Muse 在 Meta Connect 2026 获得语音和虚拟形象，Claude Code 云端会话结束预览阶段，Perplexity 推出 Fast Search

在 Meta Connect 2026 上，Meta 为其个人智能体 Muse 加入实时语音和视频虚拟形象，承诺将其带到智能眼镜上，并宣布 Meta Model API 正式全面开放。Claude Code 云端会话结束预览阶段，订阅用户可领取一次性额度；Perplexity 则推出由自研 Rust 搜索引擎 Photon 支持的 Fast Search。Meta 和 Google 相隔仅数小时推出能实时说话的视频虚拟形象，也反映出当下的趋势。

Meta Connect 2026：Muse 开口说话，Meta 更新智能眼镜产品线

9 月 23 日 — Meta 于太平洋时间 16 时（巴黎时间 24 日凌晨 1 时）以一场聚焦个人智能体 Muse 的主题演讲拉开 Meta Connect 2026 序幕。Muse 于 9 月 8 日推出，如今新增实时语音模式：用户可以在它后台工作的同时与它持续交谈，还能通过描述来设计它的声音，例如语速更快或更慢、带有特定口音。它也获得了一张会动的面孔，即下文详述的 Muse Realtime Avatar。Mac 版现已支持电脑操作（computer use）：经用户许可，Muse 可以操作任何应用，并在用户离开后继续工作。

Muse 新功能	公布的上线情况
实时语音模式、可自定义声音	已在 Connect 展示，未公布日期
Mac 版 Muse 的 computer use	已上线
智能眼镜上的 Muse	“未来几个月内”
便携设备 Muse Charm	据 Mark Zuckerberg 称，12 月
Muse 专属电子邮箱地址	已公布，未公布日期

在智能眼镜上，用户可以呼唤 Muse 的名字，让它针对眼前看到的商品或海报采取行动。据 Zuckerberg 介绍，搭载实时语音模型的 Muse Charm 可以挂在钥匙扣上；官方综述仅承诺会在年底前公布更多消息。

在 @Muse 公布 Shopify、PayPal、Expedia 和 Instacart 后的第二天，Meta 列出了完整的连接器名单：购物方面包括 Walmart、Best Buy、American Eagle Outfitters、DICK’S Sporting Goods、Fanatics、Gap、Michael Kors、Sephora、Ulta 和 Wayfair；支付方面包括 Shop Pay 和 PayPal；另有 Instacart、仍标为“即将推出”的 Expedia，以及用于工作的 Notion、Granola、GitHub 和 Box。GitHub 当晚详细介绍了自己的连接器：用户无需离开智能体，就能审阅拉取请求、跟踪议题和通知，以及发表评论；它未说明适用套餐或国家。Meta 也未公布这些新功能的价格和适用国家。

🔗 Meta 的综述 · Mark Zuckerberg 的帖子 · Muse 的 GitHub 连接器

智能眼镜：Ray-Ban Meta Audio、Gen 3、Meta VR Glasses，以及登陆法国的 Ray-Ban Display

9 月 23 日 — Meta 同时更新了智能眼镜产品线，并承诺年底前推出超过 100 款型号。新类别 Ray-Ban Meta Audio 不配备摄像头：重 43 g，续航最长 12 小时，充电盒还能额外提供 48 小时。第三代 Ray-Ban Meta 的续航增加一小时，达到 9 小时，并新增操作按钮和六个麦克风。带屏幕的 Meta Ray-Ban Display 将登陆法国：继英国和加拿大之后，法国将与意大利、德国一样逐步开放预订，10 月 13 日正式上市。

公布的设备	起售价	公布的上市情况
Ray-Ban Meta Audio	349 美元	开放预订，10 月 13 日发货
Ray-Ban Meta (Gen 3)	449 美元	9 月 23 日上市
Meta Ray-Ban Display	未说明	法国、意大利、德国：10 月 13 日
Meta VR Glasses（约 100 g）	1 299,99 美元	2027 年春季

🔗 Meta 的公告

Meta Model API 正式全面开放，Muse Spark 1.3 登陆 Oracle 和 Google Cloud，Replit 面向 Meta 设备推出开发方案

9 月 24 日 — Meta Connect 第二天面向开发者。主要消息是：提供 Muse 模型访问能力的 Meta Model API 在全球正式全面开放，并为企业提供支持与合规保障。据 Meta 介绍，Muse Spark 1.3 现已在 Oracle Cloud AI Platform 上线，并在 Google Cloud 进入私人预览阶段；两家公司是新增的优先云合作伙伴。

Google Cloud 的产品页面（Gemini Enterprise Agent Platform）列出了具体条件：模型 meta/muse-spark-1.3 处于预览阶段，需申请访问；上下文长度为 100 万个 token；输入和输出均仅支持文本；支持兼容 MCP 的工具调用、函数调用、结构化输出和推理，但不支持批量预测或预置吞吐量，且仅提供全球端点。我们核查时，价格页面尚未列出其收费标准。

面向开发者的公告	公布的状态
Meta Model API	全球正式全面开放
Oracle Cloud 上的 Muse Spark 1.3	已上线
Google Cloud 上的 Muse Spark 1.3	私人预览
Muse Code	即将登陆 Windows
Wearables Device Access Toolkit 1.0	经过一年预览后正式推出
WebMCP 和 Meta AI Connectors	开发者预览
Meta Global AI Developer Hackathon	奖金 100 万美元，日期未公布

Meta 的终端编码智能体 Muse Code 已于 8 月 31 日在 macOS 和 Linux 上结束测试阶段，如今即将登陆 Windows。根据 Ash Jhaveri 的 X 个人简介，其职位是“AI 与硬件生态系统副总裁”；他再次表示 Muse Spark 1.2 的模型权重“即将”发布。这一承诺自 8 月 10 日起一再出现，至今仍无具体日期。智能眼镜方面，WebMCP 允许 Meta AI 仅调用网页应用自行选择公开的函数。

