Meta 开源 Muse Spark Open：816B 参数多模态模型可在两台 Mac Studio 上运行
Meta 今日发布开源权重模型 Muse Spark Open，称其为目前最强的美国开源权重模型，总参数 816B（激活 42B），支持 1M-token 上下文窗口，主打编码与智能体任务。
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vLLM 提供 Muse Spark Open Day 0 支持
vLLM 与 Meta Superintelligence Labs 合作，在发布当天即支持开源 MoE 模型 Muse Spark Open。该模型总参数 816B、每 token 激活 42B、上下文窗口 1M，面向长程智能体编码工作流。
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Meta 开放权重模型 Muse Spark Open 上架 OpenRouter
Meta 发布开放权重模型 Muse Spark Open，现已可在 OpenRouter 使用，定位为面向编码与智能体工作的美国最强开放权重模型。模型总参数 816B、激活 42B，支持 1M token 上下文窗口，原生多模态，OpenRouter 定价为输入 $1.25/M、输出 $4.25/M，正文提到支持图像、视频、音频和 PDF 输入。
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Perplexity 开源驱动 Perplexity Computer 的沙箱平台 SPACE
Perplexity CEO Aravind Srinivas 宣布开源沙箱平台 SPACE，该平台为 Perplexity Computer 的全部沙箱能力提供支撑，仓库地址为 https://github.com/perplexityai/space。他表示沙箱虽是 commodity，但在生产级流量下服务数百万沙箱、为企业和消费者扩展 Agent 需要大量细节，开源旨在支持生态。
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Meta 发布开放权重模型 Muse Spark Open，上线 Baseten 支持 coding agent
Meta 开放 Muse Spark Open 权重，模型上线 Baseten Model APIs 和 Dedicated Inference。
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Anthropic 公布独立评估机制细节，METR 团队获类员工访问权限
Anthropic 宣布已向评估前沿 AI 模型的非营利机构 METR 的六名员工提供类员工访问权限，包括公司硬件、办公空间和与内部风险评估团队相当的内部系统访问，METR 将公开发布风险评估结果，Anthropic 不得否决发布但可要求删减少数预定义类别的信息。
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Meta 发布开放权重模型 Muse Spark Open，主打编码与智能体任务
Meta 发布开放权重模型 Muse Spark Open，定位为迄今能力最强的美国开放权重模型，面向编码与智能体工作。模型总参数 816B、激活 42B，支持 1M token 上下文窗口，原生支持文本、图像、视频、音频多模态，擅长长程任务、复杂软件工程和多步推理。
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Gemini 4 Argon 在 ARC-AGI (Verified) 评测中公布：ARC-AGI-3 得分 97.5%
ARC Prize 公布 Gemini 4 Argon 在 ARC-AGI (Verified) 的评测成绩。ARC-AGI-3 上，provider adapter harness 得分 97.5%、成本 $4.8K，标准 harness 得分 49.8%、成本 $5.8K；ARC-AGI-2 得分 91.3%、$0.32/task；ARC-AGI-1 得分 98.5%、$0.16/task。Google DeepMind 是第二家在 ARC-AGI-3 上得分超过 95% 的前沿 AI 实验室。
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Apple 演示用 MLX 与 RDMA 在 Mac Studio 集群本地运行 816B 大模型
Apple 机器学习研究团队演示如何在 Mac Studio 上本地运行近万亿参数的 Muse Spark Open 等前沿模型，使用今天发布的新版 MLX（v0.30.1 起）与 macOS 26.2 的 RDMA over Thunderbolt 驱动。
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Microsoft AI 公布 MAI-Base-2 预训练细节，2.8T 参数 MoE 模型 FLOPs 效率达 DeepSeek-V4-Pro-Base 的 4.2 至 12.3 倍
Microsoft AI 宣布完成 MAI-Base-2 预训练，这是一个 800 亿激活、2.8T 总参数的 MoE 基础模型，在 held-out 评测中 BPB 低于所测全部开源权重模型，预训练 FLOPs 效率比 DeepSeek-V4-Pro-Base 高 4.2 至 12.3 倍。
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