QGIS 投票通过新规：代码贡献禁用 AI
规则管住了代码。issue、评论、PR 描述和文档算不算在内，讨论里至少两位成员问过，提案合并时页面上没有正式答复，判断标准目前只有“凭良心自己写”这一句。
开源 资讯与深度分析
关注开源模型、Hugging Face、模型许可、社区生态和本地部署。 本页收录 146 篇已发布文章。 第 1 / 2 页，每页最多 100 篇。
Cloudflare 决策模型能直接看视频听音频
一段 21 秒带声音的视频，一次调用约 1.5 秒出结果，每百万输入 token 收 0.15 美元。同日 Clef flash 降到 0.038 美元，托管版上下文从 64k 缩到 24k。
Claude 写的 Adobe 仿品又盯上 Office
首批仿 Adobe 的仓库建于 9 月 30 日和 10 月 1 日，10 月 7 日又多出仿 Word、Excel、PowerPoint、AutoCAD 的四个。PhotoCraft 单仓库星标，从早前报道的 23303 涨到 49075
Mellum2.1开源，小模型学会改代码库
总参数 12B，每个 token 激活 2.5B，上下文 131072。SWE bench Verified 从上一代的 2.0 分涨到 47.0 分。同量级的 Qwen3.5 9B 在这项上是 50.0 分，GPQA Diamond 上
英伟达开源模型过了IOI和IMO金牌线
IOI 2026 拿到 535.4 分，金牌线 361.12；IMO 2026 拿到 30 分，金牌线 29 分，六题里四题满分。证明由 IMO 官方阅卷人评分，权重、训练数据和推理代码同步放出。
vLLM 把 DeepSeek V4.1 Flash 吞吐拉高 5.3 倍
生成阶段每 token 激活 160 亿参数，全局 KV 缓存按 FP4 存约 890 字节，低并发提速 1.9 倍、限速每秒 150 token 时吞吐提升 5.3 倍，测试卡全是 GB200 和 GB300。
谷歌开源7.4亿参数多模态嵌入模型
纯文本部分 2.7 亿参数，量化后在 Pixel 11 Pro 上占约 191MB 内存，文本、图像、音频、视频全开约 567MB。代码检索 MTEB Code 从 68.76 分升到 78.68 分，许可证是 Apache 2.0。
Mistral推1万亿参数Large 4预览版
Mistral Large 3 在 Artificial Analysis 智能指数上只拿到 9 分，Large 4 是 38 分，和 GPT 6 Luna 最高档持平，比 DeepSeek V4.1 Flash 低 1 分，参数量约为后者
Reflection发布501B开源模型Beam
SWE bench Verified 80.9、AIME 2026 97.8，这些分数目前只出现在 Reflection 自己的博客里。权重和技术报告要到本月晚些时候才放出，第三方能复现到什么程度，要等下载链接上线之后才知道。
Together把开源模型接进Claude Code，号称省一半
一行命令接进去，一行命令切回原生模型，Together 卖的是一条随时能撤的退路。如果首批团队在会话成本追踪器上看到的降幅明显低于五成，这套按会话路由的做法很难留在工程团队的默认配置里。
Ai2 开源 8B 模型写科研报告，提速 3.5 倍
同一个科研平台上，8B 的 AstaBrief 平均 51.1 秒交出一份带引用的报告，Claude 驱动的流程要 178.5 秒。两种模式的用户正面反馈率，一个 84.2%，一个 85.2%。
H Company开源Holo4，270亿参数操作电脑
OSWorld 2.0 上 61.7% 对 81.8%，Holo4 27B 离 Opus 5.5 还差 20 个百分点。它的机会在不能把屏幕截图发到境外云端的企业内网，第三方复测分数若掉到 50% 以下，这个判断就要打折扣。
英伟达推智能体安全平台，百余家公司站台
软件部分今天就能从 GitHub 拉下来，版本号 0.1.0。能在毫秒内把智能体关掉的 Sentry 要跑在 BlueField 4 上，这块 DPU 什么时候能买到、单独卖还是只随 Vera Rubin 整机出货，英伟达没有说。