🔗 Meta Connect 2026 开发者公告综述 · Google Cloud 上的 Muse Spark 1.3

Replit 为 Meta 头显和智能眼镜提供开发方案

9 月 24 日 — Replit 在 Meta Connect 宣布推出面向 Meta 设备的开发方式：用户用日常语言描述应用，Replit Agent 编写代码并在浏览器中显示预览，随后应用或网页体验便可在 Meta Quest 头显、Meta Ray-Ban Display 或 Meta VR Glasses 上打开，无需安装工具。其说明列出三种路径：Meta Quest 和 VR Glasses 可使用 Expo 进行构建、打包和部署，也可通过浏览器运行；Ray-Ban Display 则先在 Replit 中模拟，再部署为网页应用。关于 Muse，双方表述并不一致：Replit 的页面称，Meta 智能体中的 Replit 连接器“即将推出”，但未给出日期；Replit 同日发布的消息却表示 Muse 已能在 Replit 中创建应用。双方均未提及价格。

🔗 Replit × Meta Connect 2026 · 据 @Replit 介绍，Muse 已可使用 Replit

Claude Code：云端会话结束预览阶段，Projects 支持本地运行

9 月 23 日 — @ClaudeDevs 于 21 时 23 分（UTC）发布帖子，宣布 Claude Code 的云端会话结束研究预览阶段（research preview）。云端会话运行在 Anthropic 的基础设施上：即使笔记本电脑合上，工作也能继续。

Cloud sessions are officially available and out of research preview! They let you keep Claude Code working, even when your laptop is closed.

🇨🇳 云端会话现已正式推出，结束研究预览阶段！即使合上笔记本电脑，Claude Code 也能继续工作。 — @ClaudeDevs 在 X 上

为方便用户试用，Anthropic 向现有订阅用户提供独立于使用限额的一次性额度：

额度条件	公布的详情
Pro 额度	100 美元
Max 额度	250 美元
截止日期	须在 10 月 7 日前领取
领取方式	通过公告中的链接，或在 CLI 中运行 `/claim-credit` 命令
前提条件	已连接 GitHub 账号；适用相关条款
使用范围	每个账号一份额度，仅限云端会话
使用入口	claude.ai/code、移动应用的 Code 标签页、桌面应用、`claude --cloud`

针对用户的疑问，@ClaudeDevs 于 24 日 01 时 57 分（UTC）澄清：云端会话与 Claude Code 的其他使用方式一样，计入 Pro 或 Max 套餐；可选领取的额度只是优先抵扣。文档也证实了这一机制：速率限制与账号的所有 Claude 用量共享，并行任务会相应消耗更多额度，虚拟机不单独收费。云端会话面向 Pro、Max 和 Team 用户开放；Enterprise 用户则需拥有高级席位或 Chat + Claude Code 席位。克隆仓库和创建拉取请求通过 GitHub 进行；GitLab 或 Bitbucket 仓库可以通过 CCR_FORCE_BUNDLE=1 打包后从本地发送。

🔗 云端会话文档 · @ClaudeDevs 对套餐计费方式的澄清

Projects 的线程支持本地运行

9 月 23 日 — 约一个半小时后（22 时 49 分 UTC），@ClaudeDevs 宣布 Claude Code 的 Projects 支持本地运行。Projects 于 9 月 17 日面向 Pro 和 Max 用户推出测试版；如今，项目中的线程可以在用户的机器上运行。此前，每个线程都是运行在独立分支上的云端会话；对于需要访问只有本机才能连接的工具（本地数据库、模拟器、VPN 后面的 API）的工作，文档建议使用项目外的本地会话。Anthropic 还表示，正向更多已加入候补名单的 Pro 和 Max 订阅用户开放 Projects；旧版 Claude 项目用户的迁移仍在进行。公告比文档更新得更快：截至 24 日晚间，Projects 页面仍写着本地会话不能属于项目，相关帖子也未说明用户可以从哪个界面启动这些线程。

🔗 @ClaudeDevs 的公告 · Projects 文档

Perplexity：Fast Search 与 Photon

9 月 24 日 — Perplexity 为其 Search API 增加快速模式 Fast Search，可通过参数 search_type: "fast" 启用；同时介绍了支撑这一模式的 Photon。Photon 是用 Rust 编写的检索与排序服务（retrieval and ranking），取代了该公司此前改造的开源引擎，如今为 Perplexity 的所有搜索提供支持。

Fast Search runs on Photon, our new Rust-based retrieval and ranking service that we built with a small team of engineers and hundreds of agents.

🇨🇳 Fast Search 基于 Photon，这是我们用 Rust 编写的新检索与排序服务，由一支小型工程师团队和数百个智能体共同构建。 — @perplexity_ai 在 X 上

比较指标	标准搜索	Fast Search
Search API，每 1 000 次请求	5 美元	1 美元
Agent API 的 `web_search` 工具，每 1 000 次调用（不含 token）	2,50 美元	1 美元
六项智能体基准测试中 3 554 项任务的得分	64,0 %	64,3 %
这些任务的模型与搜索预计成本	187,60 美元	59,73 美元
单次调用延迟，中位数与第 95 百分位（自行报告）	未公布	160 ms 和 230 ms

Perplexity 坦言存在取舍：在罕见查询的内部测试中，相关性下降 0,24 个百分点，获得答案的概率下降约 3 个百分点。Perplexity 建议将 Fast Search 用于常规智能体任务，将标准搜索用于困难或有歧义的问题。博文指出，其与其他 API 的延迟比较采用各供应商自行报告的数据，未进行受控测试；对于 Search API，目前使用 Python 和 TypeScript SDK 时还需绕过其验证机制。在生产环境中，Photon 将引擎内部的 p99 延迟从约 800 ms 降至 65 ms，同时减少了约 20 % 的机器用量。

🔗 Photon：从零构建检索与排序引擎 · Fast Search 文档

实时视频虚拟形象：Meta 与 Google 相隔数小时推出同类产品

Meta 和 Google 相隔仅数小时推出了同类产品：依托语音模型，能够实时聆听、说话和作出反应的视频虚拟形象。

Muse Realtime Avatar

9 月 23 日 — Meta Superintelligence Labs 详细介绍了 Muse 的面孔 Muse Realtime Avatar。给定一张参考图像，无论是肖像、全身插画、动物还是日常物品，模型都能实时让角色动起来，呈现面部表情、手势和身体动作。由 Muse Realtime Voice 语音模型生成的单一路语音 token 流同时驱动声音和画面，使语音与嘴唇保持同步。蒸馏技术将每个片段所需的计算评估次数从 120 次降至 2 次。

