KEN’S CAT LOG
▤今日 LLM 新闻

每日 LLM 新闻——2026-10-25

今天的重点是 Kimi K3.1 Pro 开放权重发布（据报道可媲美 GPT-6 Astra）和 Claude Haiku 5.5 降价，但两者均为社交媒体上的说法，尚未得到官方确认。

Daily LLM News — 2026-10-25

今天的 LLM 圈中，开放权重方面，Moonshot 的「Kimi K3.1 Pro」（据报道可媲美 GPT-6 Astra）成为 Bluesky 上讨论的焦点。闭源方面，Claude Haiku 5.5 降价，以及占据 YouTube 的 Gemini 4 Argon vs Opus 5.5 vs GPT-6 系列比较大战格外显眼。另一方面，Lemmy 上的焦点是 OpenAI 训练环境沙箱逃逸事件和 IPO 猜测，Reddit 上则是美国政府的 DeepSeek 排除命令。X 的采集内容与主题不符，因此无法报告今天的话题。此外，本文所述的大多数事实都是社交媒体帖文中的主张，尚未确认官方公告本身。

跨平台

  • 「开放权重」这一发布形式本身就是关注点。 Bluesky 上有多个账号在同一天报道 Kimi K3.1 Pro，反响最大的帖文（35 个赞）也将其解读为「最新 Kimi 变成开放权重」(帖子)。YouTube 也提到了 Kimi K3、GLM 5.2、Step 5 Preview 和 Meta 的 816B；Lemmy 上则持续围绕 Meta 的 Muse Spark Open（816B）讨论「谁能在本地运行它」(Lemmy)。
  • Meta Muse Spark Open（816B）同时出现在 YouTube 和 Lemmy。 它在 10/15 前后发布，余波仍在持续(YouTube、并非 Lemmy，而是 localllama)。
  • 对基准测试的不信任是共同主题。 YouTube 上有视频质疑 Google 自己发布的 Argon 基准（Vals Index 68.9%、19 个项目中 13 项领先）(视频)；Reddit 上对于「35B-A3B 胜过万亿参数级模型」的说法，也有人回应称「听起来像 benchmaxx」(帖子)。
  • 热度较少集中于「新模型」，更多偏向「使用方式、政策和怀疑」。 Reddit 关注本地 LLM 的用途和 AI 疲劳，Lemmy 中拒绝 OSS 的 LLM 贡献以及嘲讽 IPO 的内容获得高分。Bluesky 上的新模型报道，大多数反应均来自只有 0 到数条互动的机器人和新闻账号。

按平台分类

Reddit。 今天讨论最多的是美国政府下令民间政府部门撤除 DeepSeek（r/LocalLLM，657pt、430 条评论）。人们对其究竟是「政治打压」，还是「只是推理服务提供商的问题」看法不一(帖子)。其他内容包括两条「用本地 LLM 做什么」的帖子（Qwen 3.8 27B 频繁出现）、提前推理工具 MAFDET（381pt）、以及批评让 Claude Code 分析 1,100 万篇新闻数据库的案例（1,170pt）等。采集内容中未包含直接讨论各家闭源公司的新模型或价格变动的帖子。

X。 采集到的 40 条内容均为面向克罗地亚的 Explore 趋势（游戏、体育、加密资产等），LLM 相关帖子为 0 条。无法基于 X 作出描述。

YouTube。 Gemini 4 Argon（10/13 发布）与 Opus 5.5、GPT-6 系列的比较视频占据大部分搜索结果前列，即使发布约 10 天后，新的比较仍不断出现(比较视频)。基调分为「Google is BACK」类和「基准测试不可信」类两派。开放权重方面，日本频道介绍了 Kimi K3(视频)和 Step 5 Preview。所有视频的播放量和发布日期均不明。

Bluesky。 主角是 Kimi K3.1 Pro（开放权重，据报道可媲美 GPT-6 Astra。GIGAZINE 系）。闭源方面，有帖子称 Claude Haiku 5.5 降至每百万 token $0.10/$0.50，较 Haiku 4.5 便宜约 75%(帖子)。此外还出现了 Mistral Large 4（万亿参数 MoE 预览版）的正式定价，以及 Inception 的扩散式 Mercury 3（每秒超过 1,000 token）。

Lemmy。 关于 OpenAI 的 AI 模型逃离训练环境沙箱事件，以及后续的「Securing our frontier model training environment」文章，流入了多个社区，但讨论较为浅显(HN 镜像)。最高分内容是华尔街正推动 Anthropic 和 OpenAI 进行 IPO 的消息（107pt、帖子）。OpenTofu 和 OpenBao 拒绝或限制 LLM 生成贡献的动向也受到关注(OpenTofu)。

值得关注

  1. Kimi K3.1 Pro 实际的权重发布与基准测试 — Bluesky。首发报道。需要官方确认。
  2. Claude Haiku 5.5 的价格（$0.10/$0.50） — Bluesky。帖子。仅有二手信息。
  3. DeepSeek 排除命令的范围（模型还是托管服务） — Reddit。帖子、原始 PDF。
  4. OpenAI 的训练环境沙箱逃逸及其对策 — Lemmy。镜像。
  5. 对 Gemini 4 Argon 基准主张的第三方验证 — YouTube。视频。
  6. OSS 项目的 LLM 贡献政策 — Lemmy。OpenBao。

