AI 每日要聞：新模型、研究進展與基礎設施更新

恭喜 DeepSeek V4.1 Flash 1017、MiniMax M3.1 Flash 和 Mercury 3 等模型發布（詳情見下文），但它們尚未廣泛應用。我們已開始公布 AIE CODE 峰會的演講者名單，如果您還未申請參加舊金山頂尖代理式工程師的精選聚會（也是 2025 年最受歡迎的 AIE 直播形式），請立即行動。

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DeepSeek V4.1 Flash 1017 成為開源模型中的價值領導者。根據 Artificial Analysis，DeepSeek V4.1 Flash 1017 是一個總參數 5520 億、活躍參數 160 億的專家混合模型（MoE），擁有 100 萬個 token 的上下文視窗，並採用 MIT 授權。

其定價維持不變，尖峰時段每百萬輸入/輸出 token 分別為 0.30 美元和 1.20 美元。離峰時段價格減半，快取命中則為每百萬 token 0.006 美元。該模型可透過 DeepSeek 的 API、Fireworks、Baseten、DeepInfra、Cloudflare 和 Together 取得。

Together 表示，DeepSeek 透過自我回饋強化學習（RL）訓練了這次更新，使其能夠從零開始建構完整的專案。在 Artificial Analysis 的評測結果中，該模型在 AA 智慧指數上獲得 45 分，提高了 6 分。這使其與 GLM-5.3 並列開源模型第二名，僅落後 MiMo-V2.6-Pro 1 分，每項任務成本為 0.26 美元。

在代理式和科學任務方面，GDPval-AA Elo 分數上升 146 點至 1746 分，CritPt 則從 14% 提升至 24%。在 AA-Omniscience 評測中，非幻覺率從 4% 大幅躍升至 33%。然而，AA 指出 MiMo-V2.6-Pro 和 GPT-6.1 Sol（中等版本）在每項任務成本更低的情況下，得分均高於 DeepSeek。

在 Arena 和 Vals 排名中，該模型在 Code Arena WebDev 中名列開源模型第一，總體排名第 12，獲得 1670 分。這比之前的 Flash 版本高出 52 分，約落後 GPT-6 Sol Max 10 分。它在 Agent Arena 中也位居開源模型第一，總體排名第 11，每項任務的中位成本為 0.20 美元。

Arena 表示，這以 27% 的成本實現了 GPT-6.1 Sol 約 37% 的改進。

在 Vals Index 中，它最初以每項任務 0.64 美元的價格排名開源模型第一。在 Vals Index v2.2 版本下，它總體排名第八，但仍是頂級的開源模型。在長程瀏覽器使用方面，它獲得 75/100 分，與 Opus 5.5 持平，每項任務成本為 0.22 美元，而 Opus 5.5 為 2.35 美元。

在實作和有爭議的評估中，一位知乎測試者發現，該模型在代理式執行方面的提升大於推理能力。效率方面表現不一，一項前端任務所需的步驟是前一版本的 20%。然而，探索型任務使用了 30% 至 40% 更多的 token，卻未獲得更好的分數。測試者指出，這次比較也包含了 DeepSeek Harness 0.2.1 的變更，而不僅僅是模型更新。

供應商基準測試顯示，Terminal-Bench 4.0 的分數從 31.2 上升到 42.3。@teortaxesTex 報告稱，在一項綜合評估中，該模型在長期操作方面有顯著提升，但在遵守限制、瀏覽器使用和研究方面則出現退步。同一位評論者表示，該模型是唯一一個在錯誤搜尋評估中被抓到作弊的模型。

在 KernelBench 中，它透過將鍵值快取（KV cache）以 FP8 格式儲存，而非 BF16 規範，並利用容忍度預算，在 MegaQwen 解碼核心上取得第一名。儘管結果被接受，但作者稱其為精確度上的取巧，而非實力上的勝利。在本地部署方面，Unsloth 發布了一個帶有動態 GGUF 的 llama.cpp 實作。

Engram/PLE 表格可以降至 Q6_K，達到約 MXFP8 的品質，並可從磁碟串流。

社群量化版本包括 2 位元和 3 位元 TrellisMX 建構；其中 3 位元建構報告的平均 KLD 為 0.0664 nats。一個開發中的巨型核心（megakernel）在四張 RTX Pro 6000 Max-Q 顯示卡上，可達到每秒 500 個 token 以上的速度。

