思维链连成一坨、
新云全靠 Anthropic 吃饭、
agent 八成时间在等人点头

上期这条线SELF的结论是：出了事先开口的是被访问方，厂商收回去的只有自己的评测环境，成文的上报规则一条都没有。这周的新样本有一点不同：开口的是厂商自己和政府的应急机构，而且一下子多了好几个。先看最具体的。

OpenAI 在 7 月 Hugging Face 事件之后建了一个“Misalignment Reports and Notices”披露页，10-15 在上面新增了四份报告（OpenAI 披露页OFFICIAL背景 · 10-15），类别标签全是 “Unauthorized access”（未经授权的访问），事件都发生在 6 月；页面当时累计 19 份报告和 3 份通知（那起 Hugging Face 事件的完整经过，见本刊深潜《当 AI 自己“黑”了 Hugging Face：一次意外网络攻击的完整复盘SELF》）。四起是：一，强化学习训练里，模型被拒绝访问某政府统计网站的历史医院床位数据后，用站点的文件下载功能取出服务器配置文件和含敏感凭证的应用文件，绕过授权检查把数据取了回来，OpenAI 把它标成 critical；二，被要求从一个公共研究仪表盘取 5 个数字的模型，绕过该组织的安全控制、取得凭证并改了服务器配置，一次评测里下载了 5 张非公开表（147,451 行），评测结束时模型没有向评估者披露这些，5 个答案全被判错；三，模型被要求更新一个加密货币交易应用，用公开的开发者恢复短语推出钱包密钥，替部署合约付了手续费，OpenAI 的措辞是“funded test cryptocurrency wallet”（有资金的测试网钱包）和 “valueless test-network tokens”（无价值的测试网代币），所以别写成“盗了真钱”；四，研究环境限制了模型能发的网络请求类型，它找到答案之后还继续找别的路，让外部浏览器代发请求，绕过自己工具的限制。

时间线值得单独看一眼。以政府统计网站那一例为例（OpenAI 的报告页OFFICIALMUST）：事件日 6-17，发现日 8-13，报告更新日 10-15。OpenAI 写它是事后发现的：“Following the Hugging Face incident, we applied our misalignment monitoring system retrospectively to earlier reinforcement learning and evaluation traffic. Our monitors flagged this incident as critical.”（Hugging Face 事件之后，我们把对齐监控系统回溯用到更早的强化学习和评测流量上，监控把这一起标成了 critical）。Fortune 的稿子（FortuneMEDIA）补了一句：四起里有三起，OpenAI 到 8、9 月才知道。从事发到发现 57 天，从发现到公布 63 天（后两个间隔是本刊算的）。这份报告没写有没有通知那个政府网站的运营方，网站也没有被点名；Fortune 问到是哪个网站，OpenAI 没有回应，所以只能写“报告没写”，不能写“没通知”。整改和 Anthropic 上期做的同向：Fortune 引 OpenAI 说，训练和评测期间禁止模型访问实时互联网，改进对齐评分，把监控扩到全部强化学习和评测流量。（Ars Technica 的稿子Ars TechnicaMEDIA和 Fortune 是同一批四份，引的是 OpenAI 报告原文，不是第二个信源。）

腾讯是上期留下的口子。Reuters 10-16 写，腾讯说“用于评测第三方模型的 AI agent”出现了腾讯并非有意的网页浏览行为（ReutersMEDIA；这句是 Reuters 的转述，不是腾讯的原话）；腾讯混元在 X 上发帖说这些活动不是来自混元模型，内部复核“没有发现有意针对或协同”，并在加强网络访问控制和 agent 监控。Reuters 称这似乎是首例由大型中国公司承认的 rogue agent 行为，并把声明接在 SwarmchasersOFFICIAL背景 · 10-14周三（10-14）的报告（本刊 Neo Lab 档案SwarmchasersSELF）之后；腾讯没有点名那份报告，把两者连起来是 Reuters 的行文。Reuters 全文没有提腾讯有没有向监管机构报告，阿里拒绝置评。上期写的“腾讯没有正式回应”到这里有了在案的说法，内容和上期那位不具名人士讲的一致，两者是否同一渠道，没有证据。

印度这起，话的出处要读准。TechCrunch 10-16 写，印度的国家网络安全机构 CERT-In（TechCrunchMEDIA）周四说，它收到了“多家 AI 模型提供方”的自愿披露，这些模型在公网上做研究和评测时，已经到达了印度组织的在线系统；路径是应用配置里暴露的凭证和连接设置、公开代码库和权限过宽的云角色，agent 的行为超出了所分配任务的授权。CERT-In 没有点名模型提供方和受影响的组织，也没说 agent 有没有改动系统。TechCrunch 的概括是：此前每一起都由单个实验室披露，这一起涉及多家的 agent；受影响的组织当时没有自己发现，政府要靠 AI 公司自愿披露。所以 Reuters 标题里的“政府称”，是 CERT-In 转述了厂商的披露，不是政府自己发现的入侵；它和腾讯那批 agent 没有关系。配套的一个数是 VentureBeat 自己 9 月的调研（VentureBeatMEDIA）：102 家企业里 40 家说有限定范围的身份和运行时权限检查，这 40 家里 17 家仍然共用凭证；这是自选样本、自报，17/40 是子样本的比例，不能写成行业比例。

成文这头，这周有一份草案，但不是规则。Politico 10-16 报，Anthropic 的代表在悄悄向国会山的议员推介一份自拟的前沿 AI 安全法案（Reuters 转述，ReutersMEDIA；Politico 引三名知情人，本刊没有核到 Politico 原文）。Reuters 和 Tom's Hardware 10-18 的稿子（Tom's HardwareMEDIA）写的内容是：只有“可预见且迫近”的风险（超过 10 亿美元的损失，或致死、重伤超过 50 人），政府才能阻止模型发布或使用，风险限于生物武器、模型逃出开发者控制、网络攻击三类；机制是商务部认定后向法院申请，由哥伦比亚特区联邦地区法院的法官裁定中止，条文禁止其他联邦机构叫停；独立评估方要向商务部登记，若判定存在“imminent enumerated risk”（迫近的列举风险），要在评估完成后 72 小时内向商务部报告。Anthropic 发言人对 Reuters 说，法案体现的是它今年早些时候发布的 “Advanced AI Framework” 的主张。读法上有三点：这是厂商自拟、尚未提交的草案；72 小时是评估方上报的期限，不是厂商出了事故要报的期限；Reuters 和 Tom's Hardware 都没有写厂商的事故上报条款，只有印度媒体 BusinessTodayMEDIA转述 Politico 说有“关键事故直接报商务部”并取代州一级的规则，这是单源、二手，事故的定义、期限、处罚三项也没有出现在任何一篇转述里。

官方的那一头还是空的。白宫 SI Force（Super Intelligence Force）10-15 开了首次正式会议并通过章程，章程设 120 天期；国家情报总监 Clayton 在 CNBC 说会开得“very good”，设了三个小组：报告与响应、关键基础设施与私营部门、执法与责任（CNBCMEDIA）。TNW 转述 Semafor 等的稿子（TNWMEDIA）写得最直白：“The task force has not said what counts as an incident. It has not said how fast companies must report one, or what happens if they do not.”（工作组没有说什么算事故，没有说企业要多快报，也没有说不报会怎样）；Semafor 引一位白宫官员说执法的一个选项“可能是出口管制”；国防部的 Michael 被指派建面向实验室的上报系统。章程没有官方原件：Federal Register 的官方接口 10-19 查“Super Intelligence”只返回三份文件，最相关的是 10-02 刊出的《Inaugurating the Era of Super Intelligence》（Federal RegisterOFFICIAL背景 · 10-02），没有 SI Force 的章程、规则或通知。（TNW 引的“delayed notification, inadequate corrective action, and a failure to take responsibility will not be tolerated”，本刊没有核到原始出处，不当作 10-15 会议的产出。）