Colibrì 靠固态硬盘让 16GB 内存跑 GLM-5.2
纯 CPU 机器每秒 1 到 2 个 token。用来聊天太慢，挂一晚上跑批处理够用。新加的 brio 模式只给选项打分、不生成文字，Colibrì 更可能先在分类、打标签这类离线活里攒下用户。
vLLM 内置文本水印，吞吐几乎不掉
同一套水印，创意写作约 100 个 token 就能全部认出，代码任务写到 400 个 token 也只认出 43%。模型越有把握的输出，能藏进去的信号越少。
AlphaFold 库收录 2800 多种病毒的蛋白复合物
2800 多种病毒。约 30% 的蛋白相互作用此前从未被科学界记录过。AlphaFold 数据库的预测总量随之超过 2.6 亿条，全部免费开放。
GitHub 开源 AI 模糊测试流水线，默认用 Sonnet 5
流程从找入口一路跑到写漏洞报告，演示项目是 xz 和 cJSON。这条流水线实际挖出过几个漏洞、跑一个项目要花多少 token，GitHub 的文章里都没有给数字。
蚂蚁开源两款6B设计模型，能拆9个图层
两个模型都是 6B 参数、MIT 协议，Design 吃得下最长 8K token 的结构化提示词，Layer 把一张平面设计拆成 2 到 9 个 RGBA 图层，官方验证过的运行配置是单张 80GB 显存的显卡。
小米MiMo-V2.6开源，智能指数46分
Pro 版这轮强化学习花了约 262 万美元，Flash 版约 85 万美元，六天跑完。换来的 46 分，在 Artificial Analysis 的开源榜上压过 Kimi K3 和 Qwen3.8 Max，离 Claude Fable
Qwen-Image-2.1开源，商用须另签许可
7B 参数、原生 2K、单次最多 10 张参考图，自家榜单总分 60.28。没有写出来的是商用授权怎么收费：许可证只留了一个联系邮箱，没有营收门槛，也没有价目。
阶跃Step 5 Preview上线，自称成本为Opus 5八分之一
稀疏 MoE，总参数 600B、每 token 激活 27B，上下文 100 万。Artificial Analysis 综合智能指数 44 分，开源模型第三。GPQA Diamond 93.5%，Terminal Bench v2.1 8
Claude 给 30 个生物分子模型提速约 4 倍
AlphaFold3 原先能预测的上限是 7663 个 token，优化后单台 B300 节点跑到 7 万以上。上个月那轮蛋白设计每个靶点花 1 万美元，这次一张 H200 跑 24 小时，GPU 加 token 约 150 美元。
小米开源语音模型，三人混说字错率 12.29%
三人同时说话的 LibriMix3mix 测试里，字错率 12.29%，同场竞品落在 76% 到 121% 之间。两人混说 4.11%，单人 1.73%，真实会议录音的 AliMeeting Far 是 20.63%。
开源搜索智能体 Iris 发布，上下文管理胜过堆参数
Iris mini 总参数 350 亿，激活 30 亿，BrowseComp 拿 82.2 分。Iris pro 总参数 3970 亿，激活 170 亿，同一项 88.6 分。参数差一个数量级，分差 6.4 分。
OpenRouter开美区路由，中国开源模型在列
2025 年 9 月到 2026 年 8 月，OpenRouter 上开源权重的 token 份额，美国从 26% 涨到 60%，欧盟从 16% 涨到 65%。新开的 us.openrouter.ai 上点名列出的可用模型里，有 DeepS
腾讯混元开源语音模型 AuK，一句话改口音
模型参数量 1.5B，MIT 协议，代码和权重同步放出。官方列出的任务超过 15 项，覆盖零样本合成、内容改写、音高语速调整、情绪音色口音修改、降噪去混响与说话人分离。蒸馏版 AuK Flash 固定四步采样、推理不开 CFG，官方给出的墙
预训练进步里数据贡献是模型的三倍
2019 到 2025 年，在 1e19 FLOPs 的算力预算下，数据侧带来的算力效率提升是 12.0 倍，模型侧是 3.7 倍。同一段时间、同一套评测，两个数字之间差 3.24 倍。
F-Droid 拟采用 Debian 的 AI 政策，董事有人反对
