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AI 聚合热点事件 · 2026/11/6

Reason Machines 开源 Aspen 支持每秒 567 次推送

13 篇收录报道9 家独立信源交叉印证持续跟踪至 2026/11/9 16:26:22
全景综述与最新动态
9 家信源交叉印证

Reason Machines 开源了面向多智能体并发推送场景的 Git 服务器 Aspen，核心思路是放弃单一仓库队列，把每个分支建模为一行 Postgres 记录并用单次 compare-and-swap 更新，使不同分支的推送互不阻塞。团队自测在单台 8 核服务器配 S3 Standard 时持续 5 分钟达到每秒 567 次推送，中位延迟 208 ms、p99 314 ms，但主分支合并仍只有约每秒 4 次，24 小时混沌测试在 11.59 小时中断。

最新动向/Reason Machines 开源了面向多智能体并发推送场景的 Git 服务器 Aspen，核心思路是放弃单一仓库队列，把每个分支建模为一行 Postgres 记录并用单次 compare-and-swap 更新，使不同分支的推送互不阻塞。团队自测在单台 8 核服务器配 S3 Standard 时持续 5 分钟达到每秒 567 次推送，中位延迟 208 ms、p99 314 ms，但主分支合并仍只有约每秒 4 次，24 小时混沌测试在 11.59 小时中断。

逐小时热度走势

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曲线只比较全程持续完整观测的同一批信源；缺口小时数据已插值平滑，保持趋势连续。

报道时间线

共 13 篇 · 最新优先
  1. Marktechpost (@Marktechpost)T2·72 分

    Reason Machines 开源 Aspen 支持每秒 567 次推送

    原标题：▲ Reason Machines just open-sourced Aspen, a Git server built for repos that hundreds of AI agents p...

    • 以分支为单位的 Postgres 行加 compare-and-swap 替代单一仓库推送队列，消除跨分支阻塞
    • 单机 8 核配 S3 Standard 实测 567 次推送/秒，中位 208 ms、p99 314 ms
    • 主分支合并仍约 4 次/秒，24 小时混沌测试在 11.59 小时中断，可靠性尚待验证
  2. 新智元 (微信公众号)T2·74 分

    清华开源 OpenMise 为视频生成装上三维空间大脑

    原标题：视频生成不再反复抽卡！清华开源，给模型装上「三维空间大脑」

    • 将视频生成拆为三维场景构建与渲染两阶段，用显式空间状态保证跨帧一致性
    • 针对 SOTA 模型在精确动作与空间关系上的抽卡痛点，降低重生成算力开销
    • 以 Agent 可调用的空间场景编辑工具形态开源，可作为视频生成的前置规划层
  3. The DecoderT2·58 分

    Thinking Machines 开源模型 Inkling 2 Small 在基准测试中频繁爆粗口

    原标题：Thinking Machines' Inkling 2 Small drops 316 F-bombs across benchmark runs

    • 2655 次运行中 50 次出现脏话，共 316 处，241 处来自两次失控运行
    • 一次计算小行星轨迹的任务输出约 50 万字符的重复长文，含 158 处脏话
    • 脏话不能作为失败预警：含脏话运行失败率 96%，但整体失败率约 75%，96% 的失败运行不含脏话
  4. Arena.ai (@arena)T1·38 分

    Inkling 2 Small 在 WebDev 代码竞技场升至第 5

    原标题：In the Code Arena: WebDev, Inkling 2 Small by @thinkymachines is #5 in Data & Analytics!

    • Inkling 2 Small 在 WebDev 数据与分析分类排名第 5，较前代第 92 名提升 220 分
    • 总榜较 Inkling-Small 提升 240 分，各分类均有明显涨幅
    • 完整权重尚未发布，目前仅可在 Tinker 上微调与推理
  5. Arena.ai (@arena)T1·58 分

    Inkling 2 Small 登顶 Code Arena 美国开源模型第一

    原标题：ICYMI: Once its weights are released, Inkling 2 Small from @thinkymachines would be the #1 US open m...

