DeepSeek-V4 预览、Devin Security Swarm、Together AI 融资 8 亿美元，以及 Fable 5 全球恢复

2026年7月1日对 AI 生态来说是信息密度极高的一天：DeepSeek 发布 V4 Preview，提供两个 API 变体，并计划于 7 月 24 日弃用旧版本；Cognition 推出 Security Swarm（在 50 个真实 CVE 上召回率达 72%，每次扫描 $90）；Together AI 宣布完成 8 亿美元 C 轮融资，并新增超过 500 MW 的算力容量。与此同时，Anthropic 全球恢复 Fable 5，并发布一个由 Amazon、Microsoft 和 Google 共同开发的行业通用 jailbreak 评估框架；GitHub Copilot 同时推出五项更新，而 xAI 也以测试版形式发布了其 Voice Agent Builder。

Fable 5 和 Mythos 5 全球恢复——以及一个反 jailbreak 的行业框架

7月1日 — Anthropic 正式宣布恢复 Claude Fable 5 和 Claude Mythos 5，结束了自 6 月 12 日起因美国出口管制而实施的暂停。此次重新开放还伴随着多项重要的 AI 安全公告。

Fable 5 的可用性。 该模型可在 Claude Platform、Claude.ai、Claude Code 和 Claude Cowork 上使用。对于 Pro、Max、Team 以及 Enterprise premium 方案，它包含在每周使用额度的 50% 中，直至 7 月 7 日；此后将改为按使用量计费。AWS、Google Cloud 和 Microsoft Foundry 上的重新启用正在推进中。Mythos 5 目前仍仅限于自 6 月 26 日起获批的美国组织，并正在向国际 Glasswing 合作伙伴扩展。

为何暂停？ Amazon 的研究人员发现了一种绕过 Fable 5 防护机制的办法（bypass），可用于生成某些软件漏洞的利用代码。经过调查，Anthropic 和美国政府确认：同样的行为也可由能力弱得多的模型复现——包括 Claude Haiku 4.5、Sonnet 4.6、Opus 4.8 以及多个 GPT-5.x 变体。因此，并未暴露出 Mythos 级别的独有进攻能力。

Anthropic 还开发了一个新的安全分类器，专门针对这一绕过技术，并经美国商务部下属 Center for AI Standards and Innovation（CAISI）的研究人员验证：它可以拦截超过99% 的尝试。

行业级 jailbreak 评估框架。 最重要的政策新内容，是提出一个由 Amazon、Microsoft、Google 及 Glasswing 合作伙伴共同开发的通用框架，用于根据四项标准评估 jailbreak 的严重性：

标准	描述
能力增益	攻击者是否获得了原本无法获得的能力？
覆盖范围	该 jailbreak 是否覆盖了许多不同的攻击任务？
武器化难度	从 jailbreak 到真实攻击需要多少人工努力？
可发现性	该技术是否已经广为人知并可在网上获取？

该框架旨在帮助 AI 开发者以一致的方式整理漏洞报告，并以标准化方式向政府和行业合作伙伴传达风险级别。该行业的其他公司也被邀请加入这一倡议。Anthropic 同时启动了一个专门面向研究人员的 HackerOne 计划，鼓励他们报告 Fable 5 中的 jailbreak。

对美国政府加强承诺： 在公开发布前提前访问模型、快速分享 jailbreak 情报和缓解措施、与分配了大量算力的联合研究团队合作，以及推动建立一个自愿性的通用前沿模型评估标准。

🔗 Anthropic 公告 — Fable 5 和 Mythos 5 恢复

Devin Security Swarm——面向应用安全的智能体群

7月1日 — Cognition 发布 Devin Security Swarm，这是一个专注于在整个代码库中检测和修复漏洞的多智能体系统。其架构基于 Agentic MapReduce：并行运行的智能体（Map）扫描代码片段，捕捉业务逻辑漏洞、链式认证绕过以及跨服务利用路径；中央智能体（Reduce）则将各自结果组合成完整的攻击路径。随后，每个漏洞都会在隔离的沙箱（sandbox）中复现，以验证其在运行时是否可被利用，然后 Devin 会编写补丁并发起 PR 供人工审查。

在 50 个真实 CVE（含 GHSA 标识）上的基准测试：

工具	召回率	每次扫描成本
Devin Security Swarm	36/50 (72 %)	$90,23
Claude Security	34/50 (68 %)	$131,87
Codex Security	24/50 (48 %)	$118,20
Cursor Security	13/50 (26 %)	$4,60