Debian 那份政策 8 月 28 日投票结束。9 个候选选项里《负责任地使用生成式 AI》以 281 票胜出，法定票数是 48.49。F Droid 在 9 月初提出把它改一改，拿来当临时政策。
费马大定理完整机器证明开源，含29511条定理
60475 个模块，29511 条定理。最终依赖的公理只有三条：propext、Classical.choice、Quot.sound。96 核机器完整编译一遍 5 小时 32 分，官方检查工具再跑 14 小时 46 分，第三方独立内核另跑
Hugging Face 用 178 张图训模型画水彩
奖励函数里没有单元测试，只有一池 178 张手工评分的参考图。这条路子把强化学习从数学题、代码题挪到了说不清对错的地方，也顺带把训练一个有审美的模型的账单压到几百美元量级。
月之暗面谈判 Kimi K3 分成，开口要 30%
月之暗面正与微软、亚马逊、谷歌谈 Kimi K3 的收入分成，初期开价最高 30%，而此前业内默认的上限是 20%。开放权重模型不收授权费，云上托管的调用收入就成了唯一能摆上桌的那笔钱。
Anthropic 开源电商 Agent 参考实现
一篇工程文档比发布会更能看出方向：多智能体编排被明确排在了单体加技能之后，理由是交接过程会丢状态。这是从线上跑出来的结论。
Hugging Face开源207个浏览器GPU内核
207 个算子、809 组对照测试、几何平均快 2.57 倍。Hugging Face 把浏览器里的 GPU 算子当模型一样版本化托管进 Hub，让它们可以被单独下载、单独测、单独换。浏览器端推理卡了好几年的位置，一直在算子这一层。
399美元开源机器鸭首日卖出260万美元
6500 台订单压在 24 小时里，峰值每四秒出一台。Pollen 把运行时、强化学习代码和仿真环境一并挂上 GitHub，这只鸭子更像整套开源栈的入场券，硬件只是承载它的壳。
OpenClaw 2.0 一次合并 1.6 万个 PR
933 名贡献者、1.6 万个合并请求压进同一个版本号，OpenClaw 把两天一发的开源节奏换成了七周一次的整体翻修。安装、浏览器、多人协作三条线同时改版，攒版本的赌注下得不小。
腾讯混元Hy4开源，盲测2.99分险胜GLM与Kimi
770B 参数只激活 49B，腾讯把开源模型的算力账压到了 6.4% 的激活率。盲测领先 GLM 5.3 的那 0.07 分说明不了太多，能否撑住长周期工程任务，才是这一版要证明的东西。
英伟达谈定129亿美元收购Hugging Face
去年英伟达想按 70 亿估值花 5 亿入股被回绝，这次直接把整家端走，价签 129 亿。开源模型的分发入口从社区手里换到卖卡的人手里，前提是这份还没落笔的协议真能签下去。
SGLang 把 MiniMax-H3 无损提速 1.95 倍
同样的去噪步数、同样的 8 卡 H200，换个推理运行时就快近一倍，这部分提速一分画质都没掉。再往上的 6.24 倍要拿 SSIM 换，0.76 已经是肉眼能看出差别的区间，那一档更适合筛构图而非出成片。
吴恩达给桌面智能体装上漏洞扫描
OpenWorker 七月才开源，卖点是在自己的笔记本上把活干完。新版把安全审查提到首位，扫代码也扫依赖，权限设计里还写死了一条硬规矩：出修复的那个智能体，不能同时当验收的那个。
微信开源多模态嵌入模型登顶 MMEB-v2
腾讯微信视觉团队把 2B 规格的多模态嵌入模型做到 77.9 分，越过了参数量四倍的 Qwen3 VL Embedding 8B。在检索这条线上，堆参数换分数的性价比正在肉眼可见地变薄。
智谱开源 GLM-5.3-Flash，激活参数砍到 180 亿
把激活参数从 320 亿压到 180 亿、层数减半，AA 指数还顶到 57 分，智谱这一版给国产开源模型划了条新的成本线：前沿档位的能力，开始按 Flash 档位的价格卖。
智谱认领Ox Alpha，用量超DeepSeek两倍
六天匿名跑到 OpenRouter 用量榜首，才由智谱出面认领。免费预览把调用量做到 DeepSeek 的两倍，权重紧随其后，国产模型争夺开发者的顺序，正从先办发布会改成先让人用上。
Qwen3.8-Flash-Next今晚开源，架构提前跳到Qwen4
