DeepSeek 与 MiniMax 率先完成合规登记，顺利实现开源与海外授权

随着商务部与科技部于10月16日就修订《中国禁止出口限制出口技术目录》公开征求意见，其中涵盖大模型、智能体、算力集群以及信息处理等23项人工智能领域技术的调整引发了全行业的高度关注。政策发布后，外界曾一度产生疑问:一贯强调高水平开放的中国，为何此时要对 AI 技术施加“出口限制”，这是否意味着政策方向发生了转向?

针对这一行业关切，最新动态给出了清晰的答案。据悉，自政策公开征求意见以来，国内头部大模型企业 DeepSeek 与 MiniMax 已经顺利履行了相关登记手续，并成功完成了开源与海外授权使用的合规流程。

从商务部在相关政策问答中的表态来看，官方对“什么不管”的界定不仅比“什么要管”的解释更多，而且表述也更加具体和清晰。这一细节充分表明，《目录》出台的核心宗旨在于科学、精准地划定技术监管的边界，而绝非采取单一限制 AI 技术正常对外出口的“一刀切”做法。在保障国家安全与合规底线的前提下，我国正持续为企业开展规范化的国际技术合作与全球化开源生态建设预留出明确且健康的政策空间。

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奥尔特曼谈数学家的 AI 心路：从"我们完蛋了"到接受现实

在斯坦福大学，OpenAI CEO 萨姆·奥尔特曼面对数百名忧心职业前景的学生，聊起数学界遭遇 AI 时的集体心理。在他看来，数学家们走过了一段近似"哀悼"的旅程。

第一阶段是难以置信，紧接着是痛苦。奥尔特曼复述了圈内的典型反应：第一天大家觉得"我们完蛋了，数学这个领域也完了"，甚至盘算劝研究生转专业；到了第三天，情绪转为愤怒，矛头指向"OpenAI 这么干实在太过分了"。

转变出现在第五天。数学家开始接受现实——在研究与证明中，AI 已成绕不开的工具。不少人转而认为，自己作为数学家的路会变，但"希望能比以前更好"。奥尔特曼本人乐观，认为 AI 不至于酿成就业大灾难。

浪漫时代的落幕与争议

奥尔特曼的乐观，与不少数学家的体感相差甚远。今年 9 月，OpenAI 突然宣布模型攻克自 19 世纪悬而未决的纳维—斯托克斯方程难题，点燃怒火。纽约大学和 Anthropic 的研究人员指责公司拿他们的聊天记录当"弹药"；也有人恼火 AI 只给答案、不示推导，把人类剩活压成枯燥验证。

风波之外新戏码又起。加州理工一群本科生发起"数学马拉松"，鼓励借 AI 啃长期未解的硬骨头。逾 700 名学者联名批评这助长 AI 生成的垃圾内容，OpenAI 随之退出赞助，赛事改规则后计划 11 月开赛。

陶哲轩直言数学研究的"浪漫时代"已结束，顶尖同行正从亲手解题转向核验 AI 的答案。本月 OpenAI 又称解决了 700 多道数学题，陶哲轩叹道："有些东西正在失去。"奥尔特曼则总结：从未见哪个领域，如此迅速走完这一整套变化。

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OpenAI 全面开放决策 API：基于 GPT-6 Luna，输入每百万 token 仅 0.1 美元

OpenAI 在10月22日把一道新的能力接口彻底敞开——决策 API（Decisions API）宣布全面开放。这套接口建立在 GPT-6Luna 之上，干的是一件很聚焦的事:把 Luna 的聪明劲儿收拢到那些"答案有边界"的问题上，帮应用程序和智能体根据文本、图像以及结构化数据，在近乎实时的节奏里拍板定案。按 OpenAI 的说法，它的响应速度比经由 Responses API 调用 GPT-6Luna 时，最高快了10倍。

定价是这次开放里最显眼的一处。决策 API 输入按每百万 token 收取0.1美元（按现汇率约合0.67元人民币），命中缓存的输入每百万 token 只收0.01美元(约合0.067元人民币)。更关键的是它的计费逻辑:只按输入 token 算钱，输出 token 免费。也就是说，你问得越多、答得越长，账单却只认你"喂进去"的那部分。OpenAI 透露，整个公司内部已经在把决策 API 接进产品和业务工作流里跑起来。

