#开源生态

网友利用 AI 逆向破解索尼 A7C II 相机固件，解锁 FL2/FL3 及富士理光滤镜

网友通过定制固件成功破解索尼 A7C II 相机，直接解锁了 FL2 和 FL3 胶片模式，并支持导入外部 LUT 及富士、理光直出色调。目前该工具已推出 3.0 版本并提供图形界面，仅支持固件 2.01，使用此类非官方固件可能面临功能异常及影响官方保修等风险。

IBM CEO 表示开源权重模型在本地部署中表现优秀且成本低廉

IBM CEO Arvind Krishna 在财报电话会议上表示，开源权重模型目前能以闭源前沿模型 10% 到 25% 的 token 成本提供约 90% 的性能，使本地企业应用极具吸引力。他指出，绝大多数日常任务并不需要最高昂的闭源模型，这正推动企业对本地 AI 基础设施的需求激增。

meng shao@shao__meng· 09:56AI 评分6262

Sebastian Raschka 推出了 11 小时配套新书的「Build a Reasoning Model (From Scratch)」视频编程课，带领读者以预训练小 Qwen3 0.6B 为起点，在 PyTorch 中手写评估 verifier、推理时扩展、简化 GRPO 版 RLVR 与模型蒸馏。课程共分为八讲，系统拆解了常规 LLM、推理模型与 Agent 的关系及工作流。

MiniMax (official)@MiniMax_AI· 08:20AI 评分5050

MiniMax 汇总了 H3 开源生态的最新进展，社区为其新增了 11 项集成。最新贡献涵盖 8 步参考条件视频加音频、4 步蒸馏、稀疏注意力及参考 token 压缩，同时扩展了 GPU 服务器、TPU 和 Apple Silicon 上的服务与工作流集成。

Nanbeige 发布 33B 开源智能体编程模型 Nanbeige4.3-33B

Nanbeige LLM Lab 在 Hugging Face 以 Apache 2.0 协议发布了 Nanbeige4.3-33B，这是一个 33B 稠密语言模型，专为智能体编程和办公类协作任务构建。该模型支持 524,288 token 的上下文窗口，并在官方对比测试中领先多款同量级开源模型。

OpenAI 和 Anthropic 如何在几个月内将 LLM 价格下调高达 80%

过去几个月中，OpenAI 和 Anthropic 的多款 LLM 产品价格大幅下调高达 80%，引发了行业内激烈的价格竞争。这些价格降幅不仅适用于各项 API 服务，也涵盖了诸如 Codex 和 Claude Code 等订阅制智能体工具中的模型使用。与此同时，由于模型性能提升的速度快于价格下降的速度，整体支出反而呈现增长趋势。

JetBrains 发布智能体 IDE Thinkrail

JetBrains 发布全新的智能体 IDE Thinkrail，基于 pi 编码智能体构建，支持隔离的 git-worktree 工作区、Monaco 编辑器标签、活体规格文档（living specs）、多并发聊天会话以及 MCP 服务器集成。该产品提供桌面客户端与命令行工具两种安装形式，采用 Apache License 2.0 开源协议。

What Adobe v ArtCraft teaches us 带来的思考

AI 实验室通过廉价模型和开源生态摧毁了软件公司的商业模式，导致传统软件收费站失去收入来源。大模型以极低价格向大众提供高性价比的编码能力，反而瓦解了本应为高价智能买单的客户基础。开源和开放权重模型的普及打破了人工智能的人工稀缺性，使 AI 实验室陷入既无法大幅涨价又无法维持低价补贴的两难困境。

🚨 AI News | TestingCatalog@testingcatalog· 01:08AI 评分5757

南北阁发布了 33B 参数量级的新开源模型 Nanbeige4.3-33B，在多数基准测试中表现出色，在智能体编码和协作任务中展现出强劲性能。该模型在多数基准测试中表现优于 Qwen3.8-27B、Muse-Glimmer-30B 和 Gemma4-31B，官方未来还计划推出更小的 Nanbeige4.3-3B 模型。

