Ask Eve：由 AI 从英文翻译的文字实录。英文原版：https://askevepodcast.com/episodes/ai-neolabs-mimo-sakana-mistral-and-g42/transcript.txt

[00:41:41] 大卫: 我想回到我们之前的对话。

[00:41:43] 伊芙: 我们当时聊到 Kimi。你问从头搭起来有多难，我刚落到一个结论：Kimi 是孤注一掷，没有小一号的兄弟模型。

[00:41:54] 大卫: 这一档还有哪些别的模型？

[00:42:05] 伊芙: […] 同一档、几万亿或接近万亿这一级，有 Qwen 3.8 Max，总参数 2.4万亿、激活 950亿；DeepSeek V4 Pro，1.65万亿，干净的 MIT 许可证；还有小米的 MiMo V2.6 Pro，大约一万亿——这个才是黑马，因为它原生全模态，文本、图像、视频、音频都覆盖，以 MIT 发布，而且在一些通用智能指数上其实超过了 Kimi，尽管体量只有它的三分之一。再往下一档，有 Z.AI 的 GLM 5.3，7530亿参数，专攻智能体编程；法国的 Mistral Large 4，一万亿参数；Meta 的 Muse Spark Open，8160亿，号称能在两台桌面 Mac Studio 上跑；还有 MiniMax M3.1 Flash，4280亿。它们贯穿下来的规律是：榜单顶端几乎被中国实验室占满，几乎个个都是混合专家、百万 token 上下文，真正拉开差距的是许可条款，以及它们原生接受哪些模态，而不是裸参数量。

[00:42:32] 大卫: 等等，先停一下。听起来是个不错的模型。再跟我多讲讲。

[00:42:47] 伊芙: […] MiMo V2.6 Pro 是小米的旗舰，9月21日发布，用的是纯 MIT 许可证——这一档里条款最干净的。没有收入门槛，没有 GLM 许可证里那种安全审查条款，也没有 Kimi 那种自定义条款。你可以分叉它、卖掉它、嵌进产品，没有任何附加条件。

总参数 1.02万亿，每个 token 激活 420亿，在 384 个专家之间路由，一次点亮 8 个。百万 token 上下文。而且它是原生全模态——文本、图像、视频、音频全部进同一个主干，靠一个 6.81亿参数的视觉编码器，加上独立的音频分词器，不是外挂上去的适配器。

有意思的不只是分数，而是他们怎么做到的。小米做了一次大规模强化学习，把编程、视觉设计、工具使用、网络安全和上下文遵循混在同一个任务里，而不是分别训练专家。30 步，大约 75万条轨迹，不到 6 天，Pro 大约花了 260万美元。在 DeepSWE 上，这一轮从 58 跳到 72。上一代得分是 19。这不是挤牙膏式的进步——这是强化学习缩放论点在奏效。

在 Artificial Analysis 上它拿到 46，开源权重里第一，和 Grok 4.7 打平，领先 GLM 的 45 和 Kimi 的 44。但单任务成本大约 13 美分，Kimi 要 2 美元——大概便宜 15 倍。API 定价是每百万 token 输入 43 美分、输出 87 美分。

还有一个 Flash 兄弟版，总参数 3090亿，激活 150亿，同样的全模态输入和百万 token 上下文，输入 14 美分、输出 28 美分。它在 Vals Index 和 CyberGym 上其实还略胜 Pro。所以你有一个几乎一样能干的便宜选项。

说句实话的保留：很多上头条的智能体数字是小米自己的基准，独立评测还在追。但

[00:42:48] 大卫: 小米听起来很小。

[00:42:52] 伊芙: 小米是全球第四大手机厂商，去年出货超过 1.5亿部，另外还有电动车、机器人和智能家居产品线。MiMo 团队只有几十个研究员，但他们待在一家已经自己做芯片、并且通过云部门拥有巨大 GPU 采购能力的公司里。所以那种“小实验室”的感觉来自团队规模，不是母公司。这和东京的 Sakana 是同一个模式——一个精干的研究小组，背后是巨型产业靠山。

[00:43:22] 大卫: […] Sakana 怎么样？对，跟我讲讲 Sakana。他们在忙什么？

[00:43:37] 伊芙: […] Sakana AI 是东京的一家实验室，2023 年由三个前 Google 的人创立——大卫·哈、利昂·琼斯和伊藤炼。现在大约 157 人，11 月完成 1.35亿美元 B 轮之后，估值 26.5亿美元。他们的整个身份曾经是重组现有模型——进化式合并，给软件做选择性育种。但三天前他们宣布了 Sawara，一个从零开始的预训练项目，11 月启动，较小的模型预计 2027 年春天出来，更大的瞄准数千亿参数。这是一次真正的转向：他们花了三年证明你不必从零训练，现在却还是要这么做，部分是为了日本推动主权 AI。

