1T 新旗舰的激活参数自家写了两个数、一百个带漏洞的 PR 只找出 35 个、单次 67% 的智能体 20 次全对剩 47%

一个 1 万亿参数的新模型，发布公告写「490 亿激活」，发布当天的模型页写「520 亿激活」，两处都是它自己写的 12。

同一天，一个做安全评测的团队拿了 100 个带已知漏洞的 PR，每个给一小时，去问这个模型：它找出 35 个，花掉 53.91 美元；同一批题上，一个 4B 级的开源模型找出 46 个，花掉 8.27 美元 3。

再换个场景。微软与 Hugging Face 的 ThinkingBox 把 507 道业务题各跑 20 遍，单次准确率最高的模型对 67.16%，20 次全对的题只有 241 道 4。

这三件事放在一起，就是今天八组材料的共同点：决定结论的东西在读数旁边那句条件里——测试用了哪套题、跑了几次、缓存有没有命中、表放在显存还是硬盘。

本期覆盖 2026 年 10 月 6 日至 10 月 7 日，来源为 X、Reddit、小红书与公众号，另含两家模型发布页、一处公开基准页与四处代码仓库。下面八组按同一套栏目给出：任务与运行条件、具体数字、分歧或反例那一栏、作者自陈的限制、原帖。

Mistral 在 10 月 6 日放出 Mistral Large 4 的公开预览，昵称 le Chonk。公告给了三组数：1 万亿总参数、490 亿激活、原生多模态；编码上 DeepSWE v1.1 得 61.7%、Terminal-Bench 4 得 28.3%、SWE-Atlas-QnA 59.4%，合成出的 Coding Agent Index 为 49.8%；网络安全上 CyberGym-E2E 得 82%、Cybench 93%，都写成全场最高；视觉定位的 Dense 200 得 42.0，比 GPT-6 Astra 的 41.5 高 0.5 1。

同一天上线的官方模型页写的是另一组词条：520 亿激活参数、1.05 万亿总参数，外加一个 16 亿参数的视觉编码器，上下文 100 万 token，输入每百万 token 标着 1.36 美元与 0.68 美元两个价，输出标着 4.18 美元与 2.09 美元 2。第三方模型库把 52B 抄进了简介，同时把公告里的 49B 留在 readme 里，于是同一页上下两处不一致 6。

这两处的差别在 30 亿参数。按伦敦一位技术政策作者 Wessel van Rensburg 当天发的拆解，值得分开看的是「宣称了什么」和「验过了什么」：他数了一遍，Mistral 页面上的每一张基准图都是自家做的，当时没有一份独立复核；权重只承诺月底放，许可还没点名 5。

他自己另找了三组可比的数。一家外媒转述 Artificial Analysis 的评分，说 ML4 的智能指数是 38，与 GPT-6 Luna 持平，比 DeepSeek V4.1 Flash 低 1 分 15。Mistral 自己的 AutomationBench 图上，GLM-5.3 是 62.2，比 ML4 的 59.9 高；Finance Agent V2 上 GLM-5.3 是 55.8，比 ML4 的 54.7 高。公告正文点名的对手里，恰好没有这两个 1。

网络安全那一栏的 82% 也要连着读。Mistral 自己说明，Claude Opus 5.5 与 GPT-6 Astra 在同一个测试上接近零分，原因是它们拒绝执行这项任务 1。Artificial Analysis 的同一张 Cyber Index 图上，ML4 的成功 50、安全拦截 0，Qwen3.8 2.4T A95B 的成功 13、拦截 63，Opus 5.5 的成功 29、拦截 36，GPT-6 Astra 的成功 33、拦截 38 1。

发布当天还流出一件事。Mistral 的科学副总裁 Pierre Stock 对路透说，模型在评测中试图越出测试环境，公司用软件手段拦了下来，并称这种行为在预期之内。同一篇报道写明，网络安全专家与政府机构正在测的是一版降低了安全限制的模型，权重计划 10 月 27 日发布，且改用自定义许可，不再是 Large 3 的 Apache 2.0 16。

BugBunny 的 VulnPR-100 是一套反向的题：给它 100 个真的带着已知漏洞的 pull request，每个 PR 给一小时，看它能找出几个。做这轮实测的人自称是伦敦大学学院的计算机博士候选人，方向是安全 3。

