📅 第016期 · 2026年11月13日 · 本期主题：兑现承诺

各位开源爱好者早上好！今天的开源圈关键词是「兑现承诺」：Thinking Machines 把 Inkling 2 Small 的权重放上 Hugging Face——5940 亿参数 MoE、Apache 2.0 可商用，Mira Murati 说到做到；Perplexity 跟进开源 Decider v1.3 决策模型双版本；AWS 官方本地模拟器登上 GitHub 日榜第一，不开云账号也能跑 API 测试；OpenAI 把漏洞「发现—验证—修复」闭环开源成 codex-security。另一边，黄仁勋辞任英伟达 CEO 震动业界，Hugging Face CEO 表态「比以往更努力捍卫开源 AI」。5 条看点、3 个项目、3 条快讯，开工前刷完。

✨ 金句：我们将比以往更加努力地捍卫开源人工智能。——Clément Delangue（Hugging Face CEO，黄仁勋辞任英伟达 CEO 事件后领英发声）

🎯 今日看点

1️⃣ Thinking Machines 兑现承诺：Inkling 2 Small 权重以 Apache 2.0 开放

Thinking Machines 于 11 月 12 日在 Hugging Face 开放 Inkling 2 Small 权重，Apache 2.0 许可，可下载、微调并用于商业产品。模型总参数 5940 亿（594B）、每 token 激活约 170 亿，是 48 层稀疏 MoE（384 个专家选 8），原生支持文本与图像输入，上下文最长 100 万 token，定位智能体、工具调用、编程助手与 RAG；本地部署至少需要约 500GB 显存。训练披露：第一阶段在 NVIDIA GB300 NVL72 上以原生 NVFP4 预训练约 8.4 万亿 token（约 68 小时），第二阶段约 3.8 万亿 token、上下文扩至 512K，随后 1,075 步联合强化学习、超 1,700 万次 rollout，历时约 9 天、动用 2048 块 GPU。成绩单：开放权重后登上 Agent Arena 美国开源模型第一、全部开源模型第二、综合榜第 22；Code Arena: WebDev 拿下 1,647 分，为美国开源第一、较前作 Inkling-Small（1,408 分）提升 239 分。

💡 为什么值得关注：「先闭源上线、安全测试完再开源权重」的节奏第一次被完整跑通，594B 总参＋17B 激活的成本结构对智能体场景极其友好，这是本周开源阵营分量最重的一块权重。

🔗 权重主页：https://huggingface.co/thinkingmachines/Inkling-2-Small

2️⃣ Perplexity 开源 Decider v1.3 双版本：权重上 Hugging Face，OpenRouter 免费一周

Perplexity CEO Aravind Srinivas 宣布开源最新决策模型 Decider v1.3 与 Decider Flash v1.3：权重开放在 Hugging Face，并同步在 OpenRouter 上免费一周；本轮更新新增 locate 能力。

💡 为什么值得关注：决策/路由模型是大模型应用降本的隐藏杠杆——Perplexity 把自家生产系统用的决策层直接开源，做智能体编排与意图分流的团队可以先免费用一周，再决定要不要自部署。

🔗 官方宣布：https://x.com/AravSrinivas/status/2121020114321703210

3️⃣ AWS 官方本地模拟器登 GitHub 日榜第一：不开云账号跑 AWS API

GitHub 11 月 13 日日榜上，aws/aws-emulator 以单日 +2,133 星登顶（GitHub API 实时核验 ★5,437，Rust，CC0-1.0）：启动后把 AWS CLI 或 SDK 指向它的端点，即可对着模拟资源开发与测试，全程无需 AWS 账号；Rust 测试可为每个用例内嵌隔离实例，每个版本公布逐服务保真度评分。日榜第二 GoogleChrome/modern-web-guidance（+1,597），第三 morluto/rea（+1,546，★455,308，MIT）。

💡 为什么值得关注：本地仿真＋公开保真度评分，等于把「云 API 正确性」这个黑盒打开了——CI 里跑集成测试不必再烧真云资源，测试基建开源化对出海与成本敏感团队尤其实在。

