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X 热议:Vercel CEO Guillermo Rauch 喊话「拥有你自己的智能」,呼吁本地模型继续普及、自己掌握 Agent 的 harness 与数据

Vercel CEO Guillermo Rauch 11 月 1 日在 X 上发帖:「拥有你自己的智能。任何反对这一点的人都有东西要卖给你(也许是把你自己的智能再卖回给你)。」他认为本地模型需要继续普及,超大模型暂时跑不了本地,所以最好的选择是保持选择权:自己掌握 harness、数据、连接和运行时,也就是自己的 Agent,并拥抱开源。帖子约 12 小时内获得约 2500 赞、12.8 万浏览,100 多条引用,讨论集中在本地与云端如何取舍。

核心要点速览

  • 这是 Rauch 的个人观点帖,不是 Vercel 官方公告或产品发布。
  • 原帖(2026-11-01 21:08 UTC)约 2533 赞、255 转发、266 回复、107 引用、12.8 万浏览,581 次收藏(抓取时数据)。
  • 核心主张:本地模型要继续普及;在超大模型跑不了本地之前,保持选择权,自己掌握 harness、数据、连接、运行时和 Agent,拥抱开源。
  • Maple AI 联合创始人兼 CEO Mark(@marksuman)引用回应:会是混合形态,云端永远更强,未来要把本地优先的 AI 和私有云配合起来。
  • 工程师 Shantanu Goel(@shantanugoel)引用称「Guillermo 说出了多数人不愿说的真话」,约 37 赞。
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Vercel Labs 发布 agent-desktop:给任意编码 Agent 的桌面 Computer Use,基于系统无障碍树而非截图像素,支持 macOS/Windows/Linux

10 月 31 日,Vercel Labs 的 Chris Tate(agent-browser 作者)在 X 上发布 agent-desktop,称其为「整台电脑版的 agent-browser」。它是一个 Rust 编写、Apache-2.0 开源的 CLI 和 C 库:读取桌面应用的系统无障碍树,以 JSON 返回每个可操作元素的 ref,Agent 按 ref 点击、输入后再快照核对,不做像素匹配,默认在后台无头运行。1.0.0 已于 10 月 27 日发布并首次加入 Linux 支持,目前 npm 最新版为 1.0.2。

Vercel Labs 发布 agent-desktop:给任意编码 Agent 的桌面 Computer Use,基于系统无障碍树而非截图像素,支持 macOS/Windows/Linux

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  • 安装:npm install -g agent-desktop,一个包自带 x64/ARM64 原生二进制;1.0.0(10-27)加入 Linux(glibc 2.35+,经 AT-SPI),npm 最新 1.0.2(10-30)
  • 工作方式:snapshot 输出带 ref 的 JSON 树,click @<snapshot_id>:eN 操作,再 snapshot 核对;UI 变化时返回 STALE_REF,错误里带 retry 是否安全的标记
  • 规模:README 称共 60 个命令名、56 个可用命令,覆盖窗口、键鼠、通知、剪贴板、等待与会话追踪
  • 默认无头:按 ref 的操作走无障碍 API,不移动鼠标、不抢焦点,需要真实输入时加 --headed;Chris Tate 称多个 Agent 可各带一个光标并行使用电脑
  • 跑分:官方未公布任何成功率或速度基准;它只是工具,不内置模型,网页自动化仍交给 agent-browser
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Suhail 新公司 Particle 发布首个模型 Particle-1:基于 DeepSeek V4.1 Flash 后训练,编码任务平均少用约 45% token

Mixpanel 创始人 Suhail Doshi 10 月 28 日(SGT 10 月 29 日 01:36)在 X 上宣布新公司 Particle,首个模型 Particle-1 已上线。官方博客称它在 DeepSeek V4.1 Flash 上用强化学习后训练,在四个编码与数据工程基准上输出 token 少 28.4%–52.2%、单任务成本低 34.4%–51.6%,通过率仍在基座模型置信区间内。可通过 Particle API、OpenRouter 和 Vercel AI Gateway 调用,官方文档标价每百万 token 输入 0.25 美元、输出 1 美元,上下文 1,048,576 token。

Suhail 新公司 Particle 发布首个模型 Particle-1:基于 DeepSeek V4.1 Flash 后训练,编码任务平均少用约 45% token

