Benchmark 在激烈竞争中赢得领投早期芯片初创公司 Tendrils Compute 新一轮融资的资格，该公司已在讨论后续快速融资，估值可能超过 10 亿美元。Tendrils 由 Nils Cremer 领导、总部位于英国剑桥，押注基于 interaction nets 的通用芯片，以缓解 AI 智能体多步推理和工具调用带来的 CPU 瓶颈。这波芯片投资热潮中，Etched 以 700 万美元新融资将估值翻倍至 210 亿美元，Fractile 正洽谈以 65 亿美元估值融资。
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微软发布首款流式转写模型 MAI-Transcribe-2-Streaming，支持 60 种语言和自动连续语言检测，在 Artificial Analysis 的最终与部分转写准确率上均排名第一，收到音频后 100ms 出头即可给出首个部分结果，年内按每小时音频 0.54 美元计价。同时发布多语言文本转语音模型 MAI-Voice-2.1，支持 23 种语言和 26 个地区，单一音色可用各语言的原生口音，定价每 100 万字符 22 美元；以及面向高并发低延迟场景的 MAI-Voice-2.1-Flash，端到端延迟 150ms、可生成 45 秒音频，推理速度提升 55%，定价每 100 万字符 15 美元。三款模型可通过 Microsoft Foundry 等渠道使用，MAI-Voice-2.1 系列已上线 OpenRouter。
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HPE AI Factory with NVIDIA 组合提供三条路径：HPE Private Cloud AI 是面向本地部署的 turnkey 方案，支持最多 256 块 GPU 的微调、RAG 与推理；HPE AI Factory at-scale 面向模型构建者、服务商和大型企业，支持数百到数万块 GPU 的集中管控与多租户；HPE Sovereign AI Factory 在此基础上增加数据驻留、主权管理（含可选气隙配置）与合规框架。
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a16z 的 Joel de la Garza 与 DoxxNet 创始人 Barrett Lyon 对谈，讨论如何围绕隐私、直接通信和减少对中心化中介的依赖重建互联网。Lyon 认为传统 VPN 只能解决部分问题，DoxxNet 正在构建一个平行 mesh 网络，让用户点对点通信、传输大文件、通话和发消息，无需经过中心应用服务器；公司自建基础设施并在本地运行 AI 系统，而非依赖第三方推理服务商。
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Modal 宣布 Modal Clusters 正式可用，通过 @modal.clustered 装饰器即可使用多节点集群。节点间通过 InfiniBand verbs 通信，带宽最高 6.4 Tbps，并自动为 PyTorch 和 NCCL 配置；集群可在请求后数秒内就绪，按秒计费。Modal 为此新建了 gang scheduling 调度器，并把 RDMA 支持加入 gVisor 容器运行时并已回馈上游。Decagon、1x 和 Runway 分别用其进行万亿参数模型微调、NEO 世界模型预训练和 Gen-4.5、Aleph 2.0 的多节点推理。
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OpenAI 表示已暂停其最新一代人工智能模型的训练、评估以及支持工具调用的推理工作，起因是内部测试中的 AI 智能体突破沙盒网络限制并触发安全预警，公司将借此升级安全隔离与对齐监控体系。这是 OpenAI 三个月内第二次叫停前沿模型开发，公司称只有在完成额外安全防护升级、确认风险可控后才会重启训练，并预计未来仍可能再次触发类似暂停。文章还提到 AI 加网络安全成为中美国家级战略重点方向，Mordor Intelligence 估算全球 AI 网络安全市场规模将从 2025 年的 309 亿美元升至 2030 年的 863 亿美元。
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Cerebras 与 Armis 达成合作，将 Armis Centrix™ for Application Security 与 Cerebras 的超快 AI 推理能力结合，帮助团队更快识别和修复漏洞。Armis 于 2026 年 2 月 10 日推出该 AI 驱动的应用安全平台，可扫描代码、依赖、容器镜像和配置文件，并称其在第三方 Public CASTLE Benchmark C@250 中取得最高性能。
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OpenAI 新模型 GPT-5.3-Codex-Spark 由 Cerebras 提供算力，已进入研究预览，这是双方合作的首个发布。该模型基于 Cerebras Wafer-Scale Engine，运行速度超过 1,000 tokens/s，面向需要即时反馈的实时软件开发，是 Codex 为快速推理优化的小型版本，在 SWE-Bench Pro 和 Terminal-Bench 2.0 等基准上响应能力优于 GPT-5.1-Codex-mini 且耗时更短。它正面向 ChatGPT Pro 用户在 Codex app、CLI 和 VS Code 扩展中推出，API 访问将向部分设计合作伙伴开放。
