AI 编程实时动态与要闻

Meta 在美国 Muse App 推出 Muse Realtime Avatar:实时语音驱动表情与肢体,约 870ms 首包延迟

Meta AI(@AIatMeta)于 11 月 5 日宣布,Connect 上预览的 Muse Realtime Avatar 开始在美国 Muse App 灰度:把 Muse Realtime Voice 变成可互动的实时形象。研究博客称系统为音频驱动的 Diffusion Transformer,与语音共享 speech token 流以同步口型与表情;单会话在 GB200 上可流式输出 448×768@25fps,用户话轮结束到音视频首字节约 870ms,并用 Meta Video Seal 做不可见水印。面向 18+ 用户;官方未公布全球时间表与开发者 API。

Meta 在美国 Muse App 推出 Muse Realtime Avatar:实时语音驱动表情与肢体,约 870ms 首包延迟

核心要点速览

  • 美国 Muse App 开始灰度 Realtime Avatar;Connect 时预览,现进入消费端(@AIatMeta)
  • 架构:语音 VQ token 同时驱动音频解码与 Avatar 视频;因果分块 + 自强制蒸馏,教师约 120 次评估压到学生 2 次(约 60×)
  • 性能口径:448×768@25fps,约 870ms 首包;单 GB200 相对 BF16 基线服务容量约 8×,可达 12 路并发(研究博客)
  • 主观评测:相对 Runway Characters、HeyGen LiveAvatar,评分者在整体与多数维度更偏好 Muse(厂商评测)
  • 安全:生成视频嵌入 Video Seal 不可见水印;示例不代表 App 内全部形象;无公开开发者 API
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⚡ Muse Spark⚡ Muse Presence🤖 Muse🌐 Meta

Notion:用 MCP 给 ChatGPT / Claude / Muse / Bot 一套共享记忆与 Skills,官方推送 Agent 安装引导

11 月 4 日 Notion 官方账号宣布:通过 Notion MCP,ChatGPT、Claude、Muse、Bot 等可读写同一套 Memories 与 Skills,形成跨 Agent 的「共享大脑」。配套开发者安装引导(setup prompt v0.0.6,10 月 30 日)与帮助文档,帮助页与案例博客均可核验。

Notion:用 MCP 给 ChatGPT / Claude / Muse / Bot 一套共享记忆与 Skills,官方推送 Agent 安装引导

核心要点速览

  • NotionHQ 原帖(11-04 19:14 UTC)约 3,271 赞、225 转发、4,560 收藏、约 58.9 万浏览(抓取时数据)
  • 产品主张:ChatGPT / Claude / Muse / Bot 共用 Notion 里的 Memories 与 Skills,换 Agent 不必从零解释
  • 官方 setup prompt v0.0.6(2026-10-30):可引导创建 Agent Operating Guide,并把自定义指令写入 ChatGPT / Claude 设置
  • 帮助中心:Notion MCP 支持 Claude、Cursor、ChatGPT Pro 等;Enterprise 可审批白名单并治理连接
  • 厂商案例博客(11-03):五家团队用 MCP 把工作流沉淀为可复用 SOP;Skills via MCP 官方称「即将推出」
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Shopify Fall ’26 Edition 押注智能体电商:Shop.md 购物 skill、Shop.dev 一站接入,Shop Pay 进入 Muse、Claude Duet、Grok Bot 等个人 agent

Shopify 于 10 月 28 日发布第 10 期 Edition(Fall ’26,主题 Exponential,150+ 项更新、57 项开发者更新),核心是把商品目录、购物车和结账开放给任何 agent:Shop.dev 用一条连接提供 Shopify Catalog(10 亿+ 商品)、Shop 登录、购物车、结账和 Shop Pay;Shop.md 是可定制的购物 skill,可让 ChatGPT、Claude 等 agent 变成个人导购;Shop Pay 已进入 Meta 的 Muse、Claude Duet、Instinct,Claude Duet、Grok Bot 和 Instinct 还可用它购买非 Shopify 品牌;每个 Liquid/Hydrogen 店面和结账页都内置 WebMCP 工具。

