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今天10月18日周日1 条
10月17日周六
  1. 量子位58

    智谱推出法律专用开源模型 GLM-Legal

    智谱发布法律专用开源模型 GLM-Legal,在 Vals AI 法律测评中以 19.2% 任务全通过率和 86.23% 准确率位列 Harvey LAB 与 LegalBench 开放权重模型榜首。该模型在 GLM-5.3-Flash 底座上做法律语料中期训练,再经数万法律任务环境强化学习,可处理合同审查、证据梳理和跨境合规。智谱已开放 Beta 申请,并计划将相关能力接入 AutoClaw。

  2. RadarAI62

    DeepSeek V4.1 Flash 1017 上线 OpenRouter

    DeepSeek V4.1 Flash 1017 已在 OpenRouter 上线,DeepSeek 是首个接入的服务商,后续还会有更多服务商接入。该模型是 V4.1 Flash 的更新版,token 效率更高,在 agentic 基准上有明显提升,上下文为 1.05M,输入 $0.15/M、输出 $0.60/M。

10月16日周五
  1. RadarAI78

    Reflection 发布首个开源权重模型 Beam,501B 参数 MoE 采用 Apache 2.0 协议

    Reflection 发布首个开源权重模型 Beam,权重已在 Hugging Face 以 Apache 2.0 协议放出。Beam 为稀疏 MoE 模型,总参数 501B、激活 23B,面向编码、推理和长程智能体任务。该模型提供 BF16、FP8、NVFP4 精度权重和投机解码 drafter 模型。

    推荐理由:Reflection 首次开源 501B 稀疏 MoE 权重,可据此了解其面向编码与长程智能体的参数配置和精度选项。

  2. RadarAI78

    Meta 发布开放权重模型 Muse Spark Open,总参数量 816B、支持 1M token 上下文

    Meta 于当地时间 10 月 15 日发布开放权重 AI 模型 Muse Spark Open,官方宣称其为迄今能力最强的美国开放权重模型。该模型采用原生多模态架构,总参数量 816B(激活参数 42B),支持 1M token 上下文窗口,专为代码构建与智能体协作设计。

    同一新闻,精选展示《Meta 开源 Muse Spark Open:816B 总参数、42B 激活的编码与智能体模型》

  3. RadarAI82

    Meta 在 Hugging Face 开源 816B 参数模型 Muse Spark Open 权重

    Meta 在 Hugging Face 开源了 816B 参数的 Muse Spark Open 权重,面向编码和智能体任务,与闭源 Muse Spark 1.3 共享同一基座,仅额外做了抵御滥用的安全后训练,逆转其 4 月起的闭源权重策略。

    同一新闻,精选展示《Meta 开源 Muse Spark Open:816B 总参数、42B 激活的编码与智能体模型》

  4. The Decoder78

    Meta 发布 Muse Spark Open 开源权重模型,816B 参数对标 Qwen、GLM 和 Kimi

    Meta 发布开源权重模型 Muse Spark Open,称其为美国最强开源权重模型,面向编码和智能体任务,拥有 8160 亿参数(420 亿激活)、最高 100 万 token 上下文,支持文本、图像、视频和音频。

    同一新闻,精选展示《Meta 开源 Muse Spark Open:816B 总参数、42B 激活的编码与智能体模型》

  5. RadarAI71

    Thomas Wolf 转评 Muse Spark Open,称其为迄今最强美国开源权重模型

    Thomas Wolf 转发并评论 Muse Spark Open 的发布,称其为迄今最强美国开源权重模型。引用内容称该模型总参数 816B、激活 42B、上下文窗口 1M token、原生多模态,面向编码与长程智能体任务。配图显示其在 JobBench 61.8、HLE-Diamond 26.1、Terminal-Bench 2.1 76.4 等基准上领先所列对比模型。

  6. RadarAI80

    Meta 发布开源权重模型 Muse Spark Open,816B 参数对标 Qwen、GLM 和 Kimi

    Meta 在 Llama 系列之后重返开源权重领域,发布 Muse Spark Open,称其为最强美国开源权重模型,拥有 816B 参数(42B 激活),支持最高 100 万 token 上下文和文本、图像、视频、音频。

    同一新闻,精选展示《Meta 开源 Muse Spark Open:816B 总参数、42B 激活的编码与智能体模型》

  7. PyTorch Blog85

    Meta 开源 Muse Spark Open:816B 总参数、42B 激活的编码与智能体模型

    Meta 发布 Muse Spark Open 的开放权重,这是一个 816B 总参数、42B 激活的模型,上下文窗口 1M tokens,已在 Hugging Face 上以 Muse Model License 提供。

    推荐理由:Meta 开源 816B 总参数、42B 激活的编码与智能体模型,并给出 Helion 内核与 TorchTitan 微调路径,可据此评估开源权重模型的部署与二次训练成本。

  8. NVIDIA Technical Blog78

    Meta 发布 Muse Spark Open:816B MoE 编码模型,1M token 上下文

    Meta 发布 Muse Spark Open,这是一个面向编码优化的 816B MoE 模型,激活参数 42B,上下文窗口 1M token。该模型在 NVIDIA GB300 NVL72 Blackwell Ultra 上训练,针对智能体编码工作流,具备更高的首次尝试准确率、可靠的工具调用和对代码库的深度理解。1M token 上下文窗口可容纳整个代码库。

    同一新闻,精选展示《Meta 开源 Muse Spark Open:816B 总参数、42B 激活的编码与智能体模型》