AI 编程实时动态与要闻

World Labs 发布 Frameboy:优化版 Atlas 云端流式最高约 15 fps,浏览器实时探索世界模型

World Labs 于 2026-11-05 发布研究预览 Frameboy:高度优化的 Atlas 变体从云端 GPU 流式推到浏览器,官方口径最高约 15 fps,支持实时控镜;公开 Demo 与封闭测试 Viewfinder 叠加模式同步上线。CEO Fei-Fei Li 在 X 转发「Real time Atlas」。

World Labs 发布 Frameboy:优化版 Atlas 云端流式最高约 15 fps,浏览器实时探索世界模型

核心要点速览

  • 官方:World Labs 2026-11-05 发布 Frameboy 研究预览(博客 + X)
  • 厂商口径:优化版 Atlas 云端流式最高约 15 fps,浏览器实时控镜
  • 公开 Demo:frameboy.worldlabs.ai;Viewfinder 封闭测试可自建场景后叠加实时漫游
  • 能力:单图/文本生成场景 + 多视图新视角合成;承接 RTFM 形态、Atlas 规模
  • 官方注明需强云 GPU,相对本地渲染不便宜;无独立第三方画质/延迟榜
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美团龙猫正式发布 LongCat-2.5:1.6T 总参、约 48B 激活的原生多模态智能体模型,API 限时 $0.30/$1.20

美团 LongCat 团队 11 月 2 日在 API 平台更新日志中上线 LongCat-2.5,这是 9 月 25 日 LongCat-2.5-Preview 的正式版。官方技术博客称它总参数 1.6 万亿、每个 token 激活约 480 亿,在 LongCat-2.0 基础上强化原生视觉理解和智能体编程,训练和 W4A4 推理都在国产 AI 加速卡上完成。官方口径成绩包括 Terminal Bench v2.1 88.4、Terminal Bench v4.0 38.5、BrowseComp 91.9、MCP Atlas 83.1。API 支持 OpenAI 和 Anthropic 两种格式,1M 上下文、最多 128K 输出,限时价每百万 token 输入 $0.30、缓存输入 $0.006、输出 $1.20。

美团龙猫正式发布 LongCat-2.5:1.6T 总参、约 48B 激活的原生多模态智能体模型,API 限时 $0.30/$1.20

核心要点速览

  • 规模:1.6 万亿总参数 MoE,每 token 激活约 480 亿;1M 上下文、最高 128K 输出(官方博客、API 文档)
  • 代码智能体(官方口径):Terminal Bench v2.1 88.4(Claude Opus 5 89.1、GPT-5.6-Sol 88.8)、Terminal Bench v4.0 38.5(GPT-5.6-Sol 37.3、Claude Opus 5 53.9)、DeepSWE v1.1 64.6
  • 通用智能体(官方口径):BrowseComp 91.9、MCP Atlas 83.1、AutomationBench v1.0.6 51.8、HLE w/tools 63.1;相比 LongCat-2.0 的 AutomationBench 15.8 大幅提升
  • 价格:限时每百万 token 输入 $0.30(¥2)、缓存输入 $0.006(¥0.04)、输出 $1.20(¥8)(定价页)
  • 工程:W4A4 推理相比 W8A8 基线预填充吞吐 +43.3%、解码吞吐 +42.77%;长序列 SFT 中 FSDP 单卡吞吐比 DDP 基线高 86%
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Artificial Analysis 发布 Coding Agent Index v2.0:用 Cognition 的 FrontierCode 替换 DeepSWE,Claude Code + Opus 5.5 以 61.7 分居首

Artificial Analysis 于 2026-10-23 发布 Coding Agent Index v2.0,评测对象是「模型 + Agent 外壳」的组合,覆盖 290 道任务,三项基准等权:Cognition 的 FrontierCode v1.1(100 道真实开源仓库任务,按维护者是否会合并打分)取代 DeepSWE v1.1,SWE-Atlas-QnA 改为评分更严格的 SWE-Atlas-QnA-AA,Terminal-Bench 4.0 不变。Claude Code + Claude Opus 5.5(max)以 61.7 分居首,Sonnet 5.5 59.3、Muse Wonder Full 58.9 紧随。新版整体分数下降:21 个两版都测过的配置平均分从 54.8 降到 47.4。