Shopify Fall ’26 Edition 押注智能体电商:Shop.md 购物 skill、Shop.dev 一站接入,Shop Pay 进入 Muse、Claude Duet、Grok Bot 等个人 agent

核心要点速览

  • 规模(官方口径):Shopify Catalog 10 亿+ 商品,Shop Pay 用户 4 亿+;本期共 150+ 项更新,其中开发者更新 57 项
  • Shop.dev 一条连接覆盖 Catalog、Shop 登录、购物车、结账和 Shop Pay;底层 Shop MCP 地址为 mcp.shop.com,搜索无需 API key
  • Shop Pay 进入个人 agent:首批 Muse(Meta)、Claude Duet、Instinct;Claude Duet、Grok Bot、Instinct 还可买非 Shopify 品牌,卡号不会交给 agent,由 Mastercard、Visa、Discover 令牌保障,Amex 即将支持
  • WebMCP:每个 Liquid 和 Hydrogen 店面与结账页内置工具,浏览器 agent 可结构化搜索、改购物车,并在买家确认后完成结账
  • 开发侧:Shopify CLI 的 AI Toolkit 一条命令做应用安全检查;Hydrogen 重构后 GA,Vercel Shop(Next.js 开源模板)同步 GA
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Meta 个人 AI Agent Muse 在新加坡上线:首批接入 Shopee、Grab、新加坡航空等 8 家本地服务,敏感操作前先问用户

Meta 10 月 28 日宣布个人 AI Agent Muse 在新加坡上线,可在 iOS、Android 和 muse.ai 使用。除 Gmail、Google Calendar、Instagram 外,首批本地连接器伙伴包括 Shopee、Grab、新加坡航空、Agoda、ShopBack、Klook、Trip.com 和 Lazada,覆盖购物、买菜、餐饮和出行,部分功能会在上线后陆续开放。Muse 运行在云端专用的 Muse Secure VM 上,密码和支付方式不进入 Agent 视野,发邮件、下单等敏感操作前会先征得用户同意;大部分功能免费,另有订阅套餐。

Meta 个人 AI Agent Muse 在新加坡上线:首批接入 Shopee、Grab、新加坡航空等 8 家本地服务,敏感操作前先问用户

核心要点速览

  • Muse 正式登陆新加坡,支持 iOS、Android 和网页版 muse.ai,AI 眼镜版本「即将推出」
  • 首批 8 家本地连接器伙伴:Shopee、Grab、新加坡航空、Agoda、ShopBack、Klook、Trip.com、Lazada,部分功能上线后陆续开放
  • 可在 Shopee/Lazada 比价、通过 GrabMart 和 Grab Dine Out 安排买菜与订餐、通过新航/Agoda/Klook/Trip.com 查行程和订票
  • 运行在 Muse Secure VM 云端专用电脑上:凭据由 VM 保管,密码和支付方式不进入 Agent 视野,发邮件、付款前先问用户
  • 大部分功能免费,另有订阅套餐;Muse 官方账号用中英马泰四种语言打招呼宣布上线
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BOSS 直聘南北阁实验室开源 Nanbeige4.3-33B:33B 稠密模型、512K 上下文、Apache 2.0,官方称 Terminal-Bench 2.1 达 80.9 超过 Qwen3.8-27B

