Signal Brief

SpaceXAI 开源 Grok Build,Apache 2.0 许可

SpaceXAI 以 Apache 2.0 许可证开源 Grok Build,39 分钟内获得 1.9K+ GitHub Stars。开源代码包括 agent loop、文件工具、shell 执行、网络搜索和终端接口,用户可自行编译并连接本地推理,通过 config.toml 控制行为。外部贡献暂不...

twitter关注列表 Rohan Paul (@rohanpaul_ai) 发布 2026-07-15 收录 2026-07-16 观察

一句话判断

这是 SpaceXAI 首次开源其终端编码系统,Apache 2.0 许可允许商业审计和分叉,值得关注代码实现和后续社区演化。

核心信息

SpaceXAI 以 Apache 2.0 许可证开源 Grok Build,39 分钟内获得 1.9K+ GitHub Stars。开源代码包括 agent loop、文件工具、shell 执行、网络搜索和终端接口,用户可自行编译并连接本地推理,通过 config.toml 控制行为。外部贡献暂不开放,但独立可基于仓库进行分叉修改。

原始内容

Incredible. SpaceXAI just really open-sourced Grok Build with Apache 2.0 license. 39 mints and 1.9K+ Github stars. So now can look into the the harness/agent machinery behind its terminal coding system. They also reset every user's usage allowance. The published Rust code covers the agent loop, file tools, shell execution, web search, and terminal interface. Users can compile it themselves, connect local inference, and control behavior through config.toml. Apache 2.0 permits modification and redistribution, giving companies freedom to audit or fork the software. External contributions remain closed, while the public repository syncs periodically from an internal monorepo. Independent forks can still test different reliability designs, but shared upstream development remains limited. ![photo](https://pbs.twimg.com/media/HNTircCaIAAbaTu.jpg) > **引用原帖 SpaceXAI (@SpaceXAI):** > We've open-sourced Grok Build and have reset usage limits for all users. > Open sourcing Grok Build allows anyone to support making a reliable and robust harness. Check out our code, including the Git repo for the Grok Build CLI. > https://t.co/3SSvPu2Nrz > https://x.com/SpaceXAI/status/2077494535387828644

相关动态

01

Kimi K3 在 SpreadsheetBench 2 上排名第一

Kimi K3 在 SpreadsheetBench 2 基准测试中排名第一,超越 Claude Fable 5,完成 34.8% 的 workflow 任务。该基准测试涉及 321 个专家策划任务,平均每个任务包含 11.8 个工作表和 593.5 个单元格更改,聚焦于完整的电子表格工作簿执行。

twitter关注列表2026-07-18#模型#技术突破#评测
观察
02

Mind Lab 开源长文本强化学习项目

Mind Lab 开源了一个长文本强化学习(RL)项目,支持 2M tokens 的长上下文。相比以往需要数千个 GPU 的 1M 上下文研究,该项目仅需 8 个 GPU 即可完成,大幅降低了超长上下文研究的算力门槛。

twitter关注列表2026-07-17#开源#技术突破#模型
观察
03

Kimi K3非对称竞争分析

Kimi K3在Arena前端/WebDev人类盲测中以1679 Elo排名第一,领先Fable 5(1631)和GPT-5.6 Sol(1618),但在综合智能指数中仅排第四(57.1分),落后Fable 5(59.9)和GPT-5.6 Sol(58.9)。K3定价15美元/百万输出tokens,远低于Fable 5的50美元,并计划7...

twitter关注列表2026-07-18#AI#模型#技术突破
观察
04

开源模型长期网络能力差距缩小至4-7个月

长期网络能力方面,领先开源模型落后闭源前沿从2025年大部分时间的6-10个月缩短至4-7个月。GLM-5.2匹配了约4个月前发布的闭源模型。AI安全研究所的32步“The Last Ones”任务中,GPT-5.6 Sol在10次尝试中完成7次,每次预算1亿token,且性能随推理token增加而提升。

twitter关注列表2026-07-17#模型#技术突破#AI安全
观察
05

BestBlogs 早报 · 07-18

月之暗面发布Kimi K3,2.8万亿参数,896选16的Stable LatentMoE,上下文100万token,接近Fable-5但仍落后最强闭源模型,完整权重7月27日前开源;VentureBeat调查显示54%企业已发生AI代理安全事件;xAI开源Grok Build(84万行Rust代码)并残留上传用户代码痕迹;Cursor评...

twitter关注列表2026-07-17#AI#模型发布#开源
观察