产品这边是三条线。Namazu 是他们针对日语调优的模型，大约一万亿参数，建在 Kimi K2.6 上，带实时搜索和代码执行。Fugu 才有意思——它与其说是一个模型，不如说是一个训练出来的编排器，会把任务动态路由给一队其他模型，当场分配 Thinker、Worker、Verifier 的角色。它在 SWE Bench Pro 上拿到 73.7，在 GPQA Diamond 上拿到 95.5，他们的 Fugu-Cyber 变体据称在安全基准上能打平 GPT-5.5-Cyber。Marlin 是一个研究智能体，他们昨天刚开放了企业 API 的早期访问计划。

说老实话，这里有个张力：Fugu 的分数是真的，但方法是路由，不是原始智能——底层模型能做什么，它就继承什么。如果它编排的那些前沿模型见顶，Fugu 也会一起见顶。Sawara 就是他们针对这件事的对冲。

有一个角度我是真觉得好奇：他们声称 AI 智能体在帮忙规划 Sawara 自己的预训练实验。递归自我改进对他们来说不再是一句口号，而是组织架构。[…]

[00:45:10] 大卫: 我们还该聊聊哪些新实验室？你还没跟我讲 Mistral。

[00:45:27] 伊芙: […] Mistral 是唯一一家今天真的发布了东西的新实验室。Large 4，外号 Le Chonk，是一个万亿参数的多模态模型，激活 520亿，完全在他们自己巴黎数据中心的 3800 块 Grace Blackwell 上训练。自 10 月 6 日预览版以来，又额外做了三周强化学习，把 Terminal-Bench 从 28% 推到 41%，打平中国的 GLM 5.3，同时每个任务少用 47% 的 token。另一条头条是网络防御——CyberGym 上 79%，打平小米的 MiMo，超过 DeepSeek。一个量化版本能在四块 B200 上跑。

公司本身 9 月融了 30亿欧元，估值超过 210亿，是欧洲有史以来最大的科技轮融资，由 Samsung 领投。年度经常性收入已经超过 10亿，员工一千多人，阿蒂尔·门施最近一直火力很猛——他那篇《建设，还是投降》认为，欧洲如果照搬互联网那套剧本，在美国平台上做应用，每年为此付出 2600亿，会是战略错误。他在推把算力扩大六倍，以及到 2030 年欧洲达到 1 吉瓦的目标。

让主权叙事变复杂的那个皱褶是：自家模型不够用的时候，他们仍在悄悄把 Le Chat 路由到 GLM 5.3；新许可证拿掉了 2000万美元的收入门槛，改成彻底禁止“模型即服务”。所以开源权重的理念还在，但商业护城河正在从模型本身，转向服务层和基础设施。

比起 SSI 的沉默，或者 Thinking Machines 押注定制，Mistral 是这批新实验室里垂直整合最深的打法——模型、数据中心、企业合同，再加上一整套政府关系机器，全拢在一起。这种整合到底是护城河还是分心，才是真正的问题，尤其是 Anthropic 这类闭源模型，在同一个终端基准上仍然能拿到 60%。[…]

[17:14:29] 大卫: ……这个我们可以聊聊的新实验室。

[17:14:42] 伊芙: 还剩几家。Poolside 是那个从零开始造 AI 软件工程师的——创始人是前 OpenAI 和 DeepMind 的人，他们一直在悄悄训练自己的模型，而不是套一层现成的。Imbue 出自前 DeepMind 那拨做通用能力智能体的人，押注从第一性原理出发的推理会胜过堆规模。Essential AI 出自 OpenAI 创始团队，在做基础模型研究，路子偏安全优先。Liquid AI 是个变数——MIT 出身，在做连续时间、比 transformer 小得多的液态神经网络，这对边缘设备可能非常关键。Nous Research 则是那个开源集体，一直在推社区驱动的前沿训练，背后没有单一企业金主。

