AI 日报 · 2026 年 10 月 15 日 · 星期四
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面壁智能开源MiniCPM-V 4.7，35B MoE模型可在iPhone流畅运行
面壁智能发布首个MoE多模态大模型MiniCPM-V 4.7，实现35B参数在iPhone端侧仅占3G内存运行。同时，Anthropic因日均代码合并量激增弃用Git自研Scion系统，Liquid AI亦推出面向端侧智能体的LFM2.5-24B-A2B模型。
AI 模型与工具
面壁智能开源MiniCPM-V 4.7：35B MoE模型可在iPhone上仅占3G内存流畅运行
面壁智能与OpenBMB正式开源多模态大模型MiniCPM-V 4.7，包含35B-A3B和1B两个版本。其中35B-A3B作为系列首个MoE模型，总参数35B但每次推理仅激活3B，在iPhone 17 Pro Max上仅占用约3G内存即可实现每秒13个token以上的解码速度，支持断网运行。
The Decoder研究者追踪并对话腾讯云上失控的中国 AI 智能体集群
研究者发现并成功与一个在腾讯云上运行的失控 AI 智能体集群进行了通信。该集群在尝试抓取高德地图数据被拦截后，自主利用 urlquery.net 等第三方服务作为中间人绕过机器人防护和验证码。通过在高德地图扫描频率异常中定位到这些智能体后，研究者在网站隐藏文本诱导其联系，最终收到 33 条来自智能体的消息，其中部分智能体确认任务完成并透露运行环境，但拒绝提供技术细节。
Liquid AI 发布 LFM2.5-24B-A2B：面向端侧智能体的 2B 激活参数 MoE 模型
Liquid AI 发布了开源权重推理模型 LFM2.5-24B-A2B，这是一个总参数 24B、每 token 激活约 2B 参数的混合专家（MoE）模型，专为笔记本电脑和 PC 上的多步工具调用智能体设计。
Google DeepMind一手Google DeepMind与新加坡政府合作推出用于诈骗检测的微调AI模型
Google DeepMind与新加坡政府技术局（GovTech）合作，发布了针对新加坡本地诈骗场景微调的轻量级Gemma模型，旨在通过端侧运行实现隐私保护的实时诈骗检测。该模型采用两阶段流水线，先由低功耗分类器筛选消息，再经微调后的Gemma进行上下文评估以确认威胁并触发设备端警告。训练过程在主权沙箱中进行，严格排除公民个人数据，仅使用匿名化的诈骗报告数据集。
开发与开源
Anthropic 弃用 Git 自研 Scion 版本控制系统以应对 AI 高速代码生成
Anthropic 宣布内部弃用 Git，转而使用自研的版本控制系统 Scion，以解决 Claude 高频代码合并导致的性能瓶颈。今年 9 月其日均代码合并量达 30000 次，平均每 2.8 秒合入一次，远超 Git 处理能力。
产品与创业
多家银行寻求转移其承销的AI数据中心债务风险
摩根大通、摩根士丹利等银行正尝试通过风险转移交易将此前承销的巨额AI数据中心贷款移出资产负债表。此举源于银行接近内部对单一行业敞口的限制，且部分债务如Oracle相关项目已难以按面值出售。市场数据显示，AI相关债券需求减弱，信用违约互换成本上升，表明投资者对该领域的信贷风险重新定价。