Greg Brockman@gdbAI 评分5252We’re expanding our cybersecurity initiative Daybreak and introducing GPT-5.6-Cyber, a new model for advanced, authorized cybersecurity work. As the threat landscape evolves, we’re putting frontier intelligence in the hands of trusted defenders before attackers can deploy offensive AI at scale.
Andrew Ng@AndrewYNgAI 评分4747感谢 Mark、Alex 以及整个 Meta 团队对开放权重 AI 的贡献。
今天我们还将开放 Muse Glimmer 的权重，这是一个出色的 30B 参数稠密模型，可以在本地运行。很快我们还会发布 Muse Spark 1.2 的权重，这是我们最新的基础模型。Meta 是开源的有力支持者，我为这些发布感到自豪。祝贺 @alexandr_wang 和 MSL 团队在这些模型上所做的出色工作。
Meta 发布开源权重模型 Muse Glimmer，旨在本地消费级硬件上驱动 AI 智能体。该 30B 参数模型采用 Apache 2.0 许可，支持文本与图像，训练覆盖超 100 种语言，可在单张消费级 GPU 的 Mac 或 PC 上本地运行多步任务。此举呼应扎克伯格“个人超级智能”愿景，但更强大的 Muse Spark 仍保持闭源。
Meta CEO 扎克伯格呼吁美国减少开源 AI 面临的政策障碍，以便更好地与中国竞争对手抗衡。Meta 今日发布开放权重模型 Muse Glimmer，可在单显卡 Mac 或 PC 上运行智能体任务，并准备公开最先进模型 Muse Spark 1.2 的权重。扎克伯格还宣布设立 10 亿美元基金，并称美国在基础设施建设和训练数据限制方面处于劣势。
蚂蚁百灵正式开源 Ling-3.0-tiny，总参数 7.9B，每 Token 仅激活 1.3B，同步提供 BF16、FP8 和 INT4 三个版本。
推荐理由：官方给出了综合指数与实测数据，读者可以据此评估这款轻量模型在端侧部署和本地 Agent 场景的可用性。
Meta 发布 Muse Glimmer，一个从 Muse Spark 蒸馏而来的 300 亿参数多模态模型，采用 Apache 2.0 开源协议。通过约 4-bit 量化与 DFlash 块级投机解码，模型可在单张 24 GB 消费级 GPU 或 Mac 上本地运行；在 RTX 5090 上吞吐量从 74.9 提升至 233.4 tok/s，实现 3.1 倍加速。
Meta CEO 扎克伯格呼吁美国政府减少对开源 AI 模型的限制，以与中国竞争对手抗衡，并称“认为 AI 只有极端集权才是安全这种观点，本来就存在问题”。Meta 同日推出采用 4bit 量化技术的 AI 模型 Muse Glimmer，可在 24GB/32GB 显存的 Mac 或 PC 上本地运行。
Meta 发布 300 亿参数的 Muse Glimmer，权重以 Apache 2.0 许可在 Hugging Face 开放，可在单张消费级 GPU 的 Mac 或 PC 上本地运行，是自 2025 年春季 Llama 4 以来的首个开源模型。
Rohan Paul@rohanpaul_aiAI 评分4747
Mark Zuckerberg just dropped a really long piece on Meta’s vision for the AI future where superintelligence is available to everyone. some strong quotes from the blog. - “Any policy that slows American model releases -- even by a month -- could add significant risk to American leadership while letting foreign models race ahead.” - “For example, if a self-improving AI system focused on optimizing its compute efficiency, it could theoretically invent ways to squeeze 100x or more intelligence out of each gigawatt.” - “There is no such thing as a singular benevolent superintelligence.” - “While there are risks to releasing capable models, the most dangerous scenario from this perspective would be leading AI labs training powerful models and keeping them for themselves.” - “I also propose that frontier AI labs should share intermediate training checkpoints of new models for government use and review rather than waiting until training has completed.”
