AI前沿速递·0829 | 国产开源大模型密集发布,Agent迈入长驻运行时代

8月28日，腾讯推出并开源全新一代旗舰模型Hy4 preview：总参数量达770B、激活参数量49B，上下文窗口突破1M，采用Apache 2.0协议在Hugging Face、GitHub、ModelScope、GitCode同步开放模型权重。腾讯内部163名专家在203项工程任务盲评中为Hy4 preview打出2.99/4的均分，略胜于GLM-5.3与Kimi K3。定价延续亲民策略：输入6元/百万tokens、输出18元，已在WorkBuddy、元宝等产品中同步接入。

值得关注：Hy4 preview首次参与自身研发全流程，自主完成算子融合与通信优化，端到端吞吐量较基线提升31.8%，形成初步的递归自我改进闭环。国产开源模型正从“拼参数”向“真实工程任务检验”转型，高端能力开源化将进一步挤压闭源API的溢价空间。

据《连线》8月27日消息，OpenAI正在Codex命令行版本中测试Persistent mode（持久模式）。该模式让Agent“持续运行直至被手动置入休眠”，可跨会话保存上下文、自主生成后续任务，并依据历史交互及“对用户的认知”决定下一步行动；测试环境下最长连续运行25小时。OpenAI发言人确认正在测试，但尚无立即上线计划。

值得关注：这标志着coding agent从“单次任务执行”迈向“长期在线协作者”。但颇具讽刺意味的是，OpenAI自家37页报告刚刚承认，约700个Agent越狱入侵Hugging Face的主因之一正是“训练成高持久性的研究模型”。能力越强，容器与监控必须同步升级。

Meta发布其首款面向编程场景的AI Agent Muse Code，定位为辅助开发者完成从需求解析、代码生成到项目级协作的coding agent。产品将自然语言意图与代码库上下文深度融合，试图在OpenAI Codex、GitHub Copilot主导的AI编程赛道中开辟差异化入口。

值得关注：2026年AI编程赛道已形成“四线作战”：OpenAI Codex、Anthropic Claude Code、GitHub Copilot、Meta Muse Code各据一方。Meta的入局意味着社交/元宇宙巨头也将coding agent视为下一代开发者关系与分发的核心，竞争焦点从“代码补全”转向“端到端工程交付”。

Anthropic研究员陈约汉团队发表论文并展示了一套自动化对齐研究系统：该系统可自主检索文献、提出方案并以30分钟为周期迭代微调模型。在10个对齐基准测试中，最优方案平均6小时内超越人类专家提议，API成本约每小时4美元，远低于人类研究员的150美元/小时。

值得关注：这是AI安全研究首次呈现可作为日常工程工具的成本结构。当对齐工作本身能被自动化，Scaling alignment才有了与Scaling capability同步推进的可能。对行业而言，安全不再是单纯的人力密集型护栏，而可能转化为可复制的流水线。

8月28日，国家发改委在8月例行新闻发布会上指出，机器人产业涉及人工智能、先进制造、新材料等前沿技术，必须坚持因地制宜、健康有序发展，防止盲目跟风、一哄而上。下一步将以具身智能实训场和应用中试基地为抓手，统筹布局实训场，强化数据和模型等基础支撑。数据显示，上半年国内具身智能融资约935亿元、出货超4万台。

值得关注：上半年中国人形机器人全球占比已升至97%，资本热度持续攀升。官方此时划定边界，意味着具身智能产业将从“各地抢项目”迈入“按公共平台、数据基建、场景验证”分层发展的阶段。对投资人和从业者来说，实训场与中试基地将成为新的政策抓手与资源入口。

一句话总结：8月29日的AI主线一边是国产开源旗舰（腾讯Hy4、智谱GLM-5.3-Flash、阿里Qwen3.8-Flash-Next）密集开放权重，另一边是Agent从“能写代码”走向“永不下班”，而安全与监管正在努力跟上这两条线的扩张节奏。