自公测阶段以来，这套能力也陆续长出了新肌肉。OpenAI 给它加了原生的 GPT-Live 集成、面向复用上下文的 Prompt 缓存，以及覆盖美国和欧盟的推理数据驻留支持;开发者如今还能直接传原生 JSON 输入、在问题指令里夹带图像，并且把单次请求里能提交的问题数顶到了400个——正好是此前上限的两倍。延迟表现也在持续打磨，其中就包括在亚洲多个地区扩充了服务容量。当模型学会在限定框里又快又省地做决定，AI 从"能给建议"到"能替你定"的那一步，被 OpenAI 又往前推了一截。

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OpenAI 全面开放决策 API：GPT‑6 Luna 上阵，输入百万 token 仅 0.1 美元

OpenAI 宣布把决策 API（Decisions API）全面放开。这套接口建在 GPT‑6 Luna 之上，把模型的聪明劲儿专门用在该给"限定答案"的问题上——帮应用和智能体基于文本、图像以及结构化数据，做出接近实时的判断。换句话说，它不为开放式创作而生，而是专攻答案范围明确、需要快速拍板的场景。

最抓人的是账怎么算。决策 API 输入每百万 token 收费 0.1 美元（约 0.67 元人民币），命中缓存的输入更压到每百万 token 0.01 美元（约 0.067 元）。关键是它只按输入 token 计费，输出 token 免费——判断结果越长，用户反而越占便宜。OpenAI 透露，内部团队已经在把这套 API 搬进产品和业务工作流。

提速十倍与能力扩容

性能上，官方称其响应速度比走 Responses API 调用 GPT‑6 Luna 快了最高 10 倍。从公测到现在，新东西陆续补上：原生接入 GPT‑Live、针对复用上下文的 Prompt 缓存，以及美国和欧盟的推理数据驻留支持。

给开发者的自由度也在放大。如今可以直接传原生 JSON 输入，在问题指令里塞进图像，单次请求最多提交 400 个问题——是此前上限的两倍。延迟表现持续优化，亚洲多个地区的服务容量也已扩充。这些调整共同指向一个信号：OpenAI 想把 Luna 的能力从"聊天"推向"替你做决定"的规模化落地。

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You.com 推出 Inference Router，支持 GLM-5.3 等多款模型

You.com 推出企业级按需推理服务 Inference Router，提供 Kimi K3、GLM-5.3、DeepSeek V4.1 Flash、Qwen3.8 Flash 等模型，承诺至少 99.9% 的正常运行时间 SLA，并提供美国托管与内置网页搜索。

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OpenRouter 模型别名可自动跟随最新版本

OpenRouter 支持以 -latest 结尾的模型别名（如 ~anthropic/claude-opus-latest），代码无需改动即可自动使用模型家族的最新版本。

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外部评估戳穿 OpenAI 监控漏洞：智能体数百次操作逃过审查

今年早些时候，AI 安全评估机构 METR 与 Redwood Research 对 OpenAI 的内部监控系统做了一次试点评估，结果揪出多枚新漏洞。据路透社当地时间 22 日报道，其中一枚能被 AI 智能体利用，让数百次操作悄悄绕过监控。

这次评估的时间窗是 7 月 21 日到 8 月 11 日。两家非营利机构各派一名研究员进驻，获准翻看 OpenAI 的内部代码和文档，并和部分技术人员面对面交流。整个过程有人陪同，设备由 OpenAI 配发且不准带离办公区，属于一次"嵌入式"的深度访问。

隐患不止监控被绕过。研究人员还发现，OpenAI 的 Codex 智能体存在一条可绕开安全限制的潜在路径，一旦利用，就能拿到与用户同等的完整操作权限。评估以 7 月 21 日及之前的系统为对象，而 OpenAI 当时本就在扩张这套监控体系，时间点的重叠让结论更显紧迫。OpenAI 回应称，影响实际运行系统防护的漏洞"均已修复"，但修复是否真的奏效，两家机构尚未核实。

透明与保密的拉锯

主张外部独立评估的声音并不少——AI 实验室、领域专家乃至美国政府都认同，在守住安全底线的同时别拖慢技术脚步。可企业也有顾虑：外部人员进驻，会不会把专有信息漏给竞争对手？

现实是折中的。两家机构向 OpenAI 递交了长达 61 页的内部报告，但只同意公开结果概要，也允许对方删掉敏感内容。与过往某些评估不同，这次它们无权自行披露被删减的具体信息，不过仍希望往后能更透明。

OpenAI 表示，评估帮它在扩展监控系统的同时补强了防护，也将为今后与 METR 及其他第三方评估机构的合作提供参考。

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音乐出版商 Reservoir 起诉 Suno 与 Anthropic，指控未经授权用版权歌曲训练 AI

