Thinking Machines Lab 阐述开源权重模型的安全开放路径
Thinking Machines Lab 发布博客,提出安全开放权重的框架,核心是同时评估模型本身与其进入的生态系统。该框架基于其近期发布的开源权重模型 Inkling 和 Inkling-Small,包含内部安全评估、四家机构外部红队测试和对抗性微调研究,结论是两款模型未超出既有开源权重模型的危险能力边界。

2026-10-24 — 2026-10-24
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Thinking Machines Lab 发布博客,提出安全开放权重的框架,核心是同时评估模型本身与其进入的生态系统。该框架基于其近期发布的开源权重模型 Inkling 和 Inkling-Small,包含内部安全评估、四家机构外部红队测试和对抗性微调研究,结论是两款模型未超出既有开源权重模型的危险能力边界。
DeepSeek 发布开源模型 DeepSeek V4 Flash 0731,在 Artificial Analysis 智能指数上得分 50,位列开源模型前三。该模型采用 MIT 许可,总参数 284B(激活 13B),FP4/FP8 混合精度约 167GB,与 V4 Flash 架构和定价一致,并已上线官方 API。
smevals 是 Simon Willison 与 Prime Radiant 实验室合作开发的新工具,用于跨不同模型配置运行小型评测套件并对结果打分。它支持通过 `uvx smevals run` 对 gpt-5.5、claude-opus-4.6 等模型运行评测,并将运行与打分分离,最终可生成静态 HTML 报告。这是 Willison 在评测方法上的第三次迭代。
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