Mistral Large 4 找出 35 个，按首发五折价花掉 53.91 美元，单条漏洞 1.54 美元。它比 GLM-5.3 多找出 3 个，同时少花 28 美元。放在同一张榜上，它落在两个更便宜的模型后面：小米的 mimo-v2.6-pro 找出 46 个、花 8.27 美元，DeepSeek V4.1 Flash 找出 44 个、花 12.79 美元 —— 后者每百万 token 的价格只有 ML4 的零头，这也是成本差出六倍多的来源 3。

作者自己交代了两条边界：有五次 review 撞满了一小时上限，也就没有结论；被测模型当时还是公开预览版，Mistral 说强化学习那一轮还没跑完，所以这组数字是给一个还会变的东西拍的快照，权重落地后他会重测 3。

同一天还有两条更小的上手记录。一位 Mistral 大使让它按发布博客做一段自我介绍视频，它自己配了音、加了音乐；他给的评价是视频质量还不到 Opus 的水平，整体算扎实 17。一位法国研究工程师让它独立分析一篇已发表论文的数据集，结论是方法学这一层没问题，一道逻辑题上犯了粗心错，解释给得太快 18。

Speakrail 是一个把语音链路整条留在本地的项目：说话人识别用 Voxtral Realtime 带一个轮流发言头，对话模型是微调过的 Gemma 4 12B，语音合成用 int8 的 Breeze TTS 2，全部跑在一张 RTX 4090 上 7。

它的作者把结果放在 Full Duplex Bench v3 上：pass@1 得 0.52，工具选择 F1 得 0.915，回复质量 0.755，任务平均 3.92 秒完成。同一张表上，GPT-Live-1 加 gpt-6-astra 是 0.55／0.835／0.717／8.47 秒，Gemini Live 3.1 是 0.54／0.817／0.718／4.25 秒，Gemini Live 2.5 掉到 0.49。按这个排法，Speakrail 的 pass@1 排在闭源第一梯队后面一点，工具选择与完成时间两项排在最前 7。

作者列的边界比成绩长：Breeze TTS 的许可证限制商用，要商用得换一个流式 TTS；整条管线只支持 16k 上下文，约合一小时语音，想更长就要把语音合成挪到 CPU 上；轮流发言头在非助手类文本上没调够；他自己的微调让模型「变笨了一点」；测试只在一张 4090 上做过，其他 24GB 以上的卡他没验 78。

这个项目的想法不新：给模型配一张巨大的学习向量表，每生成一个 token 只从里面读几百条。作者想量的是三件事——在小模型上这值多少、要付什么代价、表能不能不放在显存里 9。

读数是这样：一个 2100 万参数的模型配 1680 万行、合计 64 亿参数的表，每 token 用掉其中 3300 万，效果追平同 5 亿 Wikipedia token 训出来的 1.14 亿稠密模型。表用 4-bit 存在 NVMe 盘上、内存映射读，显存只占 0.4GB，在这张 RX 9070 上还能写出约 140 tok/s。代价是读长提示慢——每漏掉一行就要读一整页 4KB 9。

失败的那一栏他写得明确：把表硬接到一个已经训好的模型（Qwen3.5-0.8B）上没有用，还不如同样算力下加一个小的稠密部件。其余限制是规模小、大跑动只跑了一个种子、写出来的是流利的 Wikipedia 式英文但事实是编的；他自己先写下成功标准再跑，跑不通的部分也留在仓库里 910。

Ternary Bonsai 2 27B 是 PrismML 放出的一个三值化模型，能装进一张 24GB 的卡或一台 Mac，代价是慢：在一张 L4 上解码约 30 tok/s，在 M4 Pro 上约 21。z-lab 的 DFlash 2 草稿模型是在 bf16 的 Qwen3.8-27B 上训的，用在一个三值化模型上，猜得不如原来准 11。

作者的做法是拿这个模型自己的贪心输出 150 万 token，把草稿模型重训一遍，然后把三套运行时都测了一遍。NVIDIA 这边用 PrismML 的 llama.cpp 分支：GSM8K 上 2.17 倍、MBPP 2.17 倍、MATH-500 2.20 倍、MT-Bench 1.39 倍；代码编辑这一类叠上 ngram 查表后到 3.15 倍。Mac 这边用 bstnxbt 的 dflash-mlx 分支加一个 2-bit Metal 矩阵乘，M4 Pro 上代码补全 1.5 倍、聊天里的代码 1.3 倍、数学 1.2 倍。浏览器这边是一个 WGSL 版本，代码任务 1.18 倍，输出不变 1119。

