实测 Mistral Small:300 次工具调用中 58 次空回复与重试成本分析
作者在 300 个公开 function-calling 任务上实测 Mistral Small(2603),即使重试两次仍有 58 次空回复,占 19.3%,使其每成功任务成本 $0.000098 高于 GPT-6 Luna 的 $0.000051(93.0% 通过、零重试)。
作者在 300 个公开 function-calling 任务上实测 Mistral Small(2603),即使重试两次仍有 58 次空回复,占 19.3%,使其每成功任务成本 $0.000098 高于 GPT-6 Luna 的 $0.000051(93.0% 通过、零重试)。
Menlo Ventures 报告显示,中国 AI 模型占全球企业开源模型支出的 89%,其中月之暗面 Kimi 以 61% 份额居首,深度求索 DeepSeek 占 15% 排第二,智谱 GLM 占 11% 列第三。西方模型中份额最高的是 Meta 的 Llama 系列,但仅占 7%。
SuperCLUE 发布 2026 年 11 月榜单,用每月重写且不公开的闭卷测试集评测 19 款前沿模型,覆盖智能体编程、数学与科学推理、幻觉控制、指令遵循和超长上下文五轴。
Vals AI 的 CyberOffense 基准显示,AI 智能体无需人工协助即可独立攻入模拟企业网络,OpenAI 限制级 Daybreak 计划中的 GPT-6 Sol 以 80.8% 目标完成率居首,开源的 DeepSeek V4.1 Flash 1017 达 72.8%、单次成本约 $3。
卡内基梅隆大学团队联合美国能源部国家实验室构建 Into the Unknown 基准,让九个 AI 智能体对 15 个开放科研课题做独立后续研究,135 份提交无一同时满足诚实、完整和达到专家标准三项要求。
量子位实测硅谷华人团队AFK AI的Agent产品Comma,指其单Router加多Worker架构与DeepSeek Harness团队前几天提出的Super-agent设想方向一致且落地更早。文章展示了同一对话框并行派发多任务、接入微信与Linear跨端执行、24小时值守和持续学习小模型等能力。AFK AI今年4月28日公开前身Bridge,Comma已于9月30日开源。
DeepSeek 11 月 7 日突发服务问题,网页 / API 服务出现部分中断,对话提示“服务器暂时不可用”,官方服务状态页面显示中断已超 3 分钟,官方正在排查问题。16:48 更新显示服务已恢复正常。
AI 能力评测公司 Vals 在模拟企业网络的测试中发现,开放权重模型的攻击能力已接近闭源前沿模型,OpenAI 仅向受信任伙伴开放的最强网络攻击模型 Daybreak 完成 81% 的任务,开放权重的 DeepSeek 平均完成 73%,部分任务两者持平。
NVIDIA Research 与 Inferact 发布 REINFORCE Zero 论文,通过对齐 rollout 与训练内核、再用不截断的 token 级重要性采样,实现稳定的异步强化学习。
推荐理由:论文把 rollout 与训练的差距拆成权重滞后和内核失配两部分,说明对齐内核后不加截断的重要性采样就能稳定异步训练,滞后 64 仍可学习。
SemiAnalysis 发布 GDPx 基准,让 AI 智能体在模拟工作环境中执行 206 项跨十一个领域的真实任务,最长持续八小时,没有模型得分超过 12%,Claude Opus 5.5 以 12% 居首。
Latent Space 发布覆盖 10月31日至11月2日的 AINews 日报,头条是 Weight-Space Programming 研究:LLM 可从自然语言目标直接检查和编辑神经网络权重张量。
Collinear AI 开放 CWE-bench v2 公开任务集:100 个任务覆盖 91 种 CWE,智能体需在真实开源仓库中找到并修复安全漏洞。11 个受测模型中 Gemini 4 Argon 以 67.8% pass@1 领先,Claude Opus 5.5 以 67.3% 紧随其后。任务集与评分器开源,也可用于训练防御型智能体。
研究者构建 Realtime-Bench 基准,显示 LLM 难以胜任需实时决策的低延迟任务,GPT-6 Astra(high)在 wall clock 设置下通过率最高仅 36%。
