十天里八件 AI 新东西：35B 塞进手机的 3GB 内存，763B 的权重按 MIT 放出
2026 年 10 月 9 日到 10 月 19 日冒出来的八件 AI 新东西：三个开源模型、三个能直接 clone 的仓库、一件图像编辑工具和一处手机系统的放开，每条都附页面截图和能直接打开的第一方来源。
这份清单覆盖 2026 年 10 月 9 日到 10 月 19 日。筛选口径和前四期一样：能下载、能试、能接进现有流程的排在前面，融资、人事变动和口水战收不进来。
文里的 star 数、下载量和浏览数，都是 2026 年 10 月 19 日在各自平台上取到的。
八件里有六件挂着开源：三个模型，三个能直接 clone 下来的仓库。剩下两件是图像编辑工具，和一处手机系统层面的放开。
三件出自大厂：蚂蚁的 Ling、DeepSeek 的 V4.1-Flash、谷歌的 Play。其余来自面壁智能、一位个人开发者维护的仓库、APUS、Krea，以及斯坦福与 Together AI 的合作。
Ling-3.1-flash：560B 的混合线性 MoE，权重按 MIT 放出
Ling-3.1-flash 是蚂蚁集团 inclusionAI 开源的混合推理模型，在 3.0-flash 的基础上改的。它总参数 560B，每个 token 激活 25B，上下文最长 1M1。
架构上它把注意力拆成两种：63 层 KDA 配 9 层门控 MLA。512 个路由专家里，每个 token 只走 8 个1。
你能拿它做什么：自己拉权重部署，接进 Claude Code、Qwen Code、OpenClaw 这类编码 agent 里当主力模型。
官方给的参考配置是 8 张 H200 做 TP8 + EP8，4 张 GB300 也能跑。TP 和 EP 指的是把模型按卡切开、把专家分开放1。
数字：模型卡挂出的评测里，Terminal-Bench 4.0 是 46.03，SWE-bench Pro 是 68.74，HLE 是 37.441。
许可证是 MIT。权重在 Hugging Face 和 ModelScope 各有一份，量化版本已经有 9 个1。
热度：模型页到 10 月 19 日是 121 个赞，上月下载 2,191 次1。
时间：2026 年 10 月 14 日，官方 X 账号 @AntLingAGI 发帖宣布2。
MiniCPM-V 4.7：35B 的多模态模型，在 iPhone 上用 3GB 内存跑
面壁智能和 OpenBMB 开源了 MiniCPM-V 4.7，一次放出两个尺寸：35B-A3B 和 1B。35B-A3B 是 MiniCPM-V 系列第一个 MoE 模型3。
MoE 指专家混合：参数总量做得很大，每个 token 只调用其中一小部分。
你能拿它做什么：把多模态模型装进手机和平板，断网也能读图表、转写论文页、看视频。
官方支持 iOS、安卓和鸿蒙，发布当天适配了瑞芯微、后摩、Intel、AMD 与 Arm 的芯片平台3。
数字：35B-A3B 在 iPhone 17 Pro Max 上只占 3GB 内存，解码速度 13+ tokens/s3。通用视觉的 MMBench 是 91.72，文档解析的 OmniDocBench v1.6 是 94.244。
许可证是 Apache-2.0，另有 GGUF、AWQ、GPTQ、FP8 几种量化版本可以直接下3。
热度：模型页到 10 月 19 日是 1.01k 个赞，上月下载 57,935 次3。
时间：2026 年 10 月 14 日，量子位当天发了上手报道4。
DeepSeek V4.1-Flash-1017：权重按 MIT 放出，自研搜索接口按次收费
DeepSeek 在 10 月 17 日更新了 V4.1-Flash，代号 1017，同时把权重按 MIT 放到 Hugging Face 和 ModelScope5。参数规模 763B，上下文 1M6。
同一份公告还开了两个接口：Search 用 DeepSeek 自建的搜索引擎按关键词找网页，Fetch 把一个网页取回来、转成 Markdown7。
数字：DeepSWE v1.1 从上一版的 74.2 涨到 77.0，Terminal-Bench 4.0 从 31.2 涨到 42.35。同一个 Terminal-Bench 4.0 上，本期另一件 Ling-3.1-flash 的模型卡报的是 46.031。
两个接口按成功请求计费，每 1000 次 $0.75，失败、空结果和超时都不收钱，每个接口每秒 5 次请求7。
通过 DeepSeek Harness、Claude Code、Codex 走的服务端工具调用，北京时间 11 月 1 日 0 点前免费7。
时间：2026 年 10 月 17 日5。
REA：给 agent 装一个真正的反汇编器
REA 是一个 MCP 服务器。MCP 是让模型调用外部工具的那套接口，REA 通过它把逆向工程的工具链接给 agent。
它能看原生二进制、Electron 和 JavaScript 应用、.NET 程序集、网站、SQLite 数据库和 EVM 字节码8。
你能拿它做什么：让 agent 查清一个 App 里某个功能是怎么实现的，给出证据，再照着重写一个。原生分析可以接到本机已装的 Hopper、Ghidra 或 IDA 上8。命令行也能直接用，
npx rea-agents 就跑起来了8。仓库 2026 年 4 月就建了，这一周冲到榜首的是它，同时发了 v6.7.08。
时间：v6.7.0 在 2026 年 10 月 18 日发布8。
APUS Reflex Agent：用决策模型当 agent 的大脑
APUS AI（麒麟合盛）开源了个人 agent 产品 Reflex Agent。它把路由、技能选择、结果审查和执行监督交给一个自研的决策模型 Reflex，再配一个叫 Continuum 的记忆引擎10。