Meta 公布的指标	公布的数值
竖屏视频	448x768，25 帧/秒
语音与视频响应延迟	约 870 ms
每台 GB200 支持的并发会话数	12
与 Runway Characters 相比的偏好比例	78 % 对 22 %
与 HeyGen LiveAvatar 相比的偏好比例	88 % 对 12 %

这些偏好比例来自 Meta 开展的人工评估；Meta 指出，与 Runway 相比，行为表现方面的差异没有统计显著性。每段视频都带有不可见的 Meta Video Seal 水印。

🔗 让你的 Muse 栩栩如生

Gemini 3.8 Live 与 Live Avatar

9月24日 — Gemini 3.8 Live 发布九天后，Google 为这款语音对话模型赋予了形象：虚拟形象能倾听用户、查看用户通过摄像头或屏幕共享展示的内容，并以同步的语音和视频作答。该功能已在 Gemini Enterprise 中正式推出；开发者可通过其智能体平台的 Live API 使用，美国和欧盟均设有端点。Gemini 3.8 Live Extended Thinking 仍处于私人预览阶段。虚拟形象支持 97 种语言，调用工具时也能保持对话不中断。使用自定义虚拟形象需要登记加入许可名单。根据模型说明，输出上限为 24K tokens，连续交互可维持数分钟。虚拟形象视频的价格为每百万 tokens 1 美元，说话时每秒消耗 6,192 tokens，聆听时间不计费。所有内容均带有 SynthID 水印。

🔗 Google 公告

Claude 的使用成本：Opus 5.5 的缓存与重新计费的拒绝请求

9月24日的两篇文章聚焦 Claude 用户的费用：Opus 5.5 从何处节省成本，以及部分遭拒请求为何重新计费。

会话更长了，Opus 5.5 为何能降低成本

9月24日 — Michael Segner 在 claude.com 发表文章，汇总了 2026 年 3 月至 9 月的 Claude Code 使用情况。每次会话的提示词数量没有变化，但 Claude 处理每条提示词的时间延长至 3.3 倍，模型调用增加逾 40%，中断减少 68%。每次请求的上下文增至 2.6 倍，输入与输出的 token 比例从 189:1 升至 324:1。因此，缓存读取成为主要成本项，而 Opus 5.5 将其价格降低 60%，带来的节省也更加明显。Anthropic 称，Opus 5.5 的缓存 token 成本仅为竞争模型的五分之一。在 Opus 5.5 和 Fable 5.1 上，会话中途调整努力程度不再重置缓存；这与 9 月 22 日发布的指南所述相反。

🔗 claude.com 文章

三类被拦截的请求重新计费

9月24日 — @ClaudeDevs 宣布，Anthropic 将重新对安全防护机制在 Claude 作答前拦截的请求收费。根据推文，此举仅涉及误报率较低的类别：生物学、蒸馏攻击和前沿 LLM 开发。Anthropic 给出的理由是，近几周其系统遭遇了“协同攻击”。Anthropic 表示，在近期测试中，99.7% 的 Claude Code、Claude.ai 或 Cowork 账户没有触发任何此类收费拦截，并以将误报率控制在 0.1% 以下为目标；用户可通过 /feedback 报告不合理的拦截。根据文档，无论是在 Claude API，还是在 Bedrock、Google Cloud 和 Microsoft Foundry 上，收费的拒绝请求均按模型费率计费；所有遭拒请求都会计入速率限制。

拒绝类别（文档）	输出前是否收费
`bio`	是
`frontier_llm`	是
`reasoning_extraction`	是
`cyber`	否
`general_harms`	否

🔗 @ClaudeDevs 公告 · 拒绝请求的计费方式

人工智能与健康：刚果（金）的埃博拉疫情、OpenEvidence、AlphaFold Database 和 NV-Reason-CT

这里补充两则 9 月 22 日的公告，介绍 Claude 在公共卫生领域的应用；NVIDIA 也发布了两项开放研究，一项是与 Google DeepMind 和 EMBL-EBI 合作的病毒学研究，另一项涉及放射学。

刚果（金）的埃博拉疫情

9月22日 — Anthropic 在 22 日发表、并由 @AnthropicAI 于 23 日晚转发的《The Situation Report》中，介绍了 Claude 如何用于应对刚果民主共和国东部的 Bundibugyo 埃博拉疫情。根据 9 月 19 日的通报，疫情累计确诊 7,672 例、死亡 3,699 人，病死率为 48.2%；目前没有针对这一毒株获批的疫苗。由 CEPI 牵头、世界卫生组织非洲区域办事处和国家生物医学研究所（INRB）参与的合作项目，正与 Anthropic 的两个团队共同开展工作。世卫组织非洲区域办事处编写了一项 skill，用于提取各卫生区的数据、与前一天比较并标记趋势变化，使每日疫情报告的编制时间从一天缩短至不到一小时。CEPI 使用 Claude 比较候选疫苗，科学决策仍由专家作出；INRB 则可以让 Claude Science 组装病毒基因组并构建其系统发育树。

🔗 《The Situation Report》（Anthropic）

OpenEvidence 向约 100 个国家免费开放

9月22日 — 联合国大会期间，OpenEvidence 宣布与 Anthropic 合作，向约 100 个中低收入国家的临床医生免费提供其平台的专门版本。据 Reuters 报道，OpenEvidence 提供的名单包括乌干达、安哥拉、苏丹、海地和蒙古。OpenEvidence 根据经过同行评审的医学研究及诊疗指南回答临床问题；该服务在美国和加拿大已免费提供。根据 Reuters 的独家报道，Anthropic 的技术负责后台运行，OpenEvidence 则针对各地区调整系统；双方没有披露财务条款。这项消息来自 OpenEvidence 和 Reuters，Anthropic 未通过其官方渠道转发。

🔗 OpenEvidence 公告 · Reuters 独家报道

AlphaFold Database 收录逾 2,800 种病毒的蛋白质复合物

9月24日 — NVIDIA 加入了一个由八家机构组成的联盟，成员包括 Google DeepMind、EMBL-EBI 和 CEPI。联盟在 AlphaFold Database 发布了逾 2,800 种病毒的蛋白质复合物预测三维结构，涵盖普通感冒病毒及 mpox 等新兴威胁。这些按置信度标注的预测结果由 AlphaFold2 推断生成，并使用 NVIDIA BioNeMo Inference Runtime 优化；新增的相互作用中，约 30% 未收录于主要的实验测定结构数据库 Protein Data Bank。NVIDIA 还开放了生成这些数据的 BioNeMo Structure Prediction Pipeline，供研究人员用于自己的研究目标。此次发布恰逢联合国大会期间在纽约举行的大流行防范会议；该数据库目前已有逾 2.6 亿项预测结果。

