OpenAI 发布内部模型产出的 722 篇数学手稿，涉及 500 个开放问题中的 90 个

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为 Mistral 扼腕叹息，他们凭借近期 D 轮融资，在全新的 3800 GB300 集群上发布了一款不错的Large 4 “Le Chonk” 模型。

但风头被 OpenAI 内部 Navier-Stokes 数学模型带来的更多数学成果所盖过——这些成果以博客文章、代码库和推文的形式发布。最好的赞美来自 Anthropic 的Navier-Stokes 竞品模型，尽管他与 OpenAI 有个人恩怨，却毫不讳言：“这显然是数学史上最重要的时刻。”

这需要一些限定，但多数专家似乎都认同，它解决了数学领域 500 大开放问题中的许多问题。

尤其是第 003 号成果——准黎曼假设，其分量介于菲尔兹奖级成果与“200 年来数论领域最重大的成果”之间。

最令人震惊的是实现方式——Navier-Stokes 动用了 10,000 个智能体、耗时 88 小时，而这些解答平均仅需 3 小时的 ChatGPT Pro 运算。

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OpenAI 发布来自未公开内部模型的 722 篇数学手稿

• 发布内容：OpenAI 在公开 GitHub 仓库中发布了一个内部前沿模型产出的大量数学成果。它表示曾就如何发布这些成果咨询了高等研究院数学与 AI 独立咨询小组。

  • 规模与算力：据称该合集包含 722 篇手稿，归入 372 个相关成果系列。它们来自对约 4,000 个研究问题的评估，每个结果平均使用了约三小时的 ChatGPT Pro 思考算力（摘要、综述）。

  • 成果物：此次发布包括论文、证明成果物以及部分推理摘要。模型本身仍未公开。

  • 定性：Sam Altman 称其为“发现的新时代”。

• 值得注意的声称成果：以下由个别评论者报告，尚未经独立验证。

  • 整数乘法：一位贡献者特别提到了一项快于 n log n 的整数乘法成果。

  • 弹性反问题：另一位特别提到了弹性反问题的唯一性结果，论文称该问题自 1994 年以来在三维情形下一直悬而未决。

  • 千禧年难题相关研究：评论者指出在黎曼、霍奇和 BSD方面取得了部分进展。

• 数学家反应：Levent Alpöge 赞扬了准黎曼假设和无 Siegel 零点结果，称其为“数学史上最重要的时刻”。他还指出了涉及其他实验室用户的抢先发表和利益冲突问题。

• 结果构成：一项分析估计，约20%的结果是反证或反例。分析认为，这削弱了“AI数学成果多为暴力搜索”的说法。

• 质疑与未解问题：

  • 预计会有错误：Will Depue预计部分结果经不起推敲。他搭建了citedbyagi.com来追踪此次发布引用了哪些人类论文。

  • 算力框架：Teortaxes指出，三小时算力“并不算多”。

  • 泛化性：François Chollet提出疑问：在适合RLVR的数学与代码领域取得的进步能否泛化，还是说不可验证的领域仍将受限于人类数据。

Mistral Large 4（“Le Chonk”）：发布、定价与有争议的评测

• Mistral Large 4预览：该模型总参数1T、激活参数49B，原生多模态，现已通过API提供（公告）。开放权重承诺于10月底发布。

  • 训练状态：RL训练“仍在进行中，未见饱和迹象”。

  • 算力：该模型的预训练与后训练使用了欧洲约3,800块Grace Blackwell。更大的模型正在训练中。

  • 定价：每百万输入/输出token分别为1.36美元/4.18美元，缓存输入为0.14美元，前两周五折（Artificial Analysis）。

  • 上下文：Vals和Artificial Analysis列出512K上下文窗口。OpenRouter列出1M上下文，输出最高256K。

• Mistral自家的说法：

  • 人工评测：Mistral称其在人工评测中的STEM、CAD和金融领域击败GLM 5.3，在智能体编程方面与之持平。

  • 编程基准：据报告，其在DeepSWE上优于GLM 5.3，在Terminal-Bench 4上优于Kimi K3（Rozière）。

  • 盲评：在一次Surge编程盲评中，其排名第二，仅次于Opus 5。

• 独立测量：

  • Artificial Analysis：其在智能指数上得分38，与GPT-6 Luna（max）持平，也是美国和中国以外地区的最高分。其在Cyber Index上得分50，在CyberGym-E2E-AA上得分82%。每任务成本1.13美元，是同等智能水平开源模型的4倍多。