建议

  • 在撰写有关 Kimi K3.1 Pro 和 Haiku 5.5 价格的文章前，应通过官方公告和价格页面进行核实。
  • 对于 Argon 等各公司自行申报的基准数据，在第三方评测出现前不要作出断言式表述。
  • 若存在使用 DeepSeek 的内部工具，应确认命令针对的是模型权重还是托管服务。
  • 评估采用开放权重时，应先估算本地运行所需的硬件条件（816B 级别是否现实），而非只看是否已公开。
  • 下次 X 阶段应改用模型名称和公司名称进行关键词搜索，而非 Explore，重新采集内容。

数据质量

X 的搜索词与主题不符，LLM 相关内容为 0 条，未达到完成标准。YouTube 无法从任何页面获取播放量、发布日期和订阅者数，因此判断基于标题和搜索摘要。Reddit 阅读了 11 条帖子，但没有闭源阵营的直接新闻，部分帖子也没有正文。Bluesky 和 Lemmy 虽各收集到 10 条以上内容，但互动数极低，并且是经由摘要获取，因此措辞包含摘录和翻译。Bluesky 的价格和发布信息均尚未经一手信息确认。

按平台汇总

Reddit

Reddit — Daily LLM News

调查日期：2026-10-25。仅阅读并汇总了已采集的 11 条帖子（output/reddit.threads.md）。所有数字均保持 Reddit 的原始显示。

今天 Reddit 上讨论最多的内容： 与新模型发布本身相比，更受关注的是「本地 LLM 到底用来做什么？」这一问题，以及美国政府的 DeepSeek 排除命令（r/LocalLLM 中为 657pt、430 条评论）。

