北京
一台55美元的杂牌安卓电视盒子，能干什么？Anthropic的前沿红队给出的答案是：把15台这样的设备拼起来，可以共同托管一个能力不俗的模型。
他们选中的模型是Gemma4-26B-A4B，每台盒子只装得下它的2层，15台凑齐整个模型，推理速度是每秒0.39个token。这些设备内存只有4GB，安全防护薄弱，价格便宜到几乎没人会认真对待。
这个实验想说明的事很直接：不需要数据中心，一堆廉价、防护糟糕的物联网设备，就能联合承载一个像样的模型。
真正难的不是跑起来，是自己扩散
更硬核的测试在后面。研究者要求模型自己扫描网络，把权重和一套agent运行框架推到新机器上，并让每台新机器都能跑起推理。
在一组带防火墙的模拟安卓节点上，一共8个节点，只有GLM-5.2完成了完整循环。5次试验里有4次触达全部8个节点，第5次触达了7个。
GLM-5.2本身太大，塞不进电视盒子。但研究给出了另一条线索：参数低于300亿的开源模型，在Epoch能力指数上每年涨13.7分，按这个速度，它们会在2026年底达到GLM-5.2的水平。
扩散本身还会带来增益。当每个Qwen3.5-9B实例继承前一个实例留下的笔记时，部署成功率从45%升到了61%到84%之间。
速度是短板，也是暴露点
这套玩法的弱点在速度。研究者算了一笔账：一个规模200万台电视盒子的僵尸网络，大约能托管13.3万份模型副本，合计每秒产出8万token，算力大致相当于40块H100。
代价是时间。每一份新的90亿参数副本，需要大约28到51小时的部署时间。这种缓慢、吃带宽的扩散方式，在运营商的流量监控里会相当扎眼。
于是问题落到了一个时间点上：在运营商和设备厂商建立起联合隔离机制之前，会不会有某个300亿参数以下的模型，先一步跨过GLM-5.2那条线。这种隔离，靠任何单一网络都做不到。
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