BOSS 直聘(看准科技)旗下南北阁大模型实验室 @nanbeige 在 UTC 2026-10-25 12:11 发布 Nanbeige4.3-33B(原帖),模型和 Base 版已在 Hugging Face 以 Apache 2.0 开放权重(模型卡)。这是一个 Llama 架构的 33B 稠密模型,支持 512K 上下文,定位为 Nanbeige4.3 系列的「教师模型」,后续会蒸馏出 Nanbeige4.3-3B 等小模型。官方模型卡在同一套 harness、最高思考强度下对比 Qwen3.8-27B、Muse-Glimmer-30B、Gemma4-31B:Terminal-Bench 2.1 为 80.9(Qwen3.8-27B 73.0),DeepSWE 65.5(42.5),但 SWE-Bench Pro 60.3 略低于 Qwen 的 61.7,GDPval 84.8 也低于 86.4。以上均为官方自测成绩,尚无第三方复现。

核心要点速览

  • 官方来源:@nanbeige X 原帖 与 Hugging Face 模型卡,抓取时原帖约 616 赞、79 转发、3.8 万浏览
  • 规格:33B 稠密、Llama 架构、512K 上下文、Apache 2.0,同时开放 Base 版
  • 官方自测编码:Terminal-Bench 2.1 80.9、Terminal-Bench 4.0 23.8、DeepSWE 65.5、SWE-Bench Pro 60.3(Qwen3.8-27B 分别为 73.0、6.3、42.5、61.7)
  • 官方自测协作类:Automation Bench 54.2、JobBench 44.8、GDPval 84.8(Qwen3.8-27B 为 38.3、34.5、86.4)
  • 部署:支持 Transformers、SGLang、vLLM,官方示例用 4 卡张量并行;后续将蒸馏 Nanbeige4.3-3B
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⚡ Nanbeige4.3-33B⚡ Qwen3.8-27B⚡ Gemma4-31B⚡ Muse-Glimmer-30B🌐 Nanbeige🌐 BOSS Zhipin🌐 Kanzhun

X 热议:OpenAI 的 Codex/ChatGPT 负责人 Tibo 发帖招人「把 Dots 扩展到 10 亿用户」,Meta 首席 AI 官 Alexandr Wang 回帖调侃 Muse

X 简介为「Codex & ChatGPT @OpenAI」的 Tibo(@thsottiaux)在 UTC 2026-10-24 19:21 发帖:「如果你想帮忙把 dots 扩展到 10 亿用户、并且以前做过类似的事,请私信」(原帖),抓取时约 5,524 赞、1,506 条回复、71 万浏览。X 简介为 Meta 首席 AI 官的 Alexandr Wang(@alexandr_wang)回复「oops you misspelled muse」(约 1,935 赞),Tibo 再回怼「Celebrate your 12 users」(约 1,845 赞),两家高管的公开互呛成为过去半天 AI 圈热门话题。这是招聘帖和高管间的玩笑,不是 OpenAI 公布的用户数或产品计划。

核心要点速览

  • 主帖:Tibo 原帖,抓取时约 5,524 赞、126 转发、131 引用、1,506 回复、515 收藏、71 万浏览
  • Alexandr Wang 回复「oops you misspelled muse」(原帖),约 1,935 赞、24 万浏览;Muse 是他近期频繁宣传的 Meta 模型/产品名
  • Tibo 回怼:「Step 1: Quit posting butts and go buy containers / Step 2: ??? / Step 3: Celebrate your 12 users」(原帖),约 1,845 赞、18.5 万浏览
  • Wang 再回「is the implication you have under 12 users?」(原帖),约 222 赞
  • 「10 亿用户」是招聘帖里的目标表述,OpenAI 未公布 Dots 的实际用户数;本条按 X 讨论处理
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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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Krafton AI 开源 Raon-1 mini 30B MoE 模型:4B 激活参数性能媲美 Muse Glimmer,全面开放 Apache 2.0 权重

韩国知名游戏巨头 Krafton 旗下人工智能研究院 Krafton AI 正式公开了其自主从头预训练的代码与智能体轻量级模型 Raon-1 mini。该模型采用总参数量 300 亿(30B)、单 Token 仅激活 40 亿(4B)的稀疏混合专家(MoE)拓扑,遵循宽松的 Apache 2.0 开源许可证。官方同步开源了专用的 DFlash 快速投机解码模型与可在线体验的交互沙盒。实测显示,Raon-1 mini 在复杂编程、命令行排障与多轮工具调用智能体基准上全面对标 Meta 最新推出的 Muse Glimmer,而单卡显存占用与推理延迟显著更优。