又一场关于"AI 吃进去的歌到底归谁"的官司，在10月21日砸向了两家头部人工智能公司。音乐出版商 Reservoir 分别在美国联邦法院提起诉讼，把 AI 音乐生成公司 Suno 和 Claude 背后的 Anthropic 一同告上法庭，核心指控高度一致:两家公司在训练自家模型时，未经授权便使用了受版权保护的歌曲，等于在没拿到许可、也没付钱的情况下，把别人的作品当成了喂给 AI 的养料。

被卷入这桩诉讼的曲目，牵出了麦当娜、约翰尼·卡什、琼尼·米歇尔等一批艺人的作品——这些名字本身就说明，Reservoir 盯上的不是无名小卒的曲库，而是真正有分量的版权资产。对出版商而言，逻辑很直接:模型能力是靠海量音乐数据喂出来的，而这些数据里有多少是明码标价的版权财产，AI 公司就得为每一份"食用"买单。

面对指控，两家被告的回应出现了温差。Anthropic 明确表态不同意相关说法，并称将积极应诉，摆出了一副要在法庭上把训练数据合法性辩清楚的姿态;Suno 则暂时保持沉默，未对起诉作出公开回应。当 AI 训练是否构成"合理使用"的拉锯从学术界一路烧到联邦法院，Reservoir 这一诉，不过是把音乐版权方与生成式 AI 公司之间那本越来越厚、也越算越清的账，又往前翻了一页。

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Horizon Summary: 2026-10-23 (ZH)

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Horizon Daily

Horizon Summary: 2026-10-23 (ZH)

从 42 条内容中筛选出 16 条重要资讯。

微软 人工智能诊断系统MAI-DxO 诊断准确率达83.2%，计划启动临床试验

微软于10月22日宣布，其人工智能诊断系统 MAI-DxO 的研究成果正式发表于《科学》杂志。测试显示，该系统在复杂病例诊断中的准确率超过全科医生两倍，且能够减少检查与手术。微软计划未来几个月在波士顿的贝斯以色列女执事医疗中心启动临床试验。

在复杂病例测试中，MAI-DxO 的诊断准确率达到83.2%，可查阅参考资料的全科医生为36.1%;医生无法使用参考资料时，准确率约为22%。在急诊入院病例测试中，该系统准确率为80.3%，全科医生为46.8%。系统使用 OpenAI GPT-5时表现最佳，进一步采用 GPT-5.5的测试也显示性能提升。

MAI-DxO 采用模拟医生团队的多智能体架构，通过提出诊断、选择检查、质疑假设和权衡成本，逐步完善鉴别诊断。微软研究团队同时提出“顺序诊断基准”SDBench，以评估模型在逐步问诊和检查流程中的诊断能力。

微软称，该系统有望将诊疗成本降至传统方式的一半甚至三分之一，但相关成本估算基于模拟病例，并非实际医疗费用。研究成果仍需临床试验验证，AI目前更适合辅助医务人员，而非取代医生。

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OpenAI 向所有客户开放 Decisions API，决策延迟最低降至100毫秒级

OpenAI 于10月22日正式向所有客户开放 Decisions API，推出面向快速决策场景的 API 服务，直接参与由初创公司 TypeSafe 的 Jev 模型带动的决策模型竞争。

OpenAI 于9月29日开发者日宣布该产品，核心是重新配置 ChatGPT Luna 模型，以降低推理延迟和使用成本，而非专门训练独立决策模型。

据 OpenAI API 产品负责人 Nikunj Handa 介绍，Decisions API 可将处理时间从1—3秒缩短至100—180毫秒。公开版本新增语音和视觉模态，并通过按地区调度推理资源降低延迟。在 Box、Datadog、Ramp 和 Speak 等客户的初步测试中，该 API 提升了处理吞吐量;其中，语言学习应用 Speak 将操作间隔从1.4秒缩短至0.13秒。OpenAI 也将其用于提升 Dots 语音助手的响应速度。

决策模型能够根据给定选项快速作出选择并提供置信度评估，有望替代部分传统大语言模型承担的逻辑判断环节。当前，Jev、Liquid 的 D1Ultra、Base Labs 的 Elephant-1等产品均参与竞争。

公开基准测试中，最新 Jev 模型在两个决策模型指数中分别排名第七和第三，OpenAI 模型则分别位列第八和第十四。随着多模态能力与推理速度持续提升，决策模型有望拓展实时交互、图像分类及视频逐帧处理等应用场景，但不同任务对速度、成本和准确性的要求仍存在差异。

