科技AI早报｜2026-10-26：南北阁 33B 开源、GPT-6.1 Terra 露面、AI 资金循环之问
BOSS 直聘旗下南北阁开源 Nanbeige4.3-33B（成绩为自测）；有帖子称 GPT-6.1 Terra 现身微软/GitHub 配置（未经官方确认）；两位 Claude Code 核心成员离开 Anthropic；千余数学家成立人类数学协会拒绝商业 AI；BIS 数据引发 AI 循环融资讨论。
过去约一天，X 上科技/AI 的讨论主要围绕三件事：开源模型又冒出一个“小而能打”的选手，OpenAI 的新模型名字在代码仓库里提前露面，以及 AI 行业的钱到底是不是在“自己人之间转圈”。另外，一千多位数学家公开表态拒绝商业 AI，也吵得很热闹。
1. 南北阁开源 Nanbeige4.3-33B：30B 级别的 agent 模型
BOSS 直聘旗下的 Nanbeige（南北阁）大模型实验室在 Hugging Face 放出了 Nanbeige4.3-33B 及其 Base 版权重。据实验室和多条转述帖：这是一个约 33B 参数的稠密模型，支持最长 512K 上下文，主打 agent 编程和办公类任务；在实验室公布的测试里，它在多数基准上领先 Qwen3.8-27B、Gemma4-31B 等同量级开源模型。实验室还称它是后续小模型（首款为 Nanbeige4.3-3B）的“老师”模型。以上成绩是实验室自测，尚未经独立评测确认。
X 上一条讨论度很高的帖子称，4bit 量化后大约 24GB 显存就能跑起来；也有人很快把它接进了 NVIDIA NeMo 的微调示例。
为什么重要：30B 左右、一张消费级大显存卡能跑的模型，是很多人本地写代码、跑 agent 的甜点区。想试的话，先在自己的任务上小规模对比，别只看榜单。
2. 有帖子称：GPT-6.1 Terra 在微软/GitHub 的配置里露面（未经官方确认）
据 X 上多条帖子截图，微软和 GitHub 工程师在公开仓库的提交里，把一些评测与代码审查配置里的模型从 GPT-6.1 Sol（或更早的 GPT-5.6 Terra）换成了 “gpt-6.1-terra”，之后部分改动又被回滚。社区据此推测 OpenAI 即将发布一个更便宜的中档模型。OpenAI 目前没有官方公告，名字、定位、价格都只是推测。
为什么重要：如果属实，说明编程类模型的价格战还会继续。对开发者来说，还是那句话：模型名字写在配置里、别写死在代码里，换起来才不疼。
3. Claude Code 团队两位核心成员先后宣布离开 Anthropic
Claude Code 团队的 Thariq Shihipar 和做了 Claude Code 桌面版的 Anthony Morris 前后脚在 X 上宣布离职。两人的帖子语气都很平和：Thariq 说要先休息一段再做新东西，据转述 Anthony 也说明自己不是被辞退的。很多开发者感慨 Thariq 平时经常在 X 上讲 Claude Code 的用法技巧。有帖子把这事和“Anthropic 据报道计划 11 月中旬 IPO”放在一起讨论，IPO 时间来自媒体报道，未经公司确认；离职原因两人也都没有细说，没必要过度解读。
为什么重要：工具背后的人员变动，短期内对用户影响不大。不过 Claude Code 的不少“最佳实践”是这些工程师在 X 上口口相传的，好的经验最好自己记下来。
4. 一千多位数学家成立“人类数学协会”，承诺不帮商业 AI
据多条帖子援引 New Scientist 的报道和该协会的成员名单，新成立的 Association for Human Mathematics（人类数学协会） 成员已超过 1000 人（有帖子给出的数字是 1008 人）。成员承诺：不为商业 AI 公司提供工作、咨询或宣传，不发表 AI 写的数学论文；其中约 654 人加入了更严格的“无 AI 小组”，研究中完全不用 AI。
X 上反应两极：有人认为这是在守护数学里“人的理解”；计算机科学家 Pedro Domingos 则发帖讽刺说该协会应该选鸵鸟当吉祥物。
为什么重要：这是学术界第一次有这么大规模、成体系的“拒绝”。不管站哪边，它都提醒了一点：AI 能产出结果，但“谁理解了、谁负责”在学术里依然是核心问题。
5. 国际清算银行（BIS）的数据：AI 公司的钱有一半多来自 AI 公司
X 上不少帖子在转一组据称来自国际清算银行（BIS）分析的数字：2021—2025 年间，AI 公司流入资金中约 55.2% 来自 AI 行业内部，AI 公司对外投资里约 28.7% 投给了别的 AI 公司。讨论里常被一起提到的例子包括英伟达今年对 AI 公司的大额投资、芯片厂商给 AI 实验室提供融资等。有人拿它和 2000 年前后电信泡沫里“供应商借钱给客户买自己设备”相比，也有人认为今天 AI 工具有真实的用户需求，不能简单类比。具体数字以 BIS 原文为准，帖子里的案例金额多来自媒体报道。
为什么重要：这和昨天早报里 Apollo 经济学家“AI 在科技巨头之外还没见到回报”的说法是同一类问题：钱有没有流到真实的客户收入里。个人观点：这类数据适合当风险提示，不必据此唱衰整个行业。
6. 有帖子称：DeepSeek V4.1-Flash 在本地硬件上跑得很快
据 X 上的汇总和社区测试帖，DeepSeek 在 10 月中旬更新了 V4.1-Flash（MoE 架构，支持 1M 上下文）。这两天有爱好者晒出用多台 DGX Spark、苹果芯片和高端消费级显卡本地跑它的速度数据。这些都是个人测试，配置和量化方式各不相同，速度数字不具可比性。
为什么重要：大模型“本地私有部署”的门槛还在降，对在意数据不出门的小团队是好消息；但真要上生产，稳定性和质量比峰值速度更要紧。
来源（X）
- Nanbeige4.3-33B 发布与自测成绩（TestingCatalog）
- Nanbeige4.3 权重开放说明（中文）
- Nanbeige4.3 4bit 约 24GB 显存的讨论
- gpt-6.1-terra 出现在微软评测配置的截图
- GitHub Copilot 审查配置换成 gpt-6.1-terra 的帖子
- 两位 Claude Code 成员离职汇总
- Thariq 离职的社区反应
- 人类数学协会成员人数与承诺内容
- New Scientist 报道与成员名单出处
- Pedro Domingos 的讽刺帖
- BIS 数据：55.2% 资金来自 AI 行业内部
- X 新闻汇总：AI 行业循环融资受关注
- X 新闻汇总：DeepSeek V4.1-Flash 本地运行
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