AI 日报 · 2026 年 11 月 7 日 · 星期六
AI快讯
Thinking Machines 发布 Inkling 2 Small：594B 总参数、17B 激活的 MoE 模型
Thinking Machines Lab 发布第二代 Inkling 的首个模型 Inkling 2 Small，为 594B 总参数、17B 激活的稀疏 MoE，支持文本与图像输入和可变推理强度，上下文 1M token。
模型发布/更新
IT之家蚂蚁百灵发布原生多模态模型 Ling-3.2-flash，三项基准超过 Claude Opus 5
蚂蚁百灵官方团队发布原生多模态模型 Ling-3.2-flash，拥有 560B 总参数、25B 激活参数和 1M 上下文窗口，支持图像、文本与视频输入。
产品发布/更新
AI at Meta (X)另外 1 家也报道了Meta 将 Muse Wonder 训练的专用模型接入 Muse 和 Meta AI
Meta 宣布把用 Muse Wonder 训练的专用模型接入 Muse 和 Meta AI，让用户在工作与日常任务中用上 Muse Wonder 的部分前沿能力。
李飞飞 World Labs 推出 Frameboy 实时世界模型演示
World Labs 推出基于 Atlas 世界模型的实时演示应用 Frameboy，由 AI 实时生成第一人称画面，帧率最高 15 fps，响应时间约 70ms。
行业动态
OpenAI 据报以 1.25 万亿美元估值再融资 110 亿美元
OpenAI 据报在新一轮融资中已募得 110 亿美元，估值达 1.25 万亿美元，该轮融资尚未关闭，预计未来几周完成，总额约 200 亿美元。这一数字低于 9 月下旬彭博报道的 300 亿美元融资目标。同日彭博还报道，Anthropic IPO 的潜在买家认为其估值可能低至 1.1 万亿美元，而约一个月前投资者的预期为 2 万亿美元。
Anthropic 1.5 万亿美元 IPO 遇阻，投资者质疑估值过高
Anthropic 的 IPO 因投资者对 1.5 万亿美元估值提出质疑而遇阻，据路透社报道，潜在投资方怀疑原定下周启动的路演能否如期进行。9 月时公司还曾瞄准最高 2 万亿美元估值，如今部分投资者认为 1.5 万亿也偏高，有人提出仅 1 万亿美元。
美股单日蒸发约2.8万亿美元，Menlo Ventures报告称企业开源模型支出89%流向中国模型
新智元报道称美股纳斯达克指数单日暴跌5.52%、费城半导体指数跌12.3%，媒体估算一天蒸发约2.8万亿美元，市场对AI资本开支能否回本的怀疑集中爆发。
IT之家美国一男子起诉 OpenAI，指控 ChatGPT 协助妻子策划毒杀
美国北卡罗来纳州男子詹姆斯·盖茨起诉 OpenAI 及其 CEO 奥尔特曼，指控 ChatGPT 在数月对话中为其妻子谢丽尔提供夹竹桃等毒物的剂量、施用与掩盖方案，未在提问明显可疑时终止对话。
腾讯 Hy4 调用激增，WorkBuddy 十倍扩容
腾讯 11 月 5 日宣布，因 Hy4 调用激增，WorkBuddy 已进行十倍扩容，并提升用户免费体验额度。Hy4 在 Artificial Analysis 智能指数榜单位列中国模型第二，在 Agent Arena 榜单居开源模型第一，单任务成本约 0.78 美元。Hy4 于 11 月 4 日发布，相比 Hy4 preview 扩展了预训练和后训练的数据与规模，首次引入视觉理解能力。
METR 报告：Anthropic 内部 AI 进展速度约为此前两倍
AI 评估非营利机构 METR 发布报告，基于对 Anthropic 内部数据 11 周的访问和员工访谈，估算其 AI 进展速度约为 2024–25 年节奏的 2 倍，区间为 1.3 至 3 倍，其中约 80% 归因于自家 AI。
论文研究
OpenAI 报告：Cyber 模型驱动管线发现 948 个 Linux 内核提权漏洞
OpenAI 于 11 月 5 日发布报告，介绍一条全自主的网络漏洞发现、利用与修补管线，在 Linux 内核中验证并生成 948 个本地权限提升漏洞的利用程序与补丁。
技巧与观点
东锡 NLP另外 1 家也报道了Hugging Face 发布《The Ultimate MoE Training Handbook》MoE 训练手册
Hugging Face 的 Thomas Wolf 发布免费开源的《The Ultimate MoE Training Handbook》，基于团队自费 800k GPU 小时完成的实验，围绕训练团队常遇到的问题组织内容。手册约 7 万字，含 55 张交互图表、可运行代码和实测数据，覆盖专家数量与规模、all-to-all 通信开销、router 选择与 fp32 保留、aux loss 与 DeepSeek 的 loss-free bias、dense checkpoint upcycle 以及推理时专家数少于训练时等话题。东锡 NLP 转发并推荐了这份手册。
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