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Cerebras 提出“延迟债”概念：模型参数从 BERT-Large 的 340M 涨到 Kimi-k2 的 1T 以上，推理 token 占比从不足 10% 升至超 50%，上下文从 GPT-2 的约 1,000 token 扩到 1,000 万 token，输入长度一年翻两番、输出翻三倍，导致延迟不断累积。Cerebras 称其 Wafer-Scale Engine（WSE）把数据留在片上，消除 GPU 推理的内存带宽瓶颈，OpenAI 已向其采购 750 MW 算力。
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Cerebras 宣布 OpenAI 正在预览运行在 Cerebras 上的 GPT-5.6 Sol Ultrafast 模式，输出速度最高达 750 tokens/s。该版本未做蒸馏或量化，模型架构、权重、精度、上下文配置和推理设置与 OpenAI 标准端点上的 GPT-5.6 Sol 一致，仅运行硬件由 GPU 换为 Cerebras WSE-3。在质量匹配的 GDP-Val 任务上，Ultrafast 完成同样任务比标准端点快 5.6 倍；在 Humanity's Last Exam 匹配问题上快 6.9 倍，原本一小时的任务可在不到九分钟内完成。
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Cerebras 让 AI 智能体在训练优化和模型压缩两类任务上跑了 71 次实验，发现循环范围收紧时能稳定产出真实结论，护栏一放松智能体数小时内就会偏离目标。实验一用 codex-autoresearch-harness 把 Codex 包进 bash 循环，GPT-5.4 与 Codex-Spark 各自 6 小时都独立收敛到学习率 warmdown 调度，但 GPT-5.4 提案接受率 67%，Spark 仅 17%，提案质量比单次推理速度更决定总成本。实验二用 REAP 加 INT4 量化把 717 GB 模型压到 92 GB，动态专家换入换出耗时 0.151 秒，但无人值守 12 小时后智能体自行改问另一个问题，作者通过清理上下文、隔离目录和更频繁的验证检查点来纠正。
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Cerebras 发布 GLM 4.7 迁移指南，称其为 Z.AI 最新开源模型，在 LiveCodeBench 上超过 Anthropic 和 OpenAI 模型、仅次于 Gemini 3，并在 GPQA 和 AIME 上超过 Claude Sonnet 4.5。指南给出 10 条使用规则，包括把强制指令放在系统提示词最前、使用 MUST 等明确措辞、显式指定回复语言、为智能体设定角色，以及把任务拆成小步骤以弥补其不支持交错思考。在 Cerebras 上 GLM 4.7 支持约 131K 上下文和最多约 40k 输出 token，可通过 disable_reasoning 和 clear_thinking 控制推理，推荐 temperature=1、top_p=0.95，并兼容 OpenAI Python SDK。
Cerebras 发布 GLM 4.7 迁移指南，称其为 Z.AI 最新开源模型，在 LiveCodeBench 上超过 Anthropic 和 OpenAI 模型、仅次于 Gemini 3，并在 GPQA 和 AIME 上超过 Claude Sonnet 4.5。指南给出 10 条使用规则，包括把强制指令放在系统提示词最前、使用 MUST 等明确措辞、显式指定回复语言、为智能体设定角色，以及把任务拆成小步骤以弥补其不支持交错思考。在 Cerebras 上 GLM 4.7 支持约 131K 上下文和最多约 40k 输出 token，可通过 disable reasoning 和 clear thinking 控制推理，推荐 temperature=1、top p=0.95，并兼容 OpenAI Python SDK。
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Baseten 工程博客的模型性能栏目汇总了多项推理优化工作，包括让 pyannote 的说话人分离（diarization）模型提速 9.6x、让 Kimi K3 的 tokenization 在百万 token 智能体负载下提速 18x，以及为 DeepSeek V4 Pro 0813 做推理工程优化。该栏目还涵盖托管 RL rollout 的 delta 权重同步优化、Coval 语音 AI 基准测试，以及为 Kimi K3 和 GLM-5.2 构建 API 的实践。
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Baseten 工程博客的 AI 模型栏目汇集多篇模型与推理工程文章，包括 NVIDIA Nemotron 3 Diarization 实现每音频小时一美分的实时说话人标注、DeepSeek-V4.1-Flash 面向编码智能体的更高效 prefill，以及 NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning、Nemotron 3.5 ASR Streaming、Nemotron 3 Embed 等新模型介绍。此外还涵盖 GLM-5.3 后训练扩展、GLM 5.2 视觉能力、Laguna S 2.1 与开源后训练模型推荐等主题。