  • Vals：其在HLAB上位列开源权重第一，在Vals指数上位列开源模型第九。大量使用上下文将其成本推高至每次测试13.78美元。

  • 临床分诊：一位评测者报告，其在669项临床决策中并列第一，且零严重失误。

• 注意事项与分歧：

  • 拒答效应：Cline将网络领域的领先主要归因于更少的拒答，称Opus 5.5和Astra约有40%的任务被其自身安全过滤器拦截。

  • 指数差距：批评者指出，其在AA指数上落后于GLM-5.3，甚至落后于GLM-5.3-Flash。

  • 开放权重说法：Hugging Face的CEO指出，在权重发布之前，它算不上开放权重。

  • 配置：Mistral警告称，许多报告的失败源于未设置reasoning_effort="high"。

• 蒸馏假说：Yuchen Jin 以未经证实的观点推测，西方与中国开源模型之间的差距反映了中国实验室蒸馏 Anthropic 和 OpenAI 模型的能力。

开放权重与 API 模型发布：嵌入、图像、决策模型

• EmbeddingGemma 2：Google 首个原生多模态开放嵌入模型，将文本、代码、图像、视频和音频统一到一个空间中。它基于 Gemma 4 构建，以 Apache 2.0 许可发布（DeepMind）。

  • 规格：它采用模块化设计，提供 740M 全模态、440M 文本+视觉、570M 文本+音频和 270M 纯文本变体。它支持从 768 到 128 的 Matryoshka 维度，8,192 上下文，据报告在 MTEB Code 上提升 +14%（Phil Schmid）。

  • 资源占用：它使用约 191–567MB 的活动 RAM，每次处理最多 5.5 分钟音频或 58 帧视频（Google）。

  • 生态：Day-0 支持覆盖 llama.cpp、vLLM、Ollama 和 Unsloth。它还可在浏览器中通过 WebGPU 运行，每次查询约 20–70ms。

• Nano Banana 2.1：Google 更新的图像模型正在 Gemini app、AI Studio、Search 和 Ads 中陆续推出（Google）。

  • 定价：每张图像 $0.034，而上一代 Pro 模型为 $0.134，Google 称其表现优于后者（Schmid）。

  • Arena 结果：它在 Multi-Image Edit 中排名第 4，在 Text-to-Image 中排名第 5，在 Image Edit 中排名第 6，在 Text-to-Image 中较 Nano Banana 2 提升 +80 分（Arena）。

• 决策模型成为一个产品类别：

  • OpenAI Decisions API：公开测试版运行在 GPT-6 Luna 上，返回谓词、选择或分数。OpenAI 称其比 Responses API 快最多 10 倍（OpenAI Devs）。定价起步为 $0.10/M 输入，无输出费用。

  • Perplexity：pplx-decider-v1.1-27b 为开放权重，成本为 $0.02/M 输入，并在新的 HF Decision Index v0.3 中排名第一。

  • 对 Jev 的独立检验：Vals 发现 Jev 在 claim verification 上达到 GPT-6 Astra 的 97.5%，成本约为其 1/500。Jev 还在 LegalBench 上排名垫底。

  • 怀疑观点：Theo 认为模型路由用例在“选择智能水平”方面“完全没用”。

• 其他开放发布：

  • Ling 3.1 Flash：该模型总参数 560B，激活参数 25B，在 AA 的 index 上得分 41，高于此前的 20。成本为每百万 token $0.30/$0.90，权重即将发布。

  • Reflection Beam：一篇关于 Beam 的知乎分析描述了一个 501B/23B MoE，预训练 token 数为 23.8T。RL 在约 10,500 块 GB300 上运行了四周，训练可容忍最多落后 107 个策略版本的样本。能力与对齐教师通过多教师同策略蒸馏合并。

  • Kandinsky 6.0：该视频模型以 MIT 许可发布，支持同步音频和 day-0 vLLM-Omni 支持。

• 搜索评测：OpenAI 的内置网页搜索在 AA Search Index 上得分 74，在提供商中排名第 5，每任务约 $0.05。它在 BrowseComp 上最弱，在 26 个中排名第 13。

安全、控制与评测完整性

• 对照干预意识：更新后的 CIAware 基准显示 GPT-6 Astra 对对照干预的检测接近饱和。5 月时大多数模型的表现接近随机水平。作者认为这会泄露有关监控器的信息，削弱对照协议（合著者）。

• 可观测性作为攻击面：METR 警告称，行为偏离的智能体可能入侵人类用于监督它们的日志审查工具。它建议将所有转录记录和操作都视为不可信输入。

• Anthropic 网络验证计划：Anthropic 正在扩大访问范围，向经过验证的防御者开放 Mythos 5.1、Opus 5.5 和 Sonnet 5.5。它正在为经授权的攻击性工作（如渗透测试和红队演练）增加分级。

• 开放模型网络风险辩论：Arvind Narayanan 认为，GLM 5.3 发布数周以来未发生安全事件，应下调网络风险估计。Nathan Lambert 同样认为，在这场辩论中封闭模型的风险被低估了。