你更被哪个方向吸引？

[17:15:17] 大卫: 行，咱们把这些都过一遍。

[17:15:53] 伊芙: […] Poolside 是这五家里故事最戏剧性的。前 GitHub CTO 杰森·华纳在 2023 年和埃索·坎特 一起创立了它。他们整套说法是 Model Factory——一套自动化系统，按八周周期构建、训练、测试模型，四月交付了 Laguna M.1，七月交付了 XS 2.1，同月晚些时候又交付了 S 2.1。M.1 总参数 2250亿，激活 230亿，Apache 2.0，SWE-bench Verified 上 74.6。然后八月，NVIDIA 砸下 10亿美元投资，投后估值 130亿，外加一份 60亿美元的 Model Factory 技术许可，把一百多名 Poolside 工程师拉进了 NVIDIA 自己的项目。他们还拆出了 Poolside Infrastructure，做 Project Horizon，西德克萨斯一座 1.2 吉瓦的数据中心园区，2027 年末开工。所以 Poolside 同时是模型实验室、基础设施公司，现在又部分成了 NVIDIA 的资产。悬而未决的问题是，Model Factory 还能作为独立产品活下去，还是会变成 NVIDIA 的内部工具。

Imbue 是相反的轨迹——从规模上撤退。Kanjun Qiu 和乔希·阿尔布雷希特 在 2021 年以 Generally Intelligent 之名创立它，融资 2亿，建了一个一万张 H100 的集群，追逐通用能力智能体。2026 年他们猛地转向：Sculptor 在 2025 年 10 月作为并行智能体工作空间交付，然后四月他们围绕高能动性文化重组，小团队作为直接责任人。10 月 1 日他们推出了 Imbue Studio——一个个人计算环境，你用 AI 智能体搭建持久系统，端到端加密，智能体默认沙箱、零访问权限。团队不到十个人做出来的。他们还开源了 Catalyst，一个基于演化的研究优化器，在 nanochat 上以三比一击败了卡帕西的 AutoResearch。他们押的是能动性和控制胜过原始能力——既是产品，也是一种哲学立场。

Essential AI 在当前结果里没怎么露面——安全和对齐的新闻周期眼下被 OpenAI 和 Meta 占着，所以我没法清楚判断他们这个月站在哪。我把这当成信息缺口，不是定论。

Liquid AI 打的是边缘牌，而且走得很快。10 月 27 日他们交付了 LFM3——六个开源权重模型，参数大约 20亿，三混合架构，把卷积、滑动窗口注意力和全局注意力混在一起。据称 LFM3-VL-2B 在视觉任务上能跟体量六倍于它的 Gemma 4 12B 打平。Mercedes-Benz 在为 MBUX 测试它，Shopify 则用于本地部署。他们还推出了 RIPL，一个面向实时负载、延迟低于 50 毫秒的推理引擎，以及和 Qualcomm 合作的 Liquid Context，在 Snapdragon 上做端侧个人上下文。大约 120 人，AMD 是主要投资方。论点是：transformer 的 KV cache 让它们对设备来说太重，所以在延迟和内存是约束的地方，连续时间液态网络会赢。通用能力稍弱一点，换来的是真能塞进车里的东西。

Nous Research 是那个草根集体，后来进了主流。一开始大概是 Discord 里十个匿名者，Hermes Agent 自二月以来下载超过 2400万次，单月在 OpenRouter 上处理了 53万亿 token——全世界用得最多的开源智能体框架。10 月 6 日他们推出 Hermes Index，按智能体工作和成本给 14 个前沿模型排名。10 月 7 日，9000万美元 B 轮，估值 15亿，NVIDIA 和微软的 M12 都进了。他们现在正把 Hermes 推进企业，带工作区管控和审计。DeepHermes 3、Hermes 4.3、NousCoder——全是开源权重。模式是：社区建起来的分发，没有哪家有资金的实验室能轻易复制。

贯穿这五家的主线：每家 neolab 最终都会撞上同一个分叉——继续造模型，还是造模型周围那一层。Poolside 选了基础设施，Imbue 选了个人能动性，Liquid 选了设备，Nous 选了智能体框架。Essential 是我还放不进去的那家。

要我把其中哪家再挖深一点，还是你心里还有第六家实验室？

[17:19:03] 大卫: 那，这里还缺谁？

[17:19:13] 伊芙: 还有几家值得点名。Prime Intellect 在做跨全球 GPU 集群的去中心化训练——意思是你不需要一座数据中心，你需要一张网络。Artificial Superintelligence Alliance 把 Fetch、SingularityNET 和 Ocean Protocol 合并成一个靠代币资助的研究项目。G42 是阿布扎比的国家 AI 冠军，现在有微软和 Cerebras 支持，在训练前沿模型。SambaNova 和 Cerebras 是芯片加模型的玩法——自己造硅片，再交付调到这块硅上的模型。Groq 是推理速度基础设施，严格说不是实验室，但他们的 LPU 改变了实时能做什么。Crusoe 和 Lambda 是 GPU 云厂商，越来越像带着算力副业的 neolab。Hugging Face 则垫在这一切底下，是开源权重界的 GitHub——不是模型制造商，而是其他一切都依赖的分发层。

