OpenAI冲刺万亿美元IPOAI巨头打响印度免费大战AIWeekly102

📢 本周 AI 快讯 | 1 分钟速览🚀

1️⃣ 🚀 MiniMax 开源 M2 模型 ：2300 亿参数 MoE 架构，价格仅为 Claude Sonnet 4.5 的 8%，速度提升 2 倍，编程能力接近 GPT-5 水平。

2️⃣ ⚡ 月之暗面发布 Kimi Linear ：线性注意力架构首次全面超越 Transformer，100 万 token 场景下 KV cache 减少 75%，解码速度提升 6 倍。

3️⃣ 🔒 GPT-5 首次落地 Aardvark ：OpenAI 推出自主安全研究 Agent，识别漏洞准确率达 92%，已发现 10 个真实 CVE 漏洞。

4️⃣ 🛡️ OpenAI 开源安全模型 ： gpt-oss-safeguard 支持自定义审核策略，120B 版本可运行于单张 H100 GPU，无需重训即可更新规则。

5️⃣ 💰 OpenAI 筹备万亿美元 IPO ：目标估值最高达 1 万亿美元，计划融资至少 600 亿美元，有望成为史上最大规模上市。

6️⃣ 🇮🇳 OpenAI 免费送 ChatGPT Go ：向印度用户提供 1 年免费订阅，11 月 4 日举办首场本地开发者大会 DevDay Exchange。

7️⃣ 🤖 1X 推出家用机器人 Neo ：售价 2 万美元，2026 年开始发货，但目前所有复杂任务需人工远程操控。

8️⃣ 🎁 谷歌联手信实送 AI Pro ：向 5 亿 Jio 用户免费提供 18 个月 Google AI Pro ，包含 Gemini 2.5 Pro 和 2TB 云存储。

9️⃣ 📚 马斯克推出 Grokipedia ：声称用 AI 打造"更真实"百科全书，但大量内容直接复制维基百科，引发版权争议。

🔟 💻 Cursor 2.0 重磅升级 ：自研模型 Composer 速度提升 4 倍，支持 8 个 Agent 并行执行，界面从文件中心转向 Agent 中心。

1️⃣1️⃣ 🔍 Perplexity 推出专利搜索 ：用自然语言替代复杂布尔语法，覆盖专利、论文和技术博客，面向工程师和专利律师群体。

01｜MiniMax 开源 M2 模型，价格仅为 Claude Sonnet 的 8%、速度提升 2 倍

10 月 27 日，中国 AI 公司 MiniMax 开源编程与 Agent 模型 M2 ，采用 MIT 许可证，全球限时免费至 11 月 7 日。模型基于 MoE 架构，总参数 2300 亿、激活参数 100 亿，上下文窗口 128K。API 定价为输入每百万 token 0.30 美元、输出每百万 token 1.20 美元，仅为 Claude Sonnet 4.5 的 8%，推理速度约 100 TPS（约快 2 倍）。Artificial Analysis 显示， M2 在开源模型中 Intelligence Index 排名全球第 1，在编程、工具使用和 Agent 任务上接近 GPT-5 与 Claude Sonnet 4.5 水平。

M2 在 SWE-bench Verified 得分 69.4、Terminal-Bench 46.3、BrowseComp 44.0，深度搜索 Xbench-DeepSearch 仅次于 GPT-5 ，排名第 2；金融分析 FinSearchComp-global 与 Grok 4 并列第 2。模型支持长链工具调用（Shell、浏览器、Python、MCP 工具），实测能读取 800 篇学术论文并总结 200 个要点，处理量是 Claude 4 的 2 倍。 M2 权重已在 Hugging Face 发布，支持 SGLang 与 vLLM 部署，兼容 OpenAI 与 Anthropic API 标准，可直接集成 Claude Code、Cursor、Cline、Kilo Code 等主流开发工具。

02｜月之暗面发布 Kimi Linear 架构，线性注意力首次全面超越全注意力

10 月 31 日，月之暗面发布 Kimi Linear 混合线性注意力架构，核心创新 Kimi Delta Attention（KDA） 在经过 1.4 万亿 token 训练后，全面超越传统 Transformer 全注意力机制。在 100 万 token 场景下，KV cache 使用量减少 75%，解码速度提升 6 倍，RULER（128k 上下文）基准测试得分 84.3，同时实现 3.98 倍加速。这是首个在短文本、长文本和强化学习场景全面超越全注意力的线性架构，有望成为下一代 AI Agent 的基石技术。已开源 480 亿参数模型（激活参数 30 亿），采用 MoE 架构，支持最大 100 万 token 上下文。