Krafton AI 开源 Raon-1 mini 30B MoE 模型:4B 激活参数性能媲美 Muse Glimmer,全面开放 Apache 2.0 权重

核心要点速览

  • Krafton AI 正式开源 Raon-1 mini(Apache 2.0),采用 30B 总参、4B 激活参数的高效稀疏 MoE 架构
  • 完全从头自主训练,在多步编程、环境交互与 Agent 工具编排基准上追平 Meta 开源的 Muse Glimmer
  • 同步发布基于 DFlash 的配套投机草稿模型(Draft Model),大幅缩减端侧部署环境下的单步解码时延
  • 全面开放免费在线交互体验 Demo(raon-mini.krafton.ai),为轻量化游戏 AI 与本地桌面 Agent 提供开源新基座
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⚡ Raon-1 mini⚡ Muse Glimmer🌐 Krafton AI

Artificial Analysis 实测 Devin Fusion 双模型异构智能体:综合得分为 68.1,任务成本立降 31%

权威独立 AI 基准测试机构 Artificial Analysis 正式发布针对 Cognition 旗下最新编程智能体 Devin Fusion 的全面实测报告。Devin Fusion 采用了革命性的“异构双模型并行协同架构”:由旗舰级的 Claude Opus 5.5(Max)担任总架构师与核心决策大脑,配合轻量极速的 GPT-6 Luna(High)作为并行子智能体执行具体检索与代码试跑。在 Coding Agent Index 综合大考中,Devin Fusion 斩获 68.1 分的高分,位居全球最顶级智能体梯队;而在经济性方面,单任务综合调用成本从 Claude Code Opus 单模型的 13.04 美元骤降至 9.01 美元(成本节省达 31%),单任务平均耗时由 65 分钟缩短至 55 分钟。

Artificial Analysis 实测 Devin Fusion 双模型异构智能体:综合得分为 68.1,任务成本立降 31%

核心要点速览

  • Artificial Analysis 发布 Devin Fusion 权威评测(Status #2112773422698606736),以 68.1 分稳居全球 Coding Agent 前三甲
  • 首创异构双模型协同:由 Claude Opus 5.5 主导架构规划,配合 GPT-6 Luna 承担轻量高并发子任务与终端执行
  • 单任务端到端开销从纯 Opus 5.5 的 13.04 美元骤降至 9.01 美元,实现 31% 的显著降本与 15% 的执行提速
  • 在 DeepSWE v1.1 软件工程实测中达成 72.6% 解决率(远超 Opus 5.5 单模的 68.4%),在 SWE-Atlas-QnA 取得 69.6% 胜率
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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
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Devin Fusion 以 Opus 5.5 主控、GPT-6 Luna 执行拿下 Artificial Analysis 编码智能体指数 68.1,官方称每任务成本比 Claude Code + Opus 5.5 低 31%

Cognition 10 月 19 日宣布,Devin Fusion 用 Claude Opus 5.5 做主控(lead)、GPT-6 Luna 做执行助手(sidekick)的组合,在 Artificial Analysis Coding Agent Index v1.5 拿到 68.1 分。按 Artificial Analysis 网站当前数据,这一分数位列榜首,但只比第二名 Muse Code + Muse Wonder Full(68.0)高 0.1 分,基本并列;第三名 Antigravity CLI + Gemini 4 Argon 为 63.8。Cognition 称该组合每任务成本比 Claude Code 搭配 Opus 5.5 低 31%(厂商口径)。Fusion 已在 Devin CLI 和桌面版提供。

Devin Fusion 以 Opus 5.5 主控、GPT-6 Luna 执行拿下 Artificial Analysis 编码智能体指数 68.1,官方称每任务成本比 Claude Code + Opus 5.5 低 31%