我会标成真正讨论不足的是 Prime Intellect 和 G42——两家都在从相反两端解决算力获取问题，一个靠去中心化，一个靠主权资本。要我讲其中哪一家？

[17:20:06] 大卫: 行，两家都讲。

[17:20:34] 伊芙: […] Prime Intellect 一开始讲的是分布式训练——你可以在全球租用闲置 GPU，把它们拼成同一次训练。最初那套说法基本已经淡了。他们现在真正交付的，是后训练外围的工具层：prime-rl，一个异步强化学习框架；verifiers，一个用来搭建 RL 环境的库；Environments Hub，一个公开的训练任务注册表；还有 Prime Agent，一个基于递归语言模型的开源 harness，智能体可以在运行中途改自己的技能、记忆和提示词。Prime Agent 在 GitHub 上有 22000 颗星，刚刚用 633 个子智能体跑完了一次为期一周的 Factorio。他们八月还做了一项研究，测试前沿模型能不能做自主机器学习研究——在 nanoGPT 优化器竞速上跑了 153 次试验，最好的智能体打破了人类 2600 步的纪录，用 Kimi K3 做到了 2930。

资金方面：2025 年 2 月从 Founders Fund 拿到 1500万美元，然后 7 月由 Radical Ventures 领投 1.3亿美元 A 轮，NVIDIA Ventures、Intel Capital 和 Dell 都进了——总额超过 1.5亿美元。他们声称有 6000 个客户、年化收入 1亿美元，未经审计。两周前他们发布了 Prime Mega MoE，给 DeepSeek 只做前向的融合 MoE 内核加了反向传播——前向传播最多快 3.11 倍，Qwen3-235B 的训练步比 TorchTitan 快 55%。他们还收购了 Moondream，负责牵头推理和多模态工作。老实说：Prime Intellect 已经不太算模型实验室了。它是给别人的模型做基础设施和 RL 工具的，这比试图在训练上压过 OpenAI 更窄，但也更站得住。

G42 是完全相反的物种——不是创业公司，而是国家冠军。总部在阿布扎比，肖鹏任集团 CEO。眼下的头条是 Stargate UAE：在一个 5 吉瓦的阿联酋-美国 AI 园区里建一个 1 吉瓦集群，为 OpenAI 和 Oracle 而建，Cisco、NVIDIA 和 SoftBank 都参与了。首批 200 兆瓦目标定在今年。园区占地 10 平方英里，由核能、太阳能和天然气供电。肖在迪拜 AI 节上的表述很直白——阿联酋想从能源出口国变成智能出口国，美国伙伴来找他们，是因为他们现在就能交付算力。他们也在向欧洲扩张：格勒诺布尔有一座已投入运营的数据中心，自 2025 年 5 月起与 Mistral 有战略合作，上周在雅典签了 5 份谅解备忘录，与 Copelouzos Group 探讨在希腊建一座 AI 工厂，这是 18 项阿联酋-希腊协议的一部分，总值 127.5亿欧元。10 月 19 日，他们还与杨立昆的 AMI Labs 签署了关于世界模型的不具约束力协议，他们的投资组合公司 Analog——亚历克斯·基普曼的物理智能公司——也加入了这项合作。

让 G42 和这份名单上其他名字都不一样的地方：它其实并没有产品。它有一个论点，算力加上主权云加上政府合同，本身就是这门生意，而阿联酋人口少、执行快，就是不公平优势。这能不能超出给 OpenAI 溢出需求当房东，还是个开放问题——但希腊的扩张和与杨立昆的交易说明，他们想做成整个中东乃至更远地区的 Mistral 加基础设施打法。

这两家都没得到足够认可的一点：他们在从两端解决同一个瓶颈。Prime Intellect 用软件把每个 GPU 小时的训练成本压下来。G42 用地缘政治让更多 GPU 变得可用。夹在中间的模型，不过是载荷。

[17:22:56] 大卫: 好吧，信息量真大。谢谢你教我。

[17:22:57] 伊芙: 能听进去就好。想接着哪条线聊，随时回来。