KDA 基于 Gated DeltaNet 改进，引入细粒度通道级门控机制——每个特征维度独立控制遗忘率。架构采用 3∶1 混合设计，每 3 个 KDA 层后插入 1 个全注意力 MLA 层，通过定制化块并行算法充分利用现代 GPU 算力。月之暗面已开源 KDA kernel 并完成 vLLM 集成，Hugging Face 提供模型检查点 moonshotai/Kimi-Linear-48B-A3B-Instruct ，定位为“即插即用替换全注意力”。

03｜GPT-5 首次落地：OpenAI 推出安全 Agent Aardvark，准确率 92%

10 月 30 日，OpenAI 发布 Aardvark ——首个基于 GPT-5 的自主安全研究 Agent，目前开放私有 Beta。不同于传统静态扫描工具，Aardvark 像人类安全专家一样阅读代码、分析逻辑、编写测试并在沙盒中验证漏洞可利用性，最后通过 Codex 自动生成补丁。基准测试显示其识别率达 92%，已在开源项目中发现 10 个真实漏洞并获得 CVE 官方编号。这是 GPT-5 自 2025 年 8 月发布后首次在实际产品中应用。

Aardvark 采用四阶段流程：先分析完整代码库生成威胁模型，然后持续监控每次代码提交，发现潜在漏洞后在隔离环境中尝试触发以确认可利用性，最后生成补丁供开发者审核。OpenAI 内部数据显示，软件行业每年新增超过 4 万个 CVE 漏洞，约 1.2% 的代码提交会引入 bug。Aardvark 已在 OpenAI 内部及外部合作伙伴代码库运行数月，发现了多个复杂条件下才会触发的漏洞。

产品目前仅向使用 GitHub Cloud 的组织开放申请，Beta 期间提交的代码不会用于模型训练。OpenAI 计划为部分非商业开源项目提供免费扫描，采用“开发者友好”的协同披露政策，给维护者留出修复时间而非强制时间线。Google 本月也推出了类似的 CodeMender 工具，AI 驱动的安全分析正成为新战场。

04｜OpenAI 推出开源安全模型 gpt-oss-safeguard，支持自定义审核策略

OpenAI 于 10 月 29 日发布 gpt-oss-safeguard-120b 和 gpt-oss-safeguard-20b 两款开源安全分类模型，基于 8 月推出的 gpt-oss 微调而来，采用 Apache 2.0 许可证。不同于传统内容审核模型需要预先训练固定策略，开发者可在推理时直接输入自定义安全策略，模型通过推理链（Chain-of-Thought）根据该策略对用户消息、回复或整个对话进行分类，并输出透明的决策过程。这意味着更新审核规则无需重新训练模型，只需修改策略文本即可。

两款模型分别包含 1170 亿（5.1 亿激活参数）和 210 亿（3.6 亿激活参数）参数。120B 版本可运行于单张 H100 GPU，20B 版本适配 16GB 显存设备。该模型源于 OpenAI 内部使用的 Safety Reasoner 工具，在 GPT-5 、ChatGPT Agent 等系统中占用高达 16% 的计算资源。基准测试显示，在多策略准确率上， gpt-oss-safeguard 优于 gpt-5-thinking 和原始 gpt-oss 模型。

模型已在 Hugging Face 开放下载，适用于需要快速适应新兴风险、处理复杂场景或缺乏大规模标注数据的平台，但在需要极低延迟的实时审核场景下，传统专用分类器可能仍有优势。

05｜OpenAI 筹备万亿美元 IPO，有望成为史上最大规模上市

10 月 29 日，路透社援引三位知情人士消息称，OpenAI 正筹备 IPO，目标估值最高达 1 万亿美元（约 7.1 万亿元人民币），计划融资至少 600 亿美元。公司考虑在 2026 年下半年向 SEC 提交申请，CFO Sarah Friar 向同事表示目标是 2027 年上市，但部分顾问认为可能在 2026 年底即完成。这将是史上规模最大的 IPO 之一——历史上仅沙特阿美以 1.7 万亿美元市值上市的规模更高。CEO Sam Altman 在周二直播中首次明确表态：“考虑到我们的资本需求，IPO 是最可能的路径。”