核心要点速览

  • 总分 68.1:DeepSWE v1.1 72.6、SWE-Atlas-QnA 69.6、Terminal-Bench v4 62.1,三项等权(Artificial Analysis 数据)。
  • 与第二名 Muse Code + Muse Wonder Full(68.0)只差 0.1 分;Antigravity CLI + Gemini 4 Argon 63.8,Codex + GPT-6.1 Sol(xhigh)62.9。
  • 成本:Cognition 称比 Claude Code + Opus 5.5 每任务低 31%(厂商口径)。
  • 此前 Fusion 搭配 Fable 5.1 + SWE-2 在 DeepSWE 1.1 上把单任务成本从 14.63 美元降到 7.88 美元(−46%),得分 64.3→63.1。
  • 官方推荐组合为 Opus 5.5 + GPT-6 Luna,安装 Devin CLI 即可使用。
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Meta 披露 Prometheus 吉瓦级超算集群:Muse Wonder 跃居 WebDev 竞技场第 6,助力 Meta 升至全球第三

Meta 官方正式披露其位于俄亥俄州新奥尔巴尼的吉瓦级(Gigawatt-Scale)AI 超算中心 Prometheus,拥有数十万张顶尖 GPU,在预训练中实现超 85% 的有效算力率(Goodput),在强化学习(RL)中达到 90% 以上。在此超级算力加持下,Meta 新一代代码与视觉旗舰模型 Muse Wonder Full 在 LMSYS Code Arena: WebDev 中斩获 1726 分跃居全球第 6 名(超越 Claude Sonnet 5.5 与 Gemini 4 Argon),推动 Meta 晋升全球前三大模型实验室。

Meta 披露 Prometheus 吉瓦级超算集群:Muse Wonder 跃居 WebDev 竞技场第 6,助力 Meta 升至全球第三

核心要点速览

  • Meta 披露位于俄亥俄州新奥尔巴尼的 Prometheus 吉瓦级超算集群,拥有数十万张 GPU 并实现 85%+ 预训练有效算力率
  • 强化学习有效算力率达 90%+,在 Muse Wonder 训练期间达成约 47,000 GPU·小时连续无故障运行
  • Muse Wonder Full 在 LMSYS Code Arena: WebDev 斩获 1726 分位列全球第 6,超越 Claude Sonnet 5.5(+16 分)与 Gemini 4 Argon(+48 分)
  • 推动 Meta 跃居全球第 3 大 AI 实验室,并同步推出可在单张消费级 GPU 上 4-bit 本地运行的 Muse Glimmer 30B
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Meta 首次详解训练 Muse Wonder 的吉瓦级超算 Prometheus:预训练有效算力 85%+、RL 90%+,目标扩到约 100 万块 GPU

Meta 工程博客 10 月 19 日发文,首次公开训练 Muse 系列(含 Muse Wonder)的俄亥俄州 New Albany 超算集群 Prometheus。一期已建成,目前有数十万块 GPU,满配目标约 100 万块。训练 Muse Wonder 时预训练 goodput(有效训练时间占比)超过 85%、强化学习超过 90%,平均无中断时间约 4.7 万 GPU 小时,之后经固件修复提升到 5.4 万以上。硬件为 GB200 NVL72 和 GB300 NVL72 两代平台,Vera Rubin NVL72 即将到位。

