<rss xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" version="2.0"><channel><title>Meta - 标签 - Signal &amp; Noise</title><link>https://jgwblog.joystar.cc/tags/meta/</link><description>Meta - 标签 - Signal &amp; Noise</description><generator>Hugo -- gohugo.io</generator><language>zh-CN</language><lastBuildDate>Sat, 24 Oct 2026 20:30:00 +0800</lastBuildDate><atom:link href="https://jgwblog.joystar.cc/tags/meta/" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>开放权重的十月：Meta 回场，门槛从“拿到模型”转向“跑得起模型”</title><link>https://jgwblog.joystar.cc/posts/open-weight-models-october-2026/</link><pubDate>Sat, 24 Oct 2026 20:30:00 +0800</pubDate><author>Signal &amp; Noise</author><guid>https://jgwblog.joystar.cc/posts/open-weight-models-october-2026/</guid><description><![CDATA[<h2 id="引言">引言</h2>
<p>十月中旬的一个多星期里，open-weight（开放权重）阵营几乎每两天就有一条大新闻：Meta 放出了 Muse Spark 的权重，DeepSeek 更新模型后又开源了生产用的推理框架，MiniMax 和月之暗面接连推出新模型，权重或已放出、或已承诺。比起参数规模，我更关心这些发布共同指向的变化：许可证越来越复杂，而真正的门槛正从“拿到模型”转向“跑得起模型”。</p>
<h2 id="发生了什么">发生了什么</h2>
<ul>
<li><strong>10 月 15 日｜Meta Muse Spark Open。</strong> 这是一个 MoE（Mixture of Experts，混合专家）模型，总参数 816B，每个 token（词元）激活 42B，原生多模态，支持 100 万 token 上下文。Meta 称它是“迄今最强的美国开放权重模型”，可以在两台 Apple M5 Ultra Mac Studio 上用 MLX 框架运行；vLLM 首日即支持。</li>
<li><strong>10 月 17 日｜DeepSeek-V4.1-Flash-1017。</strong> 官方称这是一次“小幅更新”，权重以 MIT 许可证发布在 Hugging Face 上，官方表格中 DeepSWE v1.1 得分 77.0。同日开放自研的 Search 与 Fetch API（应用程序接口），价格均为 5 元/千次，并称会过滤 SEO（搜索引擎优化）作弊、GEO（生成引擎优化）操纵和低质量的 AIGC（AI 生成内容）。</li>
<li><strong>10 月 19 日、23 日｜MiniMax M3.1 Flash。</strong> 19 日上线 API，每百万 token 输入 $0.15、输出 $0.60。MiniMax 称，此前匿名运行、处理过超过 200 万亿 token 的 Space Bunny 就是它的早期版本。23 日权重发布到 Hugging Face，多家媒体核对模型卡后称，总参数约 428B，激活 23B。</li>
<li><strong>10 月 20 日｜DeepSeek 开源 DeepInfer。</strong> 这是支撑 DeepSeek 线上服务的推理框架，采用 Apache 2.0 许可证，支持英伟达 SM100 系列 GPU（图形处理器）和华为昇腾 950 NPU（神经网络处理器）。据腾讯新闻转述的技术报告，单一集群每天吞吐 155 万亿 token，每卡每小时收入约 38 美元。仓库说明写明，KV cache（键值缓存）系统、预填充与解码分离、负载均衡不在本次开源范围内。</li>
<li><strong>10 月 23 日｜Kimi K3.1 Pro。</strong> 这是月之暗面 K3.1 系列的首款模型，总参数 2.8T，激活 104B，API 价格 $2/$10，承诺 11 月 4 日前放出完整权重。多家媒体援引第三方机构 Artificial Analysis 的数据称，它的智能指数为 55，总榜第四。月之暗面还表示，已移除与网络攻击相关的训练数据。</li>
</ul>
<h2 id="为什么重要">为什么重要</h2>
<p><strong>Meta 重回开放赛场，但处在追赶位置。</strong> VentureBeat 援引 Hugging Face 今年 3 月的统计称，过去一年中国模型的下载量占比达 41%，已超过美国模型。Meta 的宣传语“最强美国开放权重模型”本身就带着地域限定。按 Meta 自己的模型卡，Spark Open 在 MCP-Atlas 工具调用测试上领先，但在终端编程等测试上落后于 Kimi K3 和 GLM 5.3。</p>
<p><strong>“开放”的含义在分化。</strong> DeepSeek 模型用的 MIT、DeepInfer 用的 Apache 2.0 属于最宽松的一端。据 SiliconANGLE 报道，Meta 的 Muse Model License 要求年收入超过 2000 万美元的托管服务商另签协议，产品须标注“Built with Muse Spark Open”，并禁止用于军事和关键基础设施。MiniMax 的社区许可证同样以年收入 2000 万美元为界，超过的须事先取得书面授权。两家划在同一条线上，说明“小团队免费、大平台另谈”正在成为开放权重的常见商业模式。</p>
<p><strong>竞争从权重延伸到推理。</strong> DeepSeek 开源了推理框架，Meta 则为 Spark Open 附带了可以在英伟达和 AMD 芯片之间移植的 Helion 内核。权重越来越容易拿到，决定成本的变成了推理工程。</p>
<h2 id="争议与不确定性">争议与不确定性</h2>
<ul>
<li><strong>跑分口径不一。</strong> DeepSeek 表格里对比的是 GPT-5.6 Sol、Opus 5 等上一代模型，而不是对手当前的旗舰。Kimi 的权重还没发布，独立复现要等到 11 月。</li>
<li><strong>“能在 Mac 上跑”有前提。</strong> VentureBeat 指出，Meta 演示用的 M5 Ultra 内存配置尚未公开上市，Meta 也没有公布托管服务的 token 价格。</li>
<li><strong>信息不同步。</strong> MiniMax 博客写的是“权重稍后发布”，四天后权重就出现了，官方没有统一说明。DeepInfer 的吞吐和收入数字怎么算（用什么卡、利用率多少、是否扣除成本），外界无法核实。</li>
<li><strong>安全上的取舍仍在。</strong> 月之暗面删减了网络攻击数据，Meta 加做了安全后训练，但开放权重一旦发布就无法撤回，这一点没有改变。</li>
</ul>
<h2 id="小结">小结</h2>
<p>开放权重的竞争已进入第二阶段：不只比谁的权重能下载，还要比许可证是否友好、推理是否便宜、生态能否首日可用。对想自建部署的团队，我的建议是先读许可证，再算硬件账，最后才看排行榜。</p>
<h2 id="参考来源">参考来源</h2>
<ul>
