AI 编程实时动态与要闻

Ricursive Intelligence 于 11 月 4 日（UTC 18:24）发布首个模型 Ripple-65B Preview，并在 Hugging Face 以 Apache 2.0 开源指令版（BF16、NVFP4）和基座版。官方模型卡显示：65B 稠密 Transformer、12T token 预训练、最长 1M 上下文，自报 TerminalBench 2.1 80.5、SWE-bench Pro v2.0 Hard 79.1、DeepSWE 1.1 44.3，在编码 Agent 任务上超过参数大得多的美国开源模型；可在 DGX Spark 等本地硬件运行。CEO Anna Goldie 称成本约为此前同类 SOTA 的十分之一。

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arXiv 论文 2611.03233（Yuqi Jia、Yunjie Tian 等 7 位作者）发布 Axion 1.0，一个“权重之外也开源”的 Agent 基础模型：只用两段轻量 SFT 加强化学习，不做专门的 mid-training、DPO 或在线蒸馏，总共约 1.8 万条 SFT 轨迹。训练代码托管在 GitHub 的 bytedance 组织下，训练数据和 Axion 1.0-35B 复现权重（Qwen3.6-35B-A3B 底座，35B 总参 / 3B 激活，Apache 2.0）已上 Hugging Face；论文中的 122B 版本权重标注为即将发布。

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印度 AI 公司 Sarvam 于 11 月 3 日发布 Sarvam Prism，一款面向企业工作流的「System One」决策模型：给定上下文和若干带固定选项的问题，它在一次前向计算里直接返回每个选项的概率，不生成文本。官方称在其测试的 25 个决策模型中，Prism 三项指数平均 71.8 分、在单张 B200 上中位响应 44 毫秒，是 100 毫秒内得分最高的模型；印度语言基准 82.5。权重以 Apache 2.0 发布在 Hugging Face，同时提供托管 API。以上分数均为 Sarvam 自测。

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Anthropic Frontier Red Team 11 月 2 日发布研究文章并开源 FlashProve（Apache 2.0）：模型提供方先对权重做隐藏承诺，之后为每次回答生成零知识证明，用户不需要权重、在普通 CPU 上就能验证回答确实来自该模型，可用来识别中转站偷换模型或 token 流被篡改。官方口径：Llama 4 Maverick（400B MoE，4-bit）上单张 H100 约 110 token/秒，每个 1,024 token 请求的证明约 19 MB，GPU 时间约为 vLLM 推理的 70–95 倍。这是不再维护的研究原型，上下文只支持 1,024 token、只覆盖整数化模型的贪心解码。Anthropic 工程师 Steve Weis 在 X 上转发了这次发布。

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商汤 10 月 30 日在官方 X 账号和 Hugging Face 发布 SenseNova-Loop-9B-Preview（Apache 2.0）。它把 32 层解码器里的第 4–27 层用同一套权重连跑两遍，每次前向执行 56 层计算，存储约 9B 参数、推理参数约 14.6B，并用两路 mHC（流形约束超连接）管理残差流。模型支持文本加图片输入，训练序列最长 262,144 token。官方图表显示它在 BIRD-Dev、WorkBuddy Bench 等多项 Agent 与数据任务上超过 Qwen3.5/3.6 同级模型，但 Terminal Bench 2.1 仍落后；技术报告尚未发布。官方 X 首帖约 910 赞。

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微软研究院、微软安全团队与 UC Berkeley 在 GitHub 开源 TokenEconomizer（Apache 2.0，v0.1.0 于 10 月 26 日发布），它是 Claude Code、Codex、GitHub Copilot CLI 和 Pi 的插件，opencode 为实验支持。插件从同一仓库的历史会话中学习，用「微技能」记住仓库事实、裁掉长期不用的工具定义、在 Agent 原地打转时提醒换路。论文称在 277 个 SWE-Bench 任务上，五种 Agent 与模型组合的平均成本降低 18.4%–30.9%（论文口径）。