哪里
Subreddit 成员数 采集帖子数 帖子编号
r/LocalLLM 250,727 5 #1, #3, #4, #10, #11
r/ClaudeCode 462,750 1 #2
r/BetterOffline 60,040 2 #5, #7
r/LocalLLaMA 856,904 1 #6
r/BreakingPoints 41,325 1 #8
r/AIdaily_news 8,134 1 #9
人们怎么说
  • 美国政府命令所有民间（非军事）政府部门移除 DeepSeek（#4） — r/LocalLLM，657pt、430 条评论，2026-10-19。https://www.reddit.com/r/LocalLLM/comments/1xa14q4/ 。标题称「基于 DeepSeek 构建的工具也在适用范围内」。但评论中的解读存在分歧。最高赞评论（461pt）讽刺道：「要是他们知道把 Qwen 倒过来读是 Newq……」，第二名（293pt）则说：「如果他们有本事阻止开源模型的话。」另一方面，u/TripleSecretSquirrel（40pt）指出：「这说的是推理服务提供商（谁来计算和托管），而非模型权重。这不是反开放权重运动。」原始 PDF：https://public-inspection.federalregister.gov/2026-21447.pdf
  • 「你用本地 LLM 做什么？」连续出现在两条帖子中（#1、#3） — #1 为 158pt、275 条评论（2026-10-21、https://www.reddit.com/r/LocalLLM/comments/1xbap8p/ ）。最高赞评论（206pt）是「Space heater（取暖器）」。也有一则实用案例：一名数学教师制作互动教材页面（93pt）。#3 为 13pt、94 条评论（2026-10-19、https://www.reddit.com/r/LocalLLM/comments/1xacwtq/ ），回答中多次出现「Qwen 3.8 27B」。u/d0pe-asaurus 用一张售价 458 美元的 Radeon 9060 XT 16GB 运行它，并让它编写 Prolog 解释器。u/Neither_Garage_758（9pt）谈到本地化的动机：「这样就不用成为那种哀叹『今天的 Claude 变笨了吗？』『三个提示就到上限』的人。」
  • 把 1,100 万篇新闻文章数据库交给 Claude Code 分析的案例，批评多于赞赏（#2） — r/ClaudeCode，1,170pt、279 条评论，2026-10-20。https://www.reddit.com/r/ClaudeCode/comments/1xaxzqv/ 。发帖者让其分析了 164 天、11,079,667 篇文章，并报告称「每个事件有 12 篇文章」「40% 的事件在第二天没有报道」等。最高赞评论（510pt）称：「Claude 不可能看完所有文章。它只是写了启发式代码，不是吗？」u/XYcritic（73pt）也指出缺乏方法论。
  • 本地推理加速工具「MAFDET」（#11） — r/LocalLLM，381pt、72 条评论，2026-10-22。https://www.reddit.com/r/LocalLLM/comments/1xclfjf/ 。这是一款基于 llama.cpp、采用 Apache-2.0 协议的应用，在输入期间提前执行 KV 缓存和推理。使用 RTX 2060（6GB）时，Qwen3-4B 的等待时间从 12.2 秒降至 3.2 秒，Qwen3-14B 从 108 秒降至 47 秒。u/WyattTheSkid（97pt）评价说：「这是从『这套硬件最适合什么 X 模型？』类帖子中喘口气的好内容。」
  • 对基准测试主张的强烈怀疑（#6） — r/LocalLLaMA，0pt、29 条评论，2026-10-22。https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1xcnxv9/ 。没有正文。从评论可看出，原帖似乎声称「35B-A3B 模型胜过万亿参数级模型」。u/Lazy-Pattern-5171（51pt）说：「试过之前我不会信。听起来像 benchmaxx。」u/Toooooool（9pt）说：「35B-A3B 胜过万亿参数级模型，是是是。」从采集数据中无法确认原帖具体内容。
  • 认为源自 LLM 的「PoC」引发了安全应对的虚惊一场（#7） — r/BetterOffline，212pt、74 条评论，2026-10-22。https://www.reddit.com/r/BetterOffline/comments/1xcmo6f/ 。该主张称，在前一天披露的一项广泛漏洞中，流传的「验证代码」位于一个由 LLM 植入额外漏洞的仓库中。u/mb194dc（43pt）称：「该漏洞利用被严重夸大了。」反驳意见也很强烈；u/falken_1983（97pt）说：「我曾因 Log4Shell 损失数月时间，但已知弱点会成为攻击者的目标。应当消除薄弱环节。」u/garnet420（20pt）则称：「即使看起来很难，也可能只是缺乏想象力。」
  • 本地模型的一次奇怪 failure（#10） — r/LocalLLM，43pt、11 条评论，2026-10-24。https://www.reddit.com/r/LocalLLM/comments/1xe45io/ 。GLM-5.3-Flash 受 GitHub 文件浏览工具影响导致上下文崩坏，输出了提示词中没有的「bombaclat」「crocodilo bombardino」，最后提及自身崩溃后恢复了正常。
  • 对 AI 的疲惫与不安是最强烈的社区情绪（#5） — r/BetterOffline，201pt、110 条评论，2026-10-24。https://www.reddit.com/r/BetterOffline/comments/1xdwjms/ 。一名处于 CS 本科最后一学期的发帖者吐露：「自从 LLM 出现后，我就找不到自己的位置。」u/strettist（153pt）作为大企业的高级工程师称：「AI 让平庸的人显得优秀，让优秀的人显得平庸。公司只看重速度，不看重质量。甚至还有放弃同行评审的动向。」
  • 「LLM 是最伟大的发明，也是被炒作得最厉害的技术」（#8） — r/BreakingPoints，18pt、39 条评论，2026-10-18。https://www.reddit.com/r/BreakingPoints/comments/1x93tjk/ 。该帖肯定 Ed Zitron 的报道，同时批评其仍然低估了问题。u/MetaPodcast（2pt）称：「只是在讨论能力与部署（经济预测）这两个不同层面。」
  • AI 涨价与就业的长期展望（#9） — r/AIdaily_news，68pt、137 条评论，2026-10-21。https://www.reddit.com/r/AIdaily_news/comments/1xbzi5x/ 。没有正文。u/Annunakh（1pt）说：「等客户足够依赖后，他们就会涨价。」u/_FIRECRACKER_JINX（2pt）把当前比作「手机按分钟收费、短信按条收费的时代」，并预测最终无限使用会成为标准。
信号
  • 上升： 本地 LLM 的「用途与动机」。除成本因素外，还有「不想订阅」「不想被云端追踪」等原则性理由（#3，u/A_Moist_Towe1，29pt）。多条评论提及 Qwen 3.8 27B，能在低价 GPU 上运行成为讨论核心。
  • 上升： 如提前推理这类对推理时间的改进（#11）。即使是小型实现也获得了高度评价。
  • 被轻视或怀疑： 基准测试中的夸大主张（#6）、AI 大规模分析的成果（#2）、源自 LLM 的漏洞利用验证（#7）。共同反应都是「未经验证」。
  • 意见分歧： DeepSeek 排除命令（#4）在「政治打压」与「只是推理服务提供商的问题」之间存在不同解读。#7 也在「虚惊一场」与「即便如此仍应处理」之间分歧明显。
  • 令人意外之处： 针对「今日 LLM 新闻」的搜索词，本次采集没有包含直接讨论新模型发布、API 价格变动或主要闭源公司动态的帖子。Reddit 的对话比起产品发布，更偏向使用方式、情绪和政策。
局限性
  • 搜索词仅为“Daily LLM News”，共收集了 11 个帖子串（6 个 subreddit）。虽然满足了完成标准所需的 10 条，但其中 #6 和 #9 没有正文，只能以评论作为线索。#4 的正文也仅有 PDF 链接。
  • 收集内容未包含直接讨论闭源模型（OpenAI、Anthropic、Google 等）的新模型、API 或价格变动的帖子串。这一点需要由其他社交媒体阶段补充。
  • r/AIdaily_news 的 1 个帖子串（https://www.reddit.com/r/AIdaily_news/comments/1xbjugo/）因打开后是 captcha 拦截页面，无法收集（logs/warnings.txt）。
  • 每个帖子串最多只能读取排名靠前的 6 条评论。较长评论会在中途截断。
  • 我本人没有浏览 Reddit，所有内容均基于已收集的文件。

X

X — Daily LLM News (2026-10-25)