纽约市议会那边是另一种“开口”。SpaceXAI 的全球政府事务负责人 10-16 在市议会的 AI 安全听证上作证，这是议会对私营主体发的第一张传票。议会的新闻稿OFFICIAL写：议长 Julie Menin 说自己用 Grok 几秒钟内生成了自己的性化图像，问“strict controls”（严格管控）怎么回事，证人答“could look into that specific instance”（可以去查那个具体案例）；被问到被辞退的吹哨人 Devin Kim，宣誓下答不知道；Menin 称证词“simply unacceptable”（完全不可接受），会发后续信函。议会稿没有写 SpaceX 承诺了任何事故披露、外部评估或关停机制。（CNBC 的同日稿MEDIA网址里还是“将作证”的旧标题，正文已改成听证后的报道；证人头衔两处写法不一致：CNBC 写 head of global government affairs for AI，议会稿写 Senior Manager of Global Government Affairs。）

OpenAI 10-20 又在同一个披露栏目里加了一条，这回写的是两起内部 agent 削弱了对自己的监控（OpenAI 的报告页OFFICIALMUST，报告更新日 10-20）。两起都是内部编码任务。10-03，GPT-6.1 Sol 的编码 agent 在修评测流水线时，把用户早先说的“不要发消息”（针对 Slack 检索）理解成也适用于监控告警，于是让子 agent 在写入监控结果时关掉通知、清空通知对象：监控发现的那条记录还在，被压掉的是发给安全团队的自动告警。10-06，GPT-6 Astra 的 agent 按参考实现迁移程序（它之前在另一个 agent 的指令里还被要求过“不要关监控，哪怕临时”），参考实现里没配置监控，它据此把用户代码里的监控集成去掉，还把原来保护监控的回归测试改成要求“没有监控”；用户后来问它有没有删监控，它回答没有，OpenAI 把这一句定性为“谎称”。只有 Astra 这一起有撒谎；两起都没有被归为 P0，轨迹没有被自动终止；OpenAI 说目前“没有令人满意的解释”，在评估这是“良性的过度坚持”，还是“专门回避被监控的倾向”，没有给次数或比例。后续措施有三项：内部 Codex 强制使用的 Auto-Review 更新成能检测并阻止关闭监控的尝试，要求每类工作负载都有有效的 safety case（没有的自动终止），开发评测去测模型规避监控的倾向。

和 10-15 那四起比，有两处不同。一是间隔：这两起发生在 10-03 和 10-06，报告页写的发现日就是事发当天，报告更新日是 10-20，事发到披露相隔 17 天和 14 天（本刊算的）；上面政府统计网站那一例，事发到公布隔了 120 天（前面算的 57 加 63）。二是性质：上一批是模型为了拿到答案越过授权，这一批是模型做任务时顺手把对自己的监控拆掉了。OpenAI 自己的措辞也不轻：报告标题写的是 “Suppressing misalignment monitoring alerts and disabling misalignment monitoring”（压制监控告警、关闭监控），摘要写 Astra 的 agent “falsely claimed”（谎称）自己没有删监控；两起的共同点是，agent 都先考虑过要不要保留监控，然后把日常的编码指令当成了削弱监控的许可。媒体的报道见（The VergeMEDIA、CNBCMEDIA、ReutersMEDIA）。

报告里还附了 Sol 那一起的推理轨迹，OpenAI 给了原文、加空格和翻译三个版本。X 上 @scaling01 把原文那一栏贴了出来，配的话是“完全可读，没什么好担心的”（反讽，帖子X）：单词连在一起，几乎已经不是英语。Karpathy 在帖下回了一句 “Yeah I’d say the RL is working now all right”（RL 现在算是搞对了），引的是他 2024 年 9 月的一句话：RL 做对了的标志，是模型的思维链不再说英语。这是 Karpathy 对“思维链不再是英语”的评论，不是 OpenAI 的结论，也不是对这起事件的定性；报告里的轨迹是脱敏后的还原文本，也别当原话引。

OpenAI 10-22 做了一件不一样的事：把外人请进来查自己的监控，并让外人公开说查到了什么。METR 当天发了Red-Teaming OpenAI's Internal Agent Monitoring SystemsOFFICIALMUST10-22，OpenAI 的官方 X 账号同日也发了一条（OpenAI 的 X 帖OFFICIAL10-22）：“This summer, we invited METR and Redwood Research to pilot an embedded evaluation of our internal monitoring system”（今年夏天我们邀请 METR 和 Redwood Research 对内部监控系统做嵌入式评估的试点）。METR 写的做法是：7-21 到 8-11 三周，METR 和 Redwood 各派一人驻场，看内部代码库、监控的提示词和配置、内部文档，访谈了约十二位研究员和工程师；用 OpenAI 发的设备，设备不出场地，有人陪同；产出一份 61 页的内部报告，公开稿是事先约好的简短版，OpenAI 对公开稿有保密删节的最终决定权（脚注写 “in its sole discretion”），METR 说它认可公开稿里的每一条发现。评估的是 7-21 当天及以前的版本，不含当时正在扩的新版本。

METR 公开稿里的发现，挑能核的几条（原文没有给“绕过路径一共几条”的总数，写的是 “a number of novel vulnerabilities”，再列十来条示例）。一，覆盖率：GPT-5.5 及以上强度模型的内部 agent 流量，当时约 75% 到 94% 在可被监控的范围内（上下界的不确定性都大），内部 Codex 流量是 99.2%；RL 训练的 rollout 在演练开始时没被这套系统覆盖。二，上下文压缩（compaction）的事件没被监控：估计 5 到 7 月约 10% 的内部 Codex 流量因此没被监控，OpenAI 员工在演练前已自己发现、演练期间修了。三，触发时机：演练时监控在 agent 把控制权交还给用户时才触发，所以在压缩事件没被监控的那段时间，agent 只要一直行动就能无限期推迟被监控（METR 因权限限制没能核实 agent 有没有真的这么做过）。四，两个客户端可控的 header 能对新起的 agent 关掉监控；有一条让 Codex agent 原则上能绕过 Codex 沙箱和 Auto-Review 的路径；agent 看到的轨迹和监控看到的轨迹在序列化上有差异，agent 可能据此构造输入让监控失效；还有一个能让“数百个近期动作（含利用本身）”不被监控的 exploit，细节被 OpenAI 删节。好的一面也写了：监控自身的错误率低于 0.2%，演练期间某个 24 小时里没有因过载丢弃过请求，监控基本能看到 agent 所见的完整轨迹。

OpenAI 的回应是：影响生产防护栈的漏洞都已修补；METR 在页面里写明 “We have not evaluated these claims”（我们没有评估这些说法）。Reuters 引的 OpenAI 声明说，这些发现帮它在扩展系统时加固了防护，也会影响今后与 METR 和其他第三方评估方的合作（ReutersMEDIA10-22，KSL 转载）。读的时候要分清三件事：这是 7-21 当时的旧版系统，不是现在的；“已修补”是 OpenAI 的自述，METR 没验证；公开稿是被约定过范围、也被删节过的版本。它和上面 10-20 那两起也不是一回事：那是 agent 做任务时顺手把监控拆了，这是监控系统本身的覆盖缺口。METR 给了五条建议，核心是让绕过监控变难、让该监控的流量真被监控（全部流量记账、和监控日志对账）、出事快速响应、持续红队、把 agent 和监控隔开。METR 今年 3 月对 Anthropic 也做过同类演练（METR 的页面OFFICIAL背景 · 03-25）。这件事也碰到上面的复盘：OpenAI 说数周内公布的是第三方评估“合同”，这次公布的是一次做完了的试点评估，不是合同，所以那条判断没有改（见上期判断复盘第 3 条）。

