AI 速遞｜2026-11-03
1.美團發佈 LongCat-2.5：1.6T 參數、100 萬 token 上下文
美團 11 月 2 日發佈 LongCat-2.5，混合專家架構，總參數 1.6 萬億、每次激活約 480 億，原生多模態，上下文 100 萬 token、最大輸出 12.8 萬 token。官方平台定價為每百萬輸入 token 0.30 美元、輸出 1.20 美元（限時折扣價），權重暫未開源，官方稱後續會上 GitHub 與 Hugging Face。
對你有甚麼用：長上下文＋低激活參數的組合，適合做長文檔、長對話這類任務；但權重未開源前只能走官方平台，先按折扣價算好成本再決定是否接入，別按原價做預算。
2.Trajectory 拿下 4500 萬美元 A 輪：讓業務專家自己再訓練模型
成立約一年的 Trajectory 完成 4500 萬美元 A 輪，估值 3 億美元，Sequoia 領投，Nvidia、Bessemer、Bain 參投。公司做持續學習／後訓練平台：接上企業自己的應用後，收集真實使用反饋再對開源模型做再訓練，讓模型越用越像該行業的老手，客戶包括 Harvey、Rogo、Decagon 等。
對你有甚麼用：通用模型不夠用的時候，真正的壁壘往往是「用自己的數據把模型調教成行家」。做行業 AI 服務時，別只賣一次性的提示詞，賣「持續變好的模型」更容易收長期費用。
3.Lazarus AI 融資 4300 萬美元：主打企業能完全掌控的獨立 AI
Lazarus AI 宣佈獲得 4300 萬美元融資，投資方包括 QBE、Mucker Capital、State Farm Ventures 等。公司面向保險、政府等受監管客戶，提供可本地或私有雲部署、不按 token 收費的 AI 平台，覆蓋文檔理解、代碼漏洞修復、老系統現代化三個方向，客戶保有數據、模型與部署的主導權。
對你有甚麼用：「數據不出域、可審計、成本可預測」正在成為受監管行業的硬需求。接企業客戶時，把這三點寫進方案，比單純講模型能力更容易過採購關。
4.OpenAI 推出 LifeVal：考 AI 能不能真的處理生活雜事
OpenAI 發佈 LifeVal 基准，專門衡量 AI 助手處理現實個人事務的能力，任務來自時間使用調查與 3995 人的問卷，覆蓋育兒協調、食品補助申請、醫療導航、個人理財等 16 類任務。報道稱 GPT-6 Astra 平均得分 80.6%，九個月前的 GPT-5.2 為 49.3%，其中 10 類任務完成率達 100%。
對你有甚麼用：生活助手類產品的競爭點，正在從「會聊天」變成「能把一件事辦完」。做個人助手、代辦類產品時，直接按 LifeVal 這 16 類任務逐項驗收，比自己拍腦袋列功能更靠譜。
5.倉庫機器人公司 Tutor Intelligence 完成 7500 萬美元 B 輪
Tutor Intelligence 完成由 a16z 領投的 7500 萬美元 B 輪，累計融資 1.17 億美元。公司做倉庫機器人的控制模型，產品名為 Sonny 與 Cassie，屬於「一個模型管多種機器人」的路線，而非為每款硬件單獨寫控制邏輯。
對你有甚麼用：具身智能的錢開始流向「通用控制模型」而不是單一硬件。做機器人或自動化相關副業時，先想清楚你的模型能不能跨設備復用，能復用的才有規模效應。