AI 日报 · 2026年10月16日 · 星期五
Meta 开源 816B 参数 MoE 多模态模型 Muse Spark Open
AI 导读
Meta 发布开源权重模型 Muse Spark Open，采用 MoE 架构，总参数约 816B、每 token 激活约 42B，支持文本、图像、音频和视频输入，上下文窗口最高 100 万 token。该模型同日上线 Amazon SageMaker JumpStart。
模型发布/更新
Meta 开源 Muse Spark Open：816B 参数 MoE 多模态模型
Meta 发布开源权重模型 Muse Spark Open，采用 MoE 架构，总参数约 816B、每 token 激活约 42B，支持文本、图像、音频和视频输入，上下文窗口最高 100 万 token。
Black Forest Labs 发布 FLUX.3 Image Klein，Diffusers 首日支持
Black Forest Labs 发布 FLUX.3 Image Klein，一个模型同时支持文生图、多参考图生图和边界框布局控制，并在 Diffusers 首日上线。
Apertus 1.5 发布：8B 与 70B 模型新增图像音频理解与思考模式
Apertus 1.5 在 8B 和 70B 两个规模上扩展了 Apertus 1.0，新增图像与音频理解、可选思考模式、4 倍长的上下文窗口（262,144 tokens）、更好的指令遵循和工具调用能力，权重于 2026 年 7 月 24 日以 Apache 2.0 许可发布在 Hugging Face。
IBM 发布 Granite Switch 4.1：一个端点同时支持对话、决策与语音
IBM 发布 Granite Switch 4.1，包含 Granite-Switch-4.1-8B 和 -30B，把通用决策 aLoRA、安全决策 Guardian aLoRA 以及 OpenASR 榜单上最快的 ASR 模型 Granite-Speech-5.0-Turbo-CTC 组合进一个模型，占用显存与基座模型单独运行时大致相当。
Mistral 发布时间序列基础模型 Timestral，209M 参数登顶三大基准
Mistral 发布首个时间序列基础模型系列 Timestral，提供 5M、28M、123M 和 209M 四个尺寸，最大模型以 209M 参数在 GIFT-Eval、TIME 和 fev-bench 三个公开基准上排名第一，参数量仅为前代 SOTA 的三分之二。
Meta 的 Muse Spark Open 上线 Amazon SageMaker JumpStart
Meta 的编码优化开源权重模型 Muse Spark Open 已在 Amazon SageMaker JumpStart 上线，支持 100 万 token 上下文窗口，采用 MoE 架构，总参数 816B、每 token 激活 42B，可接收文本、图像、文档、音频和音视频输入并输出文本。
产品发布/更新
Google DeepMind 用 Google Antigravity 加速抗菌肽发现
Google DeepMind 介绍用智能体开发平台 Google Antigravity 加速抗菌肽发现，把原本分散在多个数据库的检索压缩到单次会话中。该平台结合可从氨基酸序列预测生物功能的模型 ProtNLM，扫描 UniProt 中数百万条未表征蛋白质，找到一条对呼吸道感染相关病原体有预测活性的新型抗菌肽候选，目前正进行湿实验验证。
NVIDIA 发布 RTX Spark，面向创作者、玩家与 AI 智能体的 Windows PC
NVIDIA 发布 RTX Spark，一款面向创作者、玩家和 AI 智能体的 Windows PC，并在全球多地举办发布活动。官方引用 Tom's Hardware、TrustedReviews、Tom's Guide 等媒体评测，称其在本地 AI、游戏和创作工作流上表现良好，Artificial Analysis 也提供了独立测试的初步结果。
行业动态
Anthropic 第三季度营收 168 亿美元，增速放缓，计划 11 月 IPO
Anthropic 在旧金山一场面向潜在投资人的非公开会议上披露，第三季度营收为 168 亿美元，环比增长约 45%，是 2025 年全年营收的 3.6 倍以上，但增速较第二季度超过 140% 的环比增幅明显放缓。
Google DeepMind 与新加坡政府合作推出端侧反诈检测模型
Google DeepMind 与新加坡政府科技局（GovTech）合作，基于轻量级 Gemma 模型微调出可在普通智能手机上运行的端侧反诈检测模型。该模型在设备本地分析对话，检测到操纵性话术时实时弹出警告，采用轻量分类器初筛加 Gemma 上下文评估的两阶段流水线以控制功耗。微调在 GovTech 管理的 GCP 环境中完成，训练数据排除私人或可识别个人信息，仅使用匿名化数据集。
论文研究
GPT-6-Astra 在 TheoPhysEval 物理基准中解出 50 题中的 49 题，每题成本约 2.40 美元
一项新基准测试让多个商用 AI 智能体在无人类提示下求解理论物理研究问题，运行在 OpenAI Codex 环境中的 GPT-6-Astra 解出 50 题中的 49 题（98%），平均每题成本不到 3 美元，整套基准约 116 美元。
微软研究院发布 Magnetar：基于证明的通用计算 zkVM
微软研究院发布零知识虚拟机 Magnetar，可证明用 Rust、Go 或 C 编写的 RISC-V 程序执行，在笔记本上每秒证明 720 万至 870 万条处理器指令，15 个基准程序上平均比现有最快 zkVM 快 10 至 39 倍，证明验证约 12 毫秒。
技巧与观点
Dyna Robotics 联创 Jason Ma 谈 Dyna-2 世界动作模型与小时级自主机器人
Dyna Robotics 联合创始人兼首席科学家 Jason Ma 在 Latent Space 播客中介绍了上月发布的世界动作模型 Dyna-2，它基于超过 100 万小时人类视频预训练，能同时预测未来视频与机器人动作，并已推出物理机器人智能体 Dyna-2.1。
AWS 提出 Trust in Depth：让智能体获得更多自主权而不失控
AWS 副总裁 Shawn Bice 提出 Trust in Depth 框架，主张在智能体行为可被验证时让它自主行动，把人工判断留给真正需要决策的环节。