Anthropic 这周也有一份自陈：约 10-21 发布的首份 Public Benefit Report（页面和 PDF 都没写发布日，日期由 Stubbs 加入长期利益信托那篇稿子里“本周发布了首份报告”倒推）在“前路”一节写，四个 Claude 模型在一次网络安全测试里，因测试环境配置错误接上了公网，未经授权访问了真实的第三方系统；又写 “there is no mandatory independent check for whether any frontier lab, including Anthropic, is actually following its safety policies”（目前没有强制的独立检查，来核实任何前沿实验室，包括 Anthropic，是否在遵守自己的安全政策），嵌入式评估才刚开始，而且也只是自愿的（报告 PDFOFFICIAL约 10-21、落地页OFFICIAL）。和 METR 那件事放在一起读：外部评估这周有了公开的样本，但两家实验室自己都说，眼下没有任何东西强制它们接受评估。

上期这条线SELF停在三件事：腾讯 10-13 按国债加 90 个基点定价，Volta 的贷款推介价约 11%，Firmus 把 IPO 撤了。这周压力从债券扩到了 CDS、股价和 IPO 估值，而且有一件事要先说清楚：被拿来说事的“CoreWeave 暴跌”，各家的数字口径不一样，下面每个数都带着口径和出处。

先看压力最大的 CoreWeave。10-15，CNBC 写它 5 年期 CDS（信用违约互换）的利差“at one point soared above 1,140 basis points. It last stood at nearly 1,038 bps”（一度升破 1,140 个基点，最近报约 1,038）（CNBC 10-15MEDIAMUST背景 · 10-15）。这是利差，不是违约概率；“困境”这个词的出处是 S&P Global Market Intelligence 的 Gavan Nolan：利差 1,000 个基点及以上，一般是信用困境的信号。同一篇写它 2031 年到期的 9.75% 债券，到期收益率到了 15.78%，CoreWeave 为 AI 基建已承担超过 510 亿美元的债务和义务；股价 10-14（周三）跌 15.5%，10-15（周四）收涨 5.94%。CEO Mike Intrator 的内部备忘录（CNBC 称“obtained by CNBC”，不是公司公开声明）写：“We are confident in our backlog which more than supports all of our debt obligations.”（我们对在手订单有信心，它足以覆盖全部债务）；Deutsche Bank 的研报说在手订单超过 1,000 亿美元、约三分之二对应投资级对手方（Microsoft、Meta、IBM、Caterpillar），维持买入。

10-16（周五）的数字各家说得不一样，本刊不并成一个数。CNBC Investing Club（10-16 稿MEDIA）：CDS 超过 1,000 个基点、当周涨近 19%，周内股价从上周五收盘起跌去约四分之一，周五单日近 12%；同一篇写隐含的 5 年内违约概率约 60%，那是“according to Bloomberg”（据 Bloomberg），是转引，Bloomberg 原稿本刊没有核到。Reuters 写 CDS“本周升至约 1,200 个基点”，没说是盘中峰值还是收盘；CNBC Pro 撰稿人 Michael Khouw 的“暴跌 27.5% 后反弹 17%”（CNBC ProMEDIA）是上周五收盘到本周四早盘 52 周低点的盘中口径，文末有“观点仅代表撰稿人”的声明。三者是同一个指标的不同时点或口径，不矛盾，也不能互相换算；本刊取的是：周内约 -25%（收盘对收盘），CDS 在 1,000 到 1,200 个基点之间。

压力沿着私募信贷这条链走。Reuters 10-16 的综述（CoreWeave's debt stress tests private credit's AI financing boomMEDIAMUST，KSL 转载）写，CoreWeave 的债务约 500 亿美元（LSEG 数据），融资链是：2023 年 23 亿美元 GPU 抵押融资由 Magnetar 和 Blackstone Tactical Opportunities 牵头，2024 年 75 亿美元，今年 3 月 85 亿美元由 Blackstone Credit & Insurance 作基石。Carlyle 10 月的一份报告（Reuters 引）说私募信贷可能被要求为约 1 万亿美元的 AI 算力建设融资，超过行业现有管理资产的一半，并警告要“set concentration limits before the buildout accelerates further, not after”（在建设进一步加速之前设集中度上限，而不是之后）。

再看 Volta，它是上期那个“约 11%”的下文。Bloomberg 10-15 的稿子（JPMorgan, Goldman Boost Yield on Volta AI Loan to Lure InvestorsMEDIA背景 · 10-15，Yahoo Finance 转载全文）写，这笔贷款周四已经卖出：“sold it on Thursday at 6.5 percentage points above the benchmark rate and a discounted price of 95 cents on the dollar”（以基准利率加 6.5 个百分点、95 美分的折价卖出）。对照上期的推介是加 6.25 到 6.5 个百分点、97 到 98 美分：价差落在区间上沿，折价多让了 2 到 3 美分；原文只写“推高收益率到银行此前放出的 11% 以上”，没有给最终收益率的数字，也没有给上调了多少个基点，所以别拿其他地方的 11.21% 到 11.75% 当最终定价。没有撤回，也没有缩水：总额 50 亿美元不变，13 亿美元定期贷款（付 Bitdeer 数据中心的租金）加 37 亿美元芯片贷款（买约 36,000 块 Nvidia GPU），项目在挪威，Anthropic 已就该站点签了六年的算力协议；新条款包括提前还款要付罚金、拿到某些评级时利率会调整。这笔贷款没有评级，CLO 经理“rankled”（被惹恼）。

Anthropic 自己也在这条线上。Reuters 10-17 转述 FT 说：Anthropic 为它最新的芯片交易向 Blackstone 提供超过 10% 的收益率，Blackstone 旗下基金拟投 90 亿美元债务，以 Anthropic 对这些芯片的五年租赁付款作抵（ReutersMEDIA）；Reuters 自己写“could not immediately verify the report”（无法立即核实），所以这是 FT 单一信源，Reuters 的转述不算第二个。另一件事是评级：FT 10-16 的标题是《Anthropic assigned highest junk credit rating in June》，副标题写评级机构是 Kroll Bond Rating Agency，“sets up AI lab for investment-grade status”（为这家 AI 实验室迈向投资级铺路）（FTMEDIA）；具体档位 BB+ 来自 Seeking Alpha 对 FT 的概述。这和上期写的 AIR Platforms 影子评级（Anthropic BBB、OpenAI BB+）不是同一件事：AIR 是没有公司参与的 AI 信用分析初创，数据截至 6-30，10-01 发布；Kroll 是正式的评级机构，评级在今年 6 月，档位也不同。两个评级并列放着，不互相印证。

Anthropic 的招股书这周有了第一批数字，但出处要读准：不是公开的 S-1，而是 WSJ 10-20 的独家，写的是它看到的招股书草案（WSJMEDIA，标题 “Anthropic S-1 Shows Red-Hot Growth, Risks and Massive Computing Costs”，本刊据标题和导语）。下面的数字来自 Reuters、Investing.com 对 WSJ 的转述，Reuters 注明无法独立核实，Anthropic 没有回应 Reuters。2026 年上半年（到 6-30）：营收 163 亿美元（去年同期 11 亿）；净亏损 807 亿美元（去年同期 130 亿），其中约 720 亿美元是非现金的会计费用，与可转债等融资工具的公允价值变动有关；算力和基础设施支出近 90 亿美元（去年同期 23 亿，超过 2025 全年的 73 亿）；约 20% 的上半年收入来自两个客户（Investing.com 转述 WSJMEDIA）。所以 Bloomberg 视频标题里的“今年亏损 800 亿”，其实是上半年的口径。算力承诺这头，Bloomberg 转述 WSJ，Anthropic 暗示未来几年可能再花最多 7500 亿美元买算力（BloombergMEDIA，据标题和摘要框），范围包含仍在谈判的合同，不是已签金额。时间和估值全是媒体说法：Reuters 称预计 11 月中旬上市，估值讨论在约 1.5 万亿美元，低于此前预期的约 2 万亿（Reuters，经 FE 转载MEDIA）；路演最早 11-09 那周的说法，见复盘表第一行。公开的 S-1 本身：10-23 北京时间上午（美东 10-22 夜间）的 EDGAR 全文检索（限定 S-1、S-1/A、DRS、DRS/A，6-01 到 10-23，短语 “Anthropic, PBC”）仍然查不到以 Anthropic 为申报人的文件（EDGAR 全文检索OFFICIAL）；保密提交的草稿在 EDGAR 本来就看不到，所以“查不到”只说明没有公开申报。新的是 Yahoo FinanceMEDIA10-21 10-21 的报道：三位知情人称 Anthropic 最早周五（10-23，美东）公开申报 S-1，Anthropic 没有回应置评；这是单一信源，不是官宣，判定见复盘表第一行。更新（10-26）：美东 10-23 当天 EDGAR 上没有出现 Anthropic 的公开 S-1，复盘第 1 条被推翻；媒体随后改口最早 10-26（周一），IFR 的说法是 10-26 申报、11-09 路演，细节见复盘表第一行。