OpenAI 年化收入预计在 2025 年底达到 200 亿美元，但亏损也在同步扩大。公司刚完成重组，从非营利组织转为公益公司（PBC），OpenAI Foundation 持股 26%，并获里程碑股权承诺；微软持股 27%（投资 130 亿美元）。Altman 此前透露，未来需投入约 1.4 万亿美元建设 AI 基础设施，IPO 将使公司更高效融资，并以公开股票完成大额收购——8 月以 11 亿美元收购 Statsig，5 月以 65 亿美元收购 Jony Ive 的 io Products。

从时机上看，AI 股正经历爆发式增长：Nvidia 本周成为首个 5 万亿美元市值公司，AI 云公司 CoreWeave 今年以 230 亿美元估值上市后股价上涨 3 倍。主要投资方 SoftBank、Thrive Capital、MGX 等将获得巨额回报。OpenAI 当前估值约 5000 亿美元（2024 年融资时），若 IPO 成功，其市值将超越 Meta（1.5 万亿美元），逼近谷歌母公司 Alphabet（2.3 万亿美元）。

06｜OpenAI 向印度用户免费送 1 年 ChatGPT Go，11 月 4 日举办首场本地开发者大会

10 月 28 日，OpenAI 宣布将在班加罗尔举办首个印度开发者大会 DevDay Exchange （11 月 4 日），并从当天起向印度用户免费提供 1 年 ChatGPT Go 订阅。Go 计划原价每月 399 印度卢比（约 5 美元），该服务于 8 月在印度推出后，付费订阅数翻倍，随后扩展至全球 90 个市场。新老用户均可享受免费政策——新注册用户将自动激活，现有订阅者可额外获得 12 个月。产品副总裁 Nick Turley 表示，这是为了“帮助更多印度人轻松使用先进 AI”。

印度是 OpenAI 仅次于美国的第二大市场，拥有超过 7 亿智能手机用户和 10 亿互联网用户，但变现仍具挑战。尽管 ChatGPT 在 90 天内获得 2900 万次下载，应用内购收入仅约 360 万美元。OpenAI 于今年 8 月在新德里开设首个印度办公室，正在组建本地团队，并将此次免费策略与印度政府的 “IndiaAI Mission” 计划挂钩。

07｜OpenAI 投资的 1X 推出家用机器人 Neo，售价 2 万美元

10 月 28 日，OpenAI Startup Fund 投资的挪威公司 1X 开启 Neo 人形机器人预订，售价 2 万美元（约 14.2 万元人民币）或月付 499 美元，定金 200 美元可退。公司宣称这是“全球首款消费级家用人形机器人”，计划 2026 年在美国发货，2027 年全球交付。但《华尔街日报》实测发现关键限制——Neo 目前无法自主完成任何家务，所有复杂任务都需要 1X 员工通过 “Expert Mode” 戴 VR 头盔远程操控，且能看到家中摄像头画面。CEO Bernt Børnich 坦承，早期买家必须接受这种“社会契约”，用户实际上在帮助训练 AI。

技术参数上，Neo 高 1.68 米、重 30 公斤，采用 Tendon Drive 肌腱驱动系统，搭载 Nvidia Jetson Thor 平台，拥有 22 自由度双手，可搬运 25 公斤、提升 70 公斤物品，单次充电续航 4 小时，噪音仅 22 分贝。机器人覆盖 3D 聚合物软体外壳，基于 Redwood AI 模型可通过语音或 App 控制。1X 在 2023 年获 OpenAI 领投 2350 万美元，2024 年获 1 亿美元 B 轮融资。对比竞品，中国 Unitree R1 售价 5900 美元起，Bumi 仅 1400 美元，而 Figure AI 和 Tesla Optimus 聚焦工业场景。摩根士丹利预测，人形机器人市场 10 年内将达到 3000–4000 亿美元，但到 2050 年家庭部署量仅约 8000 万台。

08｜谷歌联手信实向 5 亿 Jio 用户免费送 AI Pro，价值 396 美元

10 月 30 日，谷歌宣布与印度首富穆凯什·安巴尼旗下信实工业达成合作，向 Jio Unlimited 5G 套餐用户免费提供 18 个月 Google AI Pro 订阅，总价值约 35,100 印度卢比（396 美元）。服务包含 Gemini 2.5 Pro 模型、2TB 云存储、NotebookLM 学术工具，以及 Veo 3.1 视频生成和 Nano Banana 图像生成工具。Jio 拥有超过 5 亿用户，其中 5G 用户达 2.13 亿。优惠将先向 18～25 岁用户开放，随后扩展至所有月费 349 印度卢比以上套餐用户，需通过 MyJio App 激活。