Devin 是唯一发现另外三款工具遗漏的三项关键漏洞的工具：通过模板注入绕过 PHP 沙箱、通过元数据解析实现参数注入，以及 Spring Kafka 中过于宽松的反序列化攻击面。该基准覆盖的语言包括 Go、Python、JavaScript、Rust、Ruby、C#、Java、Swift、PHP、Elixir、Erlang、C、Kotlin 和 Dart。

运行方式。 无需每个仓库单独配置，也不需要 CI 集成。扫描配置文件会根据现有威胁建模文档自动生成，并适配特定攻击者画像。扫描可以按计划执行（每日、每周或自定义）：第一次扫描会建立完整基线，后续扫描仅分析变更代码——从而降低长期成本。每个配置文件的批量大小都可调整，以便在预算范围内平衡分析深度。Devin Security Swarm 的价格比召回率最接近的 Claude Security 低 30%，并且比 Codex Security 便宜一半。

可用性： 从今天起面向企业开放。Cognition 还提供为期六周的配套项目（“Devin Security Vulnerability Remediation Program”），并配有嵌入式 Cognition 工程团队。

🔗 Cognition 公告 — Devin Security Swarm

DeepSeek-V4 Preview——两个 API 变体，7 月 24 日弃用旧版本

7月1日 — DeepSeek 发布 DeepSeek-V4 的预览版（Preview），现已可在网页、移动应用和 API 上使用。公告强调了增强的 Agent capabilities 以及改进后的推理能力。该 API 引入了两个不同的变体：

API 标识符	模式	替代
`deepseek-v4-flash`	非推理（non-thinking）	`deepseek-chat`
`deepseek-v4-pro`	可配置 `reasoning_effort` 的推理模式	`deepseek-reasoner`

旧的标识符 deepseek-chat 和 deepseek-reasoner 将于 2026年7月24日 15:59 UTC 被弃用，并在过渡期内继续作为 V4 Flash 的别名使用。使用这些标识符的开发者必须在该日期之前完成迁移。

V4 Pro 的显著参数：

"thinking": {"type": "enabled"} — 启用显式推理
"reasoning_effort": "high" — 控制推理强度（值：low, medium, high）

扩展的 API 兼容性。 DeepSeek API 现在通过两个不同的 base_url 同时支持 OpenAI 和 Anthropic 格式：

OpenAI 格式：https://api.deepseek.com
Anthropic 格式：https://api.deepseek.com/anthropic

这种双重兼容性简化了从任一生态系统迁移的过程。已公布的集成： Claude Code、GitHub Copilot 和 OpenCode 现在都可以将 DeepSeek-V4 作为后端模型，而无需修改代码。完整参数文档可在 api-docs.deepseek.com 获取。

🔗 DeepSeek — V4 Preview

Together AI 以 8 亿美元 C 轮融资推动生产环境中的开源 AI

7月1日 — Together AI 宣布完成 8 亿美元 C 轮融资，并伴随超过 500 MW 算力容量 的承诺，这些算力将由新投资者独立出资建设。

投资方：

投资者	简介
Aramco Ventures	Aramco 的投资部门
NVIDIA	GPU 领导者（战略合作伙伴）
Vista Equity	科技私募基金
General Catalyst	主要 AI/SaaS 风投
Emergence Capital	企业风投
Schneider Electric	能源与效率
Pegatron	硬件制造商
Salesforce Ventures	Salesforce 的风投部门
March Capital, DTCP Growth, Lux Capital, Geodesic, PSP Partners	补充基金

论点。 Together AI 的立场基于一个有据可查的现实：封闭式专有 LLM 的经济性在大规模生产环境中已变得不可持续。开源权重模型——DeepSeek、Nemotron、MiniMax、Kimi、GLM——正在缩小质量差距，同时带来6 到 20 倍的成本降低。一个可验证的例子是：Decagon 在迁移到 Together AI 之后，推理成本降低了 6 倍。

Together AI 将自己定位为全球最大的 AI token 生产者之一。近期重点成果包括：面向 NVIDIA Blackwell 的 FlashAttention-4、用于生产环境 kernel 优化的 Together Megakernel 和 together.compile，以及面向前沿开源模型的最快 endpoints。新增的 500 MW 容量旨在帮助企业从封闭式专有基础设施迁移到大规模开源权重部署。