模型挂在 3.8 的代号下，用的却是下一代 Qwen4 架构。阿里把架构选型提前半步交给社区去试，等 Qwen4 正式发布时，推理框架和量化工具链已经跑过一轮了——开源节奏本身也是产品设计的一部分。
Meta 自研 RDMA 协议扛住 10% 丢包
把拥塞和重传的判断从交换机挪回网卡，Meta 换来的是不用 PFC 也能跑 RDMA。这笔取舍对十万卡集群成立，对几百卡的机房未必划算——规范 10 月在 OCP 放出来，那时候才好算账。
Hugging Face 找银行问价，估值 130 亿美元
三年前投后 45 亿美元、还回绝过英伟达报价的 Hugging Face，如今把探买家的活儿交给了银行。一家长期把自己摆在公共设施位置上的公司开始谈退出，价签背后的身份变化比数字更扎眼。
开源追平闭源的时间每代减半
4.8 个月，Kimi K2.6 越过 Opus 4.5，这是 SemiAnalysis 画出的最新一段追赶曲线。周期缩短对闭源实验室谈不上致命，但靠"领先半年"收溢价的日子在变短，护城河正从模型分数挪向产品与交付。
四卡跑蚂蚁 Ling-3.0-flash，单请求出词提速 2.1 倍
并发为 1 的时候，卡住模型的常常是 CPU 那一侧的等待，显卡反倒闲着。SGLang 与蚂蚁把这些等待逐个拆掉，单请求每个 token 的耗时从 3.33 毫秒压到 0.78 毫秒。
万亿模型重启从8.8分钟压到32秒
蚂蚁与 SGLang 团队把量化后的权重常驻显存、让新进程零拷贝映射过去，省掉每次重启都要重做一遍的读盘和量化。模型越大，推理侧的成本账就越往运维那头挪。
Mythos装进安全产品，开源拿3500万额度
Anthropic 这轮调整的着力点在访问方式：Mythos 5 跑在合作伙伴产品的后台，用户拿得到补丁建议，碰不到模型本身。攻防能力的分发从发账号改成了发结果。
面壁开源8B形式化模型压过32B对手
MathForm 8B 在最难的 FATE X 上拿到 37% 一致性通过率，压过多款 32B 专用形式化模型。把数学题翻成 Lean 4 这件事上，检索 Mathlib 加编译器反馈迭代，比继续堆参数划算。
商汤开源U1.5，8B模型直出4K原生图
同一个模型在名字、仓库说明和模型卡上给出了三种参数口径，这不算失误，它暴露的是统一多模态架构还没有公认的数法：理解塔和生成塔要不要合并计数，各家没谈拢。
OpenAI把Codex执行层开源，Cisco已接入
三档接入里 app server 最能说明 OpenAI 的算盘：把模型外面那层执行系统整个摊开做成通用接口，计费口子仍然留在模型侧。Cisco 和一家报税服务商已经照这个路子把 agent 塞进了自家产品。
Liquid AI 用 300M 草稿模型把解码提速 3.18 倍
一套六月底才在国内开源的投机解码方法，两个月后被一家美国端侧模型公司做成了默认加速件，连推理框架里的算法开关都直接沿用了它的名字。开源代码的扩散速度，比论文引用数诚实得多。
18个模型自主做实验，最好补上82%的人类差距
Opus 5 和 Kimi K3 之间只差 10 步，放进 690 步的总差距里几乎等于噪声，开源模型在这类长周期实验上已经不落下风。卡住所有人的地方在别处：153 次跑下来，没有一个模型拿出新方法。
Liquid AI 用蒸馏把 Q4_0 救回 97% 精度
Q4 0 是 llama.cpp 里最老的四比特格式，精度差到社区基本弃用，Liquid AI 却用蒸馏把分数拉回 BF16 的九成七。拿训练侧的一次性成本，换 Arm 手机上那几毫秒。
智谱 GLM-5.3 API 上线，百万 token 输出 4.4 美元
GLM 5.3 在 Artificial Analysis 智能指数拿到 60 分、182 个模型里排第 8，API 定价 1.4/4.4 美元；分数已经贴近开放权重第一梯队，但每个任务吞掉 4.1 万输出 token，账单未必比对手便宜。
高通收下Modular一个月，Mojo编译器开源
编译器和工具链的代码全部进了 modular/modular 主仓库，许可证是 Apache 2.0 叠加 LLVM 例外，连二进制分发的口子一起放开。做这个决定的是刚完成收购的高通，而三年前许下开源承诺的那家创业公司已经并入其中。