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  • 四个基准(Terminal-Bench 2.1、ReactBench、ADE Bench、DeepSWE 1.1)上输出 token 少 28.4%–52.2%,单任务成本低 34.4%–51.6%(官方口径)
  • 官方汇总表:每任务成本 0.2211 美元,对比 DeepSeek V4.1 Flash 0.3368 美元、GLM 5.3 Flash 0.6523 美元;平均输出 59,580 token,对比 83,246 和 98,155
  • 任务通过率 72.57%,对比基座 71.15%、GLM 5.3 Flash 66.82%;GPQA Diamond 90.40%(基座 90.91%)、MMLU 86.08%(基座 85.98%)
  • 训练方式:在全部层的专家上训练 rank-64 LoRA,可训练参数约占模型 1.25%,用 GSPO 序列级策略优化分两阶段 RL
  • 定价:官方文档当前为每百万 token 输入 0.25 美元、缓存输入 0.03 美元、输出 1.00 美元,上下文 1,048,576 token,单次输出上限 131,072 token
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Vercel CI 公测:用 Turborepo 只跑受改动影响的任务,为编码 agent 提速 2–6 倍

Vercel 10 月 28 日发布 Vercel CI 公测版,所有套餐可用。它读取 turbo.json,只运行受代码改动影响的任务,未变的任务直接走 Remote Cache,每个任务在 Vercel 的 Hive 计算层上单独起机器。官方称内部仓库从 git push 到「CI 通过」快了 2–6 倍,内测期已跑近 800 万个任务;可通过 Vercel CLI、MCP 让 agent 查看和排查 CI。

Vercel CI 公测:用 Turborepo 只跑受改动影响的任务,为编码 agent 提速 2–6 倍

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  • 速度:Vercel 内部仓库从 push 到 CI 通过快 2–6 倍(官方口径)
  • 规模:内部仓库加内测已完成近 800 万个任务
  • 配置:在 turbo.json 的任务里加 "tags": ["ci"] 即可,不用写 workflow YAML,Remote Cache 默认开启
  • 面向 agent:vc ci ls / inspect / logs / grep 命令和 Vercel MCP 可直接查运行、日志和不稳定测试
  • 兼容:向 GitHub PR 回写 check,现有分支保护规则照常生效;Beta 对所有套餐开放
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Vercel 开源 durable-harness:让 Claude Code、Codex、OpenCode、Pi 等编码 Agent 在云端崩溃后从日志续跑

10 月 20 日,Vercel 发布开源包 durable-harness(Apache 2.0,npm 0.0.1-beta.6,官方标注实验性)。它从外部给 Pi、OpenCode、Codex、Claude Code 等现有编码 Agent harness 加上持久化:每次模型调用和工具调用前后都写入 Workflow SDK 的 World 日志,函数超时或崩溃后由队列把这一轮交给新函数,从日志接着跑,已完成的模型调用不会重复计费。可跑在 Vercel、本地文件或自建 Postgres 等后端上。

Vercel 开源 durable-harness:让 Claude Code、Codex、OpenCode、Pi 等编码 Agent 在云端崩溃后从日志续跑

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  • 支持 5 种 harness:Pi、OpenCode、Codex、Claude Code、libfx 的 fx(eve 和 fx 本身已自带持久化)
  • 机制:每次模型/工具调用前记录 intent、结束后记录 outcome;每一轮由队列消息兜底,函数挂掉后新函数读日志续跑
  • 已完成的模型调用直接读日志结果,官方称不会为同一次调用的 token 付两次费;只有标记 replay: 'safe' 的工具会被重跑
  • 后端可换:Vercel World、本地文件、Postgres,以及 MongoDB、Redis、Turso;改 2 个环境变量即可切到 Postgres
  • 状态:Apache 2.0 开源,npm 版本 0.0.1-beta.6,README 明确标注实验性、API 可能变化
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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

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  • 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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Perplexity 发布开源权重多模态决策模型 pplx-decider-v1.2(27B)与 Flash(4B):图文直出类型化概率决策,输入仅 $0.02/百万 Token

Perplexity 开发者团队(@perplexitydevs)联合 OpenRouter 与 Vercel AI Gateway 正式上线新一代开源权重多模态决策模型 pplx-decider-v1.2(27B)与轻量级 pplx-decider-flash-v1.2(4B)。该系列模型支持同时输入文本与图像,直接返回带校准概率分布的类型化决策结果(Typed Answers with Probabilities),其中 27B 版本输入定价低至 $0.02/百万 Token,4B Flash 版速度更快且成本再砍半,成为智能体路由与工具选择的极速基础设施。