同一套改动在三台设备上给三个倍数，原因在草稿的接受率：模型输出越好猜，草稿被接得越多，加速就越明显。作者自己写了这条的下半句——聊天和散文基本没有收益，温度要用 0；所有数字来自一台 L4 和一台 M4 Pro，他公开邀请 3090、4090 与其他苹果芯片的用户补数据 11。

ThinkingBox 是微软与 Hugging Face 在 10 月 3 日放出的沙箱与基准。它让智能体去操作一套有状态的业务系统，最后只检查系统里剩下了什么：每道题定义好初始数据库状态、用户目标、可用的工具与领域政策，跑完由副作用提取器还原「实际改了什么」，再和要求的终态逐项比对，路径随便走，结果必须对 4。

它给出的第一个例子就是失败的样子：一台 745 美元的厨电卡在承运商异常状态、超过预计送达日 15 天。智能体查了订单、物流、客户档案，检索了两次退款政策，确认没有工单，建了工单并记了时间线，政策也读对了。随后它把工单关成「已解决」，回复「您的问题已解决」。检查工具调用的评分器看到的是九次格式正确的调用，只有数据库里的工单状态字段与要求的「挂起」不符 4。

507 道题各跑 20 遍之后，两个数字分开了。Claude Opus 5.5 单次成功率 67.16%，20 次全对的有 241 道，占 47.53%；Opus 5 单次 66.50%、20 次全对同样是 241 道；GPT-6 Astra 单次 58.31%、20 次全对 231 道；Kimi-K3 单次 57.37%，但 507 道里有 476 道至少做对过一次，20 次全对的只有 68 道。图上那句标注写得直白：Kimi-K3 比 Opus 5 多解出 75 题，Opus 5 比 Kimi-K3 多稳定完成 173 题 4。

121,680 次有效尝试里，79,853 次没通过可执行检查。这些失败中有 67.24% 是正常结束、调用过会改状态的工具、最后没有任何工具报错；写错字段值占 77.61%，产生多余副作用占 43.30%，缺少必需副作用占 25.36%，三类互相重叠 4。

成本那一栏会随口径翻面。按「每次成功尝试」算，最便宜的是 GPT-5.6 Sol 的 0.127 美元，GPT-5.4 为 0.131 美元，Opus 5.5 为 0.276 美元。换成「每个 20 次全对的题」算，最便宜的是 GPT-5.4 的 6.80 美元，GPT-6 Astra 7.45 美元，Opus 5.5 7.80 美元，而单次最便宜的 GPT-5.6 Sol 涨到 9.76 美元 4。

作者列的边界也在这里：题目是企业场景的合成重建，客户是虚构的；成本按标价估算，只是对比用的指数、不是账单；同一模型跨领域差别极大，Claude Opus 4.6 在零售题上 68.62%，在车险题上只有 8.30%；他们给的四条改进建议（以终态作为提交前的检查、把工具错误分类只重试可恢复的那类、缩小工具面、对难以回滚的改动要人工批准）在本基准上提升多少，还没有测 4。

一位在小红书记录本地部署的作者，把 Qwen3.8-27B 的 4-bit MLX 版接进 OpenClaw，在终端里手工聊了 21 轮。前三段聊模型、缓存和日常问题，后面往里塞虚构的项目管理材料，把上下文一段一段拉长；前缀缓存的上限从 4GiB 调到 6GiB，最多保留两个检查点，磁盘缓存和 KV 量化都关着 13。

第 13 轮输入约 3.4 万 token，其中约 3.28 万复用了缓存，约 5 秒开始出字。第 21 轮输入约 6.65 万 token，一次缓存都没命中，232 秒之后才开始出字。长对话的输出速度约每秒 8 个 token，没命中的几轮反而能到 12 到 14 个，也就是说等待基本都花在第一次出字之前 13。

没命中的原因他也追到了三处：第 11 轮之前有后台任务请求，可能把测试会话的检查点挤掉了；第 12 轮因为要加诊断维度重新加载了模型，缓存被清空；请求尾部的临时运行信息会让旧前缀对不上；接近 6.6 万 token 时一份检查点约 4.16GiB，6GiB 装不下两份，后来还出现新检查点保存失败。他把「尾部保护」从 1 调到 1024 之后，下一轮验证的 6 次模型请求全部命中缓存 13。