🔗 Together AI 公告 — C 轮融资

Runway × Bertelsmann——把 AI 视频模型扩展到欧洲媒体集团的规模

7月1日 — Runway 宣布与 Bertelsmann 建立创意合作伙伴关系。Bertelsmann 是一家国际媒体集团，旗下包括 RTL Group、BMG 和 Bertelsmann Marketing Services，2024 年总计拥有 75,000 名员工 和 190 亿欧元收入。

该合作始于 2024 年的 Bertelsmann AI Hub，如今进入集团创意工作流的实际集成阶段。涉及三个实体：

Fremantle（RTL Group 旗下制作公司）— 已启动其 AI 工作室 Imaginae，并发布了首批使用 Runway 模型制作的作品。RTL Germany 正将其用于制作广告和营销素材
BMG（Bertelsmann Music Group）— 为专辑发行和艺人制作营销视觉内容
Bertelsmann Marketing Services — 在集团营销工作流中部署

“Runway’s models are built to enable creativity at scale. This partnership is a reflection of what we think AI in media actually looks like at scale.”

🇨🇳 Runway 模型的设计初衷，是让创造力能够大规模实现。这个合作关系体现了我们认为 AI 在大规模媒体领域中真正代表的东西。 — Runway 首席运营官 Michelle Kwon

这项合作是 Runway AI 视频模型首次在欧洲领先媒体集团中进行的大规模部署。Bertelsmann 还拥有 Penguin Random House（出版）和 Arvato Group（BPO 服务），这使得集成范围有可能超越单纯的视听创意制作。

🔗 Runway 公告 — Bertelsmann 合作

Grok Voice Agent Builder——不到 2 分钟即可生成生产级语音智能体

7月1日 — xAI 正式以测试版推出 Grok Voice Agent Builder，这是一个无代码（no-code）平台，可在不到两分钟内创建生产级语音智能体。它基于 Grok Voice Think Fast 1.0，这是一个原生集成的语音到语音（speech-to-speech）模型——无需分别拼接转写、语言模型和语音合成。

关键功能：

以自然语言描述呼叫流程，模型可实时推理
知识库：上传文档（文本、Markdown、Word、PowerPoint、Excel、HTML、JSON），并组织成可在智能体之间共享的集合
内置连接器：Google Calendar、Outlook、Google Drive、OneDrive、Linear、Notion、网页搜索、转接人工、实时通知
电话功能：提供免费号码、直接 SIP、WebSocket 客户端
内置超过 80 种语音，或使用约 2 分钟音频进行声音克隆
可观测性：记录并转写每通电话，审计所使用的工具
可配置 guardrails，支持 25+ 种语言

定价：

用量	价格
音频（含语音，不另收平台费）	$0,05/分钟
使用已开通的免费号码拨打电话	+$0,01/分钟

τ-voice Bench 基准（现实条件：电话音频质量下降、口音、打断、多工具对话）——由 xAI 制作的基准：

模型	排名
Grok Voice Think Fast 1.0	第1名
Gemini 3.1 Flash Live	第2名
GPT Realtime 1.5	第3名

目前尚未提供该基准的详细结果或独立方法学。

🔗 xAI 公告 — Grok Voice Agent Builder

GitHub Copilot——7月1日的五项更新

GitHub 同时为 Copilot 发布了五项新功能：多模态视觉、浏览器控制、首个 open-weight 模型访问，以及两个用于控制 AI credit 的工具。

Copilot Vision 正式可用

7月1日 — Copilot Vision 正式进入通用可用状态。用户可以将图像（JPEG、PNG、GIF、WebP）和 PDF 直接附加到 Copilot Chat 提示中，该功能可在 VS Code、github.com 和 CLI 中使用。**可用范围：**所有计划（Free、Pro、Pro+、Business、Enterprise），无需管理员操作。Business 和 Enterprise 计划不再需要启用 Editor Preview Features 政策 — Vision 现已默认开启。GitHub 会为这些计划保留附件约 24 小时。

🔗 Changelog — Copilot Vision GA

Copilot 在 VS Code 的浏览器工具正式可用

7月1日 — Copilot 代理现在可以在 VS Code 中直接控制真实浏览器：浏览、点击、输入、截屏并读取控制台。代理标签页彼此隔离，无法访问用户 Cookie；用户标签页在点击 “Share with Agent” 之前保持私有。并行代理也会相互隔离各自的私有标签页。面向企业：新增 workbench.browser.enableChatTools 开关以及网络白/黑名单（chat.agent.allowedNetworkDomains、chat.agent.deniedNetworkDomains），并支持通配符。