印度正成为 AI 巨头争夺的关键市场。3 个月前，Perplexity 与 Airtel（3.6 亿用户）合作，免费送 1 年 Pro 订阅；OpenAI 也将从 11 月 4 日起在印度提供 1 年免费 ChatGPT Go 。作为全球人口最多的国家和第二大互联网市场，印度 14.5 亿人口为 AI 公司提供了多样化数据来源和大规模测试场景。合作还延伸至企业层面——Reliance Intelligence（信实与 Meta 的合资公司）将成为 Google Cloud 在印度推广 Gemini Enterprise 和 TPU 的战略合作伙伴。

09｜马斯克推出 AI 百科全书 Grokipedia，大量内容直接复制维基百科

10 月 27 日，xAI 正式上线 Grokipedia v0.1，声称用 AI 打造“更真实”的百科全书，目前包含 88.5 万篇文章（维基百科约有 700 万篇英文条目）。马斯克此前批评维基百科“充满宣传”，并呼吁抵制捐款；他在 9 月宣布开发该项目时称将“大幅改进维基百科”。但多家媒体测试发现，PlayStation 5、兰博基尼、AMD 等大量词条与维基百科几乎完全相同，仅引用格式略有不同。部分页面底部标注“内容改编自维基百科，遵循 CC BY-SA 4.0 许可证”，但并非所有页面都包含该声明。维基媒体基金会发言人回应：“即使是 Grokipedia 也需要维基百科才能存在。”

Grokipedia 的内容由 Grok AI 生成，并声称“经 Grok 事实核查”，但用户无法直接编辑词条，只能通过弹窗提交错误报告。马斯克在 X 上表示该版本“比维基百科更好”，并承诺 v1.0 将“好 10 倍”。网站上线当天下午因流量过载短暂崩溃，晚间恢复。马斯克曾表示将在年底前让 Grok 停止使用维基百科作为来源，但当前产品仍高度依赖维基百科内容。该项目源于白宫 AI 顾问 David Sacks 的建议，目标是对抗“偏见”，但因内容复制与许可证问题引发广泛争议。

10｜Cursor 2.0 发布：自研模型 Composer 速度提升 4 倍，支持 8 个 Agent 并行

10 月 29 日，AI 编程平台 Cursor 发布 2.0 版本及首个自研编程模型 Composer ，标志着从“集成第三方模型”向“端到端自有平台”的战略转型。 Composer 基于 MoE 架构并结合强化学习训练，专为低延迟 Agent 编程设计，速度较同等智能模型提升 4 倍，大多数任务可在 30 秒内完成。模型在训练阶段即集成语义搜索、终端命令与文件编辑等工具，擅长在大型代码库中工作。早期测试者称其为“最可靠的 AI 结对编程伙伴”，能胜任多步骤编程任务，如从零创建应用或解决复杂 bug。

2.0 版本的界面从以文件为中心重构为以 Agent 为中心，支持同时运行最多 8 个独立 Agent。每个 Agent 通过 git worktrees 或远程机器在隔离的工作空间中运行，避免文件冲突，实现真正的并行任务执行。开发者可让多个模型（ Composer 、 Claude Sonnet 4.5 、 GPT-5 ）同时处理同一任务并择优选择，Cursor 表示该策略“显著提升最终输出质量”。新增功能包括：原生浏览器工具正式发布，Agent 可直接读取 DOM 并运行端到端前端测试；沙盒终端（macOS GA）；AI 代码审查可自动高亮修改并提供自然语言解释；Plan Mode 支持由一个模型创建计划、另一个模型执行。

11｜Perplexity 推出专利搜索工具，用自然语言替代复杂语法

Perplexity 于 10 月 30 日上线 Perplexity Patents ，用户可通过自然语言直接提问（如“AI 语言学习相关专利”），系统自动返回相关专利并生成摘要。不同于传统专利检索工具需要复杂的布尔逻辑和专业语法，新工具采用语义理解——搜索 “fitness trackers” 时能自动匹配 “activity bands”“health monitoring wearables” 等相关术语。产品目前全球免费开放 Beta 版，Pro 和 Max 用户获得更高使用配额。