美团LongCat-2.5开源
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Consensys 与 ClearToken 拟合作推进代币化证券全天候结算
火星财经消息，10 月 8 日，区块链软件公司 Consensys 与交易后基础设施公司 ClearToken 宣布合作，计划让银行通过全天候基础设施转移代币化资产和现金。双方拟将 Consensys 的区块链系统与 ClearToken 受监管的交易后实体对接，以法币、代币化银行存款或稳定币，对合格证券进行 24/7 结算。公告并未将新的公共区块链或结算场所投入生产，而是说明双方计划如何连接代币化、钱包、分发、现金流动与证券结算的法律终局性。Consensys 将提供密码学终局性，即链上交易不可更改的技术确定性；ClearToken 负责结算终局性，即资金或证券转移最终且不可撤销的法律确定性。ClearToken 的证券存管已通过英格兰银行 Digital Securities Sandbox 的 Gate 2，其独立清算实体仍需英格兰银行授权。ClearToken CSD Limited 拟把不同银行持有的合格证券转为可互换的代币化工具，并使用与传统对应证券相同的 ISIN。启动时存管计划支持 FTSE 350 股票、英镑国债、英镑公司债和非英镑公司债。沙盒托管上限为国债 6 亿英镑、英镑公司债 9 亿英镑、非英镑公司债 18 亿英镑。公告未点名参与银行、网络、钱包产品或首笔交易日期。
AI订阅大摸底：Claude补贴比国产Coding Plan还狠
动察 Beating AI 快讯，SemiAnalysis 把 OpenAI、Anthropic、Meta、SpaceXAI、MiniMax、月之暗面、智谱、Cursor 和 Cognition 的 AI 订阅套餐逐个测了一遍。它分别测试输入、缓存写入、缓存读取和输出会消耗多少订阅额度，再按自己 9 月的 Agent 使用结构计算，其中约 96.6% 是缓存读取。最后再套用各家的 API 标价，看同样一批 token 如果直接走 API，需要花多少钱。SemiAnalysis 将这个数字称为「API 等价价值」。 Claude 的 Sonnet 和 Opus 补贴最狠。同样每月 200 美元的 Max 20x，使用 Sonnet 5.5 最多可跑出约 12,529 美元的 API 用量，相当于月费的 62.6 倍；Opus 5.5 约为 11,726 美元，相当于 58.6 倍。换成更贵的旗舰模型 Fable 5.1，却只剩 2,485 美元，也就是 12.4 倍。同一个套餐能差近 5 倍，因为不同模型和不同类型的 token，扣掉后台额度的速度并不一样。Anthropic 给 Sonnet 和 Opus 留了大量额度，对 Fable 则明显收紧。 国产 Coding Plan 同样大量补贴重度用户，但力度仍追不上 Claude。SemiAnalysis 测得，132 美元的 MiniMax Token Ultra 可折算约 3,088 美元 MiniMax-M3 API 用量，相当于月费的 23.4 倍；168 美元的智谱 GLM Coding Max 约为 11.6 倍；199 美元的 Kimi Code Ultra 约为 6.7 倍。即使是其中最高的 MiniMax，每美元折算价值也只有 Claude Sonnet、Opus 的四成左右。 OpenAI 最近反而开始主动收紧补贴。新购 Pro 200 的各档模型 token 额度被直接减半，此前购买的套餐可暂时保留旧额度到 10 月 29 日。现在 200 美元 ChatGPT Pro 使用 GPT-6.1 Sol，折算价值约 2,084 美元，相当于月费的 10.4 倍；同价 Claude Opus 是它的 5.6 倍。即使撇开两款模型 API 单价的差异，只算实际 token，两者也是约 286 亿对 102 亿，Claude 仍多 2.8 倍。 但到
Prime Intellect推理平台上线：内部每天已跑近1万亿Token
动察 Beating AI 快讯，Prime Intellect 发布开源模型推理服务 Prime Inference。 用户可以直接按需调用模型；如果任务需要长期稳定运行，也可以提前锁定一部分推理算力。接口兼容 OpenAI API，首个公开部署的模型是 GLM-5.3。 这套系统此前已经在 Prime Intellect 内部使用。官方称，它每天处理接近 1 万亿 tokens，用于强化学习、合成数据、模型评测和 Coding Agent。Prime Intellect 从今年 1 月起也一直在为客户运行大规模部署。 Prime Inference 重点优化 Agent 的长上下文负载。它把提示词处理和生成回复分到不同 GPU 上，测试中将 p90 token 间延迟降低近 40%。Prime Intellect 还压缩了 KV 缓存，相同显存下，每个解码器可缓存的 token 从 109 万增加到 163 万，提升约 50%。 Prime Intellect 此前已经提供强化学习、评测和沙箱等训练基础设施。加入推理服务后，它可以把模型训练和实际部署接到同一套平台里，实际运行产生的数据也可以继续用于后续训练。
