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蚂蚁百灵开源 Ling-3.1-flash-1019:560B/25B 激活 MoE 再后训练,AA 智能指数从 41 升到 44,同步放出 base 底座

蚂蚁百灵(Ant Ling / inclusionAI)10 月 27 日开源 Ling-3.1-flash-1019,是 10 月初 Ling-3.1-flash 的再后训练升级版:总参 560B、每 token 激活 25B、1M 上下文,MIT 许可。官方称它在 Artificial Analysis 智能指数 v4.3.2 上得 44 分(前代 41),AA-Briefcase、AutomationBench-AA 等智能体任务明显提升;同时开源可继续训练的 Ling-3.1-flash-base。

蚂蚁百灵开源 Ling-3.1-flash-1019:560B/25B 激活 MoE 再后训练,AA 智能指数从 41 升到 44,同步放出 base 底座

核心要点速览

  • 规模:总参 560B、激活 25B,1M token 上下文,MIT 许可,HF 与 ModelScope 同步上架
  • Artificial Analysis 智能指数 v4.3.2:44 分,前代 Ling-3.1-flash 为 41(官方口径)
  • AA-Briefcase 约 1400 升至 1524 Elo,AutomationBench-AA 62% 升至 68%(官方口径)
  • 科学类:CritPt 18% 升至 26%,SciCode 54% 升至 57%(官方口径)
  • 架构:混合线性 MoE,63 层 KDA + 9 层门控 MLA(7:1),512 路由专家、每 token 激活 8 个
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上海 AI 实验室发布 Atria Dawn 正式版:基于 744B MoE GLM-5.2 的智能体模型,上下文翻倍至 512K,MIT 开源

上海人工智能实验室把 Atria Dawn 从 Preview 升级为正式版,Hugging Face(internlm/Atria-Dawn 及 FP8 版)与 ModelScope 均已上线开放权重,MIT 许可。模型基于 744B 参数 MoE 的 GLM-5.2,面向科研与工程类长程智能体任务,上下文从 Preview 的 256K 翻倍到 512K,仅接受文本输入。官方表格显示其在 AutomationBench、CyberGym、SkillsBench 等智能体基准上领先所列模型,但在 SWE-bench Pro、Terminal-Bench 2.1 等编码基准上仍落后 Claude Opus 5(均为厂商口径)。

上海 AI 实验室发布 Atria Dawn 正式版:基于 744B MoE GLM-5.2 的智能体模型,上下文翻倍至 512K,MIT 开源

核心要点速览

  • 上下文 512K,是 Preview 版 256K 的两倍;基座为 744B 参数 MoE 的 GLM-5.2,仅支持文本输入
  • Hugging Face 与 ModelScope 提供 BF16 与 FP8 权重,MIT 许可
  • 厂商口径:AutomationBench 54.7、CyberGym 86.8、SkillsBench 67.8、BFCL V4 78.4,均为表内最高
  • 短板同样来自官方表:SWE-bench Pro 61.7 对 Claude Opus 5 的 76.5,Terminal-Bench 2.1 81.0 对 90.2
  • 本地部署需 SGLang v0.5.13.post1+ 或 vLLM v0.23.0+;也提供 OpenAI 兼容 API,可直接接入 Codex
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Liquid AI 开源 LFM2.5-24B-A2B:24B 总参、约 2B 激活的推理型 MoE,主打本地 Agent 与工具调用

Liquid AI 10 月 13 日发布 LFM2.5 家族最大也是最后一款模型 LFM2.5-24B-A2B:总参 24B、每 token 激活约 2.45B,131K 上下文,强制先思考再回答。厂商口径下在 8 项工具/Agent 基准中 5 项领先或持平 Qwen3.6-35B-A3B(AutomationBench 27.69 vs 8.72),但 SWE-Bench Verified、GPQA 等知识与编码项落后。权重已上 Hugging Face,并有 GGUF/MLX/FP8/ONNX 版本;API 定价 $0.10/$1.00 每百万 token,OpenRouter 同步上架。