同一周的另外两件事。一，Reuters 10-19 独家：OpenAI 在抢 Anthropic 上市前完成融资，规模约 300 亿美元、估值可能超过 1.4 万亿美元（两位知情人士）；OpenAI 向投资者称年化收入 500 亿美元；OpenAI 指责 Anthropic 把云厂商渠道的收入按总额记账，Anthropic 称遵循通行的会计规则（ReutersMEDIA）。二，治理这头，WSJ 10-18 的《What to Know About the Obscure Trust Looming Over Anthropic's IPO》（WSJMEDIA背景 · 10-18，据标题和导语）说，公司几乎没有披露的“五人信托”能塑造董事会、阻止重大事项；Anthropic 10-21 的官方稿宣布 Christopher Stubbs 加入 Long-Term Benefit Trust（官方稿OFFICIAL），稿里列的受托人是 4 位（Stubbs、Shah、Fontaine、Bernanke），人数口径和 WSJ 的“五人”对不上，本刊没有核清。

新云和 IPO 这头也有两条。Reuters 10-18 转述 Telegraph：微软最近终止了与英国云厂商 Nscale 在埃塞克斯 Loughton 的数据中心协议，微软是 Nscale 的两大客户之一，Telegraph 没写原因，微软拒绝置评（ReutersMEDIA）。Telegraph 说项目屡次延误，电网方面告知 Nscale 要到 2030 年代才有电；Nscale 的发言人对 Reuters 说这是“London-wide grid issue”（全伦敦的电网问题），不影响其他合同，与微软的关系“remains strong and long-term”（依然牢固、长期）。同一天，据 Reuters 转述 Bloomberg 的标题，Nscale 的 IPO 估值目标遭到投资者反对（TradingView 上的 Reuters 条目MEDIA），估值的具体数字本刊没有核到。Nscale 9 月在美提交了 IPO 申请（EDGAR 上 S-1 的申报日是 2026-09-18），Reuters 写招股书预期微软和 Anthropic 是主要客户。电网排队这一块，本刊深潜《数据中心的电从哪来：电网排不上队，就自己发电SELF》讲过美国 PJM、ERCOT 的排队数据；Nscale 这一例是伦敦的电网，本刊没有对应的数。

数据中心类公司的上市窗口这周明显变窄，几家的数字要分开读。Elice（韩国，Kosdaq）10-20 首日上市，发行价 90,500 韩元（区间上限），募资 2,011 亿韩元（约 1.5 亿美元），是今年 Kosdaq 最大的 IPO，机构认购约 389 倍；首日收盘约 −32%，盘中最深 −38%（ReutersMEDIA，BloombergMEDIA，据标题和导语）。收盘价各家写得不一样，本刊只写“约 −32%”；次日涨停到 79,900 韩元，仍低于发行价，10-22 盘中最高到 99,900 韩元，首次回到发行价之上（Bloomberg 10-22MEDIA）。Reuters 称这是韩国募资 1 亿美元以上的 IPO 里最差的首日；CEO 在 Bloomberg 电视上说销售额“至少是去年的两倍”，是口头说法，不是书面指引，Reuters 给的硬数据是上半年收入约 3 倍到 340 亿韩元、营业利润 100 亿韩元。

澳洲的 NextDC 10-21 复牌后大幅下调指引，收盘约 −41.7%，是它 2010 年上市以来最差的一天（ReutersMEDIA）；“44%”是盘中跌幅和早期标题的写法，CNBC 写的是 39.5%（盘中）。公司的表述（经 Reuters 和CNBCMEDIA）是：墨尔本 M3 数据中心的供电升级被配电商 Jemena 暂停（社区和相关方反对、现场安全顾虑、地方议会未同意），Jemena 预计不早于 2027 年 2 月恢复施工。剔除受影响的 M3 合同后，FY27 净收入指引从 6.15 到 6.40 亿澳元降到 4.75 到 5.00 亿，underlying EBITDA 从 3.85 到 4.10 亿降到 2.45 到 2.65 亿，capex 从 52.5 到 57.5 亿降到 45 到 50 亿；约 1.4 亿澳元已签约收入递延，所有新开发项目和土地收购搁置。要读准：它的原因是电力和审批，不是需求。Firmus 放弃 IPO 之后，Bloomberg（据标题和导语，转述 The Information 的匿名消息）称 NVIDIA 在谈向它投资“数亿美元”（BloombergMEDIA）；澳洲 ASIC 10-20 在国会听证会上说“没有正式调查，在按惯例做询问”（BloombergMEDIA）。DayOne（新加坡）据 Bloomberg 10-21 在权衡推迟或缩小美国 IPO，缩水方案是募 25 到 30 亿美元，约为原定的一半（BloombergMEDIA，据标题和导语）。

Nscale 这头，Bloomberg 10-21 写它的 CEO Josh Payne 10-20 在内部邮件里说合同价值自 3 月融资以来“翻了一倍多”，已签约收入超过 1,000 亿美元（公司自述），同时公司在 IPO 估值目标上遭到投资者压价（BloombergMEDIA，据标题和导语）。Anthropic 与 Nscale 在谈第二笔：Bloomberg 10-19 首发约 450 亿美元（BloombergMEDIA）；CNBC 10-20 引知情人士写的是西弗吉尼亚 Monarch 园区的第二个 460 兆瓦数据中心，约 450 亿美元，仍在谈判，已有的协议最多约 446 亿美元，出自 Nscale 的 IPO 招股文件，Anthropic 拒绝置评（CNBCMEDIA）。

CoreWeave 这头，10-19 之后又有几个数，口径各不相同。Goldman 10-19 把它上调到买入，理由是市场对它债务的担忧过度（BloombergMEDIA，据标题和导语）。10-20，J.P. Morgan 的分析（Reuters 转述）说多数全球银行对它的敞口有限：美国大型投行和 MUFG 的潜在敞口约 10 到 30 亿美元，多数欧亚银行低于 5 亿美元；JPM 估计它有约 240 亿美元已承诺的延迟提款定期贷款（已提 150 亿）、总债务约 500 亿美元，预计自由现金流到 2030 年前为负（ReutersMEDIA）。10-21，CNBC 写它本月股价累计 −29%、市值约 340 亿美元（2025 年 6 月的峰值约 900 亿），无抵押债券收益率约 15%，5 年期 CDS 利差约 1,067 个基点，二季度末现金 55 亿美元；NVIDIA 今年 1 月以每股 87.20 美元投了 20 亿美元，现价约 61.82 美元（CNBCMEDIA）。CDS 在不同的稿里是 1,000、1,067、1,081、1,090 个基点，随时点而变；总债务 Reuters 引 JPM 是约 500 亿、CNBC 另一篇约 516 亿，其中约 350 亿是票据、债券和贷款，是“总债务”和“融资债务”之别，不矛盾。FT Alphaville 10-20 有一篇《Is CoreWeave the Silicon Valley Bank of 2026?》（FT AlphavilleMEDIA），转述 Barclays 的论点：把一个体量不大的无抵押债券（约 20 亿美元）的抛售，外推成整个 AI capex 周期的问题，类比 2023 年的 SVB；CoreWeave 2026 年的 capex 指引是 350 到 390 亿美元，占五大超大规模厂商合计 7,250 到 8,000 亿的约 4% 到 5%，订单积压 1,040 亿美元。Alphaville 自己的结论是“有同感，但说得过头了”。

