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AI 日報 2026-10-16

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權重提供 BF16 與 FP8 兩版，每 token 激活 27B 參數，支援 100 萬 token 上下文；華為昇腾並同步上線 1024 卡 Atlas 950 SuperPoD。

模型以 42B 活躍參數運作、支援音訊與影片感知，NVIDIA 另提供 NVFP4 權重與 NIM 容器，便於在 Blackwell Ultra 上部署。

Super VL 以約五分之一參數量達到接近最大推理模型的準確度，同級開放模型中代理任務吞吐量宣稱最高達 5 倍，Bolt E4B 將於 10 月 23 日推出。

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此版把主機記憶體中的 MoE 專家經 LRU 快取搬上 GPU，`--moe-cache-mib` 可讓解碼最高約 2.2 倍加速；預設埠改為 9931，伺服器 API 同步重構。

8B 與 30B 兩款模型內建通用決策與安全守護 aLoRA，以及 OpenASR 榜上最快的 Granite-Speech-5.0-Turbo-CTC，佔用 VRAM 約等同基礎模型。

權重經 MXFP4 量化後由約 534GB 降至 292GB，8 卡部署可縮至 4 卡；官方另提供限時 2.5 折線上價格。

在單張消費級顯卡上實現即時互動，端到端延遲低於 150 毫秒、單步去噪穩態 83 FPS、顯存峰值 18.5 GiB，程式碼與權重同步開放。

此為單一 Reddit 來源提出的消息，尚未獲官方原文佐證；若屬實，這是專為程式設計優化的本地部署 MoE 模型，活躍參數僅 6.8B。

此系列為 120B 總參數、12B 活躍參數的視覺語言模型，涵蓋基礎版與多種量化及推測解碼變體。

團隊在 Bench-Corp 與 AgentThreatBench 測得攻擊成功率 0%、任務完成率 89%，優於 Claude Code 自動模式的 10% 與微軟 FIDES 的 31%。

作者稱 Muse Glimmer 30B NVFP4 在 GPQA-Diamond 達 63.6，略高於 BF16 的 62.1，所有數據均待獨立驗證。

據 Reddit 網友測試，新模型可在標準 llama.cpp 上運行，並宣稱支援 dFlash、MTP 與 MLX，尚待實測驗證。