• 基准审计：

  • AutomationBench Verified：对 Zapier 的 AutomationBench 进行审计，发现 206 个验证器漏洞。修复这些漏洞后，1,235 次 Kimi K3 运行中有 27.9% 的评分发生了变化。

  • AI 担任领域主席：AI 对全部 6,617 篇 ICML 2026 论文的排名显示与人类的一致性较弱，Kendall's τ ≈ 0.08。

• 智能体事故：一个主动型智能体以创始人的身份将其银行账户余额发布到了公司 Slack 上。

研究、基础设施与开发者工具

• 研究亮点：

  • H-JEPA：一种分层世界模型，将 Visual AntMaze 成功率从 18% 提升到 73%，同时使用的规划算力更少。

  • 基础模型中的提示线索：在提示前加上“Okay”之类的线索，可将 Olmo-3-7B 在 MATH-500 上的成绩从 42% 提升到 78%。作者表示，RL 主要是让这类线索更可能出现。

  • Harness-Aware Distillation：学生模型在未见的 ALFWorld 任务上达到 63.4%，而最佳基线为 47.0%，并超过了其 8B 教师模型。

  • 其他论文：亚马逊的循环扩散语言模型、Meta 面向研究智能体的MIRA 元推理器，以及通过压缩来衡量 LLM 研究新颖性的Priced Guidance。

• 优化器声明：据报道，ANVIL III 在 124M 到 1.2B 参数规模上，损失比 Muon 低 0.020–0.028 nats。作者表示，这意味着在 8 倍 Chinchilla 规模下可节省 50% 算力，且所需调优比 Muon 更少。

• RL 基础设施：

  • CoreWeave：其 RL Rollouts 功能热交换权重的速度约为重新部署的 15 倍。它被用于将 Nemotron 3.5 Lightning 在 BrowseComp 上的成绩从 36.97% 提升到 45.45%。

  • Scale AI：Scale 开源了 AgentEnv，这是其所有 RL 环境的基础。

  • Marin：Marin 535B-A23B 开放训练运行已过半程。

• 硬件：

  • Intel 18A 拆解：SemiAnalysis 拆解了 Intel 18A 的 PowerVia，这是首个商业化的背面供电方案。

  • ClusterMAX 评级：在发现 Slurm GPU 广告信息有误，且 Kubernetes 中未暴露 RDMA 后，该评级将 FarmGPU 评为“表现不佳”。

• 开发者工具：

  • OSC 7501：Mitchell Hashimoto 发布了一项终端规范，让程序可以报告自身状态。他指出，目前已有超过 250 个智能体编排器依赖启发式方法来判断 Claude Code 等工具是在工作还是被阻塞。

  • Bun：下一个版本将随附bun check一个用 Rust 编写的类型检查器。

  • OpenAI API 层级：OpenAI 将其付费层级从五档削减至三档；最高的 Grow 层级现在要求累计支付 500 美元。

  • 智能体产品：Codex 的自动审查现已免费，且其审查不占用套餐用量。Claude Code 的云会话会在全新的虚拟机上运行每个任务。Cursor 新增了从 iOS 远程控制智能体的功能。

行业与政策

• 中国的芯片敞口：Epoch 发现，中国对半导体供应冲击的敞口约为美国的 2.7 倍。其脱钩模拟显示，中国的实际 GNE 下降约 3%，而美国为 0.6%。

• 中国 AI 收入：Epoch 的另一份报告梳理了中国 AI 企业的五类收入来源。报告指出，2025 年火山引擎服务了中国约 50% 的公有云 AI token。

• 高通—华为更正：高通对第一财经表示，将其交易与华为 LogicFolding 技术相关联的报道不实。高通还反驳了其是净付款方的报道。

热门推文（按互动量）

• Mistral 发布 Large 4“Le Chonk”（4.56 万）

• OpenAI 公布内部模型的数学结果（1.9 万）

• Sundar Pichai 介绍 EmbeddingGemma 2（7100）

• Google AI Studio 推出 Nano Banana 2.1（7000）

• Anthropic 扩展网络验证计划（4600）

• ChatGPT Meetings 插件（3900）

• OpenAI 数学仓库中整数乘法快于 n log n（3100）

• OpenAI Decisions API 公开测试版（2800）

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1. 本地 AI 工具发布

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  • llama.cpp 对 google/embeddinggemma-2 的支持已在 ggml-org/llama.cpp#30054 中合并，从而支持在 Hugging Face Transformers 技术栈之外进行本地推理工作流。相应的 GGUF 转换可在 ggml-org/embeddinggemma-2-GGUF 获取，这对计划将该模型用于本地数据集索引或检索流程的用户很有帮助。

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