Jevgrep让Coding Agent少自己找代码：SWE-bench主模型成本降29%
动察 Beating AI 快讯，开发者 David 基于 Jev 开源了一个专门给 Coding Agent 找代码的研究工具 Jevgrep。 用户只要问一句「登录校验写在哪里」，它就会用 TypeSafe 的决策模型 Jev 逐层搜索代码库，找出相关文件和源码片段，再交给 Claude Code、Codex 等 Agent 继续修改和测试。 它主要解决 Coding Agent 很费 token 的「找代码」环节。Jevgrep 不会先把整个仓库塞给模型，也不是只做一次语义搜索。它会先判断哪些目录值得继续找，再检查相关文件和代码声明，最后返回源码片段、行号和后续阅读线索。仓库还提供了 Skill，让 Agent 知道什么时候调用 `jg` 收集上下文。 最新 SWE-bench 实验用了 10 个 Python 任务。使用 Jevgrep 和不用 Jevgrep 都完成了 8 个，但 GPT-5.6 Sol 的总成本从 7.62 美元降到 5.44 美元，减少 28.63%。作者最初在 X 上写的是 40%，仓库随后更新实验结果，目前已经改成「约 30%」。 不过，这个数字只统计 Sol 的费用，没有把 Jev 算进去。实验日志中能够确认的 Jev 调用费用已经至少有 1.57 美元，部分调用缺少完整计费记录，实际总额未知。此外，这组实验只有 10 个任务，而且每题只跑了一次。
美团LongCat-2.5预览版上线：原生多模态，主攻长程Agent
动察 Beating AI 快讯，美团上线 LongCat-2.5-Preview。模型延续 LongCat-2.0 的 1.6T 总参数、约 48B 激活参数和 1M token 上下文，但加入了原生多模态能力，开始面向终端、浏览器、桌面软件、电子表格和设计工具等场景执行长流程任务。 LongCat-2.5-Preview 已接入官方 API，同时兼容 OpenAI 和 Anthropic 接口，最大输出长度为 128K tokens。官方还给出了 Codex、OpenCode、OpenClaw 和 CatPaw 的接入方法，现有 Agent 工具可以直接调用。 美团同时给所有老用户发放 500 万免费 tokens，用于体验新模型，原有 token 套餐也能继续使用。不过官方目前还没有公布 LongCat-2.5 的 benchmark，GUI 操作和长流程任务到底提升了多少，暂时没有公开数据可对比。
阶跃星辰开源Step Code：自测追平DeepSeek Harness，token更省
动察 Beating AI 快讯，阶跃星辰开源 AI 编程工具 Step Code v0.1.0，采用 MIT 许可证。它直接跑在终端里，可以读写代码、跑测试和执行开发任务，还支持 MCP、Agent Skills 和 Claude Code 插件。内置的 StepPage 可以一条命令把本地静态网站发布到线上。 Step Code 主打少用 token。在阶跃自己的 Terminal-Bench 2.1 横评中，它完成 72/89 个任务，得分 80.9%，与 DeepSeek Harness 并列最高，但 token 用量更低。 阶跃自建的 Multi-Frame 长任务测试共有 150 道题，Step Code 完成 110 道，得分 73.3%，平均每题消耗 509 万 token，在对比的 6 款 harness 中同时拿到最高通过率和最低 token 用量。 不过阶跃没有公布这轮横评具体用了哪个底层模型，也没有拆解这些 token 是怎么省下来的。官方只提到 Step Code 与 Step 系列模型一起针对 token 消耗做过调优。 源码里也能看到不少「节流」设计：文件读取和命令输出会限长，搜索尽量缩小返回范围，长对话默认会压缩上下文，system prompt 也要求能直接调用工具就不要额外开 Agent。 还有一套更激进的 contextProjection，可以裁掉旧工具输出、重复结果和历史 reasoning，不过默认关闭。 综合来看，它的 token 优势来自模型和 harness 多处优化叠加。