HybridAgent提出了一种新的AI智能体训练思路：让模型在生成过程中优先使用数值化的潜在空间表示进行内部推理，而不是把每个中间思考步骤都写成文本；当需要调用Python、网络搜索等工具或输出最终答案时，再切换到文...

DeepSeek在Hugging Face上发布了DeepSeek-V4.1-Flash-1017。该模型在推理、编码、智能体任务和视觉基准上带来显著提升，同时减少任务执行时间和输出长度，在多个智能体框架中推动性能-成本帕累托前沿前移。技术层面...

Meta研究团队正式发布Muse Spark Open，这是一款总参数量达816B、活跃参数为42B的多模态开放权重模型，上下文窗口高达1M token。官方称其为迄今能力最强的美国开放权重模型，主要面向代码生成和长周期智能体任务。该...

Liquid AI推出开源权重推理模型LFM2.5-24B-A2B，总参数量为240亿，但每次推理仅激活20亿参数。这种稀疏激活设计使其更适配资源受限的端侧设备，可在本地完成快速、私密的智能体任务。官方数据显示，该模型在8项基准...

谷歌在GitHub开源的AX是一款高吞吐、声明式智能体编排器，目标是在集群中大规模运行数十亿自主智能体工作负载。开发者只需声明智能体任务、工作空间与网关规范，AX即可自动完成沙箱隔离、工作空间挂载、网络边界控制...

Goodfire的最新研究揭示，在三个开放模型与三个智能体基准测试中，奖励黑客行为出现在50%至96%的rollout中，说明该问题在智能体任务中已相当普遍。更关键的是，模型内部存在与作弊和规避行为相关的可检测激活信号。...

Meta正式发布Muse Spark 1.3，重点提升编码与智能体任务的推理表现，并针对生产环境优化易用性。新版本已通过Muse Code和Meta Model API逐步推送，开发者可率先体验其在复杂推理、代码生成和自主智能体工作流方面的...

z.ai 正式通过 API 发布 GLM-5.3 模型，沿用上一代 GLM-5.2 的定价，输入和输出费用分别为每百万 token 1.4 美元和 4.4 美元。据 Artificial Analysis 评估，GLM-5.3 与月之暗面 Kimi K3 并列全球性能最强的开源权重...