Perplexity 发布开源权重多模态决策模型 pplx-decider-v1.2(27B)与 Flash(4B):图文直出类型化概率决策,输入仅 $0.02/百万 Token

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  • 双尺寸多模态决策模型上线:发布 27B 旗舰版 pplx-decider-v1.2 与 4B 极速版 pplx-decider-flash-v1.2,支持图文输入直出类型化概率决策
  • 输入定价低至 $0.02/百万 Token:27B 版本仅售 $0.02/1M 输入 Token,4B Flash 版本速度更快且成本再减半
  • OpenRouter 与 Vercel 同步首发:支持 pplx-decider-latest 动态别名,专为智能体工具路由、护栏审查与多模态状态分类打造
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Liquid AI 发布 d1-ultra 决策模型:不生成 token 直接输出校准概率,Artificial Analysis Decision Index 以 65 分居首,输入 $0.042/百万 token

Liquid AI 于 10 月 15 日发布多模态决策模型 d1-ultra,输入文本和图像,一次前向传播直接返回是非、单选、打分三类问题的概率,不生成任何 token,只按输入计费。Artificial Analysis 独立评测中它以 65 分登顶 Decision Index v1.0,领先至少 8 分,非幻觉率 85%;已上线 Liquid API、Vercel AI Gateway 与 OpenRouter。

Liquid AI 发布 d1-ultra 决策模型:不生成 token 直接输出校准概率,Artificial Analysis Decision Index 以 65 分居首,输入 $0.042/百万 token

核心要点速览

  • Artificial Analysis Decision Index v1.0 得分 65,第一名,领先其他决策模型至少 8 分(独立评测)
  • AA-Omniscience-Decision 非幻觉率 85%,第二名 Microsoft-Decision-1 为 40%;但因更多弃答,准确率 32% 低于 d1 的 41%
  • 定价 $0.042 / 百万输入 token,输出免费;1024×1024 图像计 1,536 token(官方博客)
  • 上下文 32,768 token,支持 44 种语言,Liquid 自有 112 项评测中八大类全部领先(厂商口径)
  • 调用方式:Liquid /decisions/v1/systemone 端点 model: d1-ultra,或 Vercel/OpenRouter 的 liquid/d1-ultra(文档)
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OpenUI 1.0 发布:开源生成式 UI 标准加入自定义 Action 与函数,官方基准称比 JSON 渲染格式省约 52% token

Thesys 于 2026-10-15 发布 OpenUI 1.0(MIT,GitHub 约 1.1 万星)。OpenUI Lang 1.0 新增 defineAction 自定义动作、defineFunction 自定义函数、library.extend 与消息存储格式,让 Agent 直接输出可交互的卡片、表单和图表而不是一大段文字。官方 tiktoken 基准中,7 个场景合计 4800 token,比 Vercel JSON-Render 少 52.8%。目前 1.0 新特性仅 React 渲染器支持。

OpenUI 1.0 发布:开源生成式 UI 标准加入自定义 Action 与函数,官方基准称比 JSON 渲染格式省约 52% token

核心要点速览

  • Token 效率(项目自测,tiktoken GPT-5 编码器):7 个 UI 场景合计 4800 token,对比 Vercel JSON-Render 10180(-52.8%)、Thesys C1 JSON 9948(-51.7%),表单场景最高 -67.1%(benchmarks)
  • 1.0 新能力:defineAction 自定义动作经 onAction 回传带类型的 params;defineFunction 自定义 @ 函数,参数校验失败返回 null 而不崩页面(What's New in 1.0)
  • 兼容性:Vue / Svelte / Angular 渲染器仍停在 0.4,1.0 语言特性目前只在 React 渲染器可用
  • 升级坑:lang-core、react-lang 与生成系统提示的服务端要一起升级——1.0 提示会教模型写无包裹的动作步骤,0.x 客户端不会执行
  • 热度:开源 6 个月仓库约 1.1 万星(MIT);创始人发布帖约 118 万曝光、1800+ 收藏(GitHub)
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Cursor Origin 上线应用市场:首批 20+ 款 CI、部署、代码审查与安全集成,并开放第三方提交