<li>Meta AI Research, <a href="https://research.meta.ai/blog/muse-spark-open" target="_blank" rel="noopener noreffer ">Introducing Muse Spark Open, The Most Capable US Open-Weight Model to Date</a>, 2026-10-15</li>
<li>Reuters（Investing.com 转载）, <a href="https://www.investing.com/news/stock-market-news/meta-releases-openweight-muse-spark-model-for-coding-agentic-tasks-4952713" target="_blank" rel="noopener noreffer ">Meta releases open-weight Muse Spark model for coding, agentic tasks</a>, 2026-10-15</li>
<li>VentureBeat, <a href="https://venturebeat.com/technology/meta-unveils-muse-spark-open-the-new-top-u-s-open-weights-model-and-it-runs-on-two-paired-mac-desktops" target="_blank" rel="noopener noreffer ">Meta unveils Muse Spark Open, the new top U.S. open weights model</a>, 2026-10-15</li>
<li>SiliconANGLE, <a href="https://siliconangle.com/2026/10/15/meta-releases-816b-parameter-muse-spark-open-for-coding-and-agent-work/" target="_blank" rel="noopener noreffer ">Meta releases 816B-parameter Muse Spark Open for coding and agent work</a>, 2026-10-15</li>
<li>vLLM Blog, <a href="https://vllm.ai/blog/2026-10-15-muse-spark-open" target="_blank" rel="noopener noreffer ">Day 0 support for Muse Spark Open on vLLM</a>, 2026-10-15</li>
<li>Hugging Face, <a href="https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash-1017" target="_blank" rel="noopener noreffer ">deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash-1017</a>, 2026-10-17</li>
<li>第一财经, <a href="https://www.yicai.com/news/103397681.html" target="_blank" rel="noopener noreffer ">DeepSeek更新模型了，还对外开放了搜索引擎</a>, 2026-10-17</li>
<li>PANews, <a href="https://www.panewslab.com/zh/articles/01a14e36-50db-753d-add7-8f84c19fffc0" target="_blank" rel="noopener noreffer ">DeepSeek上新：开放自研搜索API，千次调用仅5元</a>（报道事件为 2026-10-17）</li>
<li>GitHub, <a href="https://github.com/deepseek-ai/DeepInfer" target="_blank" rel="noopener noreffer ">deepseek-ai/DeepInfer</a>，仓库创建于 2026-10-16</li>
<li>腾讯新闻, <a href="https://news.qq.com/rain/a/20261020A0CWRK00" target="_blank" rel="noopener noreffer ">DeepSeek宣布全面开源内部推理框架：期待全球AI更加公平</a>, 2026-10-20</li>
<li>MiniMax, <a href="https://www.minimax.io/blog/minimax-m31f" target="_blank" rel="noopener noreffer ">MiniMax M3.1 Flash: Redefining Agent Performance and Cost</a>, 2026-10-19</li>
<li>The Frontier, <a href="https://www.thefrontier.dev/articles/minimax-m31-flash-weights-20m-licence" target="_blank" rel="noopener noreffer ">MiniMax posts M3.1 Flash weights with a $20M commercial licence line</a>, 2026-10-24</li>
<li>FrontierDot, <a href="https://frontierdot.com/blog/minimax-m3-1-flash-open-weights-timeline/" target="_blank" rel="noopener noreffer ">MiniMax M3.1 Flash: From Oct 19 API Launch to Oct 23 Open Weights</a>, 2026-10-24</li>
<li>Kimi, <a href="https://www.kimi.ai/blog/kimi-k3-1-pro" target="_blank" rel="noopener noreffer ">Introducing Kimi K3.1 Pro</a>（据报道为 2026-10-23）</li>
<li>The Next Web, <a href="https://thenextweb.com/news/moonshot-kimi-k3-1-pro-open-weight-cyber" target="_blank" rel="noopener noreffer ">Moonshot releases Kimi K3.1 Pro and says it cut its cyber training data</a>, 2026-10-24</li>
<li>AI Chat Daily, <a href="https://www.aichatdaily.com/ai-models/moonshot-releases-kimi-k3-1-pro-open-weight-model" target="_blank" rel="noopener noreffer ">Moonshot releases Kimi K3.1 Pro, an open-weight model with a 1M-token context</a>, 2026-10-23</li>
</ul>
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