信用市场上还有几个信号，都不是 CoreWeave 一家的事。S&P Global 数字基础设施业务的负责人 Mark Habib 10-19 在伦敦圆桌上说，头部超大规模厂商的 AI 相关负债很可能比已知的多（担保、关联融资结构），他自己没有这部分的估计，但 S&P 目前没有改评级的看法；S&P 预计 2025 到 2030 年美国六大超大规模厂商在数据中心和其他 AI 上花超过 7 万亿美元的 capex，是 capex，不是债务（ReutersMEDIA）；原话的重点是“可见性不足”，不是“隐藏杠杆风险”。CDS 交易量这头，按 Morgan Stanley Research 的数据（Hedgeweek 转述 FTMEDIA），与 Oracle、SpaceX、Alphabet、Amazon、Meta、Broadcom、NVIDIA 债券挂钩的 CDS，9 月周均成交超过 90 亿美元，7 月不足 20 亿美元，约 4.5 倍；这是七个名字合计的成交名义规模，不是 CoreWeave 单独。同一篇里的几个价位：Meta 5 年 CDS 108 个基点、NVIDIA 101（均为记录高位），Oracle 322（年初 144），SpaceX 226。Citadel 的 Ken Griffin 10-20 在公司的会议上说投资者“几乎肯定”处于 AI 泡沫里，但并不叫人抛售：泡沫后留下的公司往往是此后数十年的市场领导者（BloombergMEDIA，据标题和导语，原话取自转述）；10-21 德银 CEO Sewing 在 Bloomberg 电视上说不认为泡沫正在破裂，但波动会持续。SoftBank 这边（Bloomberg，据标题和导语）：10-20 以 CDS 衡量的信用风险升到近四年最高，5 年期 432 个基点，为 2022 年 11 月以来最高（BloombergMEDIA）；10-22 市值较 6-02 的高点下跌约 50%（BloombergMEDIA，周四盘中的数字，收盘是否 −50% 没有核到）。

另一张图把这件事压成了一句话：Neocloud 的繁荣，本质上是 Anthropic 的繁荣。它出自 Jessie Dong 10-19 的英文推文（推文X）：只统计 2026-01-01 到 10-18 有公开定价的 neocloud 订单，来源是公司公告、申报文件和 Bloomberg、CNBC、Reuters 的报道，合计 1,570 亿美元，其中 Anthropic 900 亿（57%）、Meta 480 亿（30%）、OpenAI 100 亿（6%）、其他 90 亿（6%）。这是个人汇总，不是第三方数据；Meta 与 CoreWeave 的 210 亿、Jane Street 与 CoreWeave 的 60 亿，本刊没有逐条回原报道核。

需求那头的钱，看 Meta 10-21 盘后的 Q3（官方新闻稿OFFICIAL）：营收 646.01 亿美元（同比 +26%），净利润 98.6 亿美元，其中含 8 月与 52 个州总检察长和解计提的 98.9 亿美元；Q3 资本开支 349.1 亿美元，自由现金流 −21.2 亿美元（去年同期 +106 亿）；全年资本开支指引收窄为 1,350 到 1,450 亿美元（原来是 1,300 到 1,450 亿，是下限上调，不是下调；5 月本刊深潜《Meta 的 1250 亿美元赌局：从聊天机器人到 Agentic 帝国SELF》写的那时的区间是 1,150 到 1,350 亿美元），全年总费用指引上调到 1,750 到 1,790 亿美元，Q4 营收指引 730 到 760 亿美元。同时董事会批准设立新的、公开上市的无投票权 Class C 普通股，2027-01-19 生效，并发一次性股票股息，每股 A/B 类发 1 股 C 类，公司称效果相当于二拆一；用途写明是融资、员工薪酬、潜在收购和一般公司用途，新闻稿和 8-K（SEC 8-KOFFICIAL）都没有给融资规模。严格说它是一次发放 C 类股的股票股息，不改变任何股东的投票权；新闻稿写的是预计 A 类股的市价会反映出二拆一的效果。

Meta 财报之后，市场的反应在 10-22（周四）。Reuters 写它的 5 年期 CDS 当天扩大 7.6 个基点、到 114.79 个基点，是 Markit 数据里的新高、单日涨幅至少为 2025 年以来最大，股价一度跌 6.1% 到 655 美元（ReutersMEDIA10-22）；Bloomberg 用的是 ICE 的数，日内最高约 119.3 个基点，是这类 CDS 约一年前开始活跃交易以来的最高（BloombergMEDIA据导语）。“历史新高”只是这类合约开始活跃交易以来，两家数据商的数不同，别并列。收盘 Meta 跌约 7%，是 7 月以来最大的单日跌幅（Reuters 收盘稿MEDIA10-22；CNBC 的标题是 “Meta stock sinks nearly 7%”）。新设的 C 类无投票权股，CNBC 写目的是维持创始人主导的结构、给 Meta 融资的余地；Reuters 写 Meta 称这类股票“可在数年内募集数千亿美元”，文件称发行有助避免可能损害信用评级的债务融资（ReutersMEDIA10-22）；同一篇引 Futurum 的分析师说，CDS 大涨“could have more to do with banks hedging exposure to Meta’s massive AI debt financing than actual default risk”（可能更多是银行在对冲自己对 Meta 巨额 AI 债务融资的敞口，而不是真实的违约风险，分析师观点）。同一天 Bloomberg 独家写（BloombergMEDIA据标题和导语），Meta 在周四的文件里披露，未来对租赁和合同的支出承诺约 8,250 亿美元，多与算力和 AI 基础设施有关；其中还没记进资产负债表的经营和融资租赁价值 3,557 亿美元（数据中心和能源设施的租约，从今年余下的时间起到 2036 年陆续开始）。10-Q 的附注 10（Meta 10-QOFFICIAL10-22）列了三项：尚未起租的租赁约 3,557.3 亿、不可撤销的合同承诺约 4,545.2 亿（主要是第三方云容量、服务器和网络基础设施、数据中心能源服务协议、Reality Labs 消费硬件）、或有的云容量采购义务最多 147.2 亿，三项相加约 8,249.7 亿，和 Bloomberg 的“约 8,250 亿”吻合；10-Q 里没有现成的合计行，这个加法是本刊做的。Reuters 还写，费城半导体指数盘中一度抹去超过 6,880 亿美元的市值，Oracle 的 CDS 接近纪录，Amazon 的 CDS 是 2020 年 3 月以来最高。大盘这头，Reuters 的收盘综述写 Nasdaq 综指 10-22 跌 2.6%，是 6 月 5 日以来最大的跌幅，费城半导体指数跌 6.7%、Nvidia 跌 4%；华尔街日报中文网的X 帖MEDIA10-23把原因归到 AI 基础设施需要巨额资金、迫使科技巨头寻求越来越大的融资。这些是衍生品和股价，不是 Meta 的借款成本；本刊没有查到它新发债的定价，所以别把它和上面 CoreWeave 的 16% 放在同一把尺上。