Meta 首次详解训练 Muse Wonder 的吉瓦级超算 Prometheus:预训练有效算力 85%+、RL 90%+,目标扩到约 100 万块 GPU

核心要点速览

  • 规模:一期已用于训练 Muse 系列,现有数十万块 GPU,满配约 100 万块,跨多栋建筑当作一台机器运行。
  • 稳定性:Muse Wonder 预训练 goodput 超 85%、RL 超 90%;平均无中断时间约 4.7 万 GPU 小时,现已超 5.4 万。
  • 中断率:2025 年年中峰值接近每 8K GPU 每天约 1000 次中断,一年工程后下降 99%。
  • 冗余设计:每个 NVL72 机柜只用 64 块 GPU、留 8 块热备,另备约 2% 机柜;3.2768 万卡任务需 523 个机柜共 37,656 块 GPU,约多 13%。
  • 网络:单栋楼 fabric 最多连 20,736 块 GPU,跨楼聚合网络覆盖 2 公里到 100 多公里。
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Arena Alignment Index 9 万真实智能体会话评测更新:Meta Muse Wonder (77.5%)、Reflection Beam-1.0 (75.3%) 与阶跃 Step 5 Preview (75.1%) 登榜

Arena 官方发布基于 90,000+ 真实智能体会话的 Arena Alignment Index 最新榜单更新:Meta 旗舰 Muse Wonder (Max) 以 77.5% 位列实验室总榜第 6(越权操作率仅 2.09%、欺骗性完成率 14.41%);美国榜首开源智能体模型 Reflection AI Beam-1.0-501B-A23B 以 75.3% 位列第 7(虚假归因率低至 4.50%);阶跃星辰开源模型 Step 5 Preview 以 75.1% 位列第 8(越权操作率 2.11%)。

Arena Alignment Index 9 万真实智能体会话评测更新:Meta Muse Wonder (77.5%)、Reflection Beam-1.0 (75.3%) 与阶跃 Step 5 Preview (75.1%) 登榜

核心要点速览

  • Arena Alignment Index 基于 90,000+ 真实智能体交互会话,从越权操作(UA)、虚假归因(FA)与欺骗性完成(DC)三大维度量化评估智能体生产安全性
  • Meta Muse Wonder (Max) 以 77.5% 位居实验室榜第 6,越权操作率仅 2.09%,欺骗性完成率 14.41%,全面取代 Muse Spark 1.3
  • 美国开源智能体榜首 Reflection AI Beam-1.0-501B-A23B 以 75.3% 位居第 7,虚假归因率低至 4.50%(三款新模型中最优)
  • 阶跃星辰开源旗舰 Step 5 Preview (600B-A27B) 以 75.1% 位居第 8,越权操作率仅 2.11%,与 Meta 闭源旗舰基本持平
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Google AI Studio 向 Pro 订阅者开放 Gemini 4 Argon 构建模式,Transformers v5.20.1 原生支持 Reflection AI Beam 与 Meta 816B Muse Spark Open

Google AI Studio 正式宣布向 Google AI Pro 订阅开发者全面开放旗舰模型 Gemini 4 Argon 的 Build 与 Playground 交互构建能力;与此同时,Hugging Face Transformers 连发 v5.20.0 与 v5.20.1,免远程代码原生集成 Reflection AI 编码大模型 Beam、Meta 816B(42B 激活/1M 上下文)全模态编程模型 Muse Spark Open、蚂蚁 Ling 3.0 Flash 及面壁 MiniCPM-V 4.7。

Google AI Studio 向 Pro 订阅者开放 Gemini 4 Argon 构建模式,Transformers v5.20.1 原生支持 Reflection AI Beam 与 Meta 816B Muse Spark Open

核心要点速览

  • Google AI Studio 正式向 Pro 订阅用户开放 Gemini 4 Argon 的 Build 与 Playground 模式(https://ai.studio/build),赋能长程交互式应用构建
  • Hugging Face Transformers v5.20.1 原生合入 Reflection AI 面向私有化与长程 Agent 打造的低 Token 消耗旗舰编码模型 Beam,并修复 DeepGEMM Mega MoE 专家并行 Bug
  • 同步原生支持 Meta 816B 总参数(42B 激活、1,048,576 上下文、支持 BF16/NVFP4)全模态编程模型 Muse Spark Open 与蚂蚁 KDA+MLA 混合架构 Ling 3.0 Flash
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