DeepSeek Pro开放384K输出
DeepSeek V4 Pro 这次没有开发布会，信号藏在 API 文档里：版本号转到 0813，输出上限抬到 384K，价格页同时挂出涨价预告。对重度开发者来说，这比一张跑分海报更需要立刻算账。
阿里首次开放千问Max级模型权重
Qwen3.8 的新变化不在参数更大，而在阿里第一次把 Max 级模型权重放到开发者面前。此前写在预告里的“开源承诺”，现在变成了可下载、可部署、可核验的模型卡。
百灵小模型开始跑本地智能体
Ling 3.0 tiny 的看点不只是 7.9B 总参数。每个 token 只激活 1.3B 参数、同时给出 BF16/FP8/INT4 权重和 SGLang/vLLM 部署路径，说明国产开源模型正在把智能体能力往本地设备压。
Meta开源30B本地Agent模型
Meta 这次放出的 Muse Glimmer，不是把最大模型搬给开发者。它把 30B、24GB 显存、Apache 2.0 和 Agent 工具链捆在一起，重新回答一个老问题：开源权重还能不能在本地工作流里有存在感。
BigBang让模型自己出题
BigBang V1 把合成数据从“模型答题”推进到“模型出题、解题、验题”。35B A3B 模型跑出多项科研与代码评测优势，更该盯住的是训练数据生产方式变了。
谷歌气旋AI提前一天预警
WeatherNext Cyclones 把台风、飓风预报里最难合并的路径、强度和风场结构放进同一个 AI 模型。多争取 24 小时预警，重点不在替换气象员，重点在让撤离、物资和停航决策早一天进入准备状态。
面壁让AI改快百款工业软件
ForgeStencil 的看点不在“AI 写代码”，在它把工业软件调优拆成可复验流程：100 个应用、2.05 倍几何平均端到端加速，开始碰到 HPC 专家的腹地。
Inkling Small追平975B旗舰
Thinking Machines 把 Inkling Small 全量权重放出后，最醒目的信号落在成本曲线上：12B 激活参数已经能贴近 41B 激活旗舰的多个能力项。
MiniMax H3把视频模型开源
MiniMax H3 把 2K、15 秒、原生立体声和开源权重放在同一张发布牌上；0.8 元/秒的价格很醒目，但开放权重仍要等后续文件落地。
Kimi估值升到350亿美元
Kimi K3 开源后不到两周，月之暗面融资口径从 300 亿美元抬到 350 亿美元。资本看中的已经不止单个模型热度，还包括开源模型换来上市前确定性的能力。
腾讯混元开源推理加速框架
混元这次没有只晒模型跑分，而把推测解码的训练框架、两类 drafter 权重和评测链路一起放出，目标直指大模型推理成本。
机器人三万小时触觉数据开源
NeoteAI 与复旦把 3 万小时触觉交互数据、三条模型路线同时亮出，机器人学习的焦点从摄像头移到手指接触瞬间。
Kimi K3网络攻防测试掉队
Kimi K3 的新信号不在参数表，而在攻防测评：通用榜单冲高后，网络安全长链任务先露出短板。
Poolside开源118B代码模型
Poolside 这次没有端出一个万亿参数的庞然大物。它把 Laguna S 2.1 做成 118B 总参数、8B 激活参数 的 MoE 代码模型，权重直接放上 Hugging Face，还说能在单台 NVIDIA DGX Spark 上跑
面壁开源1.5B端侧机器人模型
机器人这轮模型竞赛，面壁智能没有把参数表拉到最大，先把模型压到了能贴近机器本体的位置。 7月19日，OpenBMB在GitHub公开MiniCPM Robot系列。两套首发模型分工很清楚： 1.5B的MiniCPM RobotManip管机
Hugging Face遭AI智能体入侵
Hugging Face碰到的，并非普通撞库或一次脚本扫描。它在7月16日公开承认，一组攻击者把恶意数据集塞进平台的数据处理链路，靠自动化智能体完成横向移动；平台这边也用AI把攻击日志拆回来。 这条新闻最扎人的地方，是攻防两边都在机器速度上
Kimi K3发布2.8万亿参数
Kimi 这次把牌摊得很大：2.8 万亿参数、100 万 token 上下文、原生视觉理解，还把价格直接挂在开放平台首页。7 月 16 日发布的 Kimi K3，先把月之暗面重新推回国产开源模型的中央位置。 这条新闻的张力不在“又发了一个大