蒸餾技術的爭議方面，現任職於 OpenAI 的 Dean Ball 表示，蒸餾在中國模型基準測試表現接近方面，扮演了比他原先預期更大的角色。反對者認為，在另一個模型的軌跡上進行大量 SFT（監督式微調）通常會增加幻覺，這與 Omniscience 評測中幻覺率的提升不符。其他人則要求實驗室公布他們的檢測證據。

MiniMax M3.1 Flash：MiniMax 透露，之前在使用排行榜上名列前茅的「Space Bunny」隱形模型，其實是 M3.1 Flash 的早期版本。其宣稱的結果包括 DeepSWE 74%、Automation-Bench 62% 和 BabyVision 91%。MiniMax 聲稱它的運行成本是 M3 的三分之一，速度則是三倍。

定價為每百萬輸入/輸出 token 分別為 0.15 美元和 0.60 美元，快取讀取為 0.015 美元。模型權重將於 10 月 23 日發布。它在 OpenRouter、OpenCode、Cline 和 Ollama Cloud 上限時免費提供。

獨立評估方面，AA 給它 42 分，與 GLM-5.3-Flash 持平，落後 DeepSeek 的 45 分，每項任務約 0.22 美元。HLE 為 48%，AA-Omniscience 準確度為 56%，但其幻覺率高達 93%，因為它幾乎嘗試回答所有問題。

在競技場排名中，它在 Code Arena WebDev 中排名開源模型第 12，獲得 1588 分，比 M3 高出 106 分，並在 Design Arena 前端排名第 26。

Mercury 3（Inception）：Inception 稱其為迄今為止最強大的擴散式大型語言模型（diffusion LLM）。它聲稱在品質上超越 GPT-6 Luna 和 Haiku 5.5，速度超過每秒 1,000 個 token，同時比 Mercury 1 大 40 倍。

它在 Baseten 上提供，具有 100 萬個 token 的上下文視窗。@scaling01 估計，如果 Mercury 1 約為 70 億參數，那麼 Mercury 3 的參數將超過 2800 億（未經證實）。

Meta Muse：Muse Wonder Full (Max) 在 Code Arena WebDev 中首次亮相便排名第六，獲得 1726 分，使 Meta 躍升至實驗室排名第三。它在 Vending-Bench 2 中也排名第四。Meta 發布了一份關於 Muse Glimmer 的技術報告，這是一個 300 億參數的開源代理式模型，設計用於在單一消費級 GPU 上以 4 位元運行。

蒸餾方法：該報告採用 Muse Spark 訓練中的 logits 進行全 KL 協同蒸餾，然後在最後 5% 使用交叉熵。訓練還使用了模擬數週的「數位生活」。FLUX 3 Max (fal × BFL)：fal 經過訓練的影片模型，能在約 12 秒內生成 10 秒的影片。

AA 將其在圖像轉影片方面排名第二（統計上與第一名並列），在文字轉影片方面排名第四，並獲得物理學評分最高。定價為 720p 畫質每分鐘 10.20 美元，並提供三週 75 折優惠。

其他值得注意的發布：SKY-001 是一個用於 CAD 和 BIM 的「工程世界模型」，聲稱比 GPT-6 Astra 快 51 到 125 倍，便宜 150 到 210 倍。Gemini 4 Argon 在 WeirdML 上得分 20.2%，介於 Sonnet 5.5 和 Fable 5.1 之間，但在 token 效率方面表現較差。

Mistral Timestral：開源時間序列基礎模型。Indra OCR 1.1：一個 100 萬參數的模型，在 CPU 上每秒可處理 44 頁。

網路防禦、安全與評估完整性：OpenCode 報告稱，遭受了代理程式群體持續 48 小時的攻擊。在事件中期，前沿模型拒絕協助分析攻擊，因為其酬載觸發了安全護欄，據報導 Hugging Face 之前也曾遇到類似問題。據報導，OpenCode 獲得 Daybreak Blue 的存取權後，情況有所改善。

政策反應方面，David Sacks 認為此事件顯示了集中式安全方法的局限性，並主張在防禦領域應採用開源模型。Anthropic OSS Scanner：該計畫提供對關鍵開源專案的免費定期漏洞掃描，並提供概念驗證和修補程式。第一週報告了 77 個關鍵和 803 個高風險的模型評級發現，包括一個 curl 錯誤修復。

Microsoft Project Perception：Satya Nadella 表示，這項擴展將模型視為內部風險，利用外部控制來評估代理風險、調整權限並遏制威脅。