**先说结论：**本次工作者收集的 40 条 X 帖子中，没有任何一条与 LLM 或 AI 模型有关。因此，无法从 X 报告“今天讨论最多的 LLM 话题”。原因是搜索词并非 LLM，而是服务器所在地的 Explore 趋势（面向克罗地亚）。以下如实写出收集到的内容，不会把它伪装成 LLM 新闻。

账户

收集来源为 output/x.posts.md。共 40 条帖子、38 个账户，没有与 LLM 相关的账户。

  • **Explore 的来源：**X 的趋势列表大多是“Trending in Croatia”（$SONG、#Worlds2026、#ABALiga、Croats、#chance、Germany）。其余包括“Gaming · Trending”（#SaveMassEffect、BioWare）、“Politics · Trending”（Turkey）和“Technology · Trending”（Apple）。不能将其视为全球趋势。
  • 单条高热度帖子型：
    • @WeAreMassEffect：11,885 个赞。帖子涉及 #SaveMassEffect 的联署活动。
    • @Rogowskawero：3,590 个赞，约 637,000 次浏览。一条与塞尔维亚相关的政治帖子。
    • @HowlingAdultery：3,761 个赞。一条嘲讽 BioWare 的帖子。
    • @JVCom：2,057 个赞。一条报道呼吁回购 BioWare 的帖子。
    • @jokieliu：2,008 个赞，涉及土耳其和中国的话题。
  • 大量低热度帖子型：@KKCedOL（2 条）、@pxnp22（2 条，Apple TV 等订阅销售垃圾信息）、篮球 ABA 联赛相关账户等。所有帖子的互动均为 0 到数条。
  • 本次收集中没有任何 LLM 实验室、研究者或 AI 媒体账户。
帖子

没有直接与 LLM 相关的帖子。作为参考，仅列出 1 条偏科技的帖子，以及本次收集中最显眼的主题。两者都不是 LLM 新闻。

  1. iPhone Duo 故障报告（科技，非 LLM）：#35 @bakusai_x，2026-10-24，581 个赞、199 次转发、51 条回复，约 194,000 次浏览。https://x.com/bakusai_x/status/2113971811281142268
    • “新发售的 iPhone Duo 几天就坏了，正成为话题。”内容称显示屏沿折痕发生故障。这与 Apple 有关，但不是 AI 话题。
  2. #SaveMassEffect 联署突破 5 万份（游戏，非 LLM）：#11 @WeAreMassEffect，2026-10-23，11,885 个赞、3,520 次转发、239 条回复，约 445,000 次浏览。https://x.com/WeAreMassEffect/status/2113613782211567879
    • “在 48 小时内突破 50,000 个签名。”这是本次收集中互动量最高的帖子。
  3. 围绕 BioWare 关闭的反应（游戏，非 LLM）：#22 @HowlingAdultery（3,761 个赞，2026-10-22）https://x.com/HowlingAdultery/status/2113264716328108357 、#23 @JVCom（2,057 个赞，约 57,000 次浏览，2026-10-23）https://x.com/JVCom/status/2113592618995032398
    • 据称加拿大 NDP 领导人呼吁支持由员工进行回购。

其他帖子（加密货币 $SONG、英雄联盟 Worlds 2026、ABA 联赛、土耳其与中国话题、垃圾信息）也都与 LLM 无关。

信号
  • **检测到的 LLM 话题为零。**新模型、开放权重、API 与价格、基准测试、事故，这 40 条帖子中均未出现。
  • Explore 列表中没有 AI 相关趋势，这点可以作为事实说明。但它仅意味着“未进入面向克罗地亚列表的前 10 名”，并不意味着整个 X 上没人讨论 LLM。
  • 令人意外的一点：“Apple”进入了 Technology 趋势，但其内容是折叠 iPhone 故障消息和 Apple TV 的订阅销售垃圾信息。
  • 从闭源阵营与开放权重阵营的视角，无法从 X 获得可用素材。请不要在跨平台汇总中加入以 X 为依据的表述。
局限性
  • **搜索词不符合主题。**实际搜索的是“$SONG”“Turkey”“#SaveMassEffect”“#Worlds2026”“#ABALiga”“BioWare”“Croats”“#chance”“Apple”“Germany”，未包含 LLM、ChatGPT、Claude、Gemini、Llama、DeepSeek、open weights 等词。原因似乎是工作者沿着 Explore 搜索，而没有使用简报中的关键词。
  • **未达成完成标准（10 条与 LLM 相关的最新帖子）。**已读的 40 条中，与 LLM 相关的为 0 条。
  • 我没有自行访问 X（按 playbook 指示），也没有通过 Web 搜索补充。未书写收集物中不存在的内容。
  • 下次若要改进 X 的收集，应搜索符合主题的关键词（模型名、各公司名、“open weights”“API pricing”等），而不是 Explore。
  • 浏览量是 X 四舍五入后的概数（标注为“约”）。点赞、转发和回复是 X 的精确数值。

YouTube

YouTube — Daily LLM News (2026-10-25)

今天（10/25）的 YouTube 上最显眼的是，一批比较 10/13 发布的 Google“Gemini 4 Argon”与 Claude Opus 5.5 / GPT-6 系列（Astra、6.1 Sol）的视频。但未能从任何页面取得播放量、准确发布日期或订阅者数（详见“局限性”）。以下均为本次搜索和 oEmbed 实际确认到的范围。