🔗 Changelog — 浏览器工具 GA

Kimi K2.7 Code —— Copilot 选择器中的首个 open-weight 模型

7月1日 — Moonshot AI 的 Kimi K2.7 Code 成为 Copilot 模型选择器中首个可选的 open-weight 模型，由 GitHub 托管在 Microsoft Azure 上。面向 Pro、Pro+ 和 Max 计划逐步推出，适用于 VS Code 1.127.0+、Visual Studio 17.14.6+、JetBrains 1.9.1-251+、CLI、github.com 和 GitHub Mobile。Business 和 Enterprise：将在随后数周内推出，默认禁用——需要管理员手动启用，并需确认该 open-weight 模型与其安全和数据治理要求兼容。

🔗 Changelog — Copilot 中的 Kimi K2.7 GA

Copilot CLI 和 SDK 中的按会话 AI 额度限制

7月1日 — 现在可以限制代理在单次会话中消耗的 AI 额度：非交互模式下可使用 --max-ai-credits 选项，交互模式下可使用 /limits 命令（若会话过程中达到上限，会建议调整）。该限制为软上限（soft cap）——正在进行的响应会在停止前完成，实际使用量可能略微超出。已在 Copilot CLI 1.0.66+ 和 SDK 1.0.5+ 的公开预览版中提供。可通过 copilot update 更新。

🔗 Changelog — 按会话额度限制

Copilot CLI 中的自动模型选择

7月1日 — Copilot CLI 中的 Auto 模式会根据任务类型（推理、代码生成、漏洞诊断、工具编排）路由到最优模型，并实时分析可用性与可靠性。价格优势：Auto 消耗的 AI 额度降低 10%（对于年度 legacy 计划，乘数降低 10%）。可通过 /model 手动切换。无需配置——只需更新 Copilot CLI 并选择 Auto。

🔗 Changelog — Copilot CLI 自动模型选择

Hugging Face + Cerebras：Gemma 4 实现实时语音

7月1日 — Hugging Face 和 Cerebras 推出 HF Realtime Voice，这是一款由 Gemma 4（Google 的 open-weights 模型）驱动、运行在 Cerebras 硬件（WSE 处理器）上的对话式语音 API（speech-to-speech）。其架构基于 WebSocket 协议，并以低于 100 ms 的延迟为目标，使语音交互足够流畅，可用于生产环境中的对话式助手。

目标用例包括：语音助手、对话代理、免手操作界面（hands-free）。此次合作将此前的 HF–Cerebras 协议扩展到低延迟语音场景。演示可在 “HF Realtime Voice 🎙” 标签下访问。

🔗 Hugging Face 博客 — HF Realtime Voice

Gemini Spark：macOS、连接应用与实时追踪

6月30日 — Google 发布了其集成于 Gemini 应用中的高级 AI 代理 Gemini Spark 更新，重点涵盖四个方面。

**macOS（Beta，Google AI Ultra 订阅用户，美国）。**Spark 现在可以在聊天窗口之外行动，并在整个 macOS 桌面上自动化执行任务——整理文件、根据本地发票生成预算表、安排更新。Google 还宣布未来几周将支持远程执行：可从手机发起任务，并在自己不在场时让它在 Mac 上运行。下载地址：gemini.google/mac。

**新的连接应用。**除了 Google Tasks 和 Google Keep 之外，Spark 还集成了 Canva、Dropbox、Instacart、OpenTable 和 Zillow Rentals。将在本周内逐步推送到 Web 和移动端，随后数周内覆盖 macOS。

**自定义 MCP 服务器。**Spark 现在支持自定义 Model Context Protocol（MCP）服务器，可将任意应用直接连接到代理中。

**实时主题追踪。**Spark 可以持续监控事件：体育赛果、股票价格阈值、博客、社交媒体、天气和新闻——不再局限于电子邮件。

🔗 Google 博客 — Gemini Spark 2026年6月更新

NVIDIA —— 美国制造与 Blackwell 推理栈

2026 年对美国 GDP 贡献 4850 亿美元

7月1日 — NVIDIA 发布了其在美国制造足迹的总结，数据由 Public First 提供支撑。NVIDIA 及其合作伙伴遍布43 个州；在未来五年对 AI 基础设施累计1 万亿美元投资的背景下，NVIDIA 驱动的 AI 需求将在2026 年为美国 GDP 贡献 4850 亿美元。