Reddit 的 r/opensource 社区宣布禁止所有个人项目和使用 LLM 的项目

Reddit 的 r/opensource 社区宣布禁止所有使用 LLM、由 LLM 制作或旨在用于 AI 的项目以及所有个人项目。新政策规定，允许发布的项目必须满足至少运营满 1 年、拥有 3 名以上贡献者且具备现有社区等条件。此外，该社区不再接受寻找维护者或贡献者的请求。

Rohan Paul@rohanpaul_ai· 22:44AI 评分3232

德州大学的研究表明，将小型内存决策交由快速评分模型处理，可使 AI 内存系统构建长对话内存的速度提升 6.6 倍。Jev-Mem 通过快速评分器批量返回概率而非生成文本，仅在最终调用 LLM 读取内存并回答。在 LoCoMo 基准测试中，其答案得分为 0.777，内存构建时间缩短至 158 秒。

KRAFTON AI 预览 Raon-1 mini 模型

KRAFTON AI 发布了 30B-A4B 体量的 Raon-1 mini 模型预览版，采用混合专家架构并以 Apache 2.0 许可开源。该模型聚焦韩语并兼顾英语，在编程与智能体任务上表现与同尺寸模型相当，官方提供限时免费 API 试用。

Farol：一个用于评估 Pull Request 合并风险的开源工具与 GitHub Action

Farol 是一个免费开源的 CLI 工具和 GitHub Action，在 AI 代码评审之后运行，通过静态分析评估 Pull Request 的合并风险并定位风险文件。它基于真实的编译器类型检查和语法分析生成 0-100 的风险评分、审阅结论及测试清单，支持 TypeScript、Go 和 Python 等多种技术栈。

Reddit r/opensource 板块发布新规禁止 AI 相关项目及非英语用户

Reddit 的 r/opensource 社区发布了新的提交规则，全面禁止使用 AI、由 AI 制作或为 AI 设计的项目，并要求社区成员必须使用英语。新规还对提交的项目增加了至少运营一年、需活跃维护且有多个贡献者的限制，引发了社区的强烈争议并催生了竞争板块 r/trueopensource。

斯坦福与 UC Berkeley 推出 TokenGate：token 门控注意力让长上下文 prefill 最快提升 11.3 倍

来自斯坦福大学和 UC Berkeley 的研究人员推出了 TokenGate，这是一个专为大语言模型长上下文 prefill 阶段设计可训练 token 门控注意力模块。

Nathan Lambert@natolambert· 20:52AI 评分3131

Interconnects 播客第 20 期深入探讨了近期 AI 领域的争议与现实问题，主要讨论了 Kimi K3.1 Pro 虽有惊人基准测试成绩却引发混合评价的原因，以及开源模型与网络安全风险的认知差异。节目还剖析了网络安全专家与 AI 专家在近期事件上的观点分歧，并展望了未来几个月的行业走向。

Nathan Lambert@natolambert· 20:04AI 评分3131

不错的讨论串，一些闭源实验室使用的强化学习细节正在慢慢泄露出来。

Tibo@thsottiaux· 14:28AI 评分6060

OpenAI 的 Codex 已完成全面推送，接下来将迎来忙碌的一周。

meng shao@shao__meng· 13:24AI 评分6666

Block 推出纯人类语音训练的 speech-to-speech 模型 Dessa，支持全双工边听边说并在 MacBook Pro 本地实时运行。该模型无文本、无预训练底座，旨在通过直接处理音频来理解情绪和节奏，目前已开放小范围安全研究员早期访问。

Five Qwen3.8-27B models match Fable 5 Using GVS5H Harness

研究提出了一种基于账本的零样本自组织方法 GVS5H，利用多个模型实例通过共享文件系统进行问题分解和协作。在 LiveCodeBench 最新 100 道困难问题测试中，该方法使本地部署的开源 Qwen3.8-27B 模型 pass@1 从 66.8% 提升至 92.4%，达到与 Fable 5 相当的准确率。