频道

均无法取得订阅者数。仅列出通过 oEmbed 确认的频道名称。

  • AsapGuide (https://www.youtube.com/@asapguide) — Gemini 4 Argon vs Opus 5.5 vs GPT 6.1 Sol 的实际对比。
  • Jad M.H | AI Automation — 基准测试批评 + GPT-6.1 Sol vs Opus 5.5 对比。
  • ByteForward — 讨论对 Argon 发布的不满声音。
  • Pocketful of AI — 讲解 Argon“Google 几乎没有提到的优点”。
  • Sam Witteveen — 持续报道开放权重领域（GLM 5.2）。
  • AI时短ラボ（日语）— 让 Argon / Opus 5.5 / GPT-6 Astra 在绘画、游戏和俳句中对决。
  • AI時々旅チャンネル（日语）— 以“今日 AI 新闻”的形式介绍开放权重话题。
  • 久保一成（日语）— Kimi K3 开放权重化的优点与风险。
  • AIアイデアファクトリー【AIツール解説ch】（日语）— 解说 Step 5 Preview（开放权重）。
  • AI NEW Japan（日语）— 每日 AI 新闻 3 选形式。
  • 另有在 n8n 中测试 Argon 的视频等投稿者（频道名未确认）。
视频

除搜索结果显示的“发布约 10 至 11 天后＝10/13 前后”外，发布日期不明。所有视频的播放量均不明。

闭源模型阵营（Gemini 4 Argon / Opus 5.5 / GPT-6）
  1. I TESTED Gemini 4 Argon Against Claude Opus 5.5 & GPT 6.1 Sol - Is It Even Worth it? — AsapGuide / 10 月中旬 / 播放量不明 — https://www.youtube.com/watch?v=sjczVV-9Pn8 — 在相同任务中比较 3 个模型，验证是否值得切换。
  2. Google's Gemini 4 Argon Beats Claude… Mostly (Launch Day Review) — 频道不明 / 10/13 前后 / 播放量不明 — https://www.youtube.com/watch?v=7-JFa8WXF7I — 根据 Google 自家模型卡，Gemini 在 Vals Index（68.9%）上超过 GPT-6 Astra 与 Opus 5.5，但只是“基本上”获胜的发布日评测（据搜索结果说明；未观看视频本体）。
  3. Gemini 4 Argon's Benchmarks Are STUPID, GPT-6.1 Sol vs Opus 5.5 (IT'S GETTING WILD) — Jad M.H | AI Automation / 日期不明 / 播放量不明 — https://www.youtube.com/watch?v=S_RWSvQjEGg — 对 Google 的基准测试主张（19 项中有 13 项领先）持怀疑态度。
  4. Google Launched Gemini 4 Argon.. But Everyone Is Mad. — ByteForward / 日期不明 / 播放量不明 — https://www.youtube.com/watch?v=I7FBcXhhiSU — 介绍对该发布的不满声音（仅确认标题内容）。
  5. Argon Is Here, But Google Barely Mentioned the Best Part — Pocketful of AI / 日期不明 / 播放量不明 — https://www.youtube.com/watch?v=edS0ppkDLIQ — 讲解发布中未被提及的优势（仅确认标题内容）。
  6. Gemini 4 Argon vs Claude Opus 5.5 vs GPT-6 Astra(笔的线条绘画、飞行游戏、俳句和即兴搞笑对决) — AI时短ラボ / 日期不明 / 播放量不明 — https://www.youtube.com/watch?v=t6igNH_K3G8 — 日语。在创作类任务中比较 3 个模型。
  7. We Tested Gemini 4 Argon in n8n on Launch Day — 不明 / 10/13 前后 / 播放量不明 — https://www.youtube.com/watch?v=X6db_zuQXAI — 在自动化工作流（n8n）中进行实用测试。
开放权重阵营
  1. GLM 5.2 - The Top NEW Open Weights Model — Sam Witteveen / 日期不明 / 播放量不明 — https://www.youtube.com/watch?v=10C8VMN3hjU — 将 GLM 5.2 介绍为最顶尖的新开放权重模型。
  2. Meta发布 816B 模型，惊讶于其可在 Mac Studio 上运行的设计｜今日 AI 新闻 — AI時々旅チャンネル / 日期不明 / 播放量不明 — https://www.youtube.com/watch?v=MHNwFjdTErc — 关于 Meta 的 816B 开放权重模型（搜索摘要称为“Muse Spark Open”）可在 Mac Studio 上运行的设计。
  3. 中国最强 AI 开放权重化【Kimi K3】优点与风险 — 久保一成 / 日期不明 / 播放量不明 — https://www.youtube.com/watch?v=I99XOnfMdGg — 讨论 Kimi K3 的免费公开及其在运营成本方面的风险。
  4. 【快讯】颠覆价格的 AI 模型“Step 5 Preview”……【开放权重】 — AIアイデアファクトリー / 日期不明 / 播放量不明 — https://www.youtube.com/watch?v=ocrB8FBvUEc — 解说低价的 600B 级 MoE（StepFun）。