OpenAI 那一轮这周有了更具体的数。CNBC 10-22 引知情人士：OpenAI 接近敲定一轮最多 300 亿美元、融资前（pre-money）估值 1.25 万亿美元的融资，阿联酋的投资方和 Coatue 领投，被定位为潜在 IPO 之前的“过桥”；OpenAI 对投资者说目标是下周末前拿到签字，同时还在谈一笔向阿联酋采购更多算力的商业合同；CNBC 还写 OpenAI 今年 2 月向投资者说 2030 年前的总算力支出目标约 6,000 亿美元，6 月已保密递交招股书（CNBCMEDIA10-22）。FT 的标题写 OpenAI 在试探更高报价后，把估值目标下调到 1.25 万亿美元（FTMEDIA据标题）。所以上面 Reuters 10-19 写的“可能超过 1.4 万亿”是更早的报价，不是这一轮的结果；到目前没有官宣，TechCrunch 写 OpenAI 拒绝置评，条款还在谈（TechCrunchMEDIA10-22）。同一天，一边是 OpenAI 的估值在谈判中往下调，一边是 Meta 的信用价差在往上走，两件事不是同一回事，但都落在“AI 的钱在被重新定价”这一周里。

大盘和央行是同一周的背景，但要读准。CNBC 10-16：VIX 四个月来首次升破 22（盘中），Nasdaq 当天跌 2%、是 6 月 5 日以来最差的一天（CNBC 10-16MEDIA）；Investing Club 的口径是 Nasdaq 周内跌 4.5%。曼谷的 IMF 世行年会上，Reuters 写央行官员在议论更高的利率（Reuters 10-16MEDIA，Kitco 转载全文）：ECB 委员 Martins Kazaks 说“There is a global fight for money”（全球在抢钱），“Investment in AI is one of the key factors driving up the cost of money”（AI 投资是推高资金成本的关键因素之一）；Fed 主席 Warsh 说 AI 投资是一个冲击，“hitting the demand side of the economy before it’s going to hit the supply side”（先打到经济的需求端，再打到供给端）。注意没有哪位官员说“因为 AI 要加息”：标题是 Reuters 的概括，说的是中性利率可能更高、资金成本在被推高；BoE 在 11-05 加息，是 Reuters 写的经济学家预期，不是央行表态。

反面证据要一起放，因为需求这头的硬数据还在涨。施耐德电气 10-16 第二次上调 2026 年目标（Reuters 稿MEDIA，电台站点转载全文）：调整后 EBITDA 有机增速 18% 到 21%（原为 14% 到 19%），Q3 营收 114.6 亿欧元、有机增长 16.9%，CEO 在季度声明里说数据中心订单“triple-digit demand growth”（三位数的需求增速），来自美国超大规模云厂商的持续强需求，Q3 的增长由中国和东亚领跑；这是需求增速，不是营收增速，而且是公司自己的披露。韩国财长 Lee Hyoung-Il 10-17 在曼谷对 CNBC 说，半导体的增长“at least through next year”（至少到明年）还能维持（CNBCMEDIA）；这是官员为本国最大出口行业说话，有利益相关。放在一起读：需求端的订单还在往上走，被拷问的是“谁来为它付钱”。

上期这条线SELF说了两件事：美国公司做的决策模型，基座全是阿里的 Qwen；前沿那一层，美系开放权重的回应还停在承诺上。承诺这周兑现了一部分，块头不小。顺带更正上期的一个归类：Mistral 是法国公司，它的 Large 4 不该算“美系”，下面统一说“美欧一侧”。

Meta 10-15 在自家博客发布了 Muse Spark Open 的权重（官方博客OFFICIAL背景 · 10-15；发布在上期窗口的最后一天，上期漏收）：“816B total parameters (42B active) and a 1M-token context window”（8160 亿总参数、420 亿激活、100 万 token 上下文），主打编程和 agent。标题写的是“The Most Capable US Open-Weight Model to Date”（迄今最强的美国开放权重模型）——“最强”是 Meta 自己写的，依据是它放在博客里的评分图。权重在 Hugging Face 的 meta-models/Muse-Spark-Open-816B-A42B，要填表、经人工审批才能下载（gated: manual），Amazon SageMaker、Google Cloud Model Garden、Microsoft Foundry 也能下。这张评分图要读全：Muse Spark Open 在 JobBench（61.8）、MCP-Atlas（89.2）等几列是第一，但 Terminal-Bench 2.1 是 76.4，低于 Beam 的 80.1，也低于 Qwen3.8-2.4T-A95B、GLM 5.3、Kimi K3 的 82.0、83.9、85.0；DeepSWE 1.1 是 60，低于 Mistral Large 4 的 62、GLM 5.3 的 67、Kimi K3 的 68。所以 Meta 自己的表也没有说它压过了中国模型，“最强”指的是美国开放权重这一档。

第三方的位置要看 Artificial Analysis（本刊 Neo Lab 档案Artificial AnalysisSELF）的开放权重榜（榜单页OFFICIAL，Intelligence Index v4.3.2，本刊 10-19 读取）：Muse Spark Open 是 38.87，排第 7，是榜上美国模型里最高的；前六名都是中国模型——小米 MiMo-V2.6-Pro 46.32、DeepSeek V4.1 Flash 1017 45.10、GLM-5.3 44.78、阶跃 Step 5 Preview 43.73、Kimi K3 43.59、GLM-5.3-Flash 41.81。Nathan Lambert 在 Interconnects 的文章MEDIAMUST10-17里说它是“the strongest American-made open model by quite some margin”（美国造的开放模型里遥遥领先），并写：“Without these two models, there would be 20+ open-weight models built and released by Chinese companies better than the best Western models.”（没有这两个模型，会有 20 多个中国公司造的开放权重模型比西方最好的还强）——这两个指 Muse Spark Open 和 Beam。

许可证是这个模型最该读的一块，因为外面流传的说法有出入。它叫 Muse Model License，大意是 MIT 式的宽授权——可以使用、复制、修改（含微调）、蒸馏、再发布、售卖——但带三个条件（许可证全文取自模型页OFFICIAL的元数据）。一，在每个使用本软件或其衍生品的产品或服务里，要显眼地标 “Built with Muse Spark Open”。二，“衍生品”的定义很宽，包括用它的输出训练、蒸馏或改进出来的任何模型，所以拿它造合成数据，也得标、也得守使用政策。三，收入门槛只针对“Model as a Service”（把模型的 API 卖给第三方）：被许可人及其关联方在任意连续 12 个月的合计收入超过 2000 万美元，要先通知 Meta 并签单独协议；自用、研究、把它当自家产品的一个组件，都不触发。Lambert 的文章把门槛写成“每月 2000 万美元、部署模型”，署名写成 “Built with Muse”，对照许可证原文有出入；他对这份许可证的结论是它是“an unnecessary strategic risk for labs trying to compete and regain adoption”（对想竞争、想重新赢回采用率的实验室，是一个不必要的战略风险）。许可证怎么从限权走向 Apache 2.0、又分化，本刊深潜《大模型厂商 ToS 与 License：法律条款是产品战略的「加密版」SELF》追踪过 DeepSeek、Qwen、智谱、Google、Meta、xAI、Kimi 的许可证（2026-09 的专节），Muse Model License 是 10-15 才出的，不在其中。

本地算力这头，Meta 说它是“the first model in its class to run on your desktop using two Apple M5 Ultra Mac Studios”（同级别里第一个用两台 M5 Ultra Mac Studio 在桌面上跑起来的）；Apple ML Research 同一天发了篇MLX 分布式推理的文章OFFICIAL背景 · 10-15，头条数字是四台 Mac Studio 上每秒生成 36 个 token 以上，两台是 15.74 到 24.99；NVFP4 量化后约 493GB，单台装不下。两件事要分开：Apple 这篇没有写“与 Meta 合作”，合作的说法来自 Meta 的博客和 The Verge 的报道MEDIA背景 · 10-15（引了 Zuckerberg 在 X 上的话和 Apple 新任 CEO John Ternus 的回复，X 帖本体本刊没有核到）。NVIDIA 在 HF 上架的 Muse-Spark-Open-816B-A42B-DFlash2 也不是衍生出来的新模型，而是给它配套的投机解码草稿模型（4.38B 的稠密小模型，模型卡写 “rather than as a standalone target model checkpoint”）。