    • Code Arena: WebDev 得分 1654，领先 Meta Muse Spark Open 128 分，较上一代 Inkling Small 提升 245 分
    • 若权重开源，将位列美国开源模型第一、全球开源第四、总榜第 20
    • 目前仅通过 Tinker 提供微调与推理，完整权重尚未发布，定价 0.30/1.00 美元每百万输入/输出 token
  6. The DecoderT2·78 分

    Thinking Machines 发布 Inkling 2 Small 开源权重模型登顶西方榜首

    原标题：Thinking Machines' Inkling 2 Small claims top spot among western open-weight models

    • 5940 亿总参数、170 亿激活参数的 MoE 架构，智能指数得分 31，较前代提升 18 分
    • 智能体任务提升显著，但单任务成本为前代六倍，输出 token 更多
    • 初期经 Tinker 平台闭源提供，后续以 Apache 许可证开放权重，许可宽松度优于 Meta、Mistral
  8. Marktechpost (@Marktechpost)T2·78 分

    Thinking Machines 发布 Inkling 2 Small 稀疏 MoE 模型

    原标题：▲ Thinking Machines Lab just shipped Inkling 2 Small, a 594B Mixture-of-Experts model that only fire...

    • 594B 总参数、每 token 仅激活 17B，48 层中 384 选 8 的稀疏路由是核心设计
    • AA 智能指数 31 分，SWE-Bench Pro v2 达 86.3%，但 Terminal-Bench 仅 13.1%，能力偏科明显
    • 已在 Tinker 上线微调与推理，定价 $0.30/$1.00 每百万 token，权重暂闭源
  9. IT之家 · 智能时代T2·74 分

    Thinking Machines Lab 拟以 400 亿美元投前估值融资 50 亿美元

    原标题：消息称 Thinking Machines Lab 正以 400 亿美元投前估值筹集 50 亿美元

    • Thinking Machines Lab 以 400 亿美元投前估值寻求 50 亿美元融资，低于此前 500 亿美元估值的尝试
    • 同日发布 Inkling 2 Small，采用 MoE 架构，参数规模 594B-A17B
    • 该模型经四阶段预训练与 9 天联合强化训练，下周将以 Apache 2.0 开放权重
  10. Artificial AnalysisT1·72 分

    Thinking Machines 发布 Inkling 2 Small 智能指数达 31 分

    原标题：Thinking Machines Inkling 2 Small: the highest scoring open weights model outside of China pending weights release

    • 智能指数 31 分，较 Inkling Small 提升 18 分，与 Gemini 3.8 Flash (high) 持平
    • 智能体任务提升显著：AutomationBench-AA 从 5% 升至 46%，FrontierCode 2.0 从 5% 升至 25%
    • 编码能力分化：FrontierCode 2.0 得 25% 高于 Claude Sonnet 5.5，但 Terminal-Bench 4.0 仅 13% 低于其 30%
    • 当前为闭源，权重待发布；兑现后将成为中国以外最高分开源权重模型
  12. Artificial Analysis (@ArtificialAnlys)T1·74 分

    Thinking Machines 发布 Inkling 2 Small 智能指数达 31 分

    原标题：Thinking Machines has released Inkling 2 Small, scoring 31 on the Artificial Analysis Intelligence I...

    • 智能指数得分 31，较 Inkling Small 提升 18 分，与 Gemini 3.8 Flash (high) 持平并超过 MiMo-V2.6-Pro
    • 智能体任务提升显著：AutomationBench-AA 从 5% 升至 46%，FrontierCode 2.0 从 5% 升至 25%，HLE-Diamond 从 12% 升至 29%
    • 编码能力结构不同于 Claude Sonnet 5.5：FrontierCode 2.0 为 25% 对 11%，但 Terminal-Bench 4.0 为 13% 对 30%
    • 定价为每百万输入/输出 token 0.30/1.00 美元，缓存输入 0.03 美元，首发仅通过 Tinker 平台提供