微软AI负责人：新基础模型超越OpenAI同类产品，算力仅为其四分之一

微软AI业务CEO穆斯塔法·苏莱曼告诉员工，微软自主研发的一款模型比OpenAI提供的类似模型更好。苏莱曼在周四举行的员工大会上表示：“我们现在拥有一个更强大的预训练基础模型，其性能超过了目前驱动GPT 5.6 Sol的模型。事实上，我们训练这个模型所使用的算力，只有OpenAI训练其模型所用算力的四分之一。”微软在周四早些时候宣布了这款模型，名为MAI-Base-2。微软称，公司最近完成了该模型的预训练。该模型采用混合专家(MoE)架构，总参数量达2.8万亿，激活参数量为800亿。苏莱曼还表示，从算力使用效率来看，微软的新款AI模型所需的计算量只有DeepSeek的十二分之一。

—— 凤凰网科技

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Cursor 调查 Grok Bot 内部测试数据或涉机密信息问题

据媒体调查，SpaceX AI 部门旗下智能体 Grok Bot 在发布前曾引发内部数据安全担忧。2026年7月下旬，负责开发该产品的 Cursor 工程师警告，内部测试和员工日常使用产生的数据可能包含客户、供应商及商业伙伴的机密信息，并可能已被传输至 SpaceX AI 部门。Cursor 随后启动内部调查，但调查结论尚未公开。

Grok Bot 最初代号为 Sand，Cursor 员工约于今年6月开始使用，覆盖销售、招聘和调研等场景。为优化产品，Cursor 曾收集员工、外部个人及企业用户的操作记录，用于训练模型学习智能体的任务执行方式。由于部分员工使用个人邮箱登录，公司难以准确识别相关数据。对此，Cursor 要求员工改用公司邮箱，并决定后续模型训练不再纳入员工使用数据。Cursor 律师曾在内部通讯中指出，相关数据可能包含客户及合作伙伴的机密信息，公司未必拥有将其用于模型训练的合法权限。

此外，Cursor 今年夏季还发生客户信息泄露事件。公司通过 Vercel 搭建的销售与市场网站，将密码直接写入底层代码，导致威瑞森、博世及 Coupa 等企业的部分客户信息面临暴露风险，工程师发现后紧急下线相关网站。

SpaceX AI 此前也出现过类似问题。2025年3月，一名员工误将测试脚本上传至公开 GitHub 仓库，泄露 Grok API 密钥;今年夏季，Grok Build 被发现可能将完整 Git 代码仓库上传至 SpaceX 旗下谷歌云存储，随后相关上传功能被关闭。随着 Grok Bot 成为 SpaceX AI 争夺企业级 AI 市场的重要产品，这些事件凸显了智能体高权限访问、训练数据采集与企业机密保护之间的安全治理挑战。

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Meta 发布 Muse Spark Open：自称"美国最强开源"，两台 Mac Studio 就能跑

Meta 于当地时间 15 日推出开放权重模型 Muse Spark Open，并高调宣称这是迄今能力最强的美国开放权重模型。它采用原生多模态架构，总参数量 816B、激活参数 42B，上下文窗口拉到 1M token，专为代码构建与智能体协作打磨，在长程任务、复杂软件工程与多步推理上表现突出。

最抓人眼球的是本地部署门槛被压到极低：依托最新的 MLX 框架，它成为同级别里首个只需两台搭载 M5 Ultra 芯片（512GB 内存版）的 Mac Studio，就能在桌面端本地跑起来的模型。换句话说，一套总价可控的工作站，便足以托起一个顶尖开源大模型，不必再依赖云端机房。

主流平台全面铺开，权重免费可商用

即日起，开发者可通过 Baseten、Fireworks AI、Groq、Modal、Nebius、OpenRouter 与 Together AI 等 API 平台调用；模型权重也已同步登陆 Amazon SageMaker AI、Google Cloud Model Garden、Hugging Face 与 Microsoft Foundry Models 公开下载。推理侧，它适配 SGLang、vLLM、TensorRT-LLM、Hugging Face Transformers、Apple MLX、llama.cpp 与 Unsloth 等主流引擎，并针对 AMD、苹果、英特尔与英伟达芯片做了深度优化，基于 PyTorch 也能便捷二次开发。