Liquid AI 开源 LFM2.5-24B-A2B:24B 总参、约 2B 激活的推理型 MoE,主打本地 Agent 与工具调用

核心要点速览

  • 规格(模型卡):总参 24.0B、激活 2.45B;40 层(30 个门控短卷积块 + 10 个 GQA);每个 MoE 块 64 专家 top-4 路由;上下文 131,072、词表 128K
  • Agent 基准(厂商口径,对比 Qwen3.6-35B-A3B):AutomationBench 27.69 vs 8.72、LiveClaw 48.09 vs 38.19、ToolSandbox 80.71 vs 75.02、BFCLv4 65.01 vs 65.00
  • 短板同样公开:SWE-Bench Verified(OpenCode)51.00 vs 66.20、GPQA Diamond 74.42 vs 83.69、WebArena Verified 26.75 vs 37.62,官方建议知识类任务搭配检索
  • 速度(官方博客):Apple M5 Max 解码 184 tok/s、AMD Ryzen AI Max+ 395 为 114 tok/s;单张 B300 + SGLang 高并发超 21K 输出 tok/s
  • 训练:预训练由 17T 扩到 33T token,中训 2T@32K + 300B@131K;后训练含在 OpenClaw、Hermes Agent、Pi、OpenCode 中的 Agentic RL;API $0.10 输入 / $1.00 输出每百万 token
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⚡ LFM2.5-24B-A2B⚡ LFM2.5-24B-A2B-Base⚡ LFM2-24B-A2B⚡ Qwen3.6-35B-A3B⚡ Gemma-4-26B-A4B-it🤖 Hermes Agent🤖 OpenClaw🤖 OpenCode🤖 Pi🌐 Liquid AI🌐 Hugging Face🌐 OpenRouter

零人工标注造就自进化智能体!DAEDALUS 框架开源:探索-解题双 Agent 自博弈练习,程序化记忆使成功率狂升 15.9%

大模型智能体进入陌生环境或操作新工具时,往往极度缺乏系统运维经验与环境隐性规则,导致在类似步骤中反复触礁。现有的智能体记忆系统严重依赖昂贵的人工标注指南或预先提供的基准任务与 Oracle 判定器。Illuin Technology 团队在最新研究(arXiv:2610.08048)中开源了全新无监督记忆自演进框架 DAEDALUS。DAEDALUS 独创“探索者(Explorer)与解答者(Solver)”双智能体自博弈范式:Explorer 自主在沙箱环境中挖掘有挑战性但可解的新任务;Solver 尝试解题并在遭遇失败时提炼启发式规则(Heuristics);只有当该规则在后续重试中持续带来确定性成功时,系统才会将其持久化写入记忆库。在 AppWorld、tau^2-bench 和 AutomationBench 三大高难度真实环境基准中,DAEDALUS 在零人工干预下将任务平均成功率最高提升 15.9 个百分点,Pass^5 成功率实现 2.2 倍翻倍提升,且提炼出的记忆规则具备出色的跨模型家族通用迁移能力。

核心要点速览

  • Illuin Technology 开源 DAEDALUS 框架,实现零人工标注与无 Oracle 判定器的智能体程序化记忆自演进
  • 首创探索者(Explorer)与解答者(Solver)自博弈架构,基于失败轨迹提炼可重复验证的黄金启发式规则
  • 在 AppWorld 等三大基准上任务成功率最高提升 15.9%,Pass^5 翻倍达 2.2x,沉淀出的经验具备跨模型通用迁移能力
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Google DeepMind 发布 Gemini 4 Argon:DeepSWE 77.9%、1M 输出;Fairwind 可信防御方首发

DeepMind 官宣前沿模型 Gemini 4 Argon,面向长程编码、企业知识工作与网络防御;首发经 Fairwind 向可信防御方开放。官方:DeepSWE v1.1 77.9%、AutomationBench 51.3% 第一、LVBench 91.7%、CWE-bench v1 并列 68%;引进价 $2/$10 每百万 token,输出上限 1M。

