早上起来刷 RSS，满屏都是 OpenAI、Anthropic 和 Google 的新消息。说真的，我已经有点免疫了。但有三条来自国内团队的消息让我停住了，蚂蚁灵波一天放出两个开源模型，OpenBMB 社区又出了个本地数学 Agent。你想想看，国外大模型还在卷榜单，国内团队已经开始把模型往机器人、本地设备和数学场景里塞了。

这可能就是今天最值得看的地方。

蚂蚁灵波开源 LingBot-Video，具身智能有了 MoE 视频基模

第一个消息是蚂蚁灵波开源的 LingBot-Video。按官方说法，这是全球首个面向具身智能的 MoE 视频基础模型。30B 参数，推理时只激活约 3B，效率比同规模 Dense 架构高三倍左右。训练数据包含 7 万小时的 VLA、VLN 和 Ego 机器人视频。

我做产品的朋友可能知道，机器人之前缺的不是硬件，而是怎么把视频理解、动作规划和大模型串起来。MoE 加视频生成这条路，坦率的讲，成本还是挺诱人的。

具身智能的基模，终于开始接地气了。

来源，IT之家

同一天，LingBot-World 2.0 给机器人搭了个「虚拟训练场」

灵波还没停手，接着又丢了 LingBot-World 2.0 出来。这是一个 14B 参数的实时交互世界模型，支持施法、攻击、跳跃这类角色动作，还能用文本驱动事件，比如切换场景、召唤风暴。它内置了 Pilot Agent 和 Director Agent，让整个世界能持续演化。

这听起来更像游戏引擎，但它真正的野心可能是给机器人提供一个可训练的虚拟环境。

机器人训练场，开始自己长出来了。

来源，IT之家

TeXada，一个本地跑的数学 Agent

另一个让我意外的是 OpenBMB 社区推出的 TeXada。它基于 MiniCPM5-1B 和 MiniCPM-V 4.6，所有推理在本地完成，支持自然语言转 LaTeX、手写和图像公式 OCR、LaTeX 补全与错误修复。

数学公式识别这件事，我踩过坑。之前很多在线工具要么隐私不放心，要么 LaTeX 错一行就全崩。本地跑，这点真的戳中我了。

来源，OpenBMB 官方

744B 的 GLM-5.2，也能在消费级电脑上跑了

Hacker News 上有个热门帖子，讲的是怎么在低配置电脑上运行 GLM-5.2。用的 colibrì v1.0 引擎，纯 C 实现，零运行时依赖，约 25 GB 内存就能跑 744B 参数的 MoE 模型。int4 量化后磁盘占用约 370 GB，常驻内存只有 9.9 GB。

GLM 是智谱的模型，这等于说国产大模型也可以在消费级硬件上玩了。我跟你说，这对比需要动辄 8 张 H100 的部署方案，完全是另一个世界。

744B 的模型，不到 10GB 常驻内存，你敢信？

来源，Hacker News 热门（buzzing.cc）

Anthropic 利润超 10 亿美元，IPO 箭在弦上

跳回国外，Anthropic 今年第三季度利润预计超 10 亿美元，还已经在 6 月 1 日秘密提交了 IPO 申请。如果成功，可能成为规模最大的 AI 实验室 IPO。

OpenAI 和 Anthropic 的年度经常性收入合计接近 1000 亿美元。这个数字听着很震撼，但我始终觉得，能不能把收入变成可持续的现金流，才是关键。

来源，IT之家

特斯拉第三代 Optimus 定型，马斯克放了狠话

特斯拉第三代 Optimus 人形机器人初步定型，马斯克已经评审通过，即将量产。供应链要求 9 月产能达到 1000 台每周，年底升到 2000-2500 台，届时年产能可达 10 万台。

马斯克还放话，如果采购团队年底达不成产能目标，就把整个团队开掉。这话听着有点刺耳，但也能看出他对量产有多急。

来源，IT之家

法国对英伟达反垄断调查接近尾声，CUDA 生态是焦点

法国竞争管理局确认，对英伟达的反垄断调查已接近尾声。核心关注点是市场对 CUDA 平台的严重依赖，以及英伟达对 CoreWeave 等 AI 云计算公司的投资。如果认定滥用市场支配地位，最高可罚全球营收 10%。

这不会立刻改变英伟达的地位，但会给国产 AI 芯片和开源生态多一点喘息空间。很多朋友可能不知道，CUDA 生态的护城河，比硬件本身还难打破。

来源，IT之家

一点感受

今天这些消息，让我印象最深的是两件事。

一是国内团队不再只跟在国外模型后面做复刻，而是把模型塞进更具体的场景里，比如机器人、本地设备、数学公式。二是部署成本正在以肉眼可见的速度下降，一个 744B 的模型能在消费级电脑上跑，这放在两年前简直不敢想。

其实，技术最后还是要落到普通人能用的产品上。榜单再好看，也不如一个真实场景里的顺手体验。

明天见。