Artificial Analysis 发布 Coding Agent Index v2.0:用 Cognition 的 FrontierCode 替换 DeepSWE,Claude Code + Opus 5.5 以 61.7 分居首

核心要点速览

  • 榜首:Claude Code + Claude Opus 5.5(max)61.7,Claude Sonnet 5.5(max)59.3,Muse Code + Muse Wonder Full(max)58.9,Claude Fable 5.1(max with fallback)57.6(Artificial Analysis 口径)
  • FrontierCode v1.1 上 Opus 5.5 拿到 56.0%,领先 Codex + DeepSeek V4.1 Flash 的 52.6%;24 个配置中有 15 个挤在 43%–49%
  • 新旧版对比:21 个配置平均分 54.8 → 47.4,其中 20 个下降;同一批配置 FrontierCode 平均 45.1%,DeepSWE 为 65.6%
  • 成本前沿四个点:DeepSeek V4.1 Flash 47.3 分 $0.39/任务、GPT-6.1 Sol 54.1 分 $1.50、GPT-6 Astra 54.7 分 $7.04、Opus 5.5 61.7 分 $11.42(按 API 按量计费,不是订阅价)
  • SWE-Atlas-QnA-AA 改写了 1,306 条评分细则中的 127 条,裁判换成 GPT-6 Luna(xhigh)每条 5 票,数据集和裁判配置已在 Hugging Face 公开
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Ornith-1.5-122B 开源重磅登场:单机 DGX 即可部署的 122B MoE 推理模型,SWE-bench Pro 斩获 76.9 分

开源 AI 实验室 Ornith 团队正式发布 Ornith-1.5-122B 混合专家推理模型,并在 MIT 宽松协议下完全开源。该模型专门面向单节点 GPU 服务器(如单台 DGX)设计,提供包括 FP8、GGUF 与 MLX 在内的全套量化版本,已同步上架 Ollama(ornith-1.5:122b)与 vLLM/SGLang 运行时。在权威基准评测中,Ornith-1.5-122B 展现出媲美超大规模闭源模型的编程与智能体能力:在 OpenHands 评测框架下,SWE-bench Verified 达到 84.5 分,SWE-bench Pro 斩获 76.9 分(相较 Qwen3.8-Flash-Next 的 43.9 分取得跨越式领先),TerminalBench 达 81.2 分,MCP-Atlas 达到 74.6 分。

Ornith-1.5-122B 开源重磅登场:单机 DGX 即可部署的 122B MoE 推理模型,SWE-bench Pro 斩获 76.9 分

核心要点速览

  • Ornith-1.5-122B 正式发布并遵循极为宽松的 MIT 许可证,打破大参数量高性能编程推理模型闭源垄断
  • 专为单台 DGX 等单节点多卡服务器量身定制,已无缝接入 vLLM、SGLang 与 Ollama(ornith-1.5:122b),提供完整 FP8/GGUF/MLX 支持
  • 在真实软件工程评测集 SWE-bench Pro 斩获 76.9 分,相比同体量开源标杆 Qwen3.8-Flash-Next(43.9 分)大幅提升 33 分
  • 全方位通过 TerminalBench 2.1(81.2 分)、CyberGym(80.0 分)与 MCP-Atlas(74.6 分)测试,树立端到端 Coding Agent 开源新旗舰
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⚡ Ornith-1.5-122B⚡ Qwen3.8-Flash-Next🤖 OpenHands🌐 Ornith
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Meta 正式发布 Muse Glimmer 30B 技术报告:端侧消费级显卡即跑的端到端 Agentic 基础模型