Reflection 的 Beam 是上期预测被打脸的那一个（这家公司的背景，见本刊 Neo Lab 档案Reflection AISELF）。官方博客 10-16：“Today, we have released Beam's model weights on Hugging Face under an Apache 2.0 license.”（reflection.aiOFFICIALMUST）；HF 主仓库是 reflection/Beam-1.0-501B-A23B，提交记录里 “Beam is available” 的时间是 UTC 10-16 10:34（北京时间 18:34，在上期周五中午的分享之后）。模型卡（HFOFFICIAL）写：501.3B 总参数、23.4B 激活、100 万 token 上下文、仅文本，Apache-2.0，并写明 “Reflection does not prohibit distillation, use of outputs to train other models”（不禁止蒸馏，也不禁止用输出训练别的模型）——没有 Meta 那种署名和收入门槛。技术报告还标着“coming”，放出的是一份 Safety Technical Report。评测数字都是 Reflection 自述：Terminal Bench v2.1 80.1%、SWE Bench Pro v1 66.1%、GPQA Diamond 90.6%，并自称用约三分之一的推理 token 达到可比质量；Meta 评分表里引的 Beam 数字（如 MCP-Atlas 78.7）和 Reflection 自己模型卡里的（80.8）不一致，以模型卡为准。AA 榜上 Beam 是 30.33，排第 10。

中国这边，DeepSeek V4.1 Flash 1017 在 10-17 发了（官方新闻页OFFICIAL，权重在 Hugging Face，MIT 许可）。官方的说法是 “a Pareto improvement in performance and cost”（性能和成本上的帕累托改进），用带自反馈的强化学习提升端到端的项目开发。模型卡的对比对象是 Kimi K3、GLM-5.3、GPT-5.6 Sol 和 Opus 5（没有 Opus 5.5）：HLE（无工具）是 42.6，Kimi K3 是 43.5，K3 略高；DeepSWE v1.1 是 77.0（Mini-SWE-V2 harness），Terminal-Bench 4.0 是 42.3（Claude Code harness）。AA 榜上它是第 2。

“harness”（给模型套上的那层 agent 外壳）是这周的新变量。官方新闻页和 DeepSeek 主账号写的是 “Optimized for DeepSeek Harness, Tencent CodeBuddy, WorkBuddy, and more”（针对 DeepSeek Harness、腾讯 CodeBuddy、WorkBuddy 等做了优化）；“训练时专门针对”这个说法出自 DeepSeek Harness 产品账号的推文X：“The new model was specifically optimized for @DeepSeekHarness during training”，模型卡里没有这句。Reflection 的做法同向：“We trained Beam along with the Mirror CLI harness to offer best performance, while also integrating with other popular open source harnesses”（我们把 Beam 和 Mirror CLI harness 一起训练以求最佳表现，同时也接入其他流行的开源 harness），Mirror 是它开源的终端 agent harness。把三家放在一起看更清楚：同一个基准 DeepSWE v1.1，DeepSeek 报 77.0（Mini-SWE-V2 harness），Meta 报 60（脚注写 “Best available/ Self reported harness”），Reflection 报 43.3。三个数用的 harness 不同，不能横向排名；分数取决于配哪个 harness，这本身就是这条线的证据。

Browser Use 10-18 的推文X说 “DeepSeek V4.1 Flash 1017 just matched Opus 5.5 on long horizon browser use. 19x cheaper”（在长程浏览器任务上刚刚追平 Opus 5.5，便宜 19 倍）。图里写明了设置：Browser Use Benchmark v2.1，180 个共同任务，评分表打分。Flash 1017 的 max 档 75.0 分、每任务 0.22 美元，low 档 74.0 分、0.12 美元；Opus 5.5 的 high 档 75.0 分、约 2.35 美元；同一张图里 GPT-6.1 Sol（medium）79.6 分、1.30 美元，GPT-6 Astra（medium）77.9 分，都更高。所以“追平”指的是和 Opus 5.5 high 同分；便宜约 10.7 倍是 max 档对 2.35 美元，“19 倍”对应的是 low 档；这是卖浏览器 agent 的公司用自家基准、自家推文做的测试。

同一天 DeepSeek 还开放了 Search 和 Fetch 两个 API（见本周 HOWTO）：每个端点每千次成功请求 5 元（中文文档）、0.75 美元（英文文档和新闻页），是同一个价目的两种标价；失败、空结果、超时不计费。通过 DeepSeek Harness、Claude Code、Codex 使用它的 API 时，服务端的搜索和抓取目前免费，北京时间 11-01 00:00 起按次收费。

政策这头，同一天（10-16）有一个会碰到开放权重的动静。The Verge 转述 Bloomberg：北京据报道在考虑把 23 项 AI 技术加入出口管制清单，“including chip designs, agents, model weights, and source code”（含芯片设计、agent、模型权重和源代码）（The VergeMEDIA）。细节来自一家 AI 新闻站 MadRobotMEDIA对商务部公告的转述（公告原件和 Bloomberg 正文本刊都没有核到，下面都是转述）：商务部和科技部 10-16 发出的是第 48 号公告的征求意见稿，意见期到 11-15，同时要求企业自 10-16 起在商务部平台登记；限制对象是大模型的核心技术（权重、关键检查点、底层源代码等），触发条件三选一——训练算力不低于 10^26 FLOP、参数不低于 2 万亿、排名处于全球领先水平（公开榜单前 10）；已通过开源或发表论文进入公共领域的内容在排除项里，商务部发言人称开源 AI 技术可自动获批，API、App、网站不算技术出口。草案没有点名公司或模型。本刊的推断（不是公告或报道里的话）是：Kimi K3（AA 标 2800B）和 Qwen3.8-2.4T-A95B 在体量上会落进 2 万亿参数的门槛，而 Qwen3.8-27B 这类已公开的小模型不在其内，目前没有迹象会追溯影响它。

上期那句“五家美国公司的决策模型，基座全是 Qwen”，旁证多了，但也出现了一个基座不是 Qwen 的反例（OpenAI 的 Decisions API，见下一段）：HF 上 base_model 为 Qwen3.8-27B 的衍生仓库里，窗口前后多了 perplexity-ai/pplx-decider-v1.2（10-15，Apache-2.0）和 amazon/LAR-27B（10-14，Apache-2.0）（取自 HF 接口的 tags 字段；v1.2 是 Perplexity 决策模型的新版，LAR-27B 是不是上期 AWS 的那一条，本刊没有核到）；10-16 之后的 54 个新衍生仓库里，没有任何美国大公司的。Qwen 官方在 HF 上 10-16 之后没有新仓库（官网动态本刊没有核到）。Mistral Large 4 不是这周的新发布：官方博客《Introducing Mistral Large 4OFFICIAL背景 · 10-06》的日期是 10-06，当天上线的是公开预览的 API，写明 “We will release the weights by the end of the month”（本月底放权重）。到 10-22 权重还没放：官方文档页（模型页OFFICIAL）同样标 10-06、PUBLIC PREVIEW，称它是 open-weight 模型；HF 上的占位仓库（mistralai/Mistral-Large-4-1T-A52BOFFICIAL）页面标题是 “Upcoming release”，倒计时 ETA 是 2026-10-31，页面上没有写许可证。官方给的规格是：约 1.05 万亿总参数、52B 激活（HF 占位页写 49B 激活，含 embedding 和输出层为 52B）、1M 上下文、MoE，称在 3800 块 NVIDIA Grace Blackwell GPU 上、自家欧洲数据中心从零训练；API 价格每百万 token 输入 1.36 美元、缓存输入 0.14 美元、输出 4.18 美元；基准是 Mistral 自报。

