DeepSeek 发布 V4.1-Flash-1017，Nathan Lambert 称其或凭内置视觉强于 GLM 5.3

Nathan Lambert 呼吁关注新一批开源模型，而非 OpenAI/Anthropic 的争议。其引用的 Artifacts 24 期列出 7-9 月值得关注的 25 款模型，涵盖 Motif-3、GLM-5.3、Hy4-preview 等，来自 Qwen、DeepSeek、Meta、Google 等 18 家机构。

PromptArmor 分析称，供应商因成本优势和基准竞争力正转向国际与开源权重模型，DeepSeek V4 Flash 输入价 $0.14/M tokens，远低于 GPT-5.6 Sol 的 $5。

开源模型生态正变得更多元，参与者从少数中国公司扩展到全球各类组织。纯模型制造商包括 DeepSeek、智谱、MiniMax、Poolside、Arcee、Zyphra 及主权 AI 玩家 Cohere、Sovereign、Mistral、Trillion Labs；科技巨头如阿里 Qwen、Google Gemma 和 NVIDIA 各有不同动机；产品公司如 JetBrains、Zed、Krea、Photoroom 则训练高度专业的小模型。NVIDIA 发布 Nemotro…

摩尔线程发布并开源 MusaCoder 代码大模型，含 9B 和 27B 两个参数规模，是业内首个基于国产 GPU 算力底座完成全链路训练与验证的开源模型。后训练流程在基于 MTT S5000 的夸娥智算集群上完成，支持从 PyTorch 标准算子自动生成高性能 CUDA/MUSA 原生 Kernel 代码。在 KernelBench 评测中，MusaCoder-27B-RL 以 Overall Pass@8 93.2%、Avg.@8 88.60% 超越 Claude Op…

GLM-5 开源，参数规模达 744B（激活 40B），预训练数据 28.5T，集成 DeepSeek Sparse Attention 降低部署成本。Coding 能力对齐 Claude Opus 4.5，Agent 能力支持 SOTA 级长程任务执行，兼容国产芯片。同步推出 OpenClaw、AutoGLM、Z Code 及 Excel 插件等工具链，覆盖端到端开发、办公自动化等场景。

DeepSeek 发布开源权重模型 DeepSeek-V4.1-Flash-1017，在 DeepSWE 1.1 基准上取得 77% Pass@1，据称超过 GLM-5.3、Kimi K3、GPT-5.6 Sol 和 Opus 5。模型已上线 DeepSeek Chat、API 和 HuggingFace，官方称相比上一版性能更强、任务完成更快、输出更短，并在性能与成本上实现 Pareto 改进。

英特尔 CEO 陈立武表示，DeepSeek、Kimi 和 GLM 等中国前沿 AI 模型的 Token 成本较低，普及速度非常快，性能已经足够好。他坚定支持开源，认为这是提高效率的最优路径，并称市场将决定不同模型的应用场景。他还表示量子计算可能在未来三到五年内走向主流。

Reflection 宣布其首个免费开放权重模型 Beam，定位是以最小算力实现强性能，对标 DeepSeek 和 Qwen 的开放权重模型。Beam 为 501B 总参数的 MoE 模型，每 token 激活 23B；据 Reflection 称在推理任务上以少三到四倍的算力匹配 GLM 5.2，编码和智能体基准接近 Qwen3.8-Max，但原始性能仍不及 Kimi K3。

Reflection.ai 发布智能体开放模型 Beam，总参数 501B、激活 23B，从零端到端训练，完整权重将于本月开放。作者评价其能力接近 GLM 5.2，但与 GLM 5.3、Kimi K3、DeepSeek V4.1 Flash 相比多项能力仍有差距，主要靠推理效率竞争，推理计算量只有 GLM 5.2 的 1/3–1/4。

GLM5.3 稀疏注意力如何影响 HBM 内存使用 GLM-5.3、KV Cache Offloading、HiSparse、AgentX TileRT、 InferenceX DeepSeek Sparse Attention、IndexShare、 Single-rollout Asynchronous Optimization、Cybersecurity https://newsletter.semianalysis.com/p/sparse-savings-pers…