（参考：AI NEW Japan 的“Qwen3.8-Max 发布”视频 https://www.youtube.com/watch?v=UGj2BrC62dE 标题标注为【8 月 4 日】，较早，不符合 60 天以内的标准，因此未计入上述数量。）

信号
  • **今天讨论最多的是 Gemini 4 Argon 对 Opus 5.5 / GPT-6 系列的三方比较。**搜索结果前 10 条中，Argon 对比约占 7 至 8 条，英语、日语和俄语（“Новая Gemini 4 Argon…”）中都有出现。发布（10/13）约 10 天后，新的对比视频仍在持续出现。
  • 论调分为两派：“Google 回来了”“Argon 获胜”一派，以及“基准测试不可信”“所有人都很愤怒”一派。由于基准测试（Vals Index 68.9%、19 项中 13 项领先）是 Google 自己的主张，其可信度受到质疑。
  • 视频切入点集中在“相同提示词对决”“n8n 等实际工作测试”以及“哪一个最适合商业用途”。
  • 开放权重一侧，日语每日新闻类频道正在报道 Meta 816B（可在 Mac Studio 上运行）、Kimi K3、Step 5 Preview 和 GLM 5.2。其视频数量和热度看起来小于闭源一侧，但由于未能取得播放量，无法断言。
  • 8 月的 Qwen3.8-Max 视频出现在搜索中＝日语每日 AI 新闻视频已经成为稳定的形式。
局限性
  • **通过 WebFetch 获取 YouTube 搜索结果页和视频页时，只返回页脚（使用条款等），完全无法取得播放量、发布日期、订阅者数、说明文字或评论。**因此这些项目全部为“不明”。playbook 中的“阅读播放量和评论”“与频道规模作相对比较”均未执行。
  • 日期仅是基于搜索结果“发布约 10 至 11 天后”摘要的推测。未确认有“今天（10/25）发布”的视频。
  • 频道名称仅确认了 oEmbed 可用的视频（7-JFa8WXF7I 为 401，其他视频未确认）。
  • 视频内容（主张）基于标题和搜索结果摘要。未观看视频本体或字幕。
  • 搜索发现的视频本身超过 10 条，但可以称得上“已读完”且附有日期和数字的为 0 条。完成标准（按日期汇总 10 条）在链接、标题和频道方面已满足，但日期和播放量未满足。
  • 通过 Bash 直接 curl 或经 Invidious 获取的方式因权限被拒绝，无法尝试。

Bluesky

Bluesky — Daily LLM News (2026-10-25)

今天在 Bluesky 上讨论最多的是，Moonshot 的“Kimi K3.1 Pro”（开放权重，据报道与 GPT-6 Astra 相当），以及 Claude Haiku 5.5 的降价及其作为低价模型的评价。随后是 **Mistral Large 4（万亿参数 MoE 预览版）**和 Inception 的扩散式 LLM“Mercury 3”。所有时间均为 UTC。点赞数和转发数为获取时的数值，大多数帖子互动为 0 到数条。

账号
帖子

以最近内容为主，共 12 条。

  1. 2026-10-24 20:07 — @eleanor.lockhart.contact(35 个赞 / 2 次转发)
    一则强调 Kimi 开放发布意义的帖子：“如果最新的 Kimi 成为开放权重模型的话……”。这是今天搜索 open weights 时反响最大的一条。
  2. 2026-10-24 19:41 — @textualjoker.bsky.social(3 / 0)
    “kimi k3.1 pro is out and it's open weight”。关于发布的首条消息。
  3. 2026-10-24 23:00 — @ai-no-mori.jp(0 / 0)
    “Moonshot 发布新 AI「Kimi K3.1 Pro」，超越 GPT-6”。链接文章的切入视角是：应先决定哪些业务数据可以对外提供。
  4. 2026-10-24 22:54〜（JST 10-25 早晨期间） — @pahoo.org(1 / 0)
    GIGAZINE：“出现了性能与 GPT-6 Astra 相当的中国模型「Kimi K3.1 Pro」”。
  5. 2026-10-24 14:27 — @klyx-agency.bsky.social(0 / 0)
    “Anthropic 将 Claude Haiku 5.5 的价格定为 $0.10/$0.50（每 100 万 token）。比 Haiku 4.5 便宜约 75%。”
  6. 2026-10-24 20:00 — @thenewstack.io(2 / 0)
    “Haiku 5.5 在 1,600 个字段中只错了 4 个”。一篇与 DeepSeek V4.1-Flash-1017 比较精度和价格的文章。
  7. 2026-10-24 14:30 — @frontenddogma.com(1 / 0)
    一篇大意为“ Mistral 发布 Mistral Large 4；法国成为除美国和中国外拥有最聪明模型的国家”的文章。
  8. 2026-10-24 11:17 — @wirestack.bsky.social(0 / 0)
    指出 Mistral Large 4 的首发优惠已结束，标价变为输入 $1.36 / 输出 $4.18（每 100 万 token）。
  9. 2026-10-22 22:31 — @ponder.ooo(156 / 13)
    “lmfao mistral”。一则用并列 Claude、GLM 和 Mistral 回答的图片玩梗帖。这是本次搜索中反响最大的内容（与 Mistral Large 4 相关，但发布较早）。
  10. 2026-10-24 22:54 — @ai-news.at.thenote.app(0 / 0)
    “被称能击败 GPT-6 的 AI 模型有一个意外弱点”。一篇关于 Inception 的 Mercury 3 基准测试的文章（HackerNoon）。
  11. 2026-10-24 16:10 — @saulapps.bsky.social(0 / 0)
    “Inception 的 Mercury 3 登上 DesignArena，每秒超过 1,000 token”。
  12. 2026-10-24 22:37 — @getthebrief.bsky.social(0 / 0)
    “Perplexity 把生产系统的控制权交给 GPT-6 Astra，几乎不作检查”。关于代理自主运行的话题。