🔗 开放科学如何帮助研究人员应对下一场大流行

NV-Reason-CT

9月23日 — NVIDIA 发布 NV-Reason-CT，这是一款面向胸部和腹部 CT（计算机断层扫描）的开放视觉语言模型。它没有将扫描体积视为一叠二维切片，而是使用三维 ViT 编码器将其划分为 13,824 个视觉 tokens，再传给 Qwen3.5-4B 语言模型；该模型能够撰写结构化报告、展示受放射科医生启发的推理过程，并回答后续问题。在主要的公开三维 CT 理解基准 CT-RATE 上，NVIDIA 报告其 macro-F1 为 0.614、macro-AUROC 为 0.871，超过了其所比较的已发表模型（VoxelFM：0.581 和 0.870）。模型权重已发布在 Hugging Face。NVIDIA 强调，这是一款仍需针对具体用途调整的研究基础模型，并非自主诊断工具或获批临床产品。

🔗 NV-Reason-CT 介绍

OpenAI 呼吁制定前沿人工智能国际标准

9月23日 — OpenAI 首席执行官 Sam Altman 在联合国安全理事会发言，OpenAI 随后公布了演讲实录。他指出需要避免两种走向：让人工智能掌控人类的未来，以及权力过度集中，使个人、企业或国家能够借助最强大的模型将自己的世界观强加于人。他说，随着能够改进自身继任者的系统日益临近，此时“需要极度谨慎”；他表示，OpenAI 已主动放慢过步伐，今后也会再次这样做。

It doesn’t matter whether people put the risk of catastrophe at 10%, or 1%, or 12%, or .1%. None of these levels are remotely acceptable.

🇨🇳 无论人们认为灾难风险是 10%、1%、12% 还是 0.1%，这些水平中的任何一个都远远不能接受。 — Sam Altman 在联合国安全理事会的演讲

他向各国提出四项诉求：建立衔接前沿人工智能国内与国际标准的机制、制定用于比较证据和核验合规情况的共同标准、建立事故报告规程，以及在政府、关键基础设施运营方和专家之间设立安全沟通渠道。这延续了 OpenAI 于 9 月 21 日发表的一篇文章，此处一并补充。OpenAI 在文中表示，完全自主的递归式自我改进目前尚不存在，在能够安全进行之前不应追求这一目标。该公司呼吁美国通过由美国 CAISI（Center for AI Standards and Innovation）协调的人工智能安全研究所网络（涵盖包括法国在内的十个国家），牵头制定全球技术标准。在 OpenAI 看来，这些标准既不是许可证制度，也不是发布前的强制审查；各国自行决定其在本国法律中的地位。美国与中国就这些议题展开对话将是“积极进展”。

🔗 为人工智能的下一阶段制定标准

人工智能在网络防御中的应用：面向乌克兰的 Daybreak 与 Fuzzing Taskflow

两项公告展示了模型如何服务于防御方：一项向国家开放计划，另一项将模糊测试交给智能体。

Daybreak 向乌克兰开放

9月23日 — OpenAI 与乌克兰数字转型部合作，向乌克兰政府开放其网络防御计划 Daybreak，提供识别软件漏洞、加快补丁开发和测试的工具，以保护民用基础设施。这项公告由乌克兰驻旧金山总领事 Dmytro Kushneruk 和 OpenAI 国家安全政策负责人 Sasha Baker 在联合国大会期间宣布。OpenAI 提到，乌克兰国家事件响应团队 CERT-UA 在 2025 年处理了近 6,000 起网络事件，目标包括医院、能源和电信设施。文章还列举了两项欧洲成果：ENISA 发现了欧盟机构软件中的漏洞，现已全部修复；CERT Polska 则参与发现了一款第三方路由器软件中的六个漏洞。公告未说明计划期限或资金数额。

🔗 OpenAI 扩大乌克兰民用防御的网络工具使用权限

GitHub Security Lab 的 Fuzzing Taskflow

9月24日 — GitHub Security Lab 发布了 Fuzzing Taskflow。这是基于其 Taskflow Agent 框架构建、采用 MIT 许可证的 C/C++ 项目自主模糊测试流水线。给它一个 GitHub 仓库后，智能体会识别入口点、编写测试程序、运行 AFL++、分析覆盖率、按七种结论分类每次崩溃，并为每个独立漏洞撰写报告，附上标有“待审阅”的修复建议。智能体负责决策，MCP 工具负责执行；每轮迭代的时间预算翻倍，从 30 秒增至 960 秒（每个目标约 32 分钟），当连续两轮迭代的覆盖率增幅均低于 1% 时，循环停止。默认模型是 Claude Sonnet 5，它通过了团队的全部内部测试。Security Lab 提醒：这条流水线会在没有容器隔离的情况下执行由 LLM 选择的命令，因此应仅在一次性环境中使用。文章没有给出所发现漏洞的数量统计。

🔗 GitHub Security Lab 文章

Project Suncatcher：进入轨道的 TPU

9月24日 — Google 去年宣布的太空人工智能计算项目 Project Suncatcher，即将开展首次在轨测试。一颗与 Planet 合作建造的原型卫星计划搭乘 SpaceX 的 Transporter-18 任务发射；24 日的文章称，Google 首批在轨 TPU 将于“下周”升空。测试旨在验证芯片能否承受发射、辐射和温度变化。在地面测试中，UC Davis 的质子束照射了满负荷运行人工智能任务的 Trillium TPU；芯片承受的辐射剂量超过五年任务的预期剂量。热管与散热器组成的冷却系统也已在热真空室中完成测试。2027 年的下一步是用两颗卫星测试超高速激光链路。据 Google 称，在近地轨道，卫星获取的太阳能最高可达地面的八倍。

🔗 Project Suncatcher 幕后

生成式图像与视频：Midjourney、Runway、Google Research 和 Nunchux

在创作工具方面，Midjourney 改进了编辑工具，Runway 公布了其模型路由器的量化评估，Google Research 连续生成数分钟长的视频，Nunchux 则在 AMD GPU 上加速了 MiniMax-H3。

