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  1. 36氪71

    8点1氪:iPhone Duo内屏开裂可免费换机,A股仅剩贵州茅台一只千元股,外交部回应姆巴佩遭多品牌解约

    36氪“8点1氪”在10月28日汇总iPhone Duo内屏开裂免费换机、A股千元股变化、姆巴佩代言解约回应及多项AI进展。OpenAI发布GPT-6.1 Terra,提升视觉推理与计算机操作,标准API价格较GPT-5.6 Terra和GPT-6.1 Sol低50%;Google DeepMind以研究预览形式发布Genie 4,支持提示改变场景并生成匹配模拟世界的实时音频。

    推荐理由:将iPhone Duo换机、A股千元股变化、姆巴佩代言解约及多家公司的AI模型进展并排整理,便于对照消费、资本市场和模型发布三类信号。

  1. Hacker News62

    Alibaba 将 DeepSeek V4 Flash 0731 输出价格上调 230%

    Alibaba 将 DeepSeek V4 Flash 0731 的每百万 tokens 输出价格从 $0.40 上调至 $1.32,增幅为 230%。

    推荐理由:价格目录同时列出多家模型涨价与 Zhipu AI 降价,为依赖低成本 API 的团队重算单位经济性、识别成本风险提供直接参照。

  1. Hugging Face Blog75

    Meta 开源多模态 MoE 模型 Muse Spark Open,总参数约 816B、每 token 激活约 42B

    Meta 开源多模态 MoE 模型 Muse Spark Open,总参数约 816B、每 token 激活约 42B,上下文窗口达 1M tokens。

    推荐理由:文章同时给出 816B 多模态 MoE 模型的架构、推理与微调命令,并附 llama.cpp、vLLM、SGLang 实测,便于直接对照复用。

  1. Latent Space85

    Meta 发布第二代 Muse Wonder 与 Muse Wonder Full 模型

    Meta Superintelligence Labs 发布第二代 Muse 模型家族,Muse Wonder 为快速版本,max-reasoning 的 Muse Wonder Full 仅面向 Muse Code 订阅者。

    推荐理由:汇总独立评测、定价和可用性差异,帮助读者比较 Muse Wonder 与其他前沿模型在智能体、编码和长任务执行中的能力与成本。

  2. Hacker News67

    Meta 发布 Muse Wonder 与 Muse Wonder Full,主打个人与专业智能体

    Meta 发布 Muse Wonder 与 Muse Wonder Full 系列模型,定位个人与专业智能体方向。模型引入 Active Memory 与 Active Focus 机制,在 Harvey LAB、FocusBench、SWE-Marathon 等基准上取得 state-of-the-art 结果,依托 gigawatt 级 Prometheus 数据中心训练。

    推荐理由:原文给出 Active Memory 与 Active Focus 的能力定义和基准结果,读者可据此对照现有智能体模型的能力侧重。

  1. Latent Space75

    小米开源原生全模态大模型 MiMo-V2.6-Pro,总参数 1.02T / 激活 42B

    小米发布 MiMo-V2.6 系列原生全模态开源模型,旗舰 MiMo-V2.6-Pro 总参数 1.02T / 激活 42B,登顶 Artificial Analysis 开源权重智能指数(46),定价 $0.435/M 输入、$0.87/M 输出 token,采用 MIT 协议。

    推荐理由:在各家闭源前沿模型与轻量开源模型之间,小米以原生全模态、MIT 协议和 $2.6M 的 RL 后训练给出了开源权重的对照样本。

  1. Hugging Face Blog74

    Meta 开源 30B 多模态模型 Muse Glimmer,主打本地智能体场景

    Meta 发布并开源 30B 多模态模型 Muse Glimmer(Apache 2.0),由 Muse 蒸馏而来,主打本地智能体场景,由 Hugging Face 在发布当日同步接入 transformers、llama.cpp、vLLM 与 Inference Endpoints,并支持基于 DFlash 的推测解码加速。

    推荐理由:原文汇总 30B 多模态模型的关键基准、DFlash 加速与同日多框架支持,便于评估其在本地智能体工作流中的可用性。

  1. Meta AI Blog61

    Meta 发布多模态推理模型 Muse Spark 1.1,主打智能体能力

    Meta 推出多模态推理模型 Muse Spark 1.1,在工具调用、计算机使用、编码和多模态理解上较前代有大幅改进,支持 1M token 上下文管理,可作为主智能体调度子智能体优化延迟。开发者可通过公开预览的 Meta Model API 接入该模型,同时它在 Meta AI 应用和 meta.ai 以 Thinking 模式上线。

    推荐理由:原文逐项给出 Agent、Computer Use、编码、多模态的改进点,配合 Meta Model API 公开预览,读者可直接对照工作流判断适配度。

  1. Meta AI Blog68

    Meta 发布图像生成模型 Muse Image 并预览视频模型 Muse Video

    Meta Superintelligence Labs 发布 Muse Image 并预览 Muse Video,是其首批媒体生成模型。

    推荐理由:原文给出了 Muse Image 的 agentic 工具调用、自我优化和测试时计算扩展细节,便于和现有图像生成模型对比其方法路线。

  1. Meta AI Blog69

    Meta 发布 Muse Spark 模型,主打多模态推理与多智能体编排

    Meta Superintelligence Labs 发布 Muse Spark 模型,原生多模态推理,支持工具调用、视觉思维链和多智能体编排。其 Contemplating 模式通过多智能体并行推理,在 Humanity's Last Exam 上达到 58%、FrontierScience Research 38%。

    推荐理由:Muse Spark 在预训练效率和多智能体推理上给出了具体数字,可以与 Llama 4 Maverick 及同类推理模型横向比较。

已经到底了