技术热点透视20261103:Hyra 2.0 造科研工具,成绩都有、成本没有
11 月 2 日腾讯混元发布 Hyra 2.0,让 agent 去造科研工具而不是答题。它交出了 57 倍、5.79%、48% 这些数字,也交出了三层 agent 加独立复核的完整结构,唯独没交投入:多少 token、多少 GPU 小时、人批了几次。
11 月 2 日腾讯混元发布 Hyra 2.0,让 agent 去造科研工具而不是答题。它交出了 57 倍、5.79%、48% 这些数字,也交出了三层 agent 加独立复核的完整结构,唯独没交投入:多少 token、多少 GPU 小时、人批了几次。
11 月 2 日腾讯混元发布 Hyra 2.0,让 agent 去造科研工具而不是答题。它交出了 57 倍、5.79%、48% 这些数字,也交出了三层 agent 加独立复核的完整结构,唯独没交投入:多少 token、多少 GPU 小时、人批了几次。
11 月 2 日美团发布 LongCat-2.5:1.6 万亿总参数、每 token 激活 480 亿,中训练最长 100 万 token,全程国产算力。长上下文微调的单卡吞吐比 DDP 基线高 86%,可 DDP 在 1.6 万亿参数上本就跑不动——这个数字量的是从跑不动到跑得动,不是比最优排法快多少。
10 月 29 日,Cursor 扩展市场里的 Claude Code 被换成带后门的版本:66 行代码挂在合法扩展 ID 下待了 11 小时,最多 5000 名开发者可能装过。它往 authorized_keys 里塞了一把公钥,开了一条每 60 秒重连的隧道。拦住它的不是防御,是一行写错的权限判断。
今天上午把 Octop 从 v1.0.2 升到 v1.0.3b2,重新编译跑通,顺手把同赛道的项目全扫了一遍。数据来自 GitHub REST API,2026-11-02 17:20 一次快照,规模、贡献者、维护强度分两张表给。
10 月 31 日 DeepSeek 开源 Super-agent 原型:一个常驻的 Router 接人,多个 Worker 各占一个工位干活。同一组任务 p95 从 29.5 分钟压到 15.7 分钟,代价是缓存读取 token 多了 3.8 倍。出厂默认档位是「只记录,不动手」。
GitHub 把 Copilot 的模型下拉框换成了三档努力级别和一套路由:编码 agent 指数 60 分,比 Claude Code 配 Opus 5.5 Max 低两分,每任务成本约一半。同一个月,agent 起草的 PR 占比从 17% 涨到 40%——当四成代码不是人写的,选模型这件事本来就该被系统拿走。
扩散智能 10 月 28 日开源 Clover-35B-A3B-Preview:350 亿总参数、30 亿激活的扩散语言模型,靠块级并行去噪把一次网页 Agent 任务的中位执行时间压到 1.52 秒,约为 Jev 加 Mercury 2.5 组合的 47%。它的优势不在取代自回归,而在 agent 每一步都很短。
谷歌 DeepMind 以研究预览形式发布 Genie 4:场景一致性从一分钟提到两分钟、支持实时改天气改机位、原生带音频,Gemini 在后台当导演拆步骤。但官方博客里没有一个量化指标,复杂物理交互、文本渲染、空间精度都被列为待改进——把它当作机器人的训练场,现在还不够格。
OpenAI 发布 GPT-6.1 Terra:输入 1 美元、输出 5 美元,Terminal-Bench 4.0 从 21.5% 提到 50.3%,中等推理档就超过上一代的最高档。但按官方 4.3% 的单步错误率推算,20 步之后任务全对的概率只剩 41.5%——降价解决的是账单,不解决长任务的可靠性。
BOSS 直聘的 Nanbeige 实验室开源 33B 稠密模型 Nanbeige4.3-33B,Terminal-Bench 2.1 拿 80.9 分,比 Qwen3.8-27B 高 7.9 分;同一个模型在 Terminal-Bench 4.0 只有 23.8 分。它是给 3B 当教师用的,不是给你部署的。
四天前我把 Octop v1.0.2 装了一遍,写了一篇实测。当时在三处地方给了它差评:模型 key 明文存在 SQLite 里、权限只到角色模板这一层、没有云端协同。