如何在 llama.cpp 中运行 Underdog Saluki 27B：2-bit Qwen3.8-27B 工具调用实测指南

本文介绍了如何在 llama.cpp 中运行 Underdog Saluki 27B 模型，并将其与 ISTA 的 IQ2_XS 版本进行了详细的字节级 provenance 分析、服务器内存与速度测试，以及在 120 个 BFCL v4 任务上的工具调用性能对比。测试结果显示，Saluki 在严格评分下通过的任务数超过其父模型，且两者的性能差异经 McNemar 检验具有统计学意义。

Cognition 开源 Devin Vulnerability Fixes 插件，修复 PHP2Shell、Node.js 与 GitLab 三个 RCE 漏洞

Cognition 发布开源的 Devin Vulnerability Fixes 插件，包含一组针对 PHP2Shell、Node.js 安全更新及 GitLab 自托管漏洞的 Agent 技能。

meng shao@shao__meng· 10:44AI 评分4343

Nathan Lambert 在哈佛大学 CS 2881R AI 安全客座讲座的视频已正式发布。他在讲座中全面探讨了开源模型现状，指出中国开源全面领先，而美国拥有 10 倍以上的算力优势，并认为蒸馏并非关键问题。

开源安全运维平台 Argus 发布，用于应对 AI 驱动的攻击威胁

开源安全运维平台 Argus 宣布发布，基于 MIT 协议开源且完全自托管，旨在以机器速度监控云端、身份、代码和设备并实时阻断攻击。该平台提供 AWS、Azure、GCP、Kubernetes 及 GitHub 等多源集成、自动化响应与一键修复、Shadow AI 发现与网关治理、攻击模拟器以及自主渗透测试功能。

Bbtree：高性能有序映射数据结构开源发布

开发者 Xiangpeng Hao 推出了 bbtree，这是一个号称最快的有序映射（ordered map）数据结构。它在单线程下比 Rust 标准库的 BTreeMap 快 5 倍，在 96 线程下比 crossbeam-skiplist 快 12 倍，内存消耗降低 30%，具备零依赖、no_std 兼容以及开箱即用的特点。

Dream Labs 发布首个世界动作模型 Dream-1，支持跨形态机器人零样本泛化并开放 API

Dream Labs 宣布完成 9000 万美元种子轮融资并正式出山，发布首个世界动作模型 Dream-1。该模型可通过公开 API 获取，无需针对特定机器人进行微调或预先演示，即可对未见过的双臂机器人、任务和环境实现零样本泛化控制。

Block 发布端侧语音模型 Dessa，支持全双工实时交互与情感表达

Block 研究实验室发布了名为 Dessa 的全新语音模型，支持本地端侧运行和全双工实时交互。该模型完全在人类语音上进行训练，能够表现出笑声、停顿和哭声等自然情感，目前暂不对公众开放，正邀请安全研究人员进行测试。

Roku 开发者仓库从 GitHub 迁移到 GitLab

Roku 已完成将所有开发者资源从 GitHub 迁移至 GitLab，涵盖 RSG 2.0 SDK、文档、示例及工具仓库。开发者需要更新已有的书签、Git 远程地址、子模块及检索管道中的仓库 URL。原 `github.com/rokudev/` 现已变更为 `gitlab.com/rokudev/`。

Aravind Srinivas@AravSrinivas· 00:21AI 评分6363

Perplexity 宣布开源技能 impeccable 现已上线 Computer 技能市场，由 pbakaus 构建以帮助用户生成高质量界面，并向每位用户赠送 5000 credits 额度以供上手使用。

OpenBMB@OpenBMB· 21:25AI 评分5151

面壁智能推出了 EC²-Bench，对长周期智能体执行中的边缘与云端协同策略进行了系统研究。研究评估了四种协同策略在任务完成度、资源成本和隐私暴露方面的表现，发现合理利用云端预算可大幅提升成本效益，但性能与隐私之间存在明显权衡，且最优模式随端侧能力变化而不同。