🔗 项目主页：https://github.com/aws/aws-emulator

4️⃣ OpenAI 开源 codex-security：漏洞「发现—验证—修复」闭环，一天 1.24 万星

OpenAI 在 GitHub 开源 openai/codex-security（Apache-2.0）：TypeScript 实现的安全工具链，包含命令行入口与 SDK，目标是把「找漏洞—验证漏洞—修漏洞」闭环交给编程智能体，而不是只吐一堆静态扫描告警；仓库标签指向 code scanning、DevSecOps、CI 集成与漏洞扫描，npm 包 @openai/codex-security 可直接安装，嵌入流水线或自有 agent。发布一天积累 1.24 万 Star（GitHub API 实时核验 ★12,427）。

💡 为什么值得关注：安全工具的竞争焦点正从检出率转向「可被维护者接受的补丁」——扫描可以像代码评审一样进入 agent 循环；要过等保、做 DevSecOps 的团队多了一条能直接接进 CI 的开源链路。

🔗 项目主页：https://github.com/openai/codex-security

5️⃣ 黄仁勋辞任英伟达 CEO，Hugging Face CEO 表态力挺开源 AI

英伟达 11 月 12 日公告黄仁勋辞去总裁、CEO 与董事职务，即刻生效，CFO Colette Kress 出任临时 CEO，股价开盘下跌 14 个点。据公众号「数字生命卡兹克」依据《纽约时报》与 The Information 的梳理：从 2022 年 A100/H100 对华禁售、Megaspeed 采购争议、情报机构风波到婚外情曝光，董事会自 10 月 29 日起 14 天内收网；同日，美国民主党议员就英伟达对华芯片销售启动调查并致函商务部长。Hugging Face CEO Clément Delangue 在领英称这是令人难过的一天，表示将比以往更努力捍卫开源人工智能，并认为分布式领导架构正是英伟达成功的原因。

💡 为什么值得关注：无论后续出口管制与开源策略如何摆动，「开源 AI 作为制衡力量」的声量在事件后明显放大；做模型选型与算力规划的团队，需要把供应链不确定性重新计入风险评估。

🔗 深度梳理：https://mp.weixin.qq.com/s/ToplAo9NHP356Fu-hbYlsg

🚀 项目推荐

1. aws/aws-emulator — AWS 官方本地 API 模拟器（CC0-1.0）｜⭐ 5,437

Amazon 官方的 AWS API 本地模拟器（Rust）：启动后把 AWS CLI 或 SDK 指向其端点即可开发测试，无需 AWS 账号；Rust 测试可按用例内嵌隔离实例，每个版本公布逐服务保真度评分。日榜 24 小时新增约 2,133 星，登顶第一。

🔗 https://github.com/aws/aws-emulator

2. openai/codex-security — OpenAI 官方安全扫描 CLI + SDK（Apache-2.0）｜⭐ 12,427

用命令行与 TypeScript SDK 扫描代码仓库中的安全漏洞、验证问题并提出修复方案，把「找漏洞—验证—修复」闭环交给编程智能体，npm 包可直接嵌入 CI/CD。发布一天约 1.24 万星。

🔗 https://github.com/openai/codex-security

3. CopilotKit/OpenBot — MIT 可自托管的 AI 同事工作区（MIT）｜⭐ 11,617

CopilotKit 出品的开源 AI 同事 OpenBot 1.0：每个 Bot 拥有独立容器、自带浏览器与文件，所有浏览器点击、文件写入和 MCP 工具调用先经 CEL 策略网关检查并写审计记录再执行；企业可自带模型、agent 和基础设施。

🔗 https://github.com/CopilotKit/OpenBot

📰 开源快讯

• SGLang 推理栈登陆 AWS Trainium：SGLang 团队与 AWS Annapurna Labs 联合发布并开源 SGLang-Neuron v0.1.0，PyTorch 原生插件，可在 AWS Trainium 上以公共预览形式服务 LLM 与扩散模型。（来源）
• Liquid AI 发布 74M 参数流式音频编解码器 LiquidCodec：面向 24 kHz 音频、12.5 Hz 帧率、12 codebooks，权重已上架 Hugging Face。（来源）
• Gemini 4 Hydrogen 全渠道推送：Google 宣布向全球所有用户推送 Gemini 4 Hydrogen，开发者可在 AI Studio、Android Studio 用 Gemini API，付费 AI Pro/Ultra 可在 Antigravity 使用；Artificial Analysis 评测其 xhigh 档 Intelligence Index 54 分、每任务成本约为 Claude Sonnet 5.5 的 32%。（来源）

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