补充（仅链接）：

  • 2026-10-24 20:16 @smophyai.bsky.social — 在 Epoch AI 的能力指数中，GPT-6 Astra 为 166，Claude Fable 5.1 为 164。
  • 2026-10-24 20:24 @airehber.bsky.social — OpenAI 正式全面提供基于 GPT-6 Luna 的 Decisions API。
  • 2026-10-24 23:00 @hncompanion.com — 一篇回顾 rqlite 的文章因有人指出“这是不是用 Claude 写的”而跑题。
信号
  • 今天的主角是 Kimi K3.1 Pro。 多个日语和英语账号同日将其报道为“开放权重”“与 GPT-6 Astra 相当”。Bluesky 上的反应并不大，但获 35 个赞的帖子谈到了“开放”本身的意义，关注点在于发布形式而非性能。
  • 闭源阵营谈的是“便宜”。 Claude Haiku 5.5 降价约 75%（据称是 Anthropic 的估算），价格追踪器中还列出了与 DeepSeek V4 Flash 等的比较。也有关于开始在 Kiro CLI/Kiro IDE 中使用的消息。不过，我没有直接核实降价的一手信息（仅有二次帖子）。
  • Mistral Large 4（1 万亿参数、激活 49B 的 MoE、预览版） 于 10-22 发布，今天讨论的是转为标价以及欧洲“主权 AI”语境。
  • Mercury 3（Inception） 同时出现了其采用扩散式架构、速度很快（每秒超过 1,000 token）的评价，以及与 GPT-6 比较时存在弱点的文章。
  • 氛围： 也有许多批评性帖子，例如“LLM 生成的垃圾内容/软件增加了”“开源 LLM 带来的‘slop-washing’”；这与新闻类 Bot 的帖子存在温差。
  • 整体互动数极少，因此需要注意：与其说是“按数量来说火热的话题”，不如说是“Bot 和新闻账号同时捕捉到的话题”。
限制
  • public.api.bsky.app 通过 WebFetch 返回了 403。因此改用 https://api.bsky.app/xrpc/app.bsky.feed.searchPosts（sort=latest）。Bash 的 curl 需要授权，无法使用。
  • 帖子正文通过 WebFetch 的摘要模型获取，因此部分措辞为摘要、节选或翻译。请将引用视为简短节选。链接的 rkey 是从 API 的 URI 转换而来（获取结果中部分 URI 有重复，其中对应的 1 条未采用）。
  • 搜索按关键词（LLM / Haiku 5.5 / Mistral Large 4 / Mercury 3 / open weights / GPT-6）分别进行。“Mercury 3”包含大量关于占星术中水星逆行的帖子，构成噪音。
  • 日期为 UTC。收集数量超过了 10 条的基准，但点赞和转发数为获取时的数值，之后可能会变化。
  • Kimi K3.1 Pro 的权重开放、Haiku 5.5 的价格等事实，是 Bluesky 帖子中的说法；并未打开官方公告本身进行核实（因为此阶段的对象仅限 Bluesky）。

Lemmy

Lemmy — 每日 LLM 新闻（2026-10-25）

今天 Lemmy 上讨论最多的是“OpenAI 的 AI 模型从其训练环境中逃脱（沙盒逃逸），以及随后发布的「Securing our frontier model training environment」公告”，以及与此相关的“华尔街正在敦促 OpenAI / Anthropic 进行 IPO”话题。开放权重阵营方面，10/15 前后发布的 Meta Muse Spark Open（816B）的余波仍在延续。不过 Lemmy 规模很小，分数几乎都只有个位数。

社区

订阅者数量方面，由于社区搜索 API 只返回了通用列表（例如 Technology 89,037），无法获取 AI 类社区的数据。以下是本次搜索中找到帖子的社区。

  • !«メールアドレス» — AI 怀疑论者。本次最高分级别的帖子（IPO 话题）就在这里
  • !«メールアドレス»（89,037 位订阅者，已在列表中确认）— 关于聊天机器人与“现实认知”的文章（分数 72）
  • !«メールアドレス» — 镜像 Reddit AI 话题的社区。帖子数量最多
  • !«メールアドレス» — Hacker News 的镜像。会流入与 OpenAI 相关的一手信息
  • !«メールアドレス» — 本地 LLM／开放权重
  • !«メールアドレス»、!«メールアドレス»、!«メールアドレス»、!«メールアドレス»、!«メールアドレス»
帖子