Google DeepMind 发布 Gemini 4 Argon:DeepSWE 77.9%、1M 输出;Fairwind 可信防御方首发

核心要点速览

  • 模型:Gemini 4 Argon;长程编码 / 企业知识工作 / 网络防御;见 官方博文
  • Benchmark(官方):DeepSWE v1.1 77.9% SOTA;AutomationBench 51.3% #1;LVBench 91.7%;CWE-bench v1 并列 68%;Fairwind 图:漏洞发现 85.8% / Wiz 渗透 70.9%
  • 容量与定价:输出上限 1M tokens(自 ~64K);引进价 $2/$10 每百万 in/out(缓存 input ~95% off),引进期后 $4/$20
  • 准入:今日仅 Fairwind 可信防御方;随后优先付费 API 与 Google AI Ultra;公开 AI Studio 尚不可用
  • 内部实证:量子子程序时空优化一例优于基线 40%;libgav1 Rust 端口较原 Rust 快 2.7×;数据中心已释放 300+ TiB 内存
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CompoWorld 突破通用智能体多服务协同瓶颈:10,130 个工具组合拓扑缩放,35B 模型跑分超越 Claude Opus 4.6

针对合成环境局限于孤立单工具、无法泛化到真实世界多服务跨界协同长程流程的根本痛点,南京大学等研究团队推出 CompoWorld。通过构建包含 448 个独立服务与 10,130 个工具的组合式环境,借助随机游走依赖图生成跨服务信息流动任务,并配套以完成度为核心的细则奖励机制(Completion-Focused Rubric Reward),在仅用 3K SFT 轨迹和 1K RL 任务训练的 Qwen3.6-35B-A3B 上,八项基准平均提升 9.17 分,并在 AutomationBench 上全面超越 Claude Opus 4.6。

CompoWorld 突破通用智能体多服务协同瓶颈:10,130 个工具组合拓扑缩放,35B 模型跑分超越 Claude Opus 4.6

核心要点速览

  • 10,130 个跨服务工具的组合式扩展:打破以往合成环境单一孤岛限制,通过自动化 Coding Agent 生成具备类型化状态与统一接口的 448 个微服务,并利用世界模型模拟无法硬编码的外部工具。
  • 依赖图随机游走与真实跨界信息流:利用随机游走算法串联异构服务的依赖拓扑,生成必须跨越多个异构 API 传递上下文与执行回执的复杂高保真长程任务。
  • 35B 小基座全面击败前沿旗舰:在 8 项主流智能体基准上平均大涨 9.17 分;在权威自动化工作流基准 AutomationBench 上,35B-A3B 稀疏架构击败 Claude Opus 4.6,领跑所有同量级智能体特化模型。
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Artificial Analysis Intelligence Index v4.3:Terminal-Bench 升至 4.0,并加入 AutomationBench-AA

Artificial Analysis(@ArtificialAnlys)发布 Intelligence Index v4.3:将 Terminal-Bench 从 2.1 升至 4.0(改用 mini-SWE-agent),并以与 Zapier 合作的 AutomationBench-AA(657 条私有业务工作流)替换 τ³-Banking;Claude Fable 5.1 与 GPT-6 Astra 并列领先得分 53,OpenAI 占据多数性价比前沿。

核心要点速览

  • 基准:Index v4.3 升级 Terminal-Bench 4.0,并新增 AutomationBench-AA(私有测试集)。
  • 权重:含私有任务/答案的评测权重由 40% 升至 45%;Agents/Coding/General/Science 类别权重不变。
  • 结果:Claude Fable 5.1 与 GPT-6 Astra 并列 53;开源权重侧 GLM-5.3 / Kimi K3 以 44 领先。
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OpenAI:GPT-6 Astra 在 Agents’ Last Exam、AutomationBench 与 ScreenSpot Pro 登顶

OpenAI 称 GPT-6 Astra 在 Agents’ Last Exam、AutomationBench 与 ScreenSpot Pro 上取得 SOTA,这三项评测覆盖跨职业的电脑工作流与屏幕定位/操作能力,补齐其已公布的 TerminalBench / ARC-AGI / FrontierMath 之外的“电脑使用”侧证据。

核心要点速览

  • Agents’ Last Exam、AutomationBench、ScreenSpot Pro 三项电脑工作流/屏幕操作评测宣称 SOTA。
  • 定位为跨职业电脑使用能力,而非纯代码仓库修复。
  • 与 TerminalBench 等已公布成绩形成互补的 agentic computer-use 证据链。
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