【今日 AI 资讯】模型 Crouton Alpha 限时免费、OpenAI 员工用 Codex 造硬件、Claude 插件可自动连 MCP

有人在拿模型造硬件，有个不肯说谁做的模型免费一周，Anthropic 在悄悄减少你用插件时的授权点击......来看看今天又有什么新 AI 资讯吧！

1. OpenCode：匿名模型 Crouton Alpha 限时免费

OpenCode 宣布，Crouton Alpha 接下来一周免费。上下文有 100 万 token，能收文字、图片、音频和视频。官方写明不会拿这些数据去训练。在 OpenCode 里可以选到，OpenRouter 上的编号是 stealth/crouton-alpha。

是谁做的，官方没说。只对部分地区开放。网上有人根据接口和报错猜它和 Meta 有关，但这只是猜测。但是免费，高低得试试。

2. OpenAI：ChatGPT 和 Codex 正在进入硬件工程流程

OpenAI 两名员工抽空用 GPT-6 Astra 做了一台测试设备，用来和 Codex 对话。不到一周，外壳、内部结构、零件、电路板、界面、固件和软件都由模型参与设计出来，代工厂在一个月内做出一小批。

他们想看的是，图纸能不能不用人改、直接拿去生产。没有那么顺。模型没考虑到工厂实际能做的范围、公差和装配，来回看了好几轮才做出来。这是内部样品，不是在卖的产品。OpenAI 还说，硬件团队的模型用量从 2 月到现在增长了 23 倍，这是他们自己的统计。

Accelerating engineering for the physical world

Discover how ChatGPT and Codex are helping engineers accelerate CAD, PCB design, simulation, and other workflows across the physical world.

OpenAI

3. Anthropic 为 Claude 插件提供更顺滑的 MCP 自动连接路径

ClaudeDevs 官方账号宣布，支持 Claude 作为可信签发方的 MCP 服务，可以在用户登录 Claude 后自动连接插件。Anthropic 的 MCP connector 文档同时说明，Messages API 可以直接连接远程 MCP 服务，支持 OAuth Bearer Token、多个服务器，以及对工具进行允许、拒绝和逐工具配置。

目前能这样接的包括 Notion、Figma、Linear、HubSpot、Dropbox。连上不等于拿到全部权限，管理员仍然决定谁能用、能用到哪一步。个人版没有这项。员工离开公司之后，Claude 会停止继续登录，但对方系统里已经发出的权限，要等到过期或手动删掉。

Enterprise Managed Auth for connectors - Claude.ai Documentation

Accept identity assertions from a customer’s identity provider or Claude so users connect to your MCP server without an OAuth consent step.

Claude.ai Documentation

4. Anthropic 公开 FlashProve，用来证明回答来自指定模型

Anthropic 公开了 FlashProve。它要解决的是：回答从别人的接口回来时，你没法确认真是那个模型生成的，而不是被换成了更便宜的模型。这套原型会给回答附上一段证明，别人可以核对，又看不到模型内部的参数。

目前没有装进 Anthropic 或其他实验室产品的计划，演示跑的是公开模型 Llama 4 Maverick，上下文只到 1024 token，证明成本大约是正常推理的 70 到 95 倍。

Progress on provable inference for large language models

Sharing progress on a powerful type of cryptographic proof known as a zkSNARK, which is uniquely fit for provable inference.

AnthropicAnthropic

5. Google DeepMind 用 Antigravity 跑通化学信息学工作流

Google DeepMind 发布案例，介绍研究人员如何把 Google Antigravity 与 Cheminformatics Skills 结合，用智能体协助化学信息学任务。这里的重点不是让模型单独“猜一个分子”，而是把任务拆成资料检索、结构处理、计算工具调用和结果整理等连续步骤，再由人检查中间结果。

对产品和研发团队来说，这种用法比单次问答更接近真实工作：模型需要知道当前处于哪一步、下一步要调用什么工具，以及哪些结论必须回到实验或专业软件中验证。它适合做研究准备、候选方案整理和重复性分析，但不能把自动生成的化学结论直接当成实验结果。

Agentic Cheminformatics with Google Antigravity

Learn how Google Antigravity and our Cheminformatics Skills accelerate drug discovery workflows, search compounds, and propose novel rigidified macrocycles.

Google DeepMindZoi Tsangalidou and Ruijie (Kelly) Zhang and Sukhdeep Singh and Michael V. LeVine

6. OpenHands 让模型在现有 Agent 流程里继续训练

OpenHands 与 Snowflake 发布联合方案，说明开发者可以使用已有的 OpenHands Agent harness 做模型后训练，而不必为了训练重新实现一套工具调用循环。训练环境会让模型在实际的代理工作流中执行任务，根据结果反馈更新模型表现。

这解决的是一个常见错位：部署时的智能体有系统提示词、工具、技能、沙箱和回合预算，但模型后训练时使用的环境往往完全不同。让训练和部署尽量共享 harness，有助于减少错误调用工具、忽略技能或耗尽回合预算等问题。方案仍受训练成本、任务奖励设计、沙箱隔离和当前工具支持范围限制，适合有稳定工作流和可自动判分任务的团队先做小规模实验。

Post-Train a Model for Your Own Agent Harness with OpenHands and Snowflake

Learn how to post-train AI models using your existing OpenHands agent harness and Snowflake Cortex Training, without rebuilding your RL infrastructure.

OpenHandsGraham Neubig at OpenHands and Karthik Ganesan at Snowflake and Tunji Ruwase at Snowflake

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HiFox BlogScarlett

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