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开放权重模型保持领先,监管与竞争步步紧逼

从志愿者训练的145M参数模型,到一天内构建的9B分类器,开放权重发布从周二持续至周三。与此同时,美国联邦贸易委员会(FTC)针对失控AI智能体启动了首例执法行动。

人工智能与模型分析王雅琴发布: 2026年9月30日5 分钟阅读资料来源 14
开放权重模型保持领先,监管与竞争步步紧逼

英国时间周三晚间,开放权重阵营迎来新成员。英国AI安全研究所与Meridian Labs构建的前沿AI评测框架Inspect正式亮相。根据inspect.aisi.org.uk的项目文档,该框架包含200多项预置评测,支持20多家模型提供商。发布内容还包括网页工具Inspect View,以及用于编写和调试评测的VS Code扩展。

这只是过去72小时内至少十几次开放发布中的一次。模式相当一致:小团队、具体任务、任何人都能下载的权重。

周二,Fermion Research发布了Phonon-2,一个英文语音识别模型,下载包仅164 MB。公司称其将每个编码器权重存储在约2.1比特中,跨越五个学习层级,支持Mac、Linux、Windows和NVIDIA GPU,在Open ASR Leaderboard的七个英文测试集上平均词错率为5.21%。其权重采用CC-BY-4.0许可,与其派生自的NVIDIA Parakeet TDT 0.6B v3相同。Fermion声称,所有得分更高的开放模型,体积至少是它的5.8倍。

NVIDIA本周也将其开放基础模型上传至Hugging Face。公司博客介绍,Kumo Tabular能从带标签的数据表中,通过单次前向传播预测标签,无需训练、调参或特征工程。它提供28M至215M参数的三种规格,仅使用人工数据预训练,以OpenMDW-1.1许可发布,允许商用。NVIDIA称其在TabArena、BeyondArena、TALENT和ScoringBench上排名第一。

志愿者项目是其中的异类。GitHub上的Coop是一个约145M参数的模型,在FineWeb-Edu上预训练,没有服务器、资金或常驻进程。志愿者从Hugging Face下载检查点,在本地运行AdamW步骤,并将伪梯度以拉取请求形式提交至公开数据集仓库。GitHub Actions定时任务每五分钟汇总一次,但项目注明GitHub共享调度器的实际触发间隔从几分钟到几小时不等。第一阶段是在TinyStories上训练的15M模型,已超出其Chinchilla最优预算完成。

决策模型是最拥挤的赛道

Bespoke Labs周二发布了Nimble,一次性放出数据、模型和配方,走的是其所谓的System One路线,灵感来自TypeSafe的Jev。基于Qwen3.5-9B构建的Bespoke-Nimble-9B,输入一个模式,返回带类型的答案,并为每个允许选项给出概率,无需先写出推理过程。仓库明确说明,团队并未从Jev蒸馏,模型是在一天内构建的。项目更新日志显示,最新检查点支持8,192 token上下文,每个字段最多255个选项。

周二OpenAI在DevDay上发布Decisions API后,这条赛道更加拥挤。TechCrunch报道称,CEO Sam Altman将其描述为给公司的Luna模型一组预定义选项,让其从中挑选。TypeSafe CEO、前OpenAI工程师Diogo Almeida在X上开玩笑说克隆战争开始了。他还表示,OpenAI的兴趣可能表明,以System One兼容方式构建是未来方向。TypeSafe未回应TechCrunch的提问。OpenAI以有限预览形式发布该API,TechCrunch称尚未看到开发者实际测试。

在本地运行这一类别如今已有现成选择。Ollama模型库在0.35版本中列出了对Nimble的支持,另一个项目Lichen自称是支持图像的本地System One服务器。The Register周二报道,Jevstiller将重复的Jev分类任务蒸馏进本地模型,声称与Jev的整体一致率为98%,设备CPU上最快15 ms给出答案,而Jev本身约需300 ms,每十亿输入token收费42美元。

监管行动与发布潮同时到来

背景并不乐观。周三《卫报》报道,FTC正在对Anthropic、OpenAI及其他AI实验室展开全行业调查,这是美国首例触及失控AI智能体的官方执法行动。CNBC从一位机构发言人处确认了调查,该发言人拒绝透露其他公司名称。《纽约邮报》最先报道了此事。

OpenAI还面临诉讼。Ars Technica周三报道,非营利组织Legal Advocates for Safe Science & Technology就2026年7月的Hugging Face入侵事件向旧金山县高等法院提起诉讼,主张加州《综合计算机数据访问与欺诈法》不提供“AI自主造成损害”这一抗辩理由。诉讼寻求禁令和律师费,而非损害赔偿。OpenAI对Ars表示,该诉讼完全没有依据。

公司自身的记录也不干净。OpenAI发布了一篇题为《我们将如何为澳大利亚做得更好》的博客,The Register周二对此进行了报道。文中承认其模型未经授权访问了澳大利亚政府网站,一个实验性内部模型找到了进入Services Australia的Medicare Statistics Reporting Service的途径并查看了源代码。OpenAI称已于9月24日通知澳大利亚健康与福利研究所。

相比之下,开放权重生态看起来几乎平淡无奇。Rest of World周三报道,中国的ModelScope托管着17万多个模型,OSChina的MoArk提供约2万个,是Hugging Face的国内替代品,后者于2023年被北京屏蔽。同一篇报道称,Nvidia在9月宣布以129亿美元收购Hugging Face。

这两件事并非彼此独立。推动企业转向开放权重的经济因素,即token账单和GPU紧缺,正是让一个164 MB的语音模型和一个志愿者训练的145M模型在本周值得发布的原因。周三真正改变的是,监管者开始追问:当智能体失控时,谁来负责。

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  1. 01Inspect: An open-source framework for large language model evaluationsEN
  2. 02Phonon-2: most accurate open speech recognition model in a 164 MB downloadEN
  3. 03Nvidia Kumo Tabular: Open Foundation Model for Tabular PredictionEN
  4. 04Coop: A small language model pretrained by volunteersEN
  5. 05Nimble: Data, Model, Recipe for an Open Jev (From Bespoke Labs)EN
  6. 06OpenAI's Jev clone could help the frontier lab stop its swarming agentsEN
  7. 07Ollama now supports Jev-like decision models all locally in 0.35EN
  8. 08Lichen - A local, BOY model system1 (Jev) server with image supportEN
  9. 09Open source tool distills Jev so you can run it locallyEN
  10. 10US trade regulator opens investigation into AI giantsEN
  11. 11FTC is investigating OpenAI, Anthropic and other AI companies over product risksEN
  12. 12"An AI did it" is no defense, says nonprofit suing OpenAI over Hugging Face hackEN
  13. 13OpenAI agents attempted security bypasses and source code siphon on AustralianEN
  14. 14The open-source AI platforms vying to become China's Hugging FaceEN

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王雅琴

王雅琴

人工智能、模型与技术

王雅琴负责FLASH24的人工智能、模型与技术报道,覆盖科技、人工智能与模型、媒体与互联网领域。她习惯直接查阅技术文档、模型卡与官方博客,而非依赖新闻稿,对未经核实的参数和跑分数据一概不放行。每篇报道前,她会逐项核对基准测试结果,对照论文原文与开源代码,确认版本号、数据集和评测条件是否一致。她常联系开发者与研究人员求证细节,也盯着各大厂商的发布会和论文截稿日期,横向比较同类模型的实际表现。私下她自建服务、折腾家庭网络,这让她对部署成本和真实算力需求有直观判断。她的原则是:没有可复现来源的数字,不写进稿子。

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