Meta AI 研究团队正式公开 Muse Glimmer 30B 技术报告(arXiv:2610.24628)。该模型包含 300 亿参数,采用因果语言模型结合视觉感知编码器,专为无须依赖云端基础设施的端侧本地自主智能体打造。模型经由 4-bit 量化后仅需 32GB 显存,即可在单张消费级 GPU(如 RTX 5090)上全速运行。在严格的智能体基准测试中,Muse Glimmer 刷新同体量端侧模型纪录:MCPAtlas 工具调用得分高达 75.5(超越 Gemma4-31B 的 54.2 与 Qwen3.6-27B 的 62.5),在 SWE-Bench Pro 实测中斩获 51.2 分,并在 Apache 2.0 协议下完全开源。

Meta 正式发布 Muse Glimmer 30B 技术报告:端侧消费级显卡即跑的端到端 Agentic 基础模型

核心要点速览

  • Meta 正式公开 Muse Glimmer 30B 端侧智能体技术报告(arXiv:2610.24628),基于 Apache 2.0 协议全量开源
  • 单卡消费级硬件即开即用,经 4-bit 量化仅需 32GB 显存,完全适配单张 RTX 5090 等消费级设备,具备脱网离线运行能力
  • 在 Model Context Protocol 评测 MCPAtlas 上取得 75.5 分,大幅碾压 Gemma4-31B(54.2)与 Qwen3.6-27B(62.5)
  • 在权威软件工程测试集 SWE-Bench Pro 斩获 51.2 分,将端侧单卡自主编程智能体解决真实 Bug 的能力推进到实用化门槛
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⚡ Muse Glimmer 30B⚡ Gemma4-31B⚡ Qwen3.6-27B🌐 Meta

Inception 正式发布 Mercury 3:扩散架构大模型突破 1000 Token/s,100 万上下文挑战 GPT-6 与 Haiku

前沿 AI 初创公司 Inception 联合创始人 Stefano Ermon 宣布正式推出新一代扩散架构大语言模型 Mercury 3。模型在 NVIDIA GPU 上实现高达 1,068 Token/秒的超高生成吞吐,参数量达到前代 Mercury 1 的 40 倍并支持 100 万(1M)Token 原生上下文。在 IFBench、GPQA Diamond 与 SWE-Bench Atlas 基准上全面对标前沿闭源基线,输入/输出百万 Token 标准定价为 0.20 / 0.70 美元(上线期半价优惠仅需 0.10 / 0.35 美元)。

Inception 正式发布 Mercury 3:扩散架构大模型突破 1000 Token/s,100 万上下文挑战 GPT-6 与 Haiku

核心要点速览

  • Inception 联合创始人 Stefano Ermon 正式发布扩散架构大模型 Mercury 3,在 NVIDIA GPU 上实现 1,068 Token/秒的超高吞吐
  • 模型参数扩充至 Mercury 1 的 40 倍,支持 100 万原生超长上下文(4 倍于 Mercury 2.5),标准定价百万输入/输出仅 0.20 / 0.70 美元
  • 在 IFBench、GPQA Diamond 与 SWE-Bench Atlas 测试中表现亮眼,基准综合智能达到前代 3 倍且同步上线 OpenRouter
  • 彻底摆脱自回归逐字预测瓶颈,以并行扩散去噪实现亚秒级长文本代码生成,极大优化高并发 Agent 运行效率
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Inception 发布扩散语言模型 Mercury 3:每秒 1068 token、1M 上下文,官方称多项跑分超过 GPT-6 Luna 与 Haiku 5.5

Inception 10 月 19 日发布 Mercury 3,称其为迄今最强的扩散式大语言模型(dLLM)。官方口径:参数规模是 Mercury 1 的 40 倍以上,输出速度 1068 token/秒,上下文从 Mercury 2.5 的 26 万扩到 100 万 token,在 GPQA Diamond、IFBench、SWE-Bench Atlas 等基准上超过 GPT-6 Luna 与 Claude Haiku 5.5(均为 medium 档)。标价每百万输入 0.20 美元、输出 0.70 美元,首发五折。已上线 Inception API、OpenRouter、Baseten 和 Vercel AI Gateway,兼容 OpenAI API。跑分均为厂商自测,暂无独立复现。

