KunlunMeta AI 日报
概要
开源权重 & 架构开放
Meta 开源 Muse Spark Open，816B 参数两台 Mac Studio 就能跑
蚂蚁开源 Ling-3.1-flash，560B 模型部署从 8 卡降到 4 卡
阶跃开放 Step 5 Preview 权重，92 层窄深架构把开销降到 1/8
ABSTRACT
概要
工具迁移 & 能力突破
豆包 Work 支持一键迁移 ChatGPT、Claude Code 的技能与记忆
昆仑万维开源 Matrix-Game 4.0，单张 5090 跑实时视频游戏
上海 AI Lab Intern-S2 参与证明 3D Ghys 猜想，已在 Lean 中验证
ABSTRACT
概要
具身硬件 & 底层器件
Nature Will 发布 Natura-1，用人类视频驱动 20 自由度灵巧手
因时机器人 RH37D1 直驱三指手，可提 43 公斤
汇川发布液冷轮式人形 InoBot W1，专攻工厂班次
朗道塞利克斯展出 EUV 光源原型，量产还要三到五年
ABSTRACT
PART.01
开源权重 & 架构开放
01
Meta开源Muse Spark Open！816B参数两台Mac Studio就能跑
Meta 于 10 月 15 日发布 Muse Spark Open 的权重：8160 亿总参数、每个 token 激活约 420 亿（约 5%），100 万 token 上下文，原生支持文本、图像、视频与音频输入。模型共 256 个专家、每 token 激活 8 个，混合全局/局部注意力把长上下文下的 KV cache 内存开销压低 3.7 倍。最特别的是它首次能在桌面本地跑起来——两台 M5 Ultra Mac Studio 通过 MLX 组合，每台统一内存最高 512GB、带宽 1.2TB/s。七家 API 平台同步上线，但 Muse Model License 带商业限制。
02
蚂蚁开源Ling-3.1-flash！560B模型部署从8卡降到4卡
蚂蚁百灵于 10 月 15 日以 MIT 协议开源 Ling-3.1-flash，权重已在 Hugging Face 与 ModelScope 开放。模型总参数约 5600 亿、每 token 激活约 250 亿，最高支持 100 万 token 上下文，采用混合线性架构：63 层线性注意力配 9 层 Gated MLA，512 个路由专家加 1 个共享专家。部署侧做了实打实的优化——路由专家走 MXFP4 量化、dense 层保持 block-FP8，权重占用从约 534GB 降到 292GB，Hopper 环境下从 8 卡降到 4 卡。
03
阶跃开放Step 5 Preview权重！92层窄深架构省下7/8开销
阶跃星辰同日开放 Step 5 Preview 的 BF16 与 FP8 权重并发布技术博客。模型采用稀疏 MoE，总参数 6000 亿、每 token 激活 270 亿，支持 100 万 token 上下文与视觉输入，面向需要多轮推理和工具调用的长程智能体任务。技术上两个看点：一是 92 层「窄而深」架构，为隐式多跳推理提供更深的计算路径；二是 Sparse GQA 把相邻 8 个 token 合并为一个索引块，让注意力索引与 top-k 选择开销降到原来的八分之一。该模型近期在 OpenRouter 周、日调用量榜均居全球第二。
PART.02
工具迁移 & 能力突破
01
豆包Work支持一键迁移！ChatGPT与Claude Code记忆直接搬
豆包 Work 上线数据导入能力，支持把 ChatGPT、Claude Code 等平台上的技能、记忆与聊天记录一次性同步过来。对用户来说，这意味着换工具不必从零开始养一个「不认识自己的助手」；对平台来说，这是把迁移成本从用户身上挪到自己身上。智能体竞争打到现在，用户的历史习惯和沉淀上下文，正在成为比模型跑分更难搬走的东西。
02
昆仑万维开源Matrix-Game 4.0！单张5090跑实时视频游戏
昆仑万维发布并开源 Matrix-Game 4.0，把游戏引擎与实时视频模型配成一对：在单张 RTX 5090 上以 480p、60FPS 运行，端到端延迟低于 150 毫秒，显存峰值 18.5GiB。把实时生成的门槛压到一张消费级显卡上，比单纯的画质提升更有意义——可交互世界的成本一旦降到个人开发者能承受的范围，玩法才会真的长出来。
03
上海AI Lab Intern-S2参与证明Ghys猜想！已在Lean中验证
数学家借助上海人工智能实验室的 Intern-S2，完成了对三维 Ghys 猜想的证明，并在 Lean 证明助手中通过形式化验证。这类工作的价值不只是「AI 解了一道数学题」，而在于人机分工的示范：人负责提出猜想与判断方向，模型负责搜索与构造，最后由形式化工具兜底检查。相比之下，「能不能验证」比「是不是 AI 想的」更值得关注。
PART.03
具身硬件 & 底层器件
01
Nature Will发布Natura-1！用人类视频驱动20自由度灵巧手
Nature Will 发布物理世界基础模型 Natura-1，500 亿参数规模、MoE 架构，用人类操作视频训练，直接驱动 20 自由度的灵巧手。人手有二十多个自由度，这正是人类能完成精细操作的原因，也是 robotics 长期做不到的地方。把互联网上大量存在的人类动作视频当作教材，绕开了「给机器人采集真机数据」这条又慢又贵的路。
02
因时机器人发布RH37D1！直驱三指手可提43公斤
因时机器人在工博会展出直驱三指灵巧手 RH37D1，抓取提拉能力最高可达 43 公斤。直驱方案省掉了传统连杆与绳索传动的中间环节，换来更高的力控精度与更低的维护成本，代价是电机与散热设计压力更大。灵巧手一直是人形机器人最贵的部件之一，这类把「力量」和「灵巧」同时往上推的产品，直接决定了机器人能接下哪些活。 
03
汇川发布InoBot W1！液冷轮式人形专攻工厂班次
汇川技术发布轮式工业人形机器人 InoBot W1，引入液冷方案，面向工厂连续班次作业设计。放弃双足改用轮式，是当下工业人形最务实的一条路线：牺牲越障能力，换取更低的故障率、更长的续航和更容易算清的投资回报。液冷则直指长时间运行的散热问题——「能连续干活」比「能后空翻」更贴近产线的真实需求。
04
朗道塞利克斯展出EUV光源原型！量产还要三到五年
朗道塞利克斯在工博会展出激光等离子体（LPP）路线的 EUV 光源原型，并表示量产还需三到五年。EUV 光刻机是先进制程绕不开的一环，而光源又是整机里难度最高的子系统之一——要把锡滴打得又准又稳，还得每秒重复数万次。从原型到量产之间横着良率、稳定性和寿命三道坎，但这至少说明国内在这条链上没有缺席。
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