope 提供下载。该模型延续 Ling-3.0-flash 的混合线性架构,约 560B 总参数、每 Token 激活约 25B,最高支持 1M 上下文,混合调用价格约每百万 Token 0.19 美元。
产品发布/更新
Google DeepMind 用 Google Antigravity 加速抗菌肽发现
Google DeepMind 介绍其智能体开发平台 Google Antigravity 如何用于抗菌肽发现,把原本分散在多个数据库的检索压缩到一次会话中。平台借助 ProtNLM 模型从氨基酸序列预测生物功能,扫描 UniProt 中数百万条此前未表征的蛋白质,并找到一条对呼吸道感染相关病原体有预测活性的新型抗菌肽候选,目前正进行湿实验验证。
行业动态
Modal 年化收入达 10 亿美元,完成 15.75 亿美元 D 轮融资
Modal 年化经常性收入突破 10 亿美元,以 157.5 亿美元估值完成 7.5 亿美元 D 轮融资,由 Accel 领投,用量同比增长超过 15 倍。其 2023 年推出的 Sandboxes 产品目前单独年化收入约 3 亿美元,累计启动近 30 亿个沙箱,可扩展至百万级并发,用例覆盖后台 Agent、强化学习和 vibecoding 平台。
库克确认苹果国行 AI 10 月底上线测试版,阿里千问参与合作
库克在上海接受采访时确认,苹果智能首批功能将于 10 月底推出测试版,包含写作工具、照片消除和实时翻译,但不包含全新 Siri AI。爱范儿从消息人士获悉,阿里千问将作为 AI 能力集成至 Apple 智能,为 iOS、iPadOS、macOS 和 visionOS 中国用户提供文本与图像理解、内容生成等能力,双方还将联合训练面向中国市场的专属模型。
论文研究
上海AI实验室书生-S2助力三维Ghys猜想证明并通过Lean形式化验证
上海人工智能实验室访问学者许地生团队依托书生科学多模态大模型S2,通过人机协同完成三维Ghys猜想证明,北京大学董彬、刘若川团队用SHEAF框架完成全部四个主定理的Lean形式化验证。攻关中书生-S2完成7批接续推演,问题图从15个节点扩展到389个,输出上千页推导;形式化验证约5天、峰值100个智能体并行、产出约55万行Lean代码。相关论文已发布在arXiv,形式化代码在GitHub公开。
GPT-6-Astra 在 TheoPhysEval 上解出 50 道物理研究题中的 49 道,单题成本不到 3 美元
一项新基准测试让商用 AI 智能体在无人类提示下解答理论物理研究题,运行在 OpenAI Codex 环境中的 GPT-6-Astra 答对 50 题中的 49 题(98%),平均单题成本不到 3 美元,整套基准约 116 美元。
微软研究院发布 Magnetar:基于标准哈希函数的通用零知识证明系统
微软研究院发布零知识虚拟机 Magnetar,可证明用 Rust、Go 或 C 编写的 RISC-V 程序执行过程,在笔记本上每秒证明 720 万至 870 万条处理器指令。
技巧与观点
AWS 提出 Trust in Depth:让智能体获得更多自主权而不失控
AWS 副总裁 Shawn Bice 提出 Trust in Depth 框架,主张在动作可被验证时让智能体自主执行,把人工判断留给真正需要决策的环节。框架按智能体生命周期分为四层:Scope 在运行前界定职责与权限边界,Know 为每个智能体分配独立身份并追踪授权来源,Bound 在运行时于智能体推理之外强制执行策略,Observe 在每次运行后重建其行为并用于改进。