Inception 发布扩散语言模型 Mercury 3:每秒 1068 token、1M 上下文,官方称多项跑分超过 GPT-6 Luna 与 Haiku 5.5

核心要点速览

  • 速度:输出 1068 token/秒,官方对比表中 GPT-6 Luna 约 130、Haiku 5.5 约 240(厂商口径)。
  • 跑分:GPQA Diamond 89.23、IFBench 76.84、SWE-Bench Atlas 51.08,均高于 Luna 与 Haiku 5.5;但 DeepSWE v1 46.31 低于 Haiku 5.5 的 51.62,MRCR v2 也落后 Haiku。
  • 规模与上下文:参数是 Mercury 1 的 40 倍以上,上下文 100 万 token(Mercury 2.5 为 26 万)。
  • 价格:标价输入 $0.20/M、输出 $0.70/M,首发五折为 $0.10/$0.35,缓存输入再打 1 折;新 API key 赠 1 亿 token。
  • 渠道:Inception API、OpenRouter、Baseten、Vercel AI Gateway,OpenAI API 兼容,可直接替换。
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Meta 开源 Muse Spark Open:816B 总参 / 42B 激活 MoE,1M 上下文,官方称迄今最强美系开源权重模型

Meta 于 2026-10-15 发布 Muse Spark Open 权重:原生多模态 MoE(约 816B 总参、每 token 激活约 42B、1M 上下文),面向长程编程与智能体;权重可经 Hugging Face 等下载,并已上线 Together、Fireworks、Groq、OpenRouter 等托管推理。官方与第三方给出 DeepSWE 60%、MCP-Atlas 89.2%、JobBench 61.8% 等结果(口径见评测方法论文档)。

Meta 开源 Muse Spark Open:816B 总参 / 42B 激活 MoE,1M 上下文,官方称迄今最强美系开源权重模型

核心要点速览

  • 规模:约 816B 总参 / 每 token 激活约 42B;MoE 每层 256 专家、top-8 路由;62 层、隐藏维 8192;上下文至 1,048,576(HF 技术帖)
  • 编码/智能体(Meta 记分卡 / AA,xhigh):DeepSWE 60.0%;SWE-Atlas Codebase QnA 58.0%;MCP-Atlas 89.2%;JobBench 61.8%;Toolathlon-Verified 72.8%(评测方法)
  • 吞吐(NVIDIA 技术博客,GB300 NVL72 上 agentic 负载):宣称最高约 50K tok/s/GPU、约 600 tok/s/用户;提供 NVFP4 检查点(NVIDIA 博客)
  • 落地:权重 Muse Model License(有限商业条款);引擎含 SGLang / vLLM / TensorRT-LLM / MLX / llama.cpp;双台 Apple M5 Ultra Mac Studio 可桌面本地跑(官方演示)
  • 第三方综指:Artificial Analysis Intelligence Index 约 38.9–39(xhigh,2026-10-07 口径),低于闭源前沿,但是开源权重档位中的重点对照(AA)
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⚡ Muse Spark Open⚡ Muse Spark Open 816B-A42B🤖 Muse Code🌐 Meta🌐 NVIDIA🌐 Hugging Face🌐 Apple

Atlassian 发布 Agentic Multiplayer Protocol(AMP):人机同规协作底座上线,Atlassian MCP 重构至 220+ 工具、日调用 1500 万次、省 25% Token

Team '26 Europe 上,Atlassian 推出 AMP:给每个 Agent 分配身份、限定权限、共享 Teamwork Graph 上下文并产出可审阅结果;同时 GA 重构版 Atlassian MCP(220+ 工具、OAuth 2.1+PKCE、读/写/破坏性操作分级),并让 Teamwork Graph 直接索引源码到函数级。

Atlassian 发布 Agentic Multiplayer Protocol(AMP):人机同规协作底座上线,Atlassian MCP 重构至 220+ 工具、日调用 1500 万次、省 25% Token

