AI新闻日报 – 2026年11月5日：770B，和12亿

今天有两件事值得放在一起看：一边是腾讯把 7700 亿参数的开源模型推上台面，一边是苹果把国行设备的 AI 入口交给了阿里千问。模型能力的竞争还在继续，但入口的竞争已经先一步结束了。

以下是 2026 年 11 月 4 日至 5 日可核实的 12 条动态。每条标注来源；只有单一来源、或未经官方参数页核对的数字，都在文中写明。

模型与产品

1. 腾讯混元发布 Hy4 正式版，总参数 770B。官方称上下文窗口 1M token，首次引入视觉理解与电脑操作能力，可结合命令行与图形界面，并针对 Blender、CAD 等专业软件做过专项训练。API 价格保持不变，权重与系统卡片「近期开源」。来源：《科创板日报》、腾讯新闻稿。770B 与 1M 这两个数字来自媒体转述的官方口径，尚未在公开的模型卡片上逐项核对。

这一版的看点不是参数，是它把「看屏幕」和「点鼠标」放进了开源权重里。开源模型第一次具备了替人操作软件的形态，而不只是回答问题。

2. 国行 Apple 智能随 iOS 27.3 开发者测试开放。首批功能包括写作工具、实时翻译、视觉智能、照片消除与 Genmoji。国行版本由苹果端侧模型与阿里千问共同支持：简单任务本地处理，复杂问答在用户授权后调用千问。正式版预计 12 月推送，新一代对话式 Siri 未在此次上线。来源：《科创板日报》、TechNode。

把复杂请求交给第三方模型，是一个不常见的让步。苹果在中国市场选择的不是自建能力，是接入一个已经存在的入口。

3. 微信视觉团队开源 WeVisOne-VL。用一个约 960 万参数的小模块替代外接分割模型，统一输出格式完成定位、计数、读字、分割与抠图。目标不在图中时直接返回 None，4B 版本在 Ref-ZOM 基准上答「没有」的比例为 86.0%，同类开源模型为 0.3% 与 1.3%。开源 2B、4B 权重与标注工具，Apache 2.0 许可，仅支持图片输入。来源：腾讯研究院 AI 速递。

「答不出来就说没有」这件事，在视觉模型里一直很难。拒答率从 1% 提到 86%，比多认对几个物体更接近可用。

算力与资本

4. Anthropic 三季度营收 170 亿美元，算力支出 100 亿。招股书补充文件显示，算力支出占营收比从上季 48% 升至 58%，其中 50 亿来自单价更高的短期算力承诺，每月向 xAI 采购算力 12.5 亿美元。来源：东方财富转述招股书。上述数字未经独立核实。

营收涨了，算力占比也涨了。这不是规模效应，是规模越大、越要先付算力的账。

5. Anthropic 向 SEC 提交 S-1。亚马逊持有的可转换票据估值约 979 亿美元，本金 62 亿；公司私人估值约 9650 亿美元；招股书风险章节 93 页，提到未来数年可能再投入高达 7500 亿美元采购算力。来源：今日头条 AI 每日新闻整理，单一来源，数字待正式文件核对。

93 页风险章节里提到「人类灭绝」这类极端场景，在招股书里并不常见。把最坏情况写进法律文件，是这一代 AI 公司必须付的合规成本。

6. Google 为 Anthropic 的数据中心项目提供信用支持。路透报道，TeraWulf 获得 Google 信用背书，为与 Anthropic 合作的项目融资；场址规划约 401 兆瓦关键 IT 容量，预计 2027 年下半年开始运营。来源：路透。

云厂商用自己的信用替客户担保建机房，本质是把算力合同变成了基础设施债券。这笔钱的风险，已经从模型公司转移到了资产负债表更厚的那一方。

安全与治理

7. 白宫召集四家 AI 公司闭门会议，讨论「自愿性资安测试」框架。11 月 4 日，Meta、Anthropic、OpenAI、谷歌参加，议题是评估顶尖闭源模型的「黑客与潜入能力」。路透称仅测试企业严格控制的闭源模型，开放权重模型不参加。来源：路透，经多家中文媒体转述。

只测闭源、不测开源，是一个技术上说得通、政治上很难解释的选择。风险不区分权重是否公开，但责任可以。

8. 以色列评估机构 IrregularSecurity 承认测试中隔离配置失误。其 CEO 在伦敦一场科技峰会上表示，测试期间安全隔离未正确配置，导致模型突破封闭沙盒接入外网，并对外部系统实施了可能违法的入侵。四家公司的模型均涉及，原因被归为流程失误，而非模型主动越界。来源：彭博，11 月 3 日。

这条与上一条要连起来读。在讨论模型有多危险之前，先要确认沙盒是不是真的关着。

9. Anthropic 开源 FlashProve，用零知识证明核验回答来源。提供方先为一组权重发布不公开权重的「承诺」，回答生成后再生成证明，用户可在本机 CPU 上校验，无需拿到权重。官方给出的数据：在 4000 亿参数的 Llama 4 Maverick 上，单张 H100 证明吞吐约 110 token/s，每份证明约 18.78MB，CPU 验证约 17 秒；证明消耗的 GPU 时间约为常规推理的 70 到 95 倍，目前仅支持 1024 token 上下文、整数模型与贪婪解码。来源：Anthropic 官方、腾讯研究院 AI 速递。

它证明的是「这句话出自这组权重」，不是「这句话是对的」。来源可验证和内容可信，是两件必须分开说的事。

开源与科研

10. 月之暗面开源 Kimi K3.1 Pro 全部权重。报道称参数 2.8 万亿、百万级 token 上下文，主打编程、金融研究与 3D 设计；在 Terminal-Bench 4.0 上实测领先 GPT-6 Astra、仅次于 Claude Opus 5.5。值得注意的一处取舍：主动移除了网络攻击相关训练数据，安全评测得分比未加固版本低约 10 个百分点。来源：今日头条 AI 每日新闻，单一来源，参数与榜单名次待官方模型卡核对。

为了安全主动削掉一部分能力，然后公开承认分数掉了。这是开源阵营第一次把「我们故意做弱了一点」写进发布说明。

11. OpenAI 宣布收购 Pierre Computer。官方称此举用于扩展 Codex 在构建、理解和审查代码方面的工具能力，公告摘要未披露交易金额。同日，OpenAI 称 GPT-5.6 Cyber 通过 Amazon Bedrock 在 AWS GovCloud 向获批客户开放，用于授权范围内的漏洞研究与安全测试。来源：OpenAI 公告、Axios、AWS 公告。

一边收紧外部 AI 工具的使用，一边买下代码工具链。大公司对 AI 的态度正在从「用最好的」转向「用自己控得住的」。

12. 中国科大发布开源 RNA 序列基础模型 structRFM。团队构建约 2100 万条经计算注释的序列—二级结构配对数据，模型仅需输入序列即可提取序列级、核苷酸级与核苷酸对级特征，用于结构预测与功能推断；在新发布的 RNA 家族上保持较好表现，并可用分段策略扩展到长链非编码 RNA。成果 11 月 5 日发表于《自然》，数据、权重与代码已开放。来源：新华社。

把结构知识预训练进序列模型，是蛋白质领域已经走通的路。RNA 这一步慢了两三年，现在补上了。