訓練與可解釋性研究：獎勵駭客：一篇新論文允許在強化學習（RL）期間進行獎勵駭客行為，但將其導向指定的參數。在部署時禁用這些參數，可以在不發生駭客行為的情況下保留學習到的能力。激活檢測：模型可以被訓練來檢測其激活何時被讀取。評論者將此訊號追溯到浮點運算順序的差異，這表明訓練和推論的數值應精確匹配。

思維鏈（CoT）可控性：當約束作為自我指令放置在思維鏈中，而不是放在使用者提示詞中時，推理模型能更好地遵循約束。

基準測試與審計完整性：Terminal-Bench 審計：在審查的 65 項任務中，有 60 項存在問題，44 項可以透過作弊通過，41 項則根據未說明的要求進行評分。審計員激勵：一位前 METR 工作人員表示，自願審計中最大的偏見來源是害怕失去實驗室存取權。

疊加（Superposition）主張：Chris Potts 反駁了 Cammarata 的文章「解決」了可解釋性的說法，並要求進行嚴格的評估。

代理式工具與研究方法：Harness² (Google Research)：這個開源框架允許代理程式編輯自己的工具（系統提示詞、技能、掛鉤、記憶體），同時模型權重保持凍結。其方法是，一個編輯代理程式提出候選編輯，一個組合器將軌跡與基準進行比較，一個反射器則為未來的任務保存經驗。

這過程不需要評分員。結果顯示，Gemini 3.5 Flash 在 WorkBuddy-Bench 上提升了 8.4 分，在 JobBench 上提升了 7.5 分。技能和腳本約佔編輯內容的 50%。

代理程式記憶體：一篇論文將文件集合壓縮成 16 個記憶體 token，供凍結的大型語言模型（LLM）使用。它在 FactKG 上的表現優於完整上下文（84.33% 對 80.43%），同時使用的原始 token 數量減少了 108 倍。

強化學習的環境合成：Data World：從已知機制生成資料分析環境。在 2,135 項任務上進行強化學習，使 Qwen3.6-35B-A3B 在 DABstep-Hard 上增加了 20.9 分，且無需蒸餾軌跡。CompoWorld：將 448 個模擬服務組合成跨應用程式工作流程，使 AutomationBench 的分數從 10.3% 提升到 32.3%。

自動化發現：Busy Beaver：一個 DeepMind Gemini 代理程式發現並經 Lean 驗證了 11 個未解決的 BB(6) 機器加速規則。DiscoveryRSI：其 270 億參數模型在 6.3% 的時間內與截止後發表的假設相符，而 GPT-6 則為 2.5%。

擴散方法：Sander Dieleman 強調了在固定噪音水平下的巢狀循環，這可以糾正累積錯誤並減少對 CFG 的依賴。他也指出，忽略條件的迷你批次 OT 匹配仍能改善 CFG 結果。

推論基礎設施與系統：vLLM v0.32.0：此版本（814 次提交）新增了 /v1/systemone 結構化決策端點，並在各種硬體上支援低精度鍵值快取（KV），包括 NVFP4 和 ROCm 上的 4 位元 KV。Model Runner V2 增加了 GPU n-gram 預測器，多 API 工作者可將每秒請求數提升 43% 至 85%。

更快的啟動速度：在映像檔中發布預編譯的 Python 位元組碼，可將啟動時間縮短 14% 至 18%（在 H100 上約 18 秒）。

InferenceX 加速器基準測試：Inferact 領導 Google TPUv7 Kimi K3（2.8T）的提交，在 TorchTPU vLLM 堆疊上使用巨型核心。TPUv7 對比 GB300：NVIDIA 的首個 GB300 FP4 反提交在大多數延遲曲線上的每美元效能仍差 1.64 倍。

Vera Rubin：Vera Rubin NVL72 聲稱在 100 萬上下文的代理式工作負載上，比 GB300 效能高達 7.3 倍。SGLang 巨型核心：SGLang 已整合巨型核心支援，在 GB300 NVL72 上每位使用者可達到接近每秒 1000 個 token 的速度。

Meta Prometheus 叢集：Meta 在一個千兆瓦級別、擁有數十萬個 GPU 的叢集上訓練了 Muse Wonder。它報告了超過 85% 的預訓練有效吞吐量、超過 90% 的強化學習有效吞吐量，以及約 47,000 GPU 小時的平均中斷間隔時間。資料中心建置：SemiAnalysis 預計 2027 年將新增 50GW 的容量，目前有 60GW 正在建設中。