天眼晚报

🤖 AI 大模型

𝕏 MiniMax 正式开源 M2.7 模型：2300 亿参数 MoE 架构，主打 Agentic-first 设计

MiniMax 宣布正式开源 M2.7 模型，采用 MoE 架构，总参数量达 2300 亿。该模型在 SWE-Pro 评测中取得 56.22% 的高分，性能逼近 GPT-5.4。其核心特色在于 Agentic-first 设计，支持原生多智能体协作与自我迭代训练。目前 vLLM、SGLang 及 Ollama 已实现首日支持，标志着国产开源模型在智能体领域取得重大突破。

𝕏 软银、索尼等日企巨头合资成立“日本 AI 基础模型开发”公司

软银、NEC、本田、索尼等四家巨头领衔成立新公司，旨在开发日本国产 AI 基础模型。项目汇集约 100 名开发人员，重点攻克 自动驾驶 及机器人操控 AI。三菱日联等银行亦参与出资，标志着日本在核心 AI 基础设施领域的国家级整合。

𝕏 Nous Research 发布 Hermes Agent 0.8：实现智能体自主修复与学习闭环

Nous Research 发布 Hermes Agent 0.8，核心升级包括支持后台运行任务、工作流中途切换模型、自动修复 GPT 工具调用失败。该版本引入了 自学习循环，能通过 Orange Book 指南实现从零到专家的技能演进，标志着从聊天机器人向自主基础设施的转型。

𝕏 智谱 AI 发布 GLM-5.1：7540 亿参数领跑 SWE-Bench Pro 榜单

智谱 AI 发布 GLM-5.1，拥有 7540 亿参数并在 SWE-Bench Pro 以 58.4 分夺冠。该模型支持长周期任务，具备 8 小时连续自主执行能力，曾在 8 小时内构建完整 Linux 桌面环境。作为国产大模型的代表，其在编程和复杂任务处理能力上已跻身全球第一梯队。

𝕏 GuppyLM：不到 900 万参数的零基础大模型训练教程

GuppyLM 项目支持用不到 900 万 参数从零训练模型，涵盖数据生成、分词器训练到推理全流程。该教程对硬件要求极低，可在 浏览器 或 Google Colab 中运行，是理解大模型底层原理的优秀实践。

𝕏 Meta 发布 Muse Spark 模型：Llama 4 研发周期中的多模态新尝试

Meta 发布 Muse Spark 模型，作为 Llama 4 研发停滞一年后的首个成果。虽然性能未及顶尖水平，但在 多模态生成 方面表现稳健，展示了 Meta 在视觉与语言融合领域的持续探索。

𝕏 Google 最新开源模型性能比肩 OpenAI o3-high

Google 开源模型性能与 OpenAI 持平，显著领先于目前的国产开源模型。这一进展再次拉高了全球开源 AI 社区的性能基准，展示了其在 逻辑推理 领域的深厚积淀。

𝕏 OpenAI Codex 推出 Scratchpad 实验功能

OpenAI 为 Codex 开发 Scratchpad 功能，支持从 TODO 列表 并行启动多个任务。该功能旨在提升模型在处理复杂编程逻辑时的任务分解与执行效率。

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