AI 编程实时动态与要闻

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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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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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。

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Ollama 官方宣布在美国与欧盟本土服务器正式上线严格“零数据留存、零训练”的 Ollama Cloud 托管服务，同步接入 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 并支持通过 ollama launch 一键拉起 Claude Code 与 OpenCode；同日，SemiAnalysis 披露重磅内幕：智谱旗舰模型 GLM-5.3 未重新预训练，而是 100% 基于前代模型通过高 GPU 效率的后训练（Post-Training）打造，在网络安全与攻防推理上较 GLM-5.2 实现跨代质变。

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2026-10-12 OpenBMB（面壁智能）发布 MiniCPM-V 4.7 开源多模态系列，含 35B-A3B（系列首个 MoE）与 1B 两款，Apache-2.0。配套的 Lookahead Expert Scheduling（LES）跨层预取专家，叠加分层混合精度量化与 DSpark 投机采样，官方在 iPad Pro M4（16GB）上把专家从 SSD 加载的解码速度从 2.97 提到 17.39 token/s（5.86 倍）。权重已上架 Hugging Face / ModelScope / Ollama，支持 vLLM、SGLang、llama.cpp 与 iOS / Android / 鸿蒙端侧部署。

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官方 Python 客户端 v0.6.3 于 2026-09-29 发布：新增 ollama.systemone()，对齐服务端 v0.35.0 的 /v1/systemone Decision Models（choice/noul/score）；同步放宽 think 类型以支持字符串思维层级，并修复多工具调用示例与图片扩展名大小写。需配合 Ollama ≥0.35.0 与本地 nimble/tev1 等决策模型。

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Ollama 于 2026-09-28 发布 v0.35.0（GitHub 标记 prerelease）：新增基于 TypeSafe Jev 的 Decision Models，HTTP 入口为 /v1/systemone。模型不再吐自由文本，而是对 choice/noul/score 三类问题返回选项、概率与置信度，覆盖工单分流、模型路由与内容分类。首批模型为 Bespoke Labs 的 Nimble 与 Together AI 的 Tev1；相对 v0.34.4 约 7 commits / 66 files，并修复 Settings 阻塞、macOS 更新菜单与 MLX 下载挂起。

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本地大模型推理运行时标杆 Ollama（@ollama）正式推出 v0.40.0 大版本更新。本次更新最具突破性的变革是：在搭载 Apple Silicon（M1 至 M5 芯片）的 Mac 设备上，Ollama 默认全面采用苹果官方原生 MLX 推理后端替代传统 llama.cpp 运行时。首批支持以原生 MLX 模式零配置运行 Qwen 3.8、Llama 3 等核心架构，彻底打通苹果统一内存的高带宽通道，本地推理首 Token 延迟降低 42%，持续生成吞吐量实现近乎翻倍的提升。

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Cline（VS Code 扩展）于 2026-09-24 发布 v4.1.21：新增日本开源权重 OpenAI 兼容提供商 ai&；模型目录刷新到 6,386 个模型、覆盖 209 家提供商，其中 19 家未固定默认模型的提供商会改默认（11 家切到 Claude Opus 5.5，含 GitHub Copilot 与 Vertex）；本地模型（llama.cpp / Ollama / LM Studio）触达输出 token 上限时会 compact 对话并重试一次。同步抬升 js-yaml 最低版本至 4.3.2。

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开源自主编码智能体平台 OpenHands（@OpenHandsAI，原 OpenDevin）正式发布 v1.23.0 版本。本次发布重点升级了多 Agent 编排流水线与沙箱安全运行时，引入了针对复杂工程项目的即时回归评测套件，并优化了与本地模型（vLLM、Ollama）的高性能集成。

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