Sebastian Raschka 发布 8 集从零构建推理模型视频课程

Sebastian Raschka 推出了 8 集共 11 小时的从零构建推理模型视频课程，基于预训练的 Qwen3 0.6B 模型和 PyTorch，在 Python 中实现评估、推理时扩展、强化学习与蒸馏等方法。课程涵盖环境搭建、答案验证器、推理扩展技术、GRPO 训练及模型蒸馏，配套同名书籍与开源代码。

CowAgent：开源的超级 AI 助手

CowAgent 是一款开源的超级 AI 助手与智能体框架，支持任务规划、工具与技能调用、长期记忆以及知识库自动构建。该项目具备多模型接入、多渠道集成及多智能体团队协作能力，支持在笔记本或服务器上通过单行命令一键安装运行。

NVIDIA 发布开源小模型 Nemotron 3.5 Bolt E4B 4GB

NVIDIA 发布了开源小模型 Nemotron 3.5 Bolt E4B 4GB，面向本地语音助手、游戏角色和机器人等场景。该模型基于 Gemma 4 E4B 通过强化学习训练，拥有 8B 总参数、4B 有效参数和 64K 上下文，在多项基准测试中表现突出，权重和训练方案已完全开源。

meng shao@shao__meng· 09:25精选AI 评分8686

月之暗面发布 Kimi K3.1 Pro 3T 级开源权重模型，强化了编程、3D 与金融 Agent 能力，完整权重计划在 2026 年 11 月 4 日前开源。该模型在 Terminal-Bench 4.0 编程榜上达到 65.7%，并同步推出交互速度提升 2 至 3 倍的 Highspeed 版本。

Rohan Paul@rohanpaul_ai· 08:53AI 评分6161

Meta 与卡内基梅隆大学的研究发现，通过强化学习训练的小型模型在工具选择任务上能够超越提示词驱动的大型模型。研究通过教师示例与强化学习训练 Qwen3 模型执行步骤拆解与工具选择，在 ToolBench 上达到 41.5% 的准确率，优于 Llama-4-Maverick 402B 的 30.6%。

月之暗面发布 Kimi K3.1 Pro 混合专家模型

月之暗面发布 Kimi K3.1 Pro，这是其 K3.1 系列的首款模型，采用 2.8T 总参数、104B 激活参数的 MoE 架构，并支持 1M 的上下文窗口。该模型在终端编码和 SWE-Marathon 基准上接近或领先部分前沿模型，API 现已上线，开源权重预计于 2026 年 11 月发布。

同一件事，精选收录的是《月之暗面发布 Kimi K3.1 Pro 模型》

Artificial Analysis@ArtificialAnlys· 07:49AI 评分5757

Artificial Analysis 公布了 Meta 816B 模型 Muse Spark Open 在 AA-AgentPerf 上的推理吞吐与能效实测结果。

Orange AI@oran_ge· 07:02AI 评分6161

月之暗面发布 Kimi K3.1 Pro，这是一个 3T 级开源权重多模态模型，能力接近 Astra 和 Opus，并重点增强了 AI 游戏与 3D 能力。

英伟达 CEO 演示 Microduck 机器人，预售量突破 2 万台

英伟达 CEO 黄仁勋在 GTC Berlin 主旨演讲中演示了 Pollen Robotics 推出的开源机器人 Microduck，相关视频引发关注并带动预售量在次日突破 20,000 台。Microduck 采用英伟达技术栈进行仿真训练，支持通过语音指令执行多种动作，预计在圣诞节前发货。

🚨 AI News | TestingCatalog@testingcatalog· 05:58AI 评分6161

Mubit 推出了一个可让团队为重复任务训练自训练 AI 模型的新平台，并随之发布了一个开源模型和一个新基准。该平台作为 OpenAI、Anthropic 或 Gemini API 的代理基础 URL 运行，并根据智能体任务训练小模型，当小模型在测试中匹配前沿模型时即可接管任务。此外，Mubit 还能从 Langfuse、Braintrust 或 Pydantic Logfire 导入的历史调用中进行学习。