Midjourney：图像修补、—tile 与 alpha 阶段的快速模型

9月24日 — Midjourney 为 V8.1 和 V8.2 发布了可生成重复图案的参数 --tile 的新版本。据 Midjourney 称，图块之间可见的接缝已消失。编辑模型的图像修补和画面扩展功能现在只修改选中的像素，因此可以连续进行局部修改，而不会降低图像其余部分的质量。在 alpha.midjourney.com，Midjourney 正试验快速模型（fast models），并在 X 上将其描述为实时模型的初步预览：启用“实时预览”选项后，样式栏会以每种样式预览最新提示词的效果，点击即可开始生成。官方尚未公布模型名称或时间表。23 日的 alpha 更新日志还新增了默认参数设置（Settings → Advanced → Your defaults），并向 midjourney.com 的所有用户开放韩语。

🔗 @midjourney 公告 · Midjourney 更新

Runway 公布 Model Router 的量化评估

9月24日 — Runway 发布了 Model Router 的首份量化评估。Model Router 是 Runway Dev 的路由器，可根据成本、质量或延迟偏好，为每次请求选择生成模型。评估以 Seedance 2.5 为基准，用 250 条图生视频提示词，在双盲条件下比较了路由器的三种配置。

测试配置	可用视频	每段视频成本	支出差异
基准（Seedance 2.5）	78 %	1.80 美元	—
质量路由	77 %	1.28 美元	-29 %
质量优先，成本上限 1 美元	74 %	0.61 美元	-66 %
成本路由	38 %	0.30 美元	-83 %

据 Runway 称，设有成本上限的配置保留了基准质量的 95%；它在对话和唇形同步方面表现更好（96% 对 92%），在物理效果方面则较弱（52% 对 60%）。Runway 推荐将其用于生产，并建议仅在探索阶段使用成本模式；已使用路由器的开发者中，64% 将其设为成本模式。

🔗 使用 Runway Model Router 评估成本与质量

Google Research 的 AI video co-director

9月24日 — Google Research 发布 AI video co-director。这是构建在 Gemini 和 Veo 之上的多智能体编排层，旨在生成长达数分钟、叙事连贯的视频，解决扩散模型连续生成镜头时服装和场景容易发生变化的问题。它由四项研究框架组成：一种多臂老虎机算法先选择创作策略、叙事模式和美学风格，再由多模态评审模型为结果评分；CANVAS 保存人物、地点和物体的视觉记忆；A²RD 逐段生成视频，已制作出一部连续十分钟的影片；VQQA 根据视觉语言模型的评语重写提示词。在团队创建的三个基准之一 GenAD-Bench（包含400个广告场景）上，该系统的最高质量得分为81.4。这仍属于研究成果，尚无产品或上线日期。

🔗 自动生成连贯的长篇视频

Nunchux 在 AMD MI355X 上运行 MiniMax-H3

9月24日 — MiniMax 转发了 Nunchux AI 于23日公布的测试结果：在配备八块 AMD MI355X GPU 的服务器上运行 MiniMax 的开放权重视频模型 MiniMax-H3，生成一段5秒的视频耗时1.33秒，生成一段15秒的视频耗时5.39秒，分辨率均为1344×768。与在相同硬件上以 BF16 精度、50步 Euler 运行的 SGLang 相比，速度提高了21.8至26.7倍；计时包括文本编码、去噪以及视频和音频解码，但不包括最终的 MP4 编码。Nunchux 将这一提升归因于其模型优化器和推理引擎，其中包括自研的 MXFP6 内核。这样的速度使用户可以在播放期间修改提示词。免费使用权限据称将“很快”开放，目前可加入候补名单；上述测试数据来自 Nunchux。

🔗 在 AMD MI355X 上生成视频 · @MiniMax_AI 的转发

编码智能体：Claude Code、Delta、Devin、Qwen Code 和 Kimi Code

五款编码智能体发布了新版本：Anthropic 的 Claude Code、Zed 的 Delta、Cognition 的 Devin、Alibaba 的 Qwen Code，以及 Moonshot AI 的 Kimi Code。

Claude Code 2.1.282

9月24日 — Claude Code 2.1.282 于 UTC 18:38 发布，更新日志共有86项，其中59项是修复。设置 maxProseWidth 可限制宽终端中 Claude 文本的宽度，表格和代码块仍保持全宽。多项改动限制了项目能够强制施加的设置：项目级和本地设置会忽略那些启用导出或捕获内容的 OpenTelemetry 变量（CLAUDE_CODE_ENABLE_TELEMETRY、OTEL_LOG_*）；启动时的提示、/status 和 claude doctor 会对此予以说明。命名空间 anthropic-skills 和 claude-ai 保留给从 claude.ai 同步的技能，而托管设置 allowClaudeInChromeWithManagedMcp 允许在已有独占 managed-mcp.json 的情况下启动 claude --chrome。通过直连 API 使用自动模式时，即使关闭遥测，也会默认使用服务器端分类器；另有修复避免恢复会话时丢失扩展思考（extended thinking）。

🔗 Claude Code 2.1.282 版本说明

Zed 的 Delta 0.17

9月23日 — Zed 发布 Delta 0.17.0。这款支持与智能体协同编程的多人环境自9月16日起进入公开测试；本次更新包含20项新功能、26项改进和59项修复。现在可以从一个会话线程要求智能体启动多项任务，每项任务都在各自独立工作区的顶层线程中并行进行；智能体也能跨线程互相发送消息。命令 /approve 和 /request-changes 可以在任何线程中给出审查结论。该版本还交付了9月22日预告的两项功能：会话线程的颜色会由子线程和子智能体继承；上下文面板新增自动压缩进度条，并分别显示指令、消息、思考过程和工具所占的份额。

🔗 Delta 版本说明 · @zeddotdev 的公告

Devin Review：可组合触发条件与 Perforce

9月23日 — Devin 当天的版本说明分为26个条目，重点介绍了拉取请求审查工具 Devin Review。自动审查现在使用可组合的触发条件：先指定账号、组织、仓库、仓库名称前缀或成员，再按作者、标签、分支、修改的文件、作者类型（人、机器人或 Devin）或差异大小筛选，并可组合这些条件；每个触发条件都能设定审查时机，而排除规则始终优先。Devin Review 也开始支持 Perforce：Helix Swarm 审查可通过测试定义触发它；从 Swarm 2026.3 起，还可通过出站 webhook 触发。能力选择器现在会列出模型名称（Ultra：Fable 5.1 和 GPT-6 Astra），Devin 的 GitHub 应用则请求新增六项权限，需要管理员批准。