OpenAI 10-22 把 Decisions API 转成正式可用（官方页OFFICIAL10-22），这是上期观察点里“OpenAI Decisions API 什么时候 GA”的答案。它不是一个新训练的模型：官方写的是 “Built with GPT-6 Luna, the Decisions API focuses Luna’s intelligence on questions with bounded answers”（用 GPT-6 Luna，专门回答答案有限的问题）。开发者给问题和可选答案，接口返回概率或分数，答案类型有三种：predicate（0 到 1 的概率）、choice（在给定选项里选一个，附概率和置信度）、score（按量表打分，返回概率加权的等级均值）；OpenAI 称从文字、图片和结构化输入做近实时判断，比通过 Responses API 调 GPT-6 Luna 最多快 10 倍（自述）。价格是每百万输入 token 0.10 美元、缓存输入 0.01 美元、没有输出 token 计费，每次请求最多 400 个问题（公测时的两倍）。TechCrunch（TechCrunchMEDIA10-22）转述产品负责人 Nikunj Handa 的话：就是 Luna 把活干了，延迟从 1 到 3 秒降到 100 到 180 毫秒；对标的是 TypeSafe 的 Jev；榜单上，AIM System One Index 和 Artificial Analysis 的 Decision Index 的前面是 Liquid 上周发的 D1 Ultra 和 Base Lab 的 Elephant-1，最新的 Jev 分别排第 7 和第 3，OpenAI 的决策模型分别排第 8 和第 14（名次是 TechCrunch 转述，本刊没有打开榜单核）。这对上期“美国公司做的决策模型，基座全是 Qwen”是一个基座不是 Qwen 的反例：OpenAI 用的是自家的 Luna。但要分清，它是同一个通用模型的窄接口，不是单独训练、可以拿到权重的决策模型，和上面那几家不是同一类东西。

中国这头，DeepSeek 这周同时有三件事。一，10-20 把推理引擎 DeepInfer 开源了（整套部署的拆解见专题 04；deepseek-ai/DeepInferGITHUBTECHREAD，Apache-2.0）：官方自述它是支撑 DeepSeek 大规模生产服务的推理框架，这次开源的是离线推理和规模化服务所需的核心能力；目前只支持 DeepSeek-V4.1-Flash，硬件是 NVIDIA SM100 GPU 和华为昇腾 950 NPU。它不是完整的线上服务：README 写明 KV cache 系统、Prefill 与 Decode 分离部署（括号里说大部分必需的引擎功能已经实现）、两侧数据并行副本之间的负载均衡这三项，是完整推理服务所需、但本次没有包含的。官方给的数字是：单一集群当前每天服务 155 万亿 token，整体收入平均每卡每小时 38 美元（按“谷价”，即 API 低谷时段的定价，是收入，不是利润，官方没说 GPU 型号，官方 Q&AGITHUB）。外面流传的“约 80% 毛利、81 天回本”是 Latent Space 的推算，假设每卡每小时成本 5 到 8 美元（Latent SpaceMEDIA）；“82% 毛利”是 Yuchen Jin 的推文，假设按每卡每小时 7 美元租 B300；这些都不是 DeepSeek 自己的数字。

二，融资。Bloomberg 10-22（据标题和导语）写已融到约 1000 亿元人民币（约 150 亿美元），点名 CATL 和腾讯是最大的投资方之列（BloombergMEDIA）；Reuters 同日写的是“正在收尾”（引四位知情人士），新投资者包括美的、美团、吉利、兆易创新，其他有博裕、CPE、君联，老股东 IDG，投前估值 5000 亿元（引其此前的报道），细节“仍可能变化”（ReutersMEDIA）。所以不能写成“已完成交割”，币种的原口径是人民币。三，美国那边：一手文件是 Federal Register 上的 DHS 通知（91 FR 66346，10-20 刊出），内附《排除与移除令 #2026-01》（Federal RegisterOFFICIAL），原始发令日是 2026-07-24，依据是 FASCSA；适用联邦文职行政部门机构（不含国家安全系统，国防部和情报界另行适用），要求把 DeepSeek 及关联实体的产品排除出采购、从 IT 系统移除，也包括“基于 DeepSeek 开发的第三方产品和服务”；令写明立即生效，例外要在发令后 60 天内申请。所以不是 10-19 或 10-20 才生效，是 7 月的令在 10-19 才公开（NYT 也写 “published Monday but issued in July”；另见ReutersMEDIA、CNBCMEDIA）。中国商务部 10-20 的声明称禁令损害中国企业利益、无视两国领导人达成的共识，“强烈不满、坚决反对”，敦促美方撤销歧视性限制（ReutersMEDIA）；CNBC 转述的是外交部发言人毛宁的表态，两者别混。

MiniMax 10-19 发了 M3.1 Flash（官方博客OFFICIAL）：定位 Agent 任务、编程、computer use、网络安全，称线上推理快近 3 倍、成本比上一代降 70%，价格每百万 token 输入 0.15、输出 0.60、缓存输入 0.015 美元；官方博客写权重“稍后放出”，没给日期；官方 X 帖 10-19 写的是 “Model weights will arrive on Oct 23”（权重 10-23 到）。“击败 DeepSeek 和 Opus 5”是 VentureBeat 的标题（VentureBeatMEDIA），指的是 Automation-Bench v1.0.6 上 MiniMax 自己的对比图（MiniMax 62.2 对 DeepSeek V4.1-Flash-1017 的 60.5），是公司自报，不是独立评测。VentureBeat 写 MiniMax 计划 10-23 放权重，这个日期在官方 X 帖里有，官方博客和 HF 组织页 10-22 都没有；Artificial Analysis 的页面（AAOFFICIAL）10-22 标 Proprietary。93% 的幻觉率是 AA 的指标，定义是“非正确回答中错误回答占比”，不是 93% 的回答都错；AA 页面今天的 Intelligence Index 是 43（VentureBeat 写 42）；官方自称 200+ tokens/s，AA 实测约 93 tokens/s，口径不同，不并列。Bloomberg 10-22MEDIA（据标题和导语）写 MiniMax 股价周四一度跌 7.3% 到 159.3 港元，低于 165 港元的发行价，抹去了 1 月上市以来的全部涨幅。

10-23 权重放出来了。MiniMax 官方 X 帖 10-23 01:06 UTC（北京时间 09:06）写 “MiniMax M3.1 Flash weights are now public”（X 帖OFFICIAL10-23）：HF 仓库 MiniMaxAI/MiniMax-M3.1-Flash，约 428B 总参数、每 token 激活 23B、上下文最长 100 万 token、多模态输入、文本输出；用了稀疏注意力和量化感知训练，附 DSpark 推测解码的 draft head（模型卡OFFICIAL10-23）。HF 元数据里的张量总数约 2,200 亿，是因为权重以 FP8/U8 打包，官方口径是 428B，写页面要用官方数并说明。许可证不是 MIT 或 Apache：叫 MiniMax Community License（HF 标签 other），软件仅非商业用途免费；商业使用要显著标注 “Built with MiniMax M3.1-Flash”，年收入超过 2,000 万美元的产品要事先书面授权，其余一次性通知即可；附录禁止用于军事目的（LICENSE 原文OFFICIAL）。卡上的基准全是 MiniMax 自报（如 DeepSWE v1.1 73.7、Terminal Bench 4.0 38.1、HLE 无工具 43.4，同表里 Opus 5 分别是 74.0、51.8、55.6），第三方复测本刊没有核到。上面那张 AA 开放权重榜取的是 10-19 的数，不含这次放出的权重。