核心要点速览

  • Atlassian MCP 日调用超 1500 万次,重构后工具数从几十个扩至 220+,官方在 Claude 上内测同类 Jira/Confluence 任务最多省 25% Token
  • Teamwork Graph 已有 250B+ 连接,现在直接索引 Bitbucket/GitHub 源码到函数、符号、类级别(Rovo Code Search,免 clone)
  • 官方内部基准:接入 Teamwork Graph 的编码 Agent 准确率 +44%、Token 消耗 -48%(Code Context)
  • 平台上人机协作已超 1000 万次/月;Jira 新增 Agent Sessions,本地与云端 Agent 运行自动回链到工单
  • 安全:MCP 默认 OAuth 2.1 + PKCE,读/写/破坏性操作分级授权;新增欧盟本地推理,非人类身份清单即将上线
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Hugging Face / Reflectionhuggingface.co·
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Reflection Beam 权重正式开源:501B/23B MoE、Apache 2.0,Hugging Face 同步 BF16/FP8/NVFP4,Terminal-Bench 2.1 达 80.1%

2026-10-16 Hugging Face 与 Reflection 确认 Beam 权重已开放下载:稀疏 MoE 总参约 501B、每 token 激活约 23B,上下文 1M,Apache 2.0。提供 BF16/FP8/NVFP4 检查点,transformers≥5.20.1、vLLM、SGLang 当日可用;模型卡自报 SWE-bench Verified 81.6%(BF16)、Terminal-Bench 2.1 80.1%、MCP Atlas 80.8%(厂商口径)。此前 10 月 5 日官宣「本月放权」的等待已结束。

Reflection Beam 权重正式开源:501B/23B MoE、Apache 2.0,Hugging Face 同步 BF16/FP8/NVFP4,Terminal-Bench 2.1 达 80.1%

核心要点速览

  • 权重已上线:reflection/Beam-1.0-501B-A23B 与姊妹 FP8/NVFP4;许可 Apache 2.0(HF 博客)
  • 规模:约 501B 总参 / 23B 激活;52 层(3 密集+49 MoE)、256 专家、每 token 路由 8;滑动窗+全局混合注意力;上下文 1M
  • 编码/终端(模型卡 BF16,temp=0.7):SWE-bench Verified 81.6%;Terminal-Bench 2.1 80.1%;DeepSWE v1.1 43.3%;MCP Atlas 80.8%(厂商自报)
  • 推理效率:官宣相对同类开源可达约 3× 更少推理 token;推理档位 low/medium/high/xhigh/max,支持 preserve_thinking
  • 落地:vLLM/SGLang 配方含 DFlash2 投机解码;BF16≈1TB,NVFP4≈280GB;推荐 4×B200 起;HF Inference Providers(Baseten/Fireworks/Together)可试用
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OpenRouter 上线 Model Router Benchmarks:7 个路由对照 6 项基准的质量、速度与成本

OpenRouter 于 2026-10-02 上线 Model Router Benchmarks:7 个模型路由(Auto、Jev、NVIDIA Switchyard、Unbiased Pareto、Sakana Fugu 等)在 GPQA Diamond、Tau3 Banking、MMMU Pro Vision、SWE Atlas QA、Deep SWE、Terminal Bench 2.1 上对照质量、速度和成本。Router Index 默认质量 60% / 时间 20% / 成本 20%。openrouter/pareto-code 与 Fusion 不在这张榜上。