🔗 Devin 9月23日版本说明

Qwen Code v0.24.5

9月24日 — Qwen Code v0.24.5 是一个未宣布不兼容变更的稳定版本，更新日志共有87项，其中包括28项功能和38项修复。智能体的实时语音对话功能 Qwen Live 现在可在所有平台上通过浏览器中的 Web Shell 使用；在 macOS 上，原生宿主程序变为可选（QWEN_SERVE_LIVE_NATIVE_HOST=1）。通话期间，用户可以共享屏幕，传输频率最高为每秒一张图像；仅共享屏幕不会触发回复。Web Shell 新增执行轨迹时间线，分为主会话、工具调用和子智能体三个轨道；消息频道则根据前缀将消息路由到不同会话（messageRoutes）。隐私方面，--bare 模式终于会遵守用户拒绝发送使用统计数据的选择。Qwen Code Desktop v0.24.5 和 TypeScript SDK v0.1.15 也在同一天发布。

🔗 Qwen Code v0.24.5 版本说明

Kimi Code 2.1.1 撤销 2.1.0 的安全加固

9月24日 — Kimi Code 2.1.0 于23日作为安全加固版本发布；不到19小时后，2.1.1 便撤销了这些改动。版本说明称移除了“某些过于防御性的改动”；拉取请求 #4013 说得更明确：它撤销了工作区信任边界的加固，理由是用户批准一个仓库后，该仓库的内容便由用户负责。涉及的四项保护均被移除：文件工具重新允许跟随指向工作目录之外的符号链接；本地配置（local.toml）无需等待批准即可生效；后台操作期间不再限制仓库的 git 配置；家目录和根目录也不再被拒绝作为附加目录。读取信任信息失败时，仍会将其视为“未获批准”。在2.1.0中关闭的文件监视器也重新默认启用。

🔗 版本说明

桌面智能体：Perplexity Portable Computer 与 Kimi Work 3.2.14

9月24日，两款在用户电脑上工作的桌面智能体迎来更新：Perplexity 向搭载 AMD 处理器的电脑开放 Portable Computer，Moonshot AI 则发布 Kimi Work 3.2.14。

AMD Ryzen AI Max 上的 Portable Computer

9月24日 — Portable Computer 是 Perplexity 智能体 Computer 的完全本地运行版本，现在支持搭载 AMD Ryzen AI Max Series 处理器的 Windows 电脑，包括 Ryzen AI Halo 开发平台。此前公布的硬件要求仅列出 NVIDIA 设备，从 DGX Spark 到配备 RTX GPU 的电脑。运行它至少需要24 GB 可供 GPU 使用的内存、Windows 10 或 11，以及约20 GB 磁盘空间。这些 AMD 设备提供两个本地模型：经 Perplexity 后训练的 PPLX 27B 和 Qwen 27B；产品页面则只为 RTX 电脑提供 PPLX 27B。本地分类器会在任何数据离开电脑之前识别姓名、账号和身份标识，本地推理也不会消耗 Computer 点数。个人和企业的 Pro、Max 订阅用户均可使用。

🔗 Portable Computer 登陆搭载 AMD 处理器的智能体电脑

Kimi Work 3.2.14：侧边对话与版本历史

9月24日 — 在3.2.12发布两天后，Moonshot AI 推出桌面智能体的下一版本 Kimi Work 3.2.14，未另发推文。主要新功能是侧边对话（Side Chat）：用户可从“+”面板在会话中打开独立对话，并继承原对话的上下文，也可以引用原对话中选中的内容。Office 文件新增版本历史；浏览器支持为网页添加批注，并在输入框中引用这些批注。远程控制（Remote Control）现在允许从手机预览文件和发送附件；保持唤醒（Keep Awake）则改为仅在用户要求时启用。

🔗 Kimi Work 版本说明

开放模型与实验室：Tev1、LFM2.5-VL-DSpark、LeRobot 和 Sakana AI

开放生态方面的动态包括：一个小型决策模型、一个加速视觉语言模型的草稿模型、一种新的机器人数据格式，以及 Jürgen Schmidhuber 加入 Sakana AI。

Together AI 的 Tev1-4B-experimental

9月23日 — Together AI 发布小型决策模型 Tev1-4B-experimental：给它一个情境、一个问题和一份包含2至24个选项的列表，它会以所选选项的字母作答。该模型是 Qwen3.5-4B 的微调版本，灵感来自 Hugging Face 社区文章中常提到的决策模型 Jev；模型卡明确指出，它并非 Jev 引擎，仍保留 Qwen 的标准语言输出头。Together 强调其训练成本为17美元，并提供数据制作方法和教程。该模型的服务价格为每百万输入 token 0.042美元、输出 token 0美元。在主要开发数据集的1,000次决策中，它作对了880次；模型卡明确将这一结果与独立基准测试区分开来。微调后权重的许可证仍“在最终确定中”。

🔗 Together AI 的公告 · 模型卡

Liquid AI 的 LFM2.5-VL-DSpark

9月24日 — Liquid AI 将 DSpark 推测解码技术扩展到视觉语言模型 LFM2.5-VL-3B；用于文本的草稿模型已于8月20日发布。一个拥有2.795亿参数（增加8.9%）的草稿模型提前提出多个 token，供目标模型验证；在贪心解码下，最终答案不会改变。在使用 MLX 的 Mac M5 Max 上，解码速度提升至原来的2.30至3.13倍，端到端延迟改善1.56至2.62倍；在 H100 上，解码速度最高提升至2.66倍。实际收益仍受图像编码耗时限制，因为该技术无法加速这一环节。llama.cpp、MLX-VLM 和 SGLang 从发布首日就支持该草稿模型。

🔗 使用 LFM2.5-VL-DSpark 加速视觉语言模型

LeRobot 与 LanceDB

9月24日 — Hugging Face 的机器人学习库 LeRobot 现在可原生读取 Lance 格式的数据集，并继续使用相同的训练 API。这样便能直接从 Hub 或对象存储训练，无需下载数百 GB 数据，同时还能在整个数据集范围内混合数据。在 DROID 数据集（2,760万帧、369 GB 视频）上，使用8块 H100 从远程存储训练 SmolVLA 10,000步耗时1小时27分钟；使用标准读取器从本地 NVMe 副本训练则耗时2小时，而且此前还需下载384 GB 数据。两种方式的最终损失相同：时间差来自等待数据，等待时间占比分别为1.7%和37.4%。在小型数据集上，两种方式表现相当。