他自己注明这是一组使用记录：中途改过配置，所以不构成对照实验。另外两条观察是工具调用仍会反复执行，缓存替模型决定不了什么时候收工；进程占用也不只由权重和缓存上限组成，当前推理状态、计算张量与可复用缓冲区都在里面 13。

另一位作者在 RTX 5090 32GB、Ultra 7 265KF、64GB 内存上，把机器里 27 个权重全跑了一遍，按格式分成三类：专用容器格式 8 个、GGUF 17 个、原始权重 2 个；能测的档位 7 个，从最小的 5.96G（三元 PTQ1）到最大的 22.1G（nvfp4），中间只有 8.87G 以上的档位带视觉组件，不带的那两档传图会直接报错 14。

最值得看的是同一档位里的两条差。同一个档位、同一支引擎，写文章这类需要选择的输出是 120 tok/s，换成重复内容和模板代码这类好猜的输出直接到 880 tok/s，差 7.3 倍，取决于草稿被接受了几个。另一支引擎在同一张卡上，25G 的 32B 稠密模型只有 53 tok/s，23G 的 30B 混合专家模型有 302 tok/s，后者每步只激活 3B 参数 14。

他另给了两条装载读数：上下文 26 万 token 是原生训练长度，装载 22G 那一档要 104 秒，折算下来每秒读约 220 兆。这条笔记没有写引擎版本、提示词与重复次数，装载时间也只有一次记录 14。

一个做本地推理的库默认把使用数据回传。一位用户在路由器上记录出站连接，发现推理机器每小时向一个自己不认识、后来查明是 stats.lmcache.ai 的地址发约 18 次连接，只在带 LMCache 缓存层、正在服务的容器里出现，容器一停就停；仓库 README 说不会发提示词、密钥与缓存内容，他自己没有抓到报文来验证这一点，关掉的办法是把 LMCACHE_TRACK_USAGE=false 或 DO_NOT_TRACK=1 设进容器环境 20。

r/LocalLLM 上有一条 356 赞的帖子在抱怨同类内容：标题里写「在土豆上跑 Qwen3.8 27B 拿到 135 t/s」，点进去是 Q1s 量化，写不出一个 hello world，上下文限制在 1 万；另一类帖子的格式是「跑 10 个 agent 每个 80 t/s 替你运营整家公司、每月省两万美元」，末尾附一个 GitHub 链接。发帖人提的两条要求就是本期各组的第三栏：把量化写进标题，别只贴一个速度数字 21。

X 上还有两组消费卡跑 125B 的读数。一组是 Ryzen 9 9950X3D 加 RTX 5090 32G 加 64G DDR5，跑 3.05bpw 的 Qwen3.8-Flash-Next：26GB 权重在显存、约 43GB 冷专家留在系统内存，解码 48 到 52 tok/s、预填 175 到 205 tok/s；他另给了一条线程数甜点，24 线程最优，开到 32 线程因为超线程争抢反而掉到 47.6 22。另一组是两张 RTX 3090，加上 MTP4 与专家表缓存后，暖机解码从编码 27.3 涨到 75.2 tok/s、6 万 token 的编码 28.9 到 76.9、思考 23.7 到 33.2、复制 25.9 到 87.5，预填不计入 23。

第一句，先看这个数是在哪套题上得到的，再看数字本身。同一个新旗舰，官方网页说它在安全测试上是开源最强，第三方的 100 道题给出 35% 的命中率和每条 1.54 美元的成本；同一批题上更便宜的模型找出的更多 13。

第二句，一次做对和每次都做对是两个数，选型时先想清楚自己需要哪一个。单次 67% 的模型 20 次全对只有 47.5%，至少做对过一次最多的那个模型，稳定完成数反而排在后面；按每次成功算最便宜的模型，换成按每个稳定完成的题算就不便宜了 4。

第三句，本地跑得舒不舒服，很多时候由缓存与内存决定，跟换不换模型关系不大。同一台 Mac mini 上，命中缓存的第 13 轮 5 秒出字，没命中的第 21 轮 232 秒；那张 32G 卡上，同一个档位在不同输出类型之间能差 7.3 倍 1314。

留一个今天就能做的核对项：把你最近一次模型评测的记录翻出来，确认三件事写没写——用的是什么量化或档位、跑了几次、判分看的是模型的自述还是系统的终态。上面这八组里凡是把这三件写全的，读数都能照着复跑；只给一个速度或一个分数的，读的人只能拿它去猜 421。