AI 日报 · 2026 年 10 月 16 日 · 星期五
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Meta 开源 816B 参数多模态 MoE 模型 Muse Spark Open
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，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。该模型同时上线 Amazon SageMaker JumpStart，可在自有 AWS 账户中部署。
模型发布/更新
Meta 开源 Muse Spark Open：816B 参数多模态 MoE 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，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。
Black Forest Labs FLUX.3 Image Klein 发布并首日接入 Diffusers
Black Forest Labs 发布 FLUX.3 Image Klein，并在发布首日接入 Diffusers。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 bounding box 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。
NVIDIA 扩展 Nemotron 家族，发布 Super VL 与 Bolt 模型
NVIDIA 发布开放模型 Nemotron 3.5 Super VL，120B 参数，面向多模态智能体任务，官方称其吞吐量最高可达同类模型的 5 倍，并可与自家最大推理模型在约五分之一参数量下达到相当准确率。
IBM 发布 Granite Switch 4.1：单端点支持对话、决策与语音
IBM 发布 Granite Switch 4.1，包含 Granite-Switch-4.1-8B 和 -30B，在单一托管端点上同时支持自然语言对话、通用与专用决策以及语音转文字。
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、可选的思考模式，上下文窗口提升至 262,144 tokens，为 1.0 的 4 倍，并改进了指令遵循与工具调用。
Mistral 发布时间序列基础模型 Timestral，209M 参数登顶三项基准
Mistral 发布首个时间序列基础模型系列 Timestral，最大模型仅 209M 参数，在 GIFT-Eval、TIME 和 fev-bench 三项公开基准上均排名第一，且参数量只有此前 SOTA 的三分之二。
产品发布/更新
Google DeepMind一手Google Antigravity 用智能体加速抗菌肽发现
Google DeepMind 介绍其智能体开发平台 Google Antigravity 新增智能科研工作台，把原本分散在多个数据库的检索压缩到单次会话中，并结合 ProtNLM 扫描 UniProt 中数百万条未表征蛋白序列。
NVIDIA 发布 RTX Spark，主打本地 AI 的 Windows PC
NVIDIA 发布 RTX Spark，一款面向创作者、游戏玩家和 AI 智能体的 Windows PC，并将于 10 月 16 日在旧金山、柏林、台北、北京、伊斯坦布尔、首尔等地举办发布活动。
AWS Machine Learning Blog一手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 现已在 Amazon SageMaker JumpStart 上线，可在自己的 AWS 账户中部署到 SageMaker AI 端点。
行业动态
The DecoderAnthropic 第三季度营收 168 亿美元，增速放缓，计划 11 月 IPO
Anthropic 在旧金山与潜在投资人的私下会面中披露，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 140% 的环比增幅明显放缓。
论文研究
The DecoderGPT-6-Astra 在 TheoPhysEval 上解出 50 道物理题中的 49 道，每题约 2.40 美元
一项新基准让商用 AI 智能体在无人类提示下求解理论物理研究题，运行在 OpenAI Codex 环境中的 GPT-6-Astra 答对 50 题中的 49 题（98%），平均每题成本不到 3 美元，整轮约 116 美元。
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
微软研究院发布零知识虚拟机 Magnetar，可证明用 Rust、Go 或 C 编写的 RISC-V 程序执行过程，安全性仅依赖 SHA-256、SHA-3 等标准哈希函数，无需椭圆曲线、格密码、可信设置或未证明的纠错码猜想。