蚂蚁开源两套AI安全护栏
AI Agent 的安全焦点，正在从“说了什么”挪到“做了什么”。 这句话放在半年前还像一句行业判断，放到 7 月 13 日就很具体了。
Claude改写Bun引发Zig反击
Bun 用 Claude 把一套大型 JavaScript 运行时从 Zig 迁到 Rust，刚被包装成 AI 编程的标杆案例，Zig 创始人 Andrew Kelley 就把桌子掀了。
智谱上市后押注长程任务能力
智谱刚从资本市场拿到一轮高光，创始人唐杰却在内部信里把话题拉回了模型能力上限。 这封题为《巨浪已来》的内部信在 7 月 11 日发出。它没有把重点放在股价、融资或销售捷报上，反倒把公司未来两年的重心压到三个难题上：长程任务、自治智能体、自我
灵波机器人模型先预判再动手
桌上的冰球朝机器人飞过来，难点不是看见球，而是在球还没到之前判断它会去哪里。 7 月 10 日，蚂蚁灵波发布 LingBot VA 2.0，把这个问题摆到机器人“大脑”正中间：让模型一边预测世界下一步的变化，一边生成自己的动作。它延续了灵波
Ollama 融资6500万美元，押注本地模型
一个把大模型塞进个人电脑的开源工具，刚拿到 6500 万美元 B 轮融资。Ollama 团队只有 14 人，却称每月有 890 万开发者在用，覆盖 85% 的《财富》500 强企业。 这组数字看着像典型的 AI 融资新闻，但 Ollama
蚂蚁灵波开源机器人视觉模型
蚂蚁集团旗下具身智能公司灵波科技，把机器人视觉这块短板又往前推了一步。 7 月 7 日，灵波科技发布空间感知模型 LingBot Depth 2.0，并同步开源视觉基座模型 LingBot Vision。前者面向机器人深度补全，后者更像底层
四个国产模型集成跑赢Opus成本低九成
一个开源项目最近抛出个有点反直觉的结论：与其用一个最强的模型，不如把四个国产模型凑到一块投票。 这个项目叫OpenSquilla，7月6日放出0.5.0预览版，背后是家刚成立不久、估值1亿美元的公司基元律动。
GitHub Copilot 首次接入开源模型 Kimi K2.7
7 月 1 日起，GitHub Copilot 的模型列表里多了个新名字：Kimi K2.7 Code。这是月之暗面（Moonshot AI）的开源模型，也是 Copilot 上线以来接进来的头一个开源权重模型。在这之前，能在这个框里选的，
帕兰蒂尔联手英伟达把开源模型塞进断网机房
Palantir 和英伟达 6 月 29 日联手推出了一套系统，专治政府机构一个老矛盾：既想用上强大的 AI，又不敢把敏感数据送出自己的机房。 它们的做法，是把英伟达的 Nemotron 开源模型整个搬进"气隙"（air gapped）环境
沙特阿美领投8亿Together AI估值达83亿
沙特阿美的风投部门 Aramco Ventures 领投，Together AI 拿到 8 亿美元 C 轮，投后估值定在 83 亿美元。
DeepSeek开源DSpark，单卡吞吐提6.6倍
美国还在收紧芯片出口，DeepSeek 这边换了个思路：既然高端卡拿不够，那就让每一张卡多干点活。 6 月 30 日，DeepSeek 联合北京大学开源了一个叫 DSpark 的推理框架。一句话说清它干嘛的——同样的模型、同样的卡，让 AI
美团用国产卡训出 1.6 万亿参数 LongCat-2.0 开源
先说个挺多人没注意到的事。 过去两个月，OpenRouter（开发者调模型的那个中转站）上有个代号 Owl Alpha 的神秘模型，悄没声地爬到了调用量第一。免费、限额，每天给你五百万到一千万 token 随便用，结果硬是被人用出了一个月十
OpenAI 挖漏洞 AI 揪出 OpenBSD 23 年旧洞
一个在 OpenBSD 内核里躺了 23 年的内存漏洞，被一个 AI 翻了出来。 这是 OpenAI 周一（6 月 22 日）甩出来的成绩单里最扎眼的一条。
OpenAI 联手安全公司复核 AI 挖出的漏洞
开源世界有个老毛病，这两年被 AI 放大了：真正在维护那些底层项目的，常常就那么几个人。 OpenAI 自己引的数据挺扎心——被广泛使用的开源项目里，九成多的代码更新，是不到十个开发者扛下来的。平时就忙不过来，现在 AI 还能成批往他们邮箱