🔗 如何训练机器人：LanceDB 篇

Jürgen Schmidhuber 加入 Sakana AI

9月24日 — Sakana AI 宣布 Jürgen Schmidhuber 出任首席科学顾问（Chief Scientific Advisor），同时继续担任现有职务。他以世界模型、元学习和哥德尔机器方面的研究著称，将参与这家东京初创公司的 RSI Lab，研究递归自我改进，并定期前往东京。Sakana 表示，他的研究成果，包括1987年关于递归自我改进的论文，直接启发了 Darwin Gödel Machine 和 The AI Scientist。公告还透露了一个研究方向：Sakana 正在开发首批“为智能体原生设计”的世界模型，使智能体能够在执行动作之前模拟其物理后果，目标是应用于日本制造业。

🔗 Jürgen Schmidhuber 加入 Sakana AI

简讯

Claude Tag 与个人连接器 — 在 Slack 频道中，Claude Tag 现在可以使用向它发起请求者的个人连接器（日历、云盘、CRM），且仅限该用户；每条回复可经人工审核，也可采用自动模式。这些连接器绝不会用于计划任务。目前正向 Team 推出，Enterprise 将随后支持。🔗 来源
Sora 2 退出 API — 如 3 月 24 日所宣布，Sora 2 模型和 Videos API 已于 9 月 24 日停用，没有同等的替代 API；包括 sora-2、sora-2-pro 及其注明日期的快照在内，共有五个标识符被移除。目前只有文档确认了此次关闭。🔗 来源
ChatGPT Ads 进入东南亚 — ChatGPT 的广告服务进入印度尼西亚、马来西亚、菲律宾、新加坡、泰国、越南和台湾，目前覆盖 60 多个国家，8 月底时为 40 多个；只有 Free 和 Go 套餐会显示广告。🔗 来源
Grab 与 OpenAI — GO Forward with AI 计划在两年内培训 30,000 名 Grab 合作司机、配送员和商家，从新加坡开始，培训工作坊以 OpenAI Academy 和 ChatGPT Work 为基础。🔗 来源
OpenAI 的三个案例研究 — Ringg 每月处理超过 700 万通接通的电话，并将从 GPT-4.1 转至 GPT-5.6 Luna 的工作负载所用模型成本降低了约 90%；invideo 表示，借助 GPT-6 Astra，其色彩分级的成功率提高了约三倍；Harvey 则提供了未附数字的案例分享。🔗 来源
ChatGPT iOS 版 1.2026.258 — ChatGPT & Codex 更新日志的 9 月 23 日条目介绍了重新设计的主屏幕、新增的 iPad 分屏视图（可在打开的任务旁保留任务列表），以及对 Mac 和 Linux 上 SSH 配对失败问题的修复。🔗 来源
Gemini CLI v0.61.0 — 此前已在 nightly 版本中支持的 Gemini 3.8 Flash 和 Gemini 3.5 Flash Lite，通过一次官方说明未提及的 cherry-pick 进入稳定版；v0.62.0-preview.0 则开启下一轮预览。🔗 来源
Chrome 中的 Gemini — 在桌面端，Gemini in Chrome 可根据当前打开的标签页生成互动测验（初期面向美国和印度的英语用户），如今也能分析几乎所有完整播放的播客或视频文件，不再局限于 YouTube。🔗 来源
Google Photos — 虚拟衣橱可将照片中的衣物编入目录，供用户试搭服装；现向美国、印度和巴西符合条件的用户开放，同时推出复古风格的 Moods 和 15 款新的 Remix 模板。🔗 来源
作为 MCP 服务器的 API Gateway — Google Cloud API Gateway 已进入公开预览，可根据带注释的 OpenAPI 3.x 规范，将 REST API 的操作转换为 MCP 工具，同时沿用身份验证、配额和日志功能；每个网关最多支持 1,000 个工具。🔗 来源
AlloyDB 中的 PostgreSQL for agents — 预览版 AlloyDB 可在数秒内创建彼此隔离、只读且数据延迟不超过一秒的实例，以应对智能体突发的查询需求；Google 称其每秒可处理超过 300 万次查询。🔗 来源
在 TPU 上重现 OLMo 3 7B — Google Cloud 的 TPU 团队在 MaxText 中重现了 Ai2 的 OLMo 3 7B 预训练（约 5.9 万亿个 token）。排查出一个数据加载器缺陷后，所得模型在八项基准测试中与原版难以区分，并在 Ironwood 上达到 44.5% 的 FLOPs 利用率。🔗 来源
The Talking Museum — Google Arts & Culture Lab 开放了一间虚拟研习室，内有 190 多件 3D 文化物件；用户旋转物件时，Gemini 会讲述其历史并回答问题。🔗 来源
DeepSeek Harness 0.1.7-rc.2 — 这是两天内的第二个候选发布版，也是尚无稳定版以来的第 22 个预览版：关闭 Desktop 窗口后任务仍可在后台继续，计划任务在重启后仍会保留，最短可每分钟重复一次。🔗 来源
Jetson 上的请求路由器 — 在 Hugging Face 博客上，Eric Mey 将一个 9B 模型替换为经过微调、用于选择回复类型的 ModernBERT-large：在不同硬件上测试，正确路由数为 180/180，对照为 175/180；耗时 42 ms，对照为 771 ms。模型、数据和代码均采用 Apache-2.0 许可。🔗 来源
扩充的 Carbon 基因组语料 — Parag Ekbote 发布了一套在处理器上运行、不使用 Carbon 模型的流水线，为 HuggingFaceBio 预训练语料中的 3,240 万条记录添加长度、GC 含量、编码状态和分类信息。🔗 来源
ZCode v3.14.3 — 自 9 月 21 日开放源代码以来，这是 Z.ai 的 ZCode 智能体运行框架唯一一次 GitHub 发布：现在可在不中止工作流的情况下调整其并发设置，工作流脚本消耗的 token 也更少。🔗 来源
xAI Python SDK 1.20.0 — 对于 grok-imagine-video-1.5，last_frame_url 可固定片段的最后一帧，keyframes 可在片段中设置最多四张关键帧图像；这些选项此前已写入 API 文档。🔗 来源
Copilot 代码审查 — 所有 Copilot 套餐（包括 Business 和 Enterprise）现均可使用个人代码审查设置页面；自动审查扩展至新推送和草稿。企业还可设置默认审查强度。按照 8 月底的公告，GitHub 将于 9 月 28 日把默认级别从 Lite 改为 Balanced。🔗 来源
GitHub Enterprise Cloud 的在场验证 — 公开预览版可要求用户在执行高影响操作（创建令牌、设置 webhooks、修改安全设置）前，通过身份提供方重新验证身份或完成 MFA；验证有效期为两小时。此功能仅面向使用 Microsoft Entra ID 的 EMU 和 GHEC-DR 企业。🔗 来源
GitHub Actions 终止支持 Node 20 — runners 现使用 Node 24 执行 JavaScript actions，回退选项已移除；运行 macOS 13.4 或更早版本以及 ARM32 的自托管 runners 也不再受支持。🔗 来源
Copilot 应用的画布 — Burke Holland 主张使用这些能与智能体交互的小型全栈应用，而非让所有操作都通过聊天完成，并提出了节省 token 的理由。此次没有新功能；画布自 6 月起就已存在。🔗 来源
Amp 共享其 runners — 使用 --share 启动的 runner 现在可通过 ampcode.com 供整个工作区使用；Amp 提醒，共享后其他成员将以主机所有者的身份执行代码，管理员可以关闭共享。🔗 来源
v0 的模型选择器 — 补报 9 月 22 日的消息：新选择器可浏览 AI Gateway 中的模型及其每 token 价格，并已面向 Enterprise 团队推出；团队所有者须启用 Allow custom models。🔗 来源
BioNeMo 的 MoE 训练方案 — NVIDIA 详述了使用 BioNeMo 和 Transformer Engine 训练混合专家生物模型的方法：在 Mixtral-8x7B 和八张 B200 上，吞吐量最高达到 Hugging Face 基准方案的 2.21 倍；融合内核仅供 Blackwell 使用。🔗 来源
Runway 中 Seedance 2.5 的 Draft 模式 — 用户可先用速度更快、消耗积分更少的草稿探索方案，再将最佳方案升级为完整画质；Runway 未公布具体积分数，而同一模式已于 22 日登陆 Pika。🔗 来源
Cursor Marketplace 中的 Runway MCP — 自 9 月 23 日起，可从 Cursor Marketplace 安装 Runway 的 MCP 服务器；自 22 日起，智能体还可以只读方式查看 Brand Kits。🔗 来源
Pika API Club — Pika 给出了会员相较于 Fal.ai 的节省金额：Vuvie 在 30 天内生成 3,822 次 Seedance 2.5 内容，少花了 12,185.80 美元；AI-Bridge 的月账单则从约 2,000 美元降至 990 美元。🔗 来源
HeyGen 的虚拟形象研究 — 在受访的 1,000 家小企业中，71.6% 曾录制视频却从未发布；在使用虚拟形象的人中，71.1% 表示节省了时间，55.3% 发布内容的频率更高。🔗 来源
Luma 调查 — 补报 9 月 22 日的消息：在 760 名创意专业人士中，81% 曾发布使用 AI 制作的内容，但没有任何一项任务的 AI 使用率超过 42%；62% 担忧依赖 AI 会损害人的创造力。🔗 来源
Perplexity 市场研究指南 — 这份指南分为八个步骤，包含提示词示例、核查步骤和五点检查清单；没有新功能，指南指向 Deep Research 和 Spaces。🔗 来源