Meta 在公告中强调，该模型在后训练阶段加强了安全对齐，基准显示各风险维度均有严密防护。模型基于附带限制性商用条款的 Muse Model License 发布，绝大多数开发者可免费获取使用。在 OpenAI、Anthropic 紧捂权重的当下，Meta 把"美国最强"的招牌挂上开源之门，既是技术秀肌肉，也意在抢下开发者生态的话语权。

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Claude Opus5.5极速模式全面开放，输出速度提升2.5倍

Anthropic 正式向全体开发者开放 Claude Opus5.5极速模式（Fast Mode），结束此前的研究预览阶段并取消等待名单。该模式未削减模型权重或推理能力，而是通过优化底层配置，将输出速度提升至标准模式的2.5倍，同时下调计费价格。目前，极速模式仅支持 Opus 系列的部分模型，开发者可通过添加一行参数启用。

在使用机制方面，极速模式设有独立的速率限制，不与标准模式共享提示词缓存。Anthropic 还提供了面向不同用户群体的账单查询方式及企业级管控方案，帮助开发者监控使用情况，降低超额调用带来的成本风险。

此外，Claude 近期上线空闲压缩功能，可减少长会话中的 Token 消耗，用户也可以根据需要手动关闭。与此同时，Fable5.5已进入早期灰度测试阶段，预计后续将正式发布。

此次极速模式全面开放，进一步降低了开发者使用高速模型推理的门槛，也反映出 Anthropic 正在通过推理速度、调用成本与资源管理机制的协同优化，拓展高性能模型的应用场景。

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Figma 推出 Markdown 编辑器 Specs，扩大代码层公开测试

Figma 在印度举办的首届 Config 大会上推出基于 Markdown 的全新编辑器 Figma Specs，并向更多用户开放代码层（Code Layers）公开测试，同时推进 Payload 与 Figma Make 的集成，进一步完善 AI 辅助设计与开发工作流。

Figma Specs 支持用户以文档形式定义设计语言，并可作为独立文件存在或与画布共存。用户能够引用画布元素、嵌入 FigJam 图表、代码层和设计内容，还可整合设计库、代码库及相关指南，为团队和 AI 代理提供集中式设计规范，提升生成内容对品牌规则的遵循程度。

代码层此前于今年6月启动内部测试，此次扩大公开测试范围，允许用户在设计中添加代码以创建交互式原型，并通过 AI 代理将设计转换为代码或修改代码，持续迭代原型。Figma 首席设计官 Loredana Crisan 表示，目前生成的代码行数已达到此前的17倍，但产品发布次数仅增长1.3倍，反映出大量代码用于产品探索与设计，而非直接发布。此外，Figma 的 MCP 新增支持20多种工具，包括 Open Code、Dia、Grok Bot 和印度初创公司 Sarvam。

在内容管理方面，Figma 正将去年收购的开源无头 CMS Payload 集成至 Figma Make，用于生成动态网站并直接管理内容。Payload 过去12个月的下载量增长了六倍。Figma 表示，印度是其美国以外用户数量最多的市场，平台已与孟买证券交易所上市的印度前100强企业中的40% 开展合作。

此次更新显示，Figma 正通过设计规范、代码生成与内容管理的整合，降低 AI 创作的不确定性，推动设计与软件开发流程进一步融合。

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#Update #ChatGPT

ChatGPT 网页版现已支持查看 Chrome 标签页内容（Chat 模式）和接管 Chrome 浏览器（Work 模式）。

该功能先前需要桌面客户端。

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Anthropic IPO 估值遭砍：增速放缓，2 万亿美元预期回落至 1.5 万亿

路透社援引四名知情人士称，随着 AI 融资成本攀升引发市场不安，Anthropic 披露最新财务数据后，部分现有股东与拟参与 IPO 的投资人开始考虑下调对其的估值。

据其中三人透露，一些投资者在旧金山举办的投资者日活动中，围绕约 1.5 万亿美元（现汇率约合 10.05 万亿元人民币）的估值展开讨论。而此前外界预期，Anthropic 在 11 月上市时的估值约达 2 万亿美元（约 13.41 万亿元人民币）。

三季度盈利难掩增速失速

Anthropic 向潜在投资人交出的成绩单并不难看：第三季度营收 168 亿美元（约 1126 亿元人民币），环比增长 45%，并在调整部分财务科目后扭亏为盈。这组数据缓和了部分人对 AI 研发烧钱的忧虑。