Unsloth AI@UnslothAIAI 评分6464
Meta releases Muse Glimmer, a new 30B open model that runs on 18GB RAM. Muse Glimmer is Apache 2.0 licensed, supports vision and is the strongest agentic model for its size. Run and train the model via Unsloth. GGUF: https://huggingface.co/unsloth/Muse-Glimmer-30B-GGUF Guide: https://unsloth.ai/docs/models/muse-glimmer
SGLang 与 Meta Superintelligence Labs 合作，为 30B 参数多模态模型 Muse Glimmer 提供 Day-0 支持，该模型拥有 128k+ token 上下文窗口。
推荐理由：SGLang对Muse Glimmer的优化使30B多模态模型在RTX 5090上达到236 tok/s用户速度，本地智能体工作流不再受限于云端延迟。
Meta 发布 Muse Glimmer，一款开放权重的 30B 参数本地编码模型。该模型面向本地部署场景，相关研究细节已在 research.meta.ai 公布。
Rohan Paul@rohanpaul_aiAI 评分5252Meta Superintelligence Labs 发布 Muse Glimmer，一款 30B 参数、专为单消费级 GPU 上的常驻本地智能体设计的模型，权重以 Apache 2.0 协议开源。
1/ big announcement today: we will be releasing an open weight version of muse spark 1.2 soon. we also are releasing muse glimmer, a 30B agentic model with open weights under apache 2.0. muse glimmer can run on 24GB of VRAM without losing agentic reliability. 🧵
Meta 今日发布 300 亿参数模型 Muse Glimmer，并在 Apache 2.0 许可下开源权重。该模型专为全天候常驻的本地智能体工作流优化，应用 4bit 量化后可在 24GB/32GB 显存的 Mac 或 PC 上运行，实测性能几乎无衰减。在 MacBook M4 Max、M5 Max 及 RTX 5090 上，其速度可胜任流畅对话与实时智能体交互，所有计算均在本地完成。
Unsloth AI@UnslothAI精选AI 评分7272Meta 开源 30B 参数密集模型 Muse Glimmer，Apache 2.0 许可，支持视觉，可在 18GB RAM/VRAM 环境本地运行，定位于本地智能体与编码工作流。
今天我们还将开放 Muse Glimmer 的权重，这是一个出色的 30B 参数稠密模型，可以在本地运行。很快我们还会发布 Muse Spark 1.2 的权重，这是我们最新的基础模型。Meta 是开源的有力支持者，我为这些发布感到自豪。祝贺 @alexandr_wang 和 MSL 团队在这些模型上所做的出色工作。
推荐理由：Meta 开源 30B 密集视觉模型，18GB 内存可本地运行，作者还提供了 GGUF 和运行训练指南，方便直接上手。
AI at Meta@AIatMeta精选AI 评分5858推荐理由：将一个 30B 模型以 Apache 2.0 许可完全开源并针对本地智能体优化，为需要离线运行或数据不出设备的 Agent 应用提供了更轻量的选择。
MiniMax (official)@MiniMax_AIAI 评分6161MiniMax 在 ThursdAI 访谈中介绍开源视频模型 H3，被 @altryne 称为“领先的开源权重模型”，并登顶 LMArena 开源视频模型榜首。
The week open video caught the frontier. @blizaine is on ThursdAI right NOW breaking down all three, with a surprise: MiniMax's own @VictorSuOrtiz on stage for the H3 story. MiniMax H3: open weights, #1 open video model on LMArena FLUX 3 Video: BFL's first video model, native audio in a single pass Seedance 2.5: native 30 second takes, 3 minute long videos https://www.youtube.com/watch?v=FbKLj8GJ6OQ
字节跳动 Seed 团队推出 SeedRealtime，一款原生音视频全双工大模型，将音频、视频和文本统一在一个端到端架构中，并行处理感知、理解、决策与表达，并将轮次切换内化到模型内部，取代外部语音活动检测器。该模型已在豆包 App 中上线，但未发布技术报告、参数规模、开源权重或 API。字节内部人工评估显示，其节奏问题相比级联架构减半，但未提供基准分数或延迟数据。
MiniMax (official)@MiniMax_AIAI 评分6868Livestream Update: @MiniMax_AI H3: A New Open-Weight Video Model, Live in ComfyUI MiniMax H3 is an open-weight, general-purpose multimodal video generation model that works across text, images, video, and audio. In ComfyUI, you can use H3 for text-to-video, image-to-video, first- and last-frame generation, and reference-driven creation. H3 jointly generates the visuals and synchronized stereo audio, including dialogue, sound effects, ambience, and music, rather than adding audio afterward. The open-weight H3 checkpoints support clips up to 15 seconds at 768p. MiniMax’s hosted H3 model also supports generation at up to 2K resolution. During the stream, we’ll test the model live and discuss how H3 brings multiple generation tasks into one architecture, how its high-compression video representation improves efficiency, and what developers should know when setting it up locally through ComfyUI. What we'll cover: →MiniMax H3: open weights, native stereo audio, up to 2K/15s clips →Live demo →How H3 got small enough to run on consumer hardware →ComfyUI workflow templates for H3 →Local workflow: use the H3 Context-IR API (https://platform.minimax.io/docs/api-..., generate locally at 768p, and use the H3 Regenerate-2K API
