AI 日报 · 2026 年 10 月 16 日 · 星期五
无忧知讯
Meta 开源 Muse Spark Open：816B 多模态 MoE 模型
Meta 发布开源权重模型 Muse Spark Open，采用混合专家架构，总参数约 816B、每 token 激活约 42B，上下文窗口最高 100 万 token，可输入文本、图像、音频和视频并输出文本。该模型面向智能体编码训练，能读取代码库、编写和调试代码并调用工具，同时可处理截图、语音和录屏。模型提供 BF16 与 NVFP4 两种 checkpoint，BF16 约 1.5 TB，NVFP4 面向 NVIDIA Blackwell GPU；官方给出 transformers、llama.cpp、SGLang、vLLM、MLX 的部署配方，以及用 TRL 在 64 张 H100 上微调 LoRA 的示例。
- Meta 的 Muse Spark Open 上线 Amazon SageMaker JumpStartAWS Machine Learning Blog
- Meta 与 Apple 合作，让 Muse Spark Open 模型在 Mac 上更好运行The Verge · AI
模型发布/更新
Black Forest Labs 发布 FLUX.3 Image Klein，Diffusers 首日支持
Black Forest Labs 发布 FLUX.3 Image Klein，并在 Diffusers 中首日支持。该模型用同一个模型完成文生图、多参考图生图和新增的布局控制，可在提示词中写入边界框指定画面各部分的摆放位置，或指定参考图中哪些部分需要移动。两个开放 checkpoint 已收录在 FLUX.3 Image Klein collection 中，蒸馏版默认 16 步、无需 CFG，基础版 50 步并支持 CFG。
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，最大版本仅 209M 参数，在 GIFT-Eval、TIME 和 fev-bench 三个公开基准上均排名第一，参数量约为此前 SOTA 的三分之二。该系列包含 5M、28M、123M 和 209M 四个尺寸，共享同一架构与训练配方，支持概率化多变量预测以及过去协变量和已知未来协变量。推理无需 GPU，在 8 线程标准服务器 CPU 上，用三周 15 分钟粒度历史预测未来一天，5M 模型耗时 10 ms，209M 模型耗时 140 ms。
行业动态
The Decoder另有 1 家信源报道Anthropic 第三季度营收 168 亿美元，增速放缓，拟 11 月 IPO
Anthropic 在旧金山与潜在投资者的私下会议上披露，第三季度营收达 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。公司截至第三季度的调整后营业利润率为 11%，为连续第二个季度实现调整后盈利，且现金流为正，第三季度每花 1 美元算力成本可带来 1.70 美元收入。Anthropic 估计 5% 至 7% 的收入来自知识蒸馏，并称已推出有效反制措施，但这部分收入预计将下降并拖累当季业绩。
论文研究
The DecoderGPT-6-Astra 在 50 道物理研究题中解出 49 道，平均每题不到 3 美元
一项新基准测试让商用 AI 智能体在无人类提示下解答理论物理研究问题，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。Anthropic 的 Opus 5.5 在 Claude Code 中得分 92%，Google Gemini 3.8 Flash 为 68%，开源权重模型 DeepSeek-V4.1-Flash 和 GLM 5.3 分别为 54% 和 42%。题目覆盖理论物理 11 个子领域，刻意避开重大开放问题，聚焦对已知方法略作改动的常规计算。
微软研究院发布 Magnetar：基于标准哈希函数的通用零知识证明 zkVM
微软研究院发布 Magnetar，一个通用零知识虚拟机（zkVM），可证明用 Rust、Go 或 C 编写的 RISC-V 程序执行，并返回约 12 毫秒即可验证的短证明。它在笔记本上每秒可证明 7.2 至 8.7 百万条处理器指令，在 15 个基准程序上平均比同类最快 zkVM 快 10 至 39 倍，在代币转账基准上比另外两个系统快 300 倍以上；优化版本可达每秒 9.5 至 12.8 百万周期。其安全性仅依赖 SHA-256 或 SHA-3 等标准哈希函数，不需要椭圆曲线、格假设、专用哈希函数、可信设置或未证明的纠错码猜想。该成果是微软研究院十余年零知识证明研究的延续，技术论文给出完整设计、安全分析与测量结果。