但光环之下藏着隐忧。二季度营收 116 亿美元，较一季度翻倍有余，环比增幅超过 100%；到了三季度，这一数字掉到 45%。营收增速明显放缓，让一些投资者感到失望。在市场看来，Anthropic 上市后的成色，几乎决定了短期 AI 板块的冷暖——它能否顺利挂牌，以及 OpenAI 能否明年接棒，被视作行业风向标。

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OpenAI 正式宣布 GPT-5.5 退出 ChatGPT，多款旧版 API 进入三个月下架倒计时

人工智能领域的迭代速度正在刷新外界认知。OpenAI 于10月14日正式宣布，GPT-5.5从ChatGPT、ChatGPT Work以及账号登录的Codex中正式退役，不过相关 API 接口目前暂不受影响。与此同时，包括GPT-4o在内的多款旧版模型指定版本也迎来了下架倒计时，将于2027年1月14日正式停用，留给开发者和企业用户的迁移时间仅剩下大约三个月。

随着新一代GPT-6.1等模型的全面上线，其在响应速度和事实准确性上均实现了显著提升，同时调用价格也更具市场竞争力。当前，ChatGPT的周活跃用户规模已经突破12亿大关，如何在庞大的用户推理服务与高强度的模型训练之间平衡算力投入，成为摆在 OpenAI 面前的一道现实考题。

在激烈的市场竞争中，OpenAI 与Anthropic正在模型能力、响应速度和调用成本上展开全方位竞速。双方近期的密集迭代虽然为用户带来了更强的性能，但也数次暴露出服务异常的问题，这也再次凸显出底层基础设施建设与运维稳定性的至关重要。

针对此次旧版模型的退役，官方不仅给出了切实的替代模型选择方案，也特别提醒广大用户及时检查并更新相关旧任务的模型指定设置。建议开发者和用户根据具体的业务场景与任务实际需求，灵活选择最适配的模型及推理强度，从而在实际应用中实现最高效的资源利用。

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Meta 发布 Muse Spark Open:8160亿参数、1M 上下文，开放权重榜单得分39低于 GLM-5.3

10月16日凌晨，Meta发布开放权重模型Muse Spark Open，总参数量8160亿，每个Token激活约420亿参数，支持100万Token上下文窗口，可接收文本、图像、视频和音频输入。该模型采用稀疏混合专家架构，原生多模态，主攻编程与Agent任务，面向长周期执行、复杂软件工程和多步推理。Meta称其为迄今能力最强的美国开放权重模型。

本次发布的重点在本地部署。借助最新版MLX框架，Muse Spark Open已针对苹果M5Ultra芯片的Mac Studio优化，单机集成GPU最高可用512GB内存，两台合计约1TB统一内存可容纳完整模型，1.2TB/s内存带宽足以支撑每Token所需的参数读取。

Meta用其驱动的Muse Code测试了完全本地运行的Agent工作流，包括为开源Mastodon客户端Ice Cubes完成iOS代码修改与整包构建，以及操作DaVinci Resolve逐帧审片并裁剪竖屏。

评测结果呈现分化。在Artificial Analysis开放权重模型智能指数榜单上，Muse Spark Open（xhigh）得39分，低于MiMo-V2.6-Pro的46分与GLM-5.3的45分，与DeepSeek V4.1Flash持平;在Terminal-Bench2.1中得76.4分，DeepSWE1.1中得60分，分别低于GLM5.3的67分和Kimi K3的68分，GDPval-AA v2的1401分同样落后于Qwen3.8-2.4T-A95B等国产模型。

开发者可通过Baseten、Fireworks AI、Groq、Modal、Nebius、OpenRouter、Together AI等平台调用API，并在Hugging Face等平台下载权重。模型支持SGLang、vLLM、TensorRT-LLM、MLX、llama.cpp、Unsloth等主流框架，

针对四家芯片厂商优化，其定制Helion内核在英伟达和AMD GPU上实现1.03至3.95倍内核级加速。Meta称得益于与苹果新CEO约翰·特努斯及苹果团队的合作，该模型亦完成额外安全后训练，达到超级智能扩展框架的发布门槛。

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