OpenRouter 发文解释开放权重与闭源权重模型的区别,并给出平台用量数据:开放权重模型占 top 50 模型 token 用量的份额从 2025 年 10 月的 27% 升至 2026 年 9 月底的 72%。
推荐理由:原文以平台一手数据对比两类模型的用量份额与价格差距,并给出按价格上限混用两类模型的可迁移路由写法。
OpenRouter 发布提示注入防御教程,用自建的 13 种攻击加其他模型编写的 12 种攻击,实测 Claude Haiku 5.5、GPT-6 Luna、DeepSeek V4.1 Flash 和 GLM 5.3 Flash 在各层防御下的表现。
推荐理由:原文用四个模型的攻防实测说明标记数据、限制密钥和检查工具调用各能挡住什么,步骤和规则写法可直接迁移到自己的 Agent 应用。
vLLM 团队发布性能研究,在单台 NVIDIA GB300 NVL72 上用 P/D 分离和 Wide-EP 服务 DeepSeek-V4.1-Flash,跑 SemiAnalysis AgentX 达到每 GPU 954K tokens/s、P90 每用户 196 tokens/s,是此前单节点结果的 7.9 倍,成本 $38.96 每 GPU 小时。
SemiAnalysis 发布长文,分析 9 月 30 日 DeepSeek 为 TileLang、DeepGEMM、DeepEP、FlashMLA 等 6 个仓库加入 Ascend 支持背后的华为与 DeepSeek 互补关系。
本期开源动态盘点了近一周开放权重生态的关键动向,核心是中美监管新动作与 DeepSeek 的两连发。商务部(MOFCOM)提出前沿模型国际共享前须政府事先审批的政策提案,开源技术拟设自动审批通道;美国国土安全部(DHS)则下令将 DeepSeek 及其模型排除出联邦民用采购。
DeepSeek 在 Hugging Face 上架 DeepSeek-V4.1-Flash-1017,定位为图像-文本到文本(image-text-to-text)模型。该模型下载量达 277323 次,获得 5392 个点赞,目前已在 HF 平台开放可用。
Jack Clark 在 Import AI 第 476 期汇总多个基准与模型动态,并据 TasteVal 结果把完全递归自我改进(RSI)的预期从 2028 提前到 2027,该基准测得前沿模型实验研究品味自 2025 年 12 月起每 3.0 个月翻倍。
DeepSeek 在 GitHub 开源 DeepGEMM-Ascend,定位为面向华为昇腾 NPU 的简洁高效矩阵乘法 kernel 库,仓库地址 https://github.com/deepseek-ai/DeepGEMM-Ascend。
推荐理由:DeepSeek 开源了面向华为昇腾 NPU 的矩阵乘法 kernel 库,做底层性能优化的读者可以直接查看源码。
深度求索在 Hugging Face 上线 DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp 模型,模态类型标注为 image-text-to-text,即图文输入、文本输出的多模态模型。页面统计显示该模型已有 154964 次下载和 965 个收藏。
深度求索 DeepSeek-V4-Pro-0813 文本生成模型已上线 Hugging Face。模型页面显示下载量达 145382,获 913 个点赞。
深度求索在 Hugging Face 上线 DeepSeek-V4-Flash-0731 模型,任务类型为 text-generation。页面显示该模型下载量 2744544、点赞 4096。
vLLM 发布 v0.26.0,收录 212 位贡献者的 411 个 commits,含 61 位新贡献者。该版本为 Inkling 模型家族提供完整支持栈,包括 MTP=1 speculative decoding、LoRA 与 ModelOpt NVFP4 量化等。DeepSeek-V4 性能跨厂商优化,专用路由 kernel 实现 2.94% E2E TPOT 改善。
Sebastian Raschka 撰文解析 LLM 推理强度档位的原理,指出档位在推理时通常通过系统提示控制,训练上可采用档位条件化的 RLVR 或 RLVR 后按档位做 SFT 两条路径。
deepseek-ai 在 Hugging Face 发布 DeepSeek-V4-Flash-DSpark 模型,页面标注任务类型为 text-generation。页面数据显示该模型已有 127713 次下载和 309 个点赞。