OpenRouter 上线 Model Router Benchmarks:7 个路由对照 6 项基准的质量、速度与成本

核心要点速览

  • 官宣:@OpenRouter 2026-10-02 22:08 UTC;博文 Model Router Benchmarks(Brian Thomas,10/2/2026);页面 openrouter.ai/benchmarks/routers
  • 七个路由 slug:openrouter/auto、typesafe/jev-router、nvidia/switchyard、unbiased/pareto、sakana/fugu-max、sakana/fugu-ultra、sakana/fugu-ultra-v2。openrouter/pareto-code 与 Fusion 未入榜
  • Router Index 默认质量 60% / 时间 20% / 成本 20%(0–10,可调权重),不等于原始正确率
  • 公开 stats(2026-10-04 SGT):Deep SWE 113 题,Switchyard Flash+Opus 5.5 与只走 Opus 5.5 均为 83/113(约 $279 / $285);Flash+GPT-6 Sol 74/113、约 $55
  • Terminal Bench 2.1(89 题):GPT-6 Astra 直连 77/89($66.50),Opus 5.5 74/89($24.00);Pareto 同题量一档 71/89($27.20)
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⚡ openrouter/auto⚡ typesafe/jev-router⚡ nvidia/switchyard⚡ unbiased/pareto⚡ sakana/fugu-ultra-v2⚡ openrouter/pareto-code🌐 OpenRouter🌐 NVIDIA🌐 Sakana🌐 TypeSafe🌐 Unbiased

Anthropic 上线 Claude Marketplace:2000+ 连接器,可用承诺额度采购 Cursor 等 Agent 产品

Claude(@claudeai)正式推出 Claude Marketplace,把连接器/插件、Agent 与产品、服务伙伴收拢到同一入口。客户可从超过 2,000 个连接器中接入 Atlassian、Google、Microsoft、Notion、Salesforce 等;可用 Anthropic 承诺消费额度采购 CrowdStrike、Cursor、Harvey、Legora、Lovable、Snowflake 等 Claude 驱动软件;也可对接 Accenture、BCG、Deloitte 等 Partner Network 服务商。构建方可申请上架触达 Claude 用户。

Anthropic 上线 Claude Marketplace:2000+ 连接器,可用承诺额度采购 Cursor 等 Agent 产品

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Google DeepMind 发布 AlphaGenome Atlas:覆盖 90 亿种人类 DNA 突变的 AI 全景数据库

Google DeepMind 正式开源 1-petabyte 规模的重大科研成果 AlphaGenome Atlas,利用前沿生物模型对人类基因组中全部约 90 亿种单碱基 DNA 突变(SNVs)的分子表型效应进行了完整预测,为遗传疾病机理破译与个性化靶向药物研发提供了史无前例的数字参考底图。

核心要点速览

  • 达到 1-petabyte 级数据量,完整覆盖人类基因组全部 90 亿种可能的单碱基 DNA 突变预测
  • 直接预测非编码区与调控元件上的突变效应,极大补全过去仅能分析编码区蛋白质结构的短板
  • 全球科研人员可通过开放网页及专用 API 检索任意突变位点的致病性及分子影响评级
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⚡ AlphaGenome🌐 Google DeepMind

DeepMind 推出 AlphaGenome Atlas,覆盖 90 亿种 DNA 单碱基变异

Google DeepMind 推出 AlphaGenome Atlas,这是一个由 AI 驱动的可搜索数据库,预测全部约 90 亿种单碱基 DNA 变异的影响。资源已通过 Atlas 网站、AlphaGenome API 以及 Google Antigravity 中的 skill 向全球科研社区开放,并将登陆 Google Cloud。

核心要点速览

  • Google DeepMind 推出 AlphaGenome Atlas,这是一个由 AI 驱动的可搜索数据库,预测全部约 90 亿种单碱基 DNA 变异的影响。资源已通过 Atlas 网站、AlphaGenome API 以及 Google Antigravity 中的 skill 向全球科研社区开放,并将登陆 Google Cloud。
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CopilotKit:useFrontendTool 可选择接入 WebMCP,浏览器智能体可直接调用前端工具

Marwan Atef(@Marwan_3atef)报道 CopilotKit 产品更新:每个 useFrontendTool 可选择启用 WebMCP,浏览器智能体(如 ChatGPT Atlas)可发现并调用前端工具,而不仅是截图。沿用同一套 React API,并支持 readOnlyHint 等注解;官方博客 Introducing WebMCP for CopilotKit 已发布。

核心要点速览

  • useFrontendTool 可选择启用 WebMCP,让浏览器智能体调用前端工具。
  • 同一 React API,支持 readOnlyHint 等注解。
  • 官方博客 Introducing WebMCP for CopilotKit 已上线。
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