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深度丨从独占61%企业开源账单到巨头分成，开源模型开始商业化下半场

11 月 5 日，OpenAI 前首席技术官 Mira Murati 创立的 Thinking Machines Lab（TML）交出了第二代模型 Inkling 2 Small。这家成立一年半、正以 400 亿美元投前估值洽谈 50 亿美元融资的硅谷明星实验室，急需用一款足够硬核的新模型向投资人证明自己。评测机构很快给出了“中国以外最高分开源权重模型”的头衔；但当同行翻开...

测试时记忆进化能否在科学发现中超越测试时训练？

arXiv:2610.32046v1 发布类型：新 摘要：近期的“测试时训练”（TTT）框架使开放权重的大规模语言模型（LLMs）在科学发现任务上超越了由前沿模型驱动的仅推理框架。然而，TTT 在发现过程中引入了额外的在线权重更新计算开销，这使得在扩展至更大规模模型时，计算效率成为一项重要考量。因此，我们致力于探索一种用于科学发现的高效“测试时适应”方法。我们提出了一种即插即用的测试时适应方法——“测试时记忆演化”（TTME），作为 TTT 的替代方案。TTME 通过提炼经验不断更新外部记忆，从而指导后续的发现过程，而无需进行权重更新。

月之暗面发布Kimi K3.1 Pro：2.8万亿参数开源权重模型，11月4日开放权重

月之暗面于2026年10月22日前后发布Kimi K3.1 Pro，一款2.8万亿参数、1040亿激活参数的多模态MoE模型，宣称性能逼近Fable 5.1；官方承诺11月4日发布开源权重，但截至报道时权重尚未公开；独立评测显示其在智能指数、代码与网络安全基准中表现突出，但存在推理成本、本地部署可行性及营销透明度等争议。

推荐理由：该事件标志着当前最接近闭源前沿模型能力的开源权重模型正式进入发布倒计时，是AI开源生态关键进展；材料来源为Latent Space旗下AINews（2026年10月24日发布），内容基于对X平台、Reddit、Arena及Artificial Analysis等多方独立评测的整合，信息密度高且具时效性与交叉验证特征。