开放权重继续出货：Inspect、Phonon-2、Kumo Tabular，以及一个志愿者训练的 145M 模型

项目官网显示，发布时间是 9 月 30 日 15:20 UTC。Inspect 由英国人工智能安全研究所与 Meridian Labs 打造，用于前沿人工智能评测，主打覆盖面：编程、智能体任务、推理、知识、行为和多模态理解，全在一个工具里。

框架自带可组合的数据集、智能体、工具和评分器，还有一个 200 多项现成评测的库。配套工具包括网页版 Inspect View 和 VS Code 扩展。沙箱通过扩展 API，在 Docker、Kubernetes、Modal、Proxmox 或 Vagrant 中运行不受信任的模型代码。项目称支持 20 多家模型提供商，本地推理可用 HuggingFace、vLLM 和 SGLang。

评测工具是开放权重里不讨喜的那一半。权重没有度量手段，就只是一堆文件。

一个 164 MB 的语音模型，和一个不用训练的表格模型

Fermion Research 于 9 月 30 日发布 Phonon-2，称它是 900 MB 以下最准确的开放语音识别模型。下载体积 164 MB。公司表示，它在 Open ASR Leaderboard 的七个英语数据集上平均词错误率 5.21%，而得分更高的开放模型，体积至少是它的 5.8 倍。

编码器把每个权重存成五个学习电平之一，约 2.1 比特，按三进制数字打包，每字节五个。权重采用 CC-BY-4.0 许可，和它的来源模型 Nvidia Parakeet TDT 0.6B v3 一样。Fermion 称，在 MacBook Air 上一小时音频约 20 秒转成文字；在 H100 上按 128 批量处理，每天音频耗时 13 秒。

Nvidia 拿出的则是另一种压缩。Kumo Tabular 于 9 月 29 日发布在 Hugging Face 上，一次前向传播就能从带标签的表格预测标签，不用训练、不用调参、不用特征工程，分类和回归都能做。它有三个规模，从 28M 到 215M 参数，只用人工数据预训练，以 OpenMDW-1.1 许可发布，可商用。Nvidia 称它在 TabArena、BeyondArena、TALENT 和 ScoringBench 上排名第一。

志愿者、Rust，以及一个用定时任务训练的 145M 模型

更小的项目也在推进。GitHub 项目 Coop 于 9 月 30 日更新，用捐赠的消费级硬件，加上 Hugging Face 和 GitHub Actions 的免费额度，在 FineWeb-Edu 上预训练一个约 145M 参数的纯解码器 Transformer。伪梯度以拉取请求的形式提交到公开数据集仓库。一个无状态的 GitHub Actions 定时任务负责聚合，理论上每五分钟做一次 DiLoCo 式的外层步骤，不过项目指出 GitHub 调度器实际触发间隔从几分钟到几小时不等。第一阶段在 TinyStories 上训练 15M 模型，六天后超出 Chinchilla 最优预算，验证损失从 9.01 降到 2.8。

另一个 Rust 项目 PSSA 也在 9 月 30 日更新，描述的是一种非 Transformer 架构：选择性状态空间递归、情景记忆库、逐 token 权重更新。作者称，参数量相同时它比 Transformer 学得更快，在同一 CPU 上生成速度约快十二倍。仓库里没有独立基准测试。

本周的开放发布，正撞上更严厉的监管环境。《卫报》9 月 30 日报道，美国联邦贸易委员会已对 Anthropic、OpenAI 等公司启动行业范围调查，这是美国首次针对失控人工智能智能体的官方执法行动。Ars Technica 同日报道，OpenAI 因安全顾虑推迟 IPO。开放权重不是这两项行动的对象，但监管的审视态度，给与之同行的所有发布定下了基调。