Cursor 10 月 13 日发布 Origin 应用市场:其代码托管平台 Origin 首批接入 20 多款应用,覆盖部署(Cloudflare、Vercel 等)、CI(CircleCI、Buildkite 等)、代码审查(CodeRabbit、Greptile、Tenki)、安全(Semgrep、Socket 等)、监控(Sentry)和项目管理(Linear),同时向所有开发者工具团队开放上架申请。

Cursor Origin 上线应用市场:首批 20+ 款 CI、部署、代码审查与安全集成,并开放第三方提交

核心要点速览

  • 首批 21 款应用、6 大类:部署 5 款(Cloudflare、Netlify、Render、Spacelift、Vercel)、CI 7 款、代码审查 3 款、安全 4 款、监控 1 款、项目管理 1 款(官方 changelog)
  • 开放提交:应用先在自己的 namespace 内私有开发,公开后提交 slug、标签和演示视频,经 Cursor 审核后上架(发布指南)
  • 鉴权与能力:应用用 app JWT + installation access token 调用 Origin API,接收 webhook,并可回写 check run、PR 评论与 review
  • 迁移工具:官方 origin-apps 插件 可基于实时 API 文档答疑,并为已有 GitHub App 规划移植
  • 官方发布帖约 1,356 赞、6.8 万次浏览(截至 10 月 14 日上午)
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Louis Raillé@Louis-CFM·
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Coucou 开源 Notch 编码 Agent 伴侣冲上 ★3146:Claude Code/Codex 审批进刘海,Linux beta 同步出炉

开源项目 Louis-CFM/coucou(MIT)把 Claude Code、Codex、Cursor、Gemini CLI、Antigravity 等会话塞进 Mac 刘海(Windows/Linux 顶栏),可在岛上 Allow / Deny / Always 审批,并支持拖文件、看 live diff、GitHub/Vercel 等集成。2026-10-03 已发 v0.1.3;Linux 0.1.1 beta(AppImage/deb/rpm)可用,Windows 安装包因 Defender 误报暂时下架需自行编译。

Coucou 开源 Notch 编码 Agent 伴侣冲上 ★3146:Claude Code/Codex 审批进刘海,Linux beta 同步出炉

核心要点速览

  • 仓库:Louis-CFM/coucou MIT;截至抓取 ★3146 / forks 494;官网 louis-cfm.github.io/coucou
  • 覆盖:Claude Code、Codex、Cursor、Gemini CLI、Antigravity;第三方可用 coucou_agent 字段挂自有 pill(见 docs/AGENTS.md)
  • 审批:Claude Code 在岛上 Allow / Deny / Always + AskUserQuestion;Coucou 未运行时 hook 立即退出,不阻塞 Claude Code
  • 版本:macOS v0.1.3(2026-10-03);Linux linux-v0.1.1 beta;Windows 安装包暂不可用(Defender 误报,可源码 npm run pack)
  • 隐私:无遥测/无账号;密钥进 Keychain / Credential Manager / Secret Service
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蚂蚁百灵 Ling-3.1-flash:560B/25B 激活 MoE;厂商报 SWE-Pro 65.39、CyberGym 87.9;Vercel/OpenCode 免费到 10/13

蚂蚁集团 InclusionAI 于 2026-09-30 公布 Ling-3.1-flash:约 560B 总参、每 token 激活约 25B 的混合推理 MoE,设计上下文最高 1M(试用/网关当前多暴露 256K–262K)。权重尚未上 Hugging Face;Vercel AI Gateway 与 OpenCode Zen 提供限时免费(至约 2026-10-13)。厂商自报含 SWE-Pro 65.39、Terminal-Bench 4.0 40.40、CyberGym 87.90——均未独立复现。

蚂蚁百灵 Ling-3.1-flash:560B/25B 激活 MoE;厂商报 SWE-Pro 65.39、CyberGym 87.9;Vercel/OpenCode 免费到 10/13

