inclusionAI 发布 LBS-27B 模型
inclusionAI 推出了 LBS-27B 模型。该模型目前暂无下载数据追踪,也尚未部署于任何 Inference Provider。用户可向平台申请提供商支持。
inclusionAI 推出了 LBS-27B 模型。该模型目前暂无下载数据追踪,也尚未部署于任何 Inference Provider。用户可向平台申请提供商支持。
Nanbeige LLM Lab 在 Hugging Face 以 Apache 2.0 协议发布了 Nanbeige4.3-33B,这是一个 33B 稠密语言模型,专为智能体编程和办公类协作任务构建。该模型支持 524,288 token 的上下文窗口,并在官方对比测试中领先多款同量级开源模型。
Destined AI 发布并开源了 Hurston-1 语音模型,这是一个基于 Maya1 进行微调的窄带语音生成模型,专为电话渠道及美国南方、尼日利亚等常被忽视的英语口音而设计。模型支持 8 kHz G.711 电话音频输出,并提供了验证与过滤机制,适用于语音智能体测试及电话客服场景。
Hugging Face 联合合作机构发布了 14.8B 参数的开源 DNA 语言模型 Carbon-X。该模型基于 Qwen3-14B 构建,采用混合分词器将 DNA 与自然语言统一在单个解码器中,支持在单张 80GB GPU 上运行,并在多个 DNA 基准测试中取得了开源模型的领先表现。
Nvidia 开源了机器人视频标注引擎 Flora,由三个微调的 Qwen3.5 模型组成,旨在解决机器人训练视频标注成本过高的问题。Nvidia 称其标注每小时机器人视频的成本约为 72 美分,显著低于 GPT-6 Astra 的约 88.50 美元,并在动作边界检测和识别过程中间错误方面表现较好,模型已上线 Hugging Face。
NVIDIA 发布了开源小模型 Nemotron 3.5 Bolt E4B 4GB,面向本地语音助手、游戏角色和机器人等场景。该模型基于 Gemma 4 E4B 通过强化学习训练,拥有 8B 总参数、4B 有效参数和 64K 上下文,在多项基准测试中表现突出,权重和训练方案已完全开源。
Kyutai 发布了开源因果扩散表示自编码器(CADRE),旨在解决交互世界模型中的动作延迟问题。该系列包含 7 个自编码器和 4 个世界模型,在单张 H100 上运行可将动作延迟降至 230 毫秒以内并保持 20 fps 的生成速率。代码采用 MIT 协议开源,权重采用 CC BY-NC 4.0 非商业许可。
阿里巴巴集团旗下高德正式发布首个基于开放世界行为的全身基座模型λ0,仅依靠人类行动数据即可实现移动、姿态与双手操作的全身协调。λ0采用无本体全身数据采集与软硬件协同人机对齐路径,构建了HumanVerse-500数据集,在SIMPLE仿真基准及真机评测中取得SOTA表现。目前该模型已在GitHub开源硬件配置代码,并在HuggingFace上线数据样例。
Gradium 开源了 Phonon 端侧语音合成模型系列,其中英语 Phonon 31m 采用 Apache 2.0 许可证发布。该模型大小仅 64.5 MB,支持在 CPU、手机、树莓派 5 及浏览器上运行,可在 MacBook Air M5 上实现 6.9 毫秒的首音频延迟。
OlmoEarth v1.3 卫星嵌入模型正式发布,同时开源了全球预计算的年度 64 维与 128 维嵌入数据及浏览器端探索工具。该模型基于雷达与多光谱卫星时序数据生成全球像素级嵌入向量,在多项评估中表现领先,且训练成本大幅降低。
推荐理由:该版本公开了全套模型权重与全球预计算嵌入,降低了地理空间任务的训练成本,读者可借此评估其在环境监测中的应用效率。
AI 初创公司 Recursive 发布首个由自动化研究系统 Eureka Machine 辅助开发的混合专家模型 Flint。该模型总参数量 40B、激活参数 2.5B,专为端侧硬件的智能体编程设计,支持本地运行并以 Apache 2.0 协议开源于 Hugging Face。
IBM 发布开源语音模型 Granite Speech 5.0 2B,采用 2B 参数量并基于 Apache 2.0 协议开源,支持 6 种语言的语音转写与翻译。该模型在 Open ASR Leaderboard 上平均词错误率(WER)为 5.68%,支持长达约 2 分钟的音频片段以及最多 2,000 个词的关键词偏置。
中电信人工智能科技有限公司星辰通用人工智能实验室正式发布并开源意图理解专用模型 Xing4.0-29B-Intent,同步开放275万条训练语料、模型权重与推理镜像。该模型结合了意图识别与参数抽取,旨在将用户自然语言转换为结构化信息,已在电信万号客服和智能家居音箱等终端场景中应用。
开发者训练了一个 360M 参数的语言模型 WorldTUI,用于模拟终端界面的键盘输入与屏幕更新,无需底层 shell 或文件系统支持。该模型基于 Qwen2.5-Coder-0.5B 微调,支持 vim、tmux 和 python 等工具,经量化后可在桌面浏览器中通过 WebGPU 本地流畅运行。
Recursive 推出开源 MoE 本地编码模型 Flint,采用 40B 总参数与 2.5B 激活参数架构,支持 262k 上下文及工具调用。该模型在 Hugging Face 采用 Apache 2.0 协议开源,可在 48 GB 的 Apple Silicon Mac 或消费级 GPU 上运行。