这意味着什么

智能体正在走出聊天窗口。Muse 能用用户描述的声音说话，以虚拟形象示人，操控 Mac；按计划，它还将登陆眼镜，并据 Mark Zuckerberg 所说，于 12 月进入一款口袋设备。Google 也为 Gemini 3.8 Live 赋予了动画形象，用于接待和客户服务；Perplexity 将本地智能体部署到采用 AMD 处理器的 PC 上；即使笔记本电脑合上，Claude Code 仍会在云端继续工作。各项功能的推出时间并不一致：Mac 上的计算机操作功能和 Live Avatar 已可使用，而眼镜版 Muse 被承诺在“未来几个月”推出，它的电子邮件地址功能则尚无推出日期。

智能体的成本成了可以用数字说明的卖点。Anthropic 为云端会话提供 100 或 250 美元的额度，并用使用数据表明，缓存读取如今在 Claude Code 的成本中占比最高；其输入与输出的比例已从 189:1 升至 324:1。Perplexity 的 Fast Search 每 1,000 次请求收费 1 美元，原价为 5 美元；在得分相近的情况下，智能体任务的成本据称可节省约 68%。Runway 在支出减少 66% 的同时，仍保持 74% 的视频可用率；Together AI 以 17 美元训练了一个决策模型。各家公司都用自己的测试方法衡量节省幅度：这些数字有用，却很少能直接相互比较。

信任边界需要逐项设定，有时还会反向调整。Anthropic 再次对部分拒绝请求收费，以遏制“协同攻击”，目标是将误判率控制在 0.1% 以下。Claude Code 2.1.282 阻止项目强制设置遥测；Kimi Code 2.1.1 则在 2.1.0 的防护措施推出不到 19 小时后将其撤回，理由是已获批准的代码仓库应由用户自行负责。GitHub 正测试在敏感操作前验证用户在场。防务方面，OpenAI 向乌克兰开放 Daybreak；GitHub Security Lab 则让智能体执行模糊测试，同时提醒用户它会犯错，必须在可弃用的环境中运行。

最后，规则与基础设施都在更大范围内接受讨论。在联合国，Sam Altman 呼吁为前沿 AI 制定国际规范；OpenAI 希望由美国通过 AI 安全研究所网络主导制定，且不要求模型发布前取得许可或接受强制审查。Google 即将把首批 TPU 送入轨道，以测试太空计算；Perplexity 则用 Rust 重写了支撑其全部搜索的引擎，将 p99 延迟从约 800 ms 降至 65 ms。国家间协商的规范、轨道上的芯片、重写的引擎：支撑这些智能体运行的底层体系，正与智能体一道成形。