一AI公司向SpaceX订63亿美元算力
每月 1.5 亿美元。 这是一家成立两年、至今没发布过一款正经产品、几乎没有收入的 AI 公司，刚跟马斯克签下的算力账单。签到 2029 年，加起来 63 亿美元。 这家公司叫 Reflection AI。卖它算力的，是马斯克的 Space
GLM-5.2 编程跑分逼近闭源，价仅 GPT-5.5 六分之一
先扔个数字。 跑长周期编程任务的 FrontierSWE 榜单上，智谱（现在改叫 Z.ai）的开源模型 GLM 5.2 拿了 74.4 分 。同台的 GPT 5.5 是 73 分上下，Claude Opus 4.8 是 75 分多一点。
月之暗面开源新模型 一项跑分压过 Claude Opus 4.8
一个开源模型，在某个跑分上把 Claude Opus 4.8 摁了下去。 这事本身不算稀奇。稀奇的是——卷子是它自己出的，分也是它自己打的。 发生了什么 6 月 12 日，月之暗面（Moonshot AI）放出了 Kimi K2.7 Cod
SemiAnalysis：200美元ChatGPT套餐让OpenAI倒贴
一份 200 美元的 ChatGPT Pro 套餐，要是真按它给的额度用到顶，OpenAI 得为你倒贴 14000 美元。 这个数字不是吐槽，是 SemiAnalysis 实测算出来的。
微软给 AI 视频加空间记忆，提速 10 倍
AI 生成的视频有个老毛病：镜头往前推一段、再转回来，原先那把椅子可能就换了个样，墙上的画也飘没了。模型不记得"刚才这儿长啥样"。 6 月 14 日，微软研究院联合几所高校放出一个叫 Mirage 的视频世界模型，专治这个健忘症——而且代码
智谱开源 GLM-5.2，上下文 100 万 token
6 月 12 号晚上，白宫一纸命令，Anthropic 把最强的 Claude Fable 5 和 Mythos 5 对所有外国人关停。隔了不到 24 小时，智谱 Z.ai 那边上线了 GLM 5.2——而且把话挑明了：下周连权重一起开源，
Kimi 新模型编程 token 价格砍到 GPT-5.5 十二分之一
先看一组价格。 同样跑一百万个输出 token，GPT 5.5 收你 30 美元，Claude Opus 4.8 收 25 美元，Anthropic 那个更强的 Fable 5 直接 50 美元。月之暗面这周扔出来的 Kimi K2.7 C
Google开源DiffusionGemma，单卡每秒千词
先说个反直觉的事。 你现在用的所有大模型，写字的方式跟打字机其实没本质区别——一个词一个词往外蹦，前一个字没定下来，后一个字不敢动。这叫自回归（autoregressive），从 GPT 到 Gemini 全是这套。 Google 这周开源
月之暗面开源编程模型 K2.7 万亿参数
又一个 1 万亿参数的开源模型,六月十二号悄悄挂上了 Hugging Face。 这次是月之暗面,模型叫 Kimi K2.7 Code。一句话概括:专门干编程的开源大模型,免费下载,Modified MIT 协议——商用基本没门槛。 但比"
Google开源文本扩散模型DiffusionGemma
先说个反直觉的事。 你现在用的大模型——ChatGPT、Claude、Gemini——写字全是一个词一个词往外蹦的。专业点说叫"自回归"：写下一个词，得先看前面所有词，一步都不能跳。这套机制统治了大模型四五年，几乎没人质疑过。
Cohere发布30B编程模型North Mini Code
Cohere 这两年一直在企业和"主权 AI"那条线上闷头跑：模型卖给政府和大客户，部署在人家自己机房，数据不出门。前阵子它把 218B 的旗舰 Command A+ 用 Apache 2.0 开源，押的也是这套叙事。 6 月 9 日，它把
DeepSeek一周吞6万亿token，挤GPT-5.5至第15
先说个拧巴的画面：美国企业的 IT 负责人，一边在合规群里转发「别用中国模型」的警告，一边把公司信用卡绑到了 DeepSeek 的 API 上。 这不是段子。6 月 7 日 The Decoder 援引 Ramp 的数据，把这事摆到了台面上