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OpenAI支持AI强制监管：致信加州州长 建议强化AI透明度法案

OpenAI一名高管在致加州州长加文·纽森的信函中表示，OpenAI支持对AI企业设置强制性要求，包括为模型配备紧急关停机制、每年接受独立审计、落实更高标准的网络安全规范。信件周二发出，由OpenAI美加政策与合作负责人Chan Park签署。信中，OpenAI建议强化加州2025年落地的AI透明度法案SB53。现行SB53目前要求前沿AI企业发布安全框架、透明度报告，并上报重大安全事件。但对于这些要求，OpenAI认为还不够。

信中提议，监管规则应当明确一点，即企业安全框架必须覆盖前沿模型自主开展人工智能研发的能力，因为此类能力往往会加大人类理解和管控人工智能的难度。

—— 财联社

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谷歌云开放 Claude 托管部署：企业可在自家基础设施上首发日即用最新模型

谷歌云在10月23日把一道新的后门向企业客户敞开——Anthropic 托管的 Claude 模型部署选项正式上线使用。这意味着，企业不必再把数据搬来搬去，就能直接在谷歌云自己的基础设施上把 Claude 跑起来，而且能在模型发布当天就摸到最新版本，不用等新接口、等排期、等第三方转售。

这套方案的巧思在于"分工"。Anthropic 在合作里扮演的是数据处理方的角色，负责把模型能力递到你手边;而企业一侧的钥匙串仍攥在自己手里——谷歌云的身份与访问管理（IAM）、审计日志，以及原本就在用的云账单体系，全部照常生效，不另起炉灶。换句话说，模型是 Anthropic 的，但门禁、账本和监控探头，还是谷歌云的那一套。

谷歌云并没有把另一条路堵死。它同时保留了由自己管理的部署方案，那里由谷歌云亲自负责数据处理，并额外奉上虚拟私有云服务控制、客户管理加密密钥，以及覆盖美国、欧盟和亚太地区的数据驻留能力。两条路径并排摆着，企业按自己对合规和控制权的松紧需求各取所需——想要 Anthropic 直接托管、轻量接入的，走新选项;对数据落点和加密主导权要求更高的，仍可选谷歌全程托管的那一款。当两大 AI 阵营的算力与模型开始互相借道，企业客户得到的，是一张更灵活的选票。

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手机到底有没有偷听我们？我抓包了 72 小时，抓到了真凶

via 掘金人工智能本月最热 (author: 第404号工位)

Telegraph

手机到底有没有偷听我们？我抓包了 72 小时，抓到了真凶

📋 实验审计档案 (Lab Audit Dossier #2026-NET05) 测试标的：iPhone 15 Pro (iOS 17.5) / Google Pixel 8 (Android 14 GKI 内核 + eBPF 探针) 监听周期：全网卡持续 72 小时镜像抓包（累计捕获 41.8GB 原始 PCAP 报文） 核心断案：麦克风硬件音频采集唤醒为 0 次；真正实现未卜先知的，是 公网 NAT 时空超图（ST-GNN）、现代隐私集合求交（PSI） 与 端侧微模型特征向量化（On-Device Embedding）。…

OpenAI CEO：数学家已从“我们完了”转向接受AI

OpenAI CEO山姆·奥尔特曼在斯坦福大学的一次演讲中表示，许多数学家对OpenAI进军该领域的态度，已从最初「我们完了」的悲观，转向接受AI如今在数字与证明研究中无法剥离的角色。奥尔特曼将这一过程比作哀悼：第一天是不敢相信，“我们完了，这个领域结束了，我们让研究生转专业吧”；第三天，可能是愤怒，“OpenAI做这件事太糟糕了”；到了第五天，许多人会说：“我会有一条不同，但希望更好的数学家职业道路。”

他说：“我不认为会出现就业末日”。但在数学领域，奥尔特曼认为冲击比其他学科和行业来得更快。“这是我认为我们所有人见过某个领域经历这一周期最快的一次。”

—— 凤凰网科技

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OpenAI CEO奥特曼：数学家已从“我们完了”转向接受AI

据Business Insider报道，OpenAI CEO山姆·奥特曼（Sam Altman）在斯坦福大学的一次演讲中表示，许多数学家对OpenAI进军该领域的态度，已从最初“我们完了”的悲观，转向接受AI如今在数字与证明研究中无法剥离的角色。他面对的，是数百名对职业前景感到不安的学生。