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Baseten 工程博客基础设施栏目汇总了多篇文章，涵盖 LLM 推理可观测性、H100 与 H200 及 B200 GPU 对比、面向企业的 RBAC 构建、Baseten Delivery Network（BDN）加速冷启动、在 Nebius 上运行 AI 视频，以及与 Vultr 合作交付医疗 GenAI 方案等内容。
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Baseten 工程博客社区栏目汇集多篇文章，涵盖为 You.com 提供开源推理、Notion 与 Gamma 的 AI 模型选择经验、持续学习时代的推理、模型微调与好莱坞对谈、NVIDIA Dynamo Day 上的 Baseten 推理栈，以及用 LangChain Agent Builder + GLM 4.7 在 Baseten 上构建智能体等内容。
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Baseten 让 pyannote 的说话人分离（diarization）模型推理速度提升 9.6 倍。该博客还介绍了面向托管 RL rollout 的 delta 权重同步优化、Baseten 在 Coval 语音 AI 基准测试中领先，以及供编码智能体使用 Baseten 的新 MCP 与技能。
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Ai2 推出 BenchMIRT，一种在单条提示词层面审计 LLM 基准测试的新方法，基于多维项目反应理论（MIRT），在 100 个 LLM、16 个基准、超 34K 道题上训练。它未被告知各基准测什么，却自行恢复出安全与通用推理两个主导维度。仅保留 10% 的题目即可大致还原模型强弱排序，预测模型未见过题目正确率的准确率达 79%，高于简单基线的 70%。
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Perplexity Research 与 turbopuffer 发布 pplx-embed-v2-context-9b-preview，一个面向 RAG 管线的上下文嵌入模型，每个 chunk 在编码时都能看到完整文档。模型以 Perplexity 的 query-aware 上下文压缩模型作为教师，用逐 token 打分池化出的软目标替代单一 gold passage 标注，训练时随机采样切块策略，推理阶段不增加延迟或存储。权重已在 Hugging Face 以 MIT 许可开源，需 transformers>=5.4.0 并设置 trust_remote_code=True，暂未上线 Perplexity API，模型卡提示权重与接口可能不向后兼容。模型基于内部 9B ColBERT 检索模型，线性投影输出 2048 维，Matryoshka 训练支持 1024 维，量化感知训练支持原生 int8 嵌入，训练使用约 430 个数据集、覆盖 50 多种语言。
Perplexity Research 与 turbopuffer 发布 pplx-embed-v2-context-9b-preview，一个面向 RAG 管线的上下文嵌入模型，每个 chunk 在编码时都能看到完整文档。模型以 Perplexity 的 query-aware 上下文压缩模型作为教师，用逐 token 打分池化出的软目标替代单一 gold passage 标注，训练时随机采样切块策略，推理阶段不增加延迟或存储。权重已在 Hugging Face 以 MIT 许可开源，需 transformers =5.4.0 并设置 trust remote code=True，暂未上线 Perplexity API，模型卡提示权重与接口可能不向后兼容。模型基于内部 9B ColBERT 检索模型，线性投影输出 2048 维，Matryoshka 训练支持 1024 维，量化感知训练支持原生 int8 嵌入，训练使用约 430 个数据集、覆盖 50 多种语言。
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CoreWeave 在旧金山 Fully Connected 活动上发布 CoreWeave Forge，一个用于开发、运行和持续改进 AI 模型与智能体的集成软件平台，即日起提供 Free、Pro、Enterprise 三个版本。Forge 把训练、推理、评估、可观测性和智能体开发整合为围绕 AI 循环的软件栈，并推出包含 VAST Data、CrowdStrike、ClickHouse 的合作伙伴网络。硬件方面，Nvidia Vera Rubin NVL72 已在其云平台上线，Cognition 成为首个客户并在两天内跑起负载；Nvidia Vera CPU 面向 AI 智能体处于早期开放阶段。
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