初创公司 Recursive 发布了首款可在笔记本电脑上运行的开源编程模型 Flint,该模型在自动化研发系统 Eureka Machine 的协助下构建。Flint 采用 MoE 架构,总参数量为 40B、每次激活 2.5B,在 Hugging Face 上以 Apache 2.0 协议开源免费下载。
Baseten 发布并开源了两款决策模型 mammoth-1(27B)和 elephant-1(9B),这两款模型基于 Qwen3.5 微调训练而成。相比生成式 LLM,决策模型不生成文本,而是直接返回选项的概率分布,可用于工单分流、垃圾信息检测等分类任务,目前已在 Baseten Model APIs 上线并提供一周免费试用。
NVIDIA 扩大了其开源模型系列,推出 Nemotron 3.5 Super VL 与 Bolt、Kumo 结构化数据模型、Cosmos 3.5 世界模型、Alpamayo 2 Edge 自动驾驶推理模型、BioNeMo RFD4-Proteina 蛋白质设计模型及 Ising 量子计算模型。
推荐理由:NVIDIA 一次性发布并开源了覆盖多模态、结构化数据、具身智能和科学计算的多个模型家族,为企业和开发者提供了可定制的主权 AI 基础架构。
MemT 1.0 开源了 MemT-1.0-Nano 和 MemT-1.0-Flash 两个型号,通过在 Transformer 模块中增加并行的记忆计算通路实现记忆原生。该系列模型在 SWE-bench 任务和记忆基准中展现出更强的任务成功率与执行可靠性,并在推理速度和状态占用上具备成本优势。
推荐理由:该工作开源了具备内部记忆通路的模型系列,读者可以据此了解记忆原生架构的工程实现及在代码修复中的表现。
NVIDIA 推出 Cosmos3-H-Dreams,这是一个基于 Cosmos 3 构建的实时生成式手术模拟模型,支持临床胆囊切除术的实时运动学控制。该模型通过 FlashDreams 加速库可在单张 NVIDIA RTX PRO 6000 GPU 上交互运行,并提供了四步与两步蒸馏检查点供开发者探索。
Mistral AI 推出了首个时序基础模型家族 Timestral,包含 5M 至 209M 参数共 4 款密集模型,最大模型在 GIFT-Eval、TIME 和 fev-bench 等零样本基准测试中排名领先。
Kyutai 联合 Inria 和 École des Ponts 发布了 2.4B 参数的视觉-语言-动作模型 REKI,该模型仅使用公开数据进行预训练,且相关权重已在 Hugging Face 开源并采用 CC BY-NC-SA 4.0 协议。
阶跃星辰发布 Step 5 Preview 开放权重模型,该模型采用 600B 参数、每 token 激活 27B 的 MoE 架构,支持最高 1M token 上下文,其 FP8 和 BF16 权重已上线 Hugging Face 和 ModelScope。
Black Forest Labs 发布 FLUX 3 Image Klein,这是一个拥有 5.6B 参数的开源文生图、图像编辑和多参考图生成模型。该模型支持原生 4K 生成、像素级编辑和边界框控制,提供用于微调的基础模型及用于低延迟生成的蒸馏模型,在消费级显卡上可实现高效运行。
Reflection 发布首个开源权重模型 Beam,总参数 501B、激活 23B,采用 Apache 2.0 协议在 Hugging Face 放出权重。该稀疏 MoE 模型面向编码、推理和长程智能体任务,提供 BF16、FP8、NVFP4 精度权重以及投机解码 drafter 模型。
Reflection 实验室推出首款开源模型 Beam,这是一个拥有 501B 总参数、每 token 激活 23B 的 mixture-of-experts 架构大语言模型,支持 1M tokens 上下文窗口,专注于编码与智能体场景。
推荐理由:文章详细介绍了 Reflection 实验室首款 501B 开源 MoE 模型 Beam 的架构设计与部署方案,读者可以据此了解其在长文本和智能体任务上的技术实现。
Meta 在 Hugging Face 发布总参数 816B、激活 42B 的开源 MoE 模型 Muse Spark Open。该模型支持 1M token 上下文窗口,并针对 Mac Studio 本地运行进行了优化。
同一件事,精选收录的是《Meta 发布开源多模态混合专家模型 Muse Spark Open》
Meta 在 Hugging Face 发布开源权重模型 Muse Spark Open,总参数 816B、激活 42B,采用 MoE 架构,支持 1M token 上下文窗口,并针对 Mac Studio 本地运行做了优化。
Hugging Face 联合 IBM 发布了 Granite Switch 4.1 模型(包含 8B 和 30B 版本),通过复用基底模型的 KV cache 并在单个托管端点上集成了通用决策 aLoRA、安全卫士 aLoRA 以及语音转文本模型 Granite-Speech-5.0-Turbo-CTC。
推荐理由:原文介绍了多功能组合模型的架构及复用 KV cache 的实现方式,读者可以了解如何在单个端点上高效组合决策与语音能力。