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LM Studio 于 10 月 29 日 15:32（UTC）在 X 上宣布，用户现在可以在 LM Studio 里下载新的 oMLX 引擎，直接用于已下载的 MLX 模型；官方更新日志把它列为 Bionic 1.1.10 的新功能，同版本还加入 MLX 模型投机解码和应用内终端。oMLX 是韩国开发者 jundot 维护的 Apple Silicon 开源推理服务器（Apache 2.0，GitHub 约 2.3 万星），主打连续批处理和内存加 SSD 的两级 KV 缓存。官方未公布 LM Studio 内的速度对比。

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面壁智能旗下 OpenBMB 10 月 27 日开源 MiniCPM-OCR 套件，含两款模型：1.3B 参数的文档解析模型 MiniCPM-OCR 1.0（Real5-OmniDocBench 93.68、OCRBench v2 54.7，官方口径），以及 2B 参数的 OCR 质量判定模型 MiniCPM-OCR Jev，可给任意 OCR 解析结果按区域打 0–1 分、标出需人工复核的内容。代码和权重均为 Apache 2.0，首发即支持 vLLM、SGLang、llama.cpp、Ollama 及多家芯片平台。

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扩散智能 DiffuSpace（成员来自推出 Dream 7B 的港大 NLP 实验室）10 月 28 日发布首个模型 Clover-35B-A3B-Preview：基于 Qwen3.6-35B-A3B 初始化的 MoE 扩散语言模型，总参 35B、激活约 3B、128K 上下文，按块并行去噪生成。官方口径下 SWE-bench Verified 73.6、Terminal-Bench 2.1 51.7、GPQA Diamond 83.8，单张 GB300 上 Agent 场景生成速度 680 tokens/s。权重 Apache 2.0，已上 Hugging Face、ModelScope 和 GitHub，支持 SGLang 与 llama.cpp。

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Google AI Studio 团队发布 Gemini API CLI（命令名 gemini-api）实验预览版。它是一个无状态、零依赖的 Go 单文件，支持 macOS、Linux、Windows，Apache 2.0 开源。任何有 shell 权限的编码 Agent 配好 GEMINI_API_KEY 后，就能用一条命令调用文本推理、图像/视频/音乐/语音生成、文件与 YouTube 分析、音视频转写，以及 Deep Research 等托管 Agent。媒体结果直接写到磁盘、只把文件路径打印到 stdout，避免把 base64 塞进上下文。官方说明它是实验项目，不属于受支持的 Google 产品。

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由 Richard Socher 创办的 Recursive 正式开源 39.8B（40B）混合专家（MoE）编程智能体模型 Flint（RecursiveSI/flint），采用 Apache 2.0 协议并在 Ollama（ollama run flint）与 llama.cpp 全面开箱即用。该模型每 Token 仅激活 2.5B 参数，拥有 262K 超长上下文，在 M4 Pro MacBook Pro 上可实现 125+ tokens/秒的超高速本地推理。在 SWE-bench Verified 取得 74.2%、SWE-bench Pro v2 达到 89.7%，成为 50B 以下端侧运行最强编程智能体底座。

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10 月 21 日，Richard Socher 创办的 Recursive 发布首个模型 Flint：39.8B 总参数、每 token 约 2.5B 激活的 MoE 编程模型，权重以 Apache 2.0 发布在 Hugging Face。官方称它在 50B 以下 MoE 模型中的 SWE-Bench Pro v2、Terminal-Bench 2.1、SWE-Bench Verified 上领先，在 M4 Pro MacBook Pro 上超过 125 tok/s，并称几乎整个建模栈由其自动化研究系统 Eureka Machine 参与完成，从零到发布不到 4 个月。

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10 月 21 日 GTC 柏林，NVIDIA 发布 OpenShell 参考架构：以开源 OpenShell 安全运行时为基础，把 Vera Rubin 推理、Vera CPU 上的 Agent 编排与 BlueField-4 上的 NVIDIA Sentry 硅级策略执行拼成全栈，用于在企业与边缘侧构建、隔离、观测并强制约束 Agent。官方称现已可用，并列出 Anthropic、OpenAI、Meta、Microsoft、ServiceNow 等合作方；开源仓库为 Apache 2.0。

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