NVIDIA 发布开源端到端全双工语音对话模型 NemotronLabs VoiceChat 11B，在统一网络中完成流式语音理解与生成，实测轮换延迟 448 毫秒。该模型为首个支持对话中工具调用的开源全双工模型，通过独立输出通道及预置“保持”话术避免 API 执行期间冷场。权重与容器已公开，但仅限研究用途，需单张 80 GB 显存 GPU，目前无托管 API。
推荐理由：端到端语音模型消除级联延迟，而工具调用侧通道和保留消息设计在不中断对话的前提下补齐了API等待期，让实时语音智能体更容易工程化。
NVIDIA 与 vLLM 团队宣布 Nemotron 3.5 Lightning 开放模型上线，vLLM 提供 Day-0 支持。
Meta 的 Muse Glimmer 30B 稠密模型已在 Fireworks 上提供 serverless 和按需部署，主打多轮工具调用与失败恢复等常驻 Agent 场景。
推荐理由：原文给出了架构细节、Agent 基准对比和推荐运行配置，读者可以据此评估这款 30B 开源模型是否适合自己的多轮工具调用工作流。
inclusionAI 推出 Ling3-DSpark，一个为 Ling-3.0-flash 设计的 DSpark 投机解码模型，参数量 1.36B，通过置信度头动态选择草稿 token 数量。在 GSM8K 等九项基准上平均接受长度为 5.29，其中 GSM8K 达 6.40。模型经 SpecForge 训练，可通过 SGLang 部署。
推荐理由：该模型把投机解码的接受长度按工作负载分开报告，数学与代码任务明显高于对话类，部署时可据此对不同场景的加速收益有更实际预期。
Google DeepMind 发布 DiffusionGemma，将现有 Gemma-4-26B-A4B 改造为文本扩散模型，训练 token 预算不到原来的 10%。
Pokee AI 发布 Pokee-Isaac 28B，一款 280 亿参数、支持 1000 万 token 上下文的纯文本模型，专为数据不得离开客户边界的受监管行业设计。该模型在 RULER 基准 10M token 长度下得分 93.3%，单张 B200 级 GPU 即可推理，通过 OpenAI 兼容 API 提供并授权 VPC、本地或设备端部署。
Elon Musk@elonmuskAI 评分4848I'm impressed with the new Grok Image model and editing features! Screenshotted a few items from the Gap website and generated a quick photoshoot. The workflow tools are cool - items/people are segmented to edit, you can change the aspect ratio, and incorporate new references.
Backflip AI 发布第二代 CAD 生成模型，可将 3D 扫描和网格文件转换为完全可编辑的参数化 CAD 模型，耗时从数小时缩短至几分钟。与仅生成三角面网格的早期模型不同，该模型能生成拉伸、旋转等实际 CAD 操作，结果易于修改。工具以 Autodesk Fusion 插件形式运行，前四次重建免费，付费计划每月 20 美元起。
马斯克旗下 SpaceXAI 今日发布 Imagine Image 2.0 模型，已作为全新质量模式在 Grok.com 网页版及 iOS、安卓应用上线。该模型更遵循指令，能规划文字排版、保持多部分画面一致，并新增魔棒、分割、背景移除、多参考图编辑（最多 5 张）及智能调整尺寸等编辑工具。
Mistral AI 发布 Shieldstral 1.0 3B，一款开源（Apache 2.0）策略自适应多模态安全分类器，将内容审核简化为单一 yes/no 问题，策略以自然语言写入提示词，无需重新训练。
蚂蚁集团旗下百灵大模型正式开源新一代原生混合推理模型 Ling-3.0-flash，采用 124B 总参数、5.1B 激活参数的 MoE 架构，并提供 FP8、FP4、INT4 等多个版本。
Sam Altman@samaAI 评分4949Astra 是一个强大的模型，我们正在努力让它全面可用。 我们认为，把强大的模型只留给少数人并不是一个好策略。 考虑到它的网络能力，我们需要再多一点时间来确保安全。但希望不会太久！
Greg Brockman@gdbAI 评分6060After evaluating one of our upcoming models, Astra, we're treating it as our first "critical" model for cybersecurity under our Preparedness Framework. This is a scenario we've planned for, and we're putting additional controls in place to ensure Astra's further development happens safely and securely. We're working hard to make Astra broadly available, and get its advanced cyber capabilities into the hands of defenders. https://openai.com/index/responding-next-frontier-critical-cyber-capabilities/
Ant Ling@AntLingAGIAI 评分4646🚀 Ling-3.0-tiny from @AntLingAGI is now available via Novita on @openrouter. 🎁 Free through August 13. 7.9B MoE · 1.3B active parameters per token. Built for responsive AI agents, instruction following, and multi-turn conversations.
