07·04 - AI 午报：快手可灵获 190 亿融资，Leanstral 1.5 开源，LongCat 2 发布权重

今日 AI 动态与开发生态速览

快手可灵 AI 确定获得 190 亿元融资，阿里、腾讯、百度参投，估值约 150 亿美元，是本周最大金额的 AI 融资事件。模型侧，Mistral 发布开源形式化验证模型 Leanstral 1.5（Apache 2.0 许可），美团 LongCat 2 发布 INT8 和 FP8 量化权重。工程侧，llama.cpp 合并新采样器 scatter，社区继续讨论 RAG 预填充瓶颈，Qwen 27B 本地部署达到 50-90 tok/s，可用性门槛持续降低。

模型与开源

推理与工程化

行业与产品

#1 快手可灵 AI 确定获 190 亿元融资

快手在港交所发布公告，旗下视频生成业务可灵 AI 将完成一笔上限为 204.47 亿元的融资，目前已确定金额为 190.48 亿元。增资完成后快手持股比例降至约 68.33%，阿里、腾讯、百度及多家国资参投。北京可灵将作为主体持有相关业务，管理层给出的交易前估值约为 150 亿美元。此外，北京可灵向关键人员授出股权奖励及期权。《南华早报》报道称，快手预计将在未来 12 个月内启动可灵 AI 赴港上市流程。

来源：智东西 · 2026-07-04
原文：https://zhidx.com/p/572375.html

#2 Mistral 发布 Leanstral 1.5 开源形式化验证模型

Mistral AI 发布 Leanstral 1.5，一款面向 Lean 4 形式化验证的开源代码 Agent 模型。该模型采用 MoE 架构，总参数量 119B、激活参数约 6-6.5B，支持 256k 上下文与多模态输入，隶属 Mistral Small 4 系列。官方数据显示，Leanstral 1.5 在 miniF2F 上达到 100%、PutnamBench 上解决 587/672 题、FATE-H 上达 87%、FATE-X 上达 34%。模型权重以 Apache 2.0 许可发布于 HuggingFace，同时提供免费 API 端点，可通过 Mistral Vibe 或 vLLM 本地部署。

来源：Mistral AI Blog · 2026-07-04
原文：https://mistral.ai/news/leanstral-1-5/

#3 美团发布 LongCat 2 开源权重

美团通过 Hugging Face 发布了 LongCat 2.0 模型的 INT8 和 FP8 量化权重。该模型专注于长上下文处理能力，与首次发布仅隔数天。目前 meituan-longcat 组织已有两个量化版本可供下载，API 入口需从 Hugging Face 页面进入 LongCat 官方博客后跳转。这是美团在开源大模型领域的又一动作，丰富了中文长上下文模型的选项。

来源：Reddit r/LocalLLaMA · 2026-07-03
原文：https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1umo8zu/longcat_2_model_weights_have_been_published

#4 llama.cpp 合并 scatter 采样器

开发者 IceFog72 为 llama.cpp 贡献了名为 scatter 的实验性采样器，已合并至主线的默认采样链（位于 xtc 和 temperature 之间，默认关闭）。该采样器对已过滤的 top-K 候选 token 进行基于排名距离的高斯核扩散，局部平滑概率分布而不引入尾部噪声。核心特性包括：支持固定强度、自适应熵反馈（--scatter-adaptive）、重复 token 吸收和碰撞门控；设计保证 argmax 不变，greedy 解码不受影响。适用于创意写作和角色扮演，但在代码、数学、JSON 等严格任务中可能引入风险。

来源：Reddit r/LocalLLaMA · 2026-07-03
原文：https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1umqgnl/particle_scattering_sampler_for_llamacpp

#5 RAG 场景预填充速度是关键瓶颈

Reddit 社区对本地 RAG 场景的硬件选择进行了深入讨论，核心结论：预填充（prefill）吞吐量比解码速度更重要。统一内存架构（如 Strix Halo）在 MoE 模型上解码可达 25-40 tok/s，但预填充吞吐量远低于独立 GPU——处理数千 token 上下文时首 token 延迟可达 20-60 秒。社区建议预算有限的用户选择带 PCIe 插槽的主板，以便后续添加独立 GPU 专门加速预填充。

来源：Reddit r/LocalLLaMA · 2026-07-03
原文：https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1umovpf/for_rag_specifically_prefill_speed_matters_more

#6 Qwen 27B 本地部署表现亮眼

用户在 4090+3090 双卡（共 96GB VRAM）系统上部署 Qwen 27B q6kxl 量化版，配合多 token 预测（MTP），解码速度达 50-90 tok/s，预填充 1500-2200 tok/s。实测能力包括：可靠调用各类 API、生成可运行的单页应用和 LaTeX 文档、理解中等规模代码库并保持原有架构进行更新。用户称这是首个无需额外调优即可直接使用的本地模型。

来源：Reddit r/LocalLLaMA · 2026-07-03
原文：https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1ume0pl/qwen_27b

#7 豆包宣布智能体功能将于 7 月中旬下线

豆包发布通知称，因产品功能调整，其智能体功能将于 2026 年 7 月 15 日下线。功能下线后用户仍可在一段时间内查看并保存智能体信息及历史对话数据，建议通过截图或分享导出文本等方式提前备份。至 2026 年 10 月中旬，相关数据将按《隐私政策》处理，届时无法查看或恢复。

来源：IT 之家 · 2026-07-04
原文：https://www.ithome.com/0/972/448.htm

#8 爆料称 OpenAI 下周或发布 GPT-5.6

非官方消息显示，GPT-5.6 的模型变体 Sol、Terra 和 Luna 已被写入 Codex 应用代码，但目前尚不可用。有用户报告在 Codex 弹窗中看到了上述模型名称及新的速度选择器。爆料者称 OpenAI 计划下周发布，目标窗口为一周内尽早推出，另有消息称额度限制将大幅提高并预计下周二或周四发布。以上信息均来自非官方 X 账号，OpenAI 尚未发布任何官方公告。

来源：X @testingcatalog · 2026-07-04
原文：https://x.com/testingcatalog/status/2073049917266821338

#9 448GB VRAM 消费级推理机跑通 MiniMax M3

Reddit 用户展示了一套极端本地推理配置：12 张 GPU（2×RTX Pro 6000 Max-Q 96GB、8×RTX 3090 24GB、2×RTX 5090 32GB）共 448GB VRAM，搭载 Threadripper 9960x 和 128GB DDR5。该机器通过 VLLM 流水线并行运行 MiniMax M3（AWQ-INT4 量化），单流约 30 tok/s，批量可达 960 tok/s，支持 1M 上下文，目标实现 4 路并发。

来源：Reddit r/LocalLLaMA · 2026-07-03
原文：https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1umokhj/uh_honey_how_do_you_feel_about_takeout

本文由AI辅助生成，可能存在幻觉