跳到正文
  1. RadarAI78

    DeepSeek V4.1-Flash-1017 发布:能力提升、成本下降,权重以 MIT 许可开源

    DeepSeek 将 V4.1 Flash 更新至 V4.1-Flash-1017 版本,网页端、APP 与 API 已同步替换。官方称新版本在各项基准测试中能力较上一版明显提升,同时任务运行时间与输出长度缩短,单次调用综合成本下降,并针对 DeepSeek Harness、腾讯 CodeBuddy、WorkBuddy 等平台做了适配优化。

    推荐理由:DeepSeek 新版本在基准能力提升的同时缩短运行时间与输出长度,读者可据此判断其成本与适配变化。

  1. RadarAI82

    Meta 发布 Muse Spark Open:816B 开源权重 MoE 模型,支持 1M 上下文

    Meta Superintelligence Labs 发布 Muse Spark 模型的开源权重版本 Muse Spark Open,为 816B 总参数、每 token 激活 42B 的多模态 MoE 模型,支持文本、图像、视频和音频输入,上下文窗口 1M token,权重以 BF16 和 NVFP4 格式在 Hugging Face 发布。

    推荐理由:Meta 开源 816B MoE 模型,读者可据此对比其与中国开源模型在编码和智能体任务上的差距。

  2. The Decoder78

    Black Forest Labs 发布开源权重图像模型 FLUX 3 Image Klein,8 GB 显存即可运行

    Black Forest Labs 发布 FLUX 3 Image Klein,这是一个 5.6B 参数的开源权重模型,支持文生图、图像编辑以及最多十张参考图生成,支持原生 4K 输出、像素级编辑和用于元素定位的边界框。

    推荐理由:关注开源图像模型的读者可据此了解 FLUX 3 Image Klein 的参数量、显存门槛与商用许可条件。

  1. NVIDIA Newsroom74

    NVIDIA 扩展 Nemotron 家族,发布 Nemotron 3.5 Super VL 与 Bolt 系列模型

    NVIDIA 发布开放模型 Nemotron 3.5 Super VL,1200 亿参数,主打多模态智能体任务,官方称其吞吐量最高可达同类模型的 5 倍,精度接近 NVIDIA 最大推理模型而参数量约为其五分之一。

    推荐理由:NVIDIA 一次放出三款覆盖数据中心到端侧的开放权重模型,并列出各行业后训练案例,可据此判断开放模型在企业智能体部署中的位置。

  2. RadarAI78

    阶跃星辰开放 Step 5 Preview 权重,支持 100 万 token 上下文窗口

    阶跃星辰正式释放 Step 5 Preview 模型权重,包含 BF16 与 FP8 权重、技术博客和配套开源开发工具,已上线 Hugging Face 和 ModelScope。

    推荐理由:阶跃星辰开放 Step 5 Preview 权重,读者可据此了解其稀疏 MoE 架构与百万 token 上下文在长程 Agent 任务上的设计取舍。

  1. 量子位78

    面壁开源 MiniCPM-V 4.7:35B-A3B 手机断网可跑,仅占 3G 内存

    面壁智能与 OpenBMB 开源 MiniCPM-V 4.7,包含 35B-A3B 和 1B 两个版本,其中 35B-A3B 是 MiniCPM-V 系列首个 MoE 模型,约 3G 内存即可在 iOS、安卓设备上运行。

    推荐理由:面壁开源 MiniCPM-V 4.7,给出 35B-A3B 在手机端 3G 内存运行的具体实测与压缩数据,可据此判断端侧多模态的落地边界。

  1. 科技媒体 RSS80

    Mistral 发布 Mistral Large 4,1T 参数原生多模态,月底开放权重

    Mistral AI 发布 Mistral Large 4(别名 Le Chonk),采用 1T 参数、49B 激活的原生多模态架构。官方称其在美欧开放权重模型中聚合基准最佳,在网络防御、制造和金融等关键工作负载达到 SOTA,视觉 grounding 上超越闭源前沿模型。该模型现可通过 API 使用,开放权重计划于 10 月底发布。

    推荐理由:Mistral Large 4 给出 1T 参数、49B 激活与原生多模态的规格,并明确 API 可用与月底开放权重的时间点。

  2. Google DeepMind71

    Google DeepMind 发布 EmbeddingGemma 2 开源轻量多模态嵌入模型

    Google DeepMind 发布 EmbeddingGemma 2,将文本、代码、图像、视频和音频映射到统一嵌入空间,基于 Gemma 4 架构,采用 Apache 2.0 许可,参数量 7.4 亿。

    推荐理由:EmbeddingGemma 2 把文本、图像、音频、视频统一到同一嵌入空间,并给出端侧内存与向量截断的具体数据,便于评估本地多模态检索的可行性。

  3. 科技媒体 RSS76

    Reflection 发布 501B-A23B 开源编码模型 Beam

    Reflection 发布文本-only 的 MoE 模型 Beam,总参数 501B、激活参数 23B,面向编码、智能体和科学任务,从零训练。完整权重将在本月以 Apache 2.0 许可发布。

    推荐理由:Reflection 从零训练的 501B-A23B MoE 编码模型,权重将以 Apache 2.0 开放,可关注其开源规模与许可条件。

已经到底了