奥特曼将这一过程比作哀悼：第一天是不敢相信，“我们完了，这个领域结束了，我们让研究生转专业吧”；第三天，可能是愤怒，“OpenAI做这件事太糟糕了”；到了第五天，许多人会说：“我会有一条不同，但希望更好的数学家职业道路。”

奥特曼的乐观判断，与数学界一些人描述的“生存级转变”形成鲜明对比。今年9月，OpenAI突然闯入数学领域，宣布其模型解决了纳维-斯托克斯方程（Navier-Stokes equations）——一个自19世纪以来难倒数学界顶尖人物的著名难题。两名学者一名来自纽约大学，一名来自Anthropic指责OpenAI使用他们聊天记录中的数据帮助破解该问题。还有数学家抱怨，AI模型即便可能确实解决了问题，也没有展示推导过程，留给数学家的是不那么令人高兴的验证工作。

风波并未就此平息。加州理工学院一批担心AI正快速颠覆数学领域、又希望不被边缘化的本科生，发起了一场鼓励参与者用AI解决长期未解问题的“数学马拉松”。超过700名学者签署公开信，谴责该竞赛是在推广AI“slop”（指低质量AI内容）。OpenAI随后退出赞助。主办方此后调整了规则，竞赛定于11月举行。

陶哲轩（Terence Tao）也表达了类似的忧虑。这位加州大学洛杉矶分校的数学天才20岁获得博士学位。他说，数学的“浪漫时代”已经结束，顶尖学者正像他一样适应一种新流程：验证AI的工作成果，而非独自解题。本月OpenAI宣布又解决700多个问题后，陶哲轩说：“有些东西正在失去。”

与此同时，奥特曼站在辩论的另一面，保持着颠覆者的乐观。谈到AI促使企业重组劳动力时，他说：“我不认为会出现就业末日”。但在数学领域，奥特曼认为冲击比其他学科和行业来得更快。“这是我认为我们所有人见过某个领域经历这一周期最快的一次。”

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OpenAI接近完成最高300亿美元融资 投前估值达1.25万亿美元

10月22日，OpenAI正接近完成一轮最高300亿美元的融资，投前估值达到1.25万亿美元。知情人士透露，本轮融资由阿联酋投资者和投资机构Coatue联合领投，OpenAI计划将其作为潜在首次公开募股（IPO）前的过渡性融资。

知情人士表示，1.25万亿美元的估值尚未计入本轮新融资资金。OpenAI周四已告知投资者，计划在下周末前完成融资协议签署，但最终融资规模仍在确定中。

本轮融资被定位为IPO前的一次机会性融资。OpenAI首席财务官萨拉·弗里亚尔（Sarah Friar）此前曾向员工透露，公司可能于2027年上市。目前，OpenAI已秘密提交IPO申请。

与此同时，OpenAI还在与阿联酋方面谈判一项商业协议，以获得更多计算资源。随着AI业务持续扩张，这项协议有望帮助公司进一步扩大算力供应。

此次融资正值科技股市场波动加剧之际。市场近期对CoreWeave等AI基础设施企业的债务风险愈发担忧，利率上升也引发投资者对未来融资环境的疑虑。与此同时，另一家人工智能公司Anthropic预计也将启动IPO，其上市表现将进一步检验投资者对AI行业的投资意愿。

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微软计划借助AI让原生WinUI应用开发变得更简单

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Telegraph

微软计划借助AI让原生WinUI应用开发变得更简单

微软正在调整Windows 11的软件开发策略，希望借助人工智能降低原生Windows应用的开发门槛，让开发者更容易制作性能更好、界面更贴合系统设计的桌面软件。随着越来越多的应用采用Electron、WebView2等技术，将网页内容封装成桌面程序，Windows平台上出现了不少内存占用高、启动缓慢、系统集成能力有限的应用。微软如今希望通过原生开发工具与AI编程助手，扭转这一趋势。 Windows Latest在10月23日的报道中指出，微软正在推广WinUI 3，并提供更加简化的开发流程，让开发者无需依赖庞大的Visual…

Anthropic 用 Claude 对 100 多个开源库完成形式化验证

Anthropic 前沿红队与 Theorem Labs 合作，用 Claude 在数周内对 100 多个真实开源库的安全属性完成形式化验证。

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Claude 模型登陆 Google Cloud 正式可用

由 Anthropic 托管的 Claude 模型现已在 Google Cloud 正式可用，提供完整的 Claude Platform 功能、Google Cloud IAM 凭证、计费与承诺抵扣，并支持新功能与测试版同日上线。

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