合作伙伴	地点	角色
TSMC	亚利桑那州凤凰城	量产 Blackwell 晶圆制造
Foxconn	德克萨斯州休斯顿	AI GB300 NVL72 系统
Wistron	德克萨斯州沃思堡	AI 系统组装与测试
Coherent	德克萨斯州谢尔曼	激光器、光学组件、半导体
Corning	北卡罗来纳州 + 德克萨斯州	高级光连接

这篇文章发布于 7 月 4 日前夕，具有明显的政治和经济指向。

🔗 NVIDIA 博客 — Build in America

Blackwell 推理栈：一个月内 token 成本降 5×、吞吐提升 20×

6月30日 — NVIDIA 详细介绍了其推理软件栈（TensorRT-LLM、Dynamo、SGLang、vLLM）如何在 Blackwell 平台上降低成本：

在 DeepSeek V4 上，一个月内 token 成本最多降低 5 倍（通过 vLLM + SGLang）
结合四项优化——解耦式 serving、通过 NVLink 的大规模 expert parallelism、NVFP4、multi-token prediction（MTP）——：吞吐最高提升 20 倍
DFlash speculative decode：在现有硬件上吞吐最高提升 15 倍
FastVideo：在 PyTorch 中实现 1080p 视频生成，耗时少于 5 秒

合作伙伴	部署	实测收益
Baseten	DeepSeek V4 Pro（推理、编码）	通过 TensorRT-LLM 实现 +50% tokens/s
Cognition	通过 Dynamo 处理 RL 负载	无需自建基础设施即可扩展
DigitalOcean + Hippocratic AI	医疗 AI（1000 万次患者呼叫）	+30% 吞吐，TTFR <0.5 秒
Together AI + Cursor	实时代码端点	从模型到生产加速

🔗 NVIDIA 博客 — Blackwell 推理栈

简讯

Codex CLI 0.142.5 — 追踪日志安全修复 — 7 月首个 Codex CLI 版本：WebSocket Responses 请求的完整 payload 不再写入追踪文件（由 @dylan-hurd-oai 提交的 PR #30771 修复）。更新：npm install @openai/codex@0.142.5。🔗 Codex CLI Changelog

这意味着什么

开源与推理经济学：一道锁正在松开。 DeepSeek-V4（兼容 Anthropic + OpenAI API）、Together AI（8 亿美元和超过 500 MW 用于 open-weights 模型）、Copilot 中的 Kimi K2.7（Copilot 选择器中的首个 open-weight 模型）以及 NVIDIA 的 Blackwell 推理栈（一个月内 token 成本降低 5×）共同勾勒出这样一种格局：开放模型在质量/成本比上的结构性改善速度，正在快于封闭专有模型。开放与封闭之间的选择，越来越取决于治理与合规，而不仅仅是性能或价格。

代理安全正成为协调推进的优先事项。 Devin Security Swarm 和 Anthropic 的行业框架（Amazon、Microsoft、Google）展现了同一问题的两个侧面：随着 AI 代理开始接触真实代码库并具备攻击能力，安全已不能再由每个参与方各自为战。Cognition 通过工具链来应对（并行代理群、沙箱验证、自动 PR）。Anthropic 及其合作伙伴则通过标准化评估来应对（四级严重性标准、>99% 分类器、HackerOne 计划）。这两种路径是互补的，而它们在 7 月 1 日同步出现，恐怕并非巧合。

语音和多模态代理正在进入生产环境。 Grok Voice Agent Builder（包含在内的 $0.05/min、25+ 种语言、日历/网盘/业务工具连接器）和 HF Realtime Voice（Cerebras 上的 Gemma 4、低于 100 ms 延迟、WebSocket 协议）标志着一个转折：语音界面不再只是大会演示，而是带有明确延迟承诺的可计费产品。Copilot Vision 和 Copilot 浏览器工具在通用可用上的推出，进一步补全了多模态侧的图景——这些功能此前已预览数月，如今对所有计划都成为标准配置，无需管理员操作。

创意与工业合作正在塑造一条价值链。 Runway × Bertelsmann（190 亿欧元收入、RTL、BMG、Fremantle/Imaginae 已在生产中）以及 NVIDIA Build in America（4850 亿美元 GDP 贡献、43 个州、TSMC/Foxconn/Wistron）表明，生成式 AI 已经被整合进可量化结果的文档化生产链中。这些公告也具有超越科技行业本身的政治与工业维度。