你能拿它做什么：下载桌面端、Web 版或 SDK 跑长周期任务。官方把它的工作方式叫 Loop Working，一个「决策—执行—反馈—再决策」的循环10。
热度：仓库到 10 月 19 日是 21 个 star、2 个 fork，热度还没起来11。
时间：2026 年 10 月 13 日宣布开源，仓库 10 月 9 日建的10。
Krea 3：一张 2K 图改 8 秒，$0.06
Krea 3 是 Krea 新的图像编辑模型，原生 2K 出图12。
你能拿它做什么：改一张图里的一件东西，其余保持不动。官方举的例子是换掉客厅里的沙发、椅子和茶几，地毯、窗外和角落看书的人都还在12。
产品和人物能跨图保持一致，一次最多吃 6 张参考图12。
数字：多数编辑 8 秒内完成，2K 每张 $0.06，1K 每张 $0.0312。官方给的对照是 Nano Banana Pro 33 秒、$0.135 一张，GPT Image 2 90 秒、$0.22 一张12。
时间：2026 年 10 月 15 日12。
Google Play 的个人应用：AI 搓的 App 装在自己手机上
谷歌 10 月 13 日放开一件事：用 Google AI Studio 搓出来的 Android 应用，可以通过 Play 直接装在自己手机上，只进一个私人库13。
你能拿它做什么：写一个只给自己用的小工具，记账、健身计划、家庭日程都行。普通 Google 账号就够，用不着开发者账号13。
边界：这些应用进的是个人库，不进公开目录，也不走 Play 的公开审核。先在美国等市场开放，要求 18 岁以上13。
以后可以分享给亲友。想公开上架，再升级成开发者账号，那时才走完整的审核13。
时间：2026 年 10 月 13 日13。
HybridAgent：在潜空间里想，回到文字里动手
做法是一个几层的小网络 HybridLink，把最后一层隐状态映射回输入的嵌入空间。
模型因此在两种模式之间来回切换。多轮对话里文字、潜空间想法和工具返回都留在工作记忆里15。
你能拿它做什么：仓库里有 8B 和 14B 两个检查点，HybridSFT 和 HybridRL 两段训练脚本，还有一个把潜空间想法渲染成伪文本的查看器。想复现的可以直接跑15。
数字：论文在 3 个模型规模、11 个基准上测，平均提升 10.4%，token 少用 35.5% 到 54.7%，推理快 1.8 到 2.6 倍，成本省 2.7 到 3.7 倍14。
热度：Hacker News 上的讨论到 10 月 19 日是 199 分、115 条评论16。
时间：2026 年 10 月 13 日提交，45 页、12 张图14。
今天先动哪一件
手边只有一台电脑：MiniCPM-V 4.7 的 1B 量化版最省事，手机和平板上就能断网跑；要读 PDF 和论文页，换 35B-A3B 的 GGUF3。
做电商图或海报的，开 Krea 3 试一张。8 秒一张、$0.06 的价格，先把现在的工作流跑一遍对比12。
写 agent、需要它自己上网查的，先接 DeepSeek 的 Search 和 Fetch，北京时间 11 月 1 日前通过 Harness 走还免费7。
想弄明白某个 App 的功能是怎么做的，装 REA，让它带着证据讲一遍8。
有 GPU 集群、要跑长任务的，Ling-3.1-flash 的权重和 SGLang 镜像都已经备好1。
这十天里反复出现的一层
八件里有四件在压同一个成本：每个 token 的代价。
DeepSeek 用更短的输出换更低的单任务成本，官方把它叫性能与成本的帕累托改进5。HybridAgent 让模型在潜空间里想，token 少用三分之一到一半14。MiniCPM 把 35B 的专家权重留在闪存里，用到再搬进 3GB 内存3。Ling 把 1M 上下文做成常态，省掉反复切分的开销1。
另外四件压的是上手门槛。Google Play 不用开发者账号就能把自建 App 装进手机13，Krea 把一张 2K 图压到 $0.0612，REA 把反汇编包成 agent 能调的一个 MCP8，APUS 干脆让决策模型接管调度11。
这是我读完这八条以后的判断，样本就是这一期。
References
- 1inclusionAI：Ling-3.1-flash 模型卡
huggingface.co
- 2
- 3openbmb：MiniCPM-V 4.7 模型卡
huggingface.co
- 4量子位：iPhone 断网跑 35B 多模态
qbitai.com
- 5DeepSeek：V4.1-Flash-1017 发布公告
api-docs.deepseek.com
- 6deepseek-ai：DeepSeek-V4.1-Flash-1017 模型卡
huggingface.co
- 7DeepSeek：Search & Fetch 使用指南
api-docs.deepseek.com
- 8morluto/rea：REA 仓库
github.com
- 9GitHub Trending 周榜
github.com
- 10量子位：APUS AI 开源 Reflex Agent
qbitai.com
- 11APUS-AI-Lab/APUS-Reflex-Agent 仓库
github.com
- 12Krea：Introducing Krea 3
krea.ai
- 13Google：New on Google Play
blog.google
- 14arXiv：Hybrid Reasoning Agents
arxiv.org
- 15togethercomputer/HybridAgent 仓库
github.com
- 16Hacker News：Hybrid Reasoning Agents 讨论
news.ycombinator.com
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