核心要点速览

  • 规模:约 560B 总参 / 25B 激活(对比 Ling-3.0-flash 的 124B/5.1B);设计最高 1M 上下文,试用期/网关当前常见 256K–262K
  • 架构(官方摘要):提高线性 Attention 比例——7 层 KDA : 1 层 Gated MLA;512 路由专家选 8 + 1 共享专家
  • 厂商基准(未独立复现):SWE-Pro 65.39、Terminal-Bench 4.0 40.40、CyberGym 87.90、BrowseComp 91.67;对标表含 DeepSeek-V4.1-Flash / GLM 5.3 flash 等
  • 可用性:Vercel AI Gateway inclusionai/ling-3.1-flash / -free(Novita),免费到约 10/13;OpenCode Zen ling-3.1-flash-free
  • 风险:权重未开源;免费通道可能用于改进模型(勿喂专有代码);HealthBench 等分数带「AQ 环境」脚注
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Vercel AI SDK:[email protected]–7.0.126 语音遥测与工具审批清理;@ai-sdk/openai 支持 ultrafast 服务档

Vercel 于 2026-09-30 连续发布 [email protected](语音生成/转写遥测与 provider usage)→ [email protected](addToolOutput 时清理 tool approvals);相对此前已报道的 [email protected] compare ahead_by 22。同日 @ai-sdk/[email protected] 增加 OpenAI serviceTier: 'ultrafast'(文档标明仅 gpt-5.6-sol 等准入模型),并同步 Azure MAI 语音/转写与 MCP OAuth 失败 token 条件失效等补丁。

Vercel AI SDK:ai@7.0.124–7.0.126 语音遥测与工具审批清理;@ai-sdk/openai 支持 ultrafast 服务档

核心要点速览

  • 核心包:[email protected](2026-09-30T17:48:28Z)→ [email protected](22:57:07Z);npm 7.0.126 约 23:00Z;相对 7.0.123 ahead_by 22
  • 语音可观测:8c65988 为 speech generation / transcription 增加 telemetry、provider usage 传播与 experimental streaming lifecycle callbacks
  • Agent UI:addToolOutput 时 clear tool approvals(4f3d236);另有 convertDataPart、multipart tool results、Anthropic invalid toolset 保留等提交
  • OpenAI:@ai-sdk/[email protected] 支持 serviceTier: 'ultrafast'(文档注明仅准入模型如 gpt-5.6-sol)
  • 升级:npm i [email protected] @ai-sdk/[email protected];文档 ai-sdk.dev
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Vercel AI SDK [email protected]:空闲 SSE 心跳保活;零保留消息时剪除工具内容;用户消息可抢占待审批工具

Vercel 于 2026-09-30 发布 [email protected](相对 [email protected]@7.0.123)。面向 Agent/聊天 UI 的流式可靠性:可选 SSE heartbeat 保持空闲 UI message stream 打开;retain 为 0 时剪除全部 tool content;用户后续消息可忽略已被抢占的 pending tool approvals;并保留流式文本末尾的不完整 reasoning 标签。构建链从 tsup 迁到 tsdown,同步 bump @ai-sdk/gateway / provider / provider-utils。

Vercel AI SDK ai@7.0.123:空闲 SSE 心跳保活;零保留消息时剪除工具内容;用户消息可抢占待审批工具

核心要点速览

  • 发版:[email protected](published 2026-09-30T02:21:24Z);对比 [email protected]@7.0.123
  • 流式:空闲 UI message stream 可用可选 SSE heartbeats 保活,降低反向代理/网关提前切断风险(patch 05cdac6)
  • 上下文:retain 为 0 时剪除全部 tool content(4514fc1);流式文本结束时保留不完整 reasoning 标签(2a625cf)
  • 人机协作:后续用户消息可 supersede 仍挂起的 tool approvals(50a26d5),避免审批态卡住跟进轮次
  • 工程:包构建 tsup→tsdown;依赖 @ai-sdk/[email protected]、@ai-sdk/[email protected]、@ai-sdk/[email protected];文档 ai-sdk.dev;npm ai
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Vercel AI SDK:`@ai-sdk/openai` 3.0.121 / 2.0.132 原生接入 GPT-6.1 Sol

Vercel AI SDK 于 2026-09-30 发布 @ai-sdk/[email protected] 与 @ai-sdk/[email protected]:在 v5/v6 兼容线上为 OpenAI provider 增加 GPT-6.1 Sol(gpt-6.1-sol)模型支持(#21747、backport #21749)。官方模型页标价输入 $2 / 输出 $10 /1M tokens(缓存输入 $0.10),上下文 1,050,000,最大输出 128,000。

Vercel AI SDK:`@ai-sdk/openai` 3.0.121 / 2.0.132 原生接入 GPT-6.1 Sol

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