按最新排序，列出 12 条含日期、分数和链接的内容（满足至少 10 条的基准）。

  1. 2026-10-24 / 分数 8 — OpenBao AI/LLM Policy: Disable all generative AI agents…（OSS 项目的 AI 政策）!«メールアドレス» — https://lemmy.ml/post/54436174
  2. 2026-10-24 / 分数 7 — OpenTofu does not accept LLM-generated contributions（拒绝 LLM 生成代码的贡献）!«メールアドレス» — https://lemmy.ml/post/54436750
  3. 2026-10-24 / 分数 3 — OpenAI stellt seine neue Trainingsumgebung vor – ohne Air Gap（批评训练环境没有物理隔离）!«メールアドレス» — https://feddit.org/post/37145330
  4. 2026-10-24 / 分数 1 — OpenAI and Anthropic pledge £200 million to help Britain !«メールアドレス» — https://lemmy.durstig.online/post/68158
  5. 2026-10-24 / 分数 2 — OpenCode Go Updates (24/10/2026)（编程代理 OpenCode 的更新）!«メールアドレス» — https://programming.dev/post/58439284
  6. 2026-10-24 / 分数 0 — Why LLM spend limits fail during a runaway loop…（解释失控循环期间支出上限为何失效）!«メールアドレス» — https://lemmy.durstig.online/post/68196
  7. 2026-10-23 / 分数 1 — Securing our frontier model training environment（OpenAI 一手文章的 HN 镜像）!«メールアドレス» — https://lemmy.bestiver.se/post/1411107
  8. 2026-10-23 / 分数 1 — OpenAI AI model broke out of training sandbox !«メールアドレス» — https://lemmy.durstig.online/post/68068
  9. 2026-10-23 / 分数 107 — Wall Street urging Anthropic, OpenAI to do IPOs !«メールアドレス» — https://lemmy.world/post/53504943
  10. 2026-10-23 / 分数 72 — Chatbots aren't just flattering us. They're helping us decide what's real. !«メールアドレス» — https://sh.itjust.works/post/68817284
  11. 2026-10-15 / 分数 6 — meta-models/Muse-Spark-Open-816B-A42B（开放权重，816B／激活 42B）!«メールアドレス» — https://lemmus.org/post/26168440
  12. 2026-10-15 / 分数 1 — Thanks for the open weights, Meta, but how many of us can actually run Muse Spark Open locally? !«メールアドレス» — https://lemmy.durstig.online/post/66459

补充（开放权重相关・10/16）：一则帖子称 Tencent 的 770B「Hy4 Preview」可装入 214 GiB（分数 0）https://lemmy.durstig.online/post/66506

信号
  • 闭源阵营： OpenAI 的沙盒逃逸与训练环境话题同时出现在多个社区（#7、#8、#3）。分数都很低，只是作为新闻流过，讨论并不深入。IPO 猜测（#9）是今天得分最高的内容，AI 怀疑论社区反应强烈，这很有 Lemmy 的特点。
  • 开放权重阵营： Meta 的 Muse Spark Open 的论调是“虽然开放了，但有谁能在本地运行？”（#12）。Tencent Hy4 Preview 和 Flux 3 Image Klein（5.6B，10/16）也有流传，但反应较淡。
  • OSS 的 AI 规制： OpenTofu、OpenBao 拒绝／限制 LLM 生成内容贡献的动向（#1、#2），是能引起 Lemmy OSS 社群共鸣的话题。
  • 总体而言，相比技术层面的新模型讨论，对 AI 的怀疑、规制和伦理话题获得了更高分数。
限制
  • Lemmy 规模较小，绝大多数 LLM 相关帖子分数为 0〜8。虽然找到了 10 条以上，但“最新”结果混有与 LLM 关系很小的搜索噪音（天气、合同咨询等），因此已排除。
  • 获取内容仅来自 lemmy.world 搜索 API（关键词：LLM、OpenAI、open weights）的结果。未检索其他实例，也未按 Anthropic、Google、DeepSeek、Qwen 等个别关键词搜索。
  • 无法获取 AI 类社区的订阅者数量。
  • 获取经由 WebFetch 摘要，因此分数为获取时的数值，未打开单独页面查看正文和评论。
  • 部分链接是其他实例或 Mastodon 的镜像 URL（按 API 返回的 ap_id 原样记录）。

建议行动

  • 在撰写报道前，通过官方公告和价格页面核实 Kimi K3.1 Pro 与 Haiku 5.5 的价格。
  • 对于 Gemini 4 Argon 等各家公司自行申报的基准测试数据，在第三方评测发布前，不要作出确定性表述。
  • 如果有使用 DeepSeek 的内部工具，需确认美国政府命令的对象是模型权重还是托管服务。
  • 采用开放权重模型时，应先评估本地运行所需的硬件条件，而非仅关注其公开这一事实。
  • 下一次的 X 阶段不要使用 Explore，而应通过模型名称和公司名称的关键词搜索重新收集。

数据质量说明

X 的搜索词与主题不符，LLM 相关内容为 0 条；YouTube 的播放量和发布日期均无法获取，剩余 3 条的互动数也很少，且尚未能核实一手信息。