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只看模型#开源/仓库
10月29日周四
  1. Arthur Mensch65

    Mistral 发布新改进版 Le Chonk 的开放权重，主打智能体编码与网络安全方向。该模型在 Cognition 的 FrontierCode 上排名开源模型第一，并在 Artificial Analysis 上创下 Pareto 效率新基准；网络防御能力经 CrowdStrike、Cloudflare、Rubrik、Zscaler 等厂商测试，权重可在 Hugging Face 下载，支持用 Mistral Forge 定制并自行部署。

    引用Mistral AI@MistralAI

    今天，我们发布了全新改进版 Le Chonk 的权重，推进智能体编程与网络安全领域的开放前沿。 💻 为构建而生：Le Chonk 在 @cognition 的 FrontierCode 上于开放模型中排名第一，并在 @artificialanalysis 上树立了帕累托效率的新基准。 🛡 为防御而生：网络防御领域的顶尖水平，已通过全球领先网络安全厂商的检验，包括 @CrowdStrike、@cloudflare、@rubrik、@zscaler 等。 为主权而构建：让它成为你的。在 @huggingface 上下载权重，使用 Mistral Forge 进行定制，并部署到你需要的任何地方。 阅读我们团队和客户的更多内容 👇：

    同一件事，精选收录的是《Mistral Large 4（Le Chonk）登陆 Hugging Face：1T 参数 MoE 多模态开源权重模型》

  2. IT之家·人工智能62

    DiffuSpace 开源 Clover-35B-A3B-Preview 扩散语言模型

    人工智能实验室 DiffuSpace（扩散智能）发布 Clover 系列首个成员 Clover-35B-A3B-Preview，以 Apache 许可开源。该模型采用 MoE 架构，通过多轮迭代实现从模糊到具体的全局思维，在多项基准测试中性能超过同规模自回归模型 Qwen3.6-35B-A3B，尤其擅长智能体编程与工具使用任务，同时保持更快生成速度。

10月28日周三
  3. 公众号：面壁智能66

    面壁智能发布并开源 MiniCPM-OCR 系列：1.3B 解析模型与 2B 判别模型

    面壁智能发布并开源 MiniCPM-OCR 系列。MiniCPM-OCR 1.0（1.3B）在 Real5-OmniDocBench 取得 93.68 分、OCRBench v2 取得 54.7 分的 SOTA，经 DSpark 加速后吞吐达 1.217 页/秒，端到端效率提升 55%。

    推荐理由：原文给出双 SOTA 得分、吞吐实测与免检比例数据，并首次引入独立的解析结果判别模型，可用于评估文档解析落地方案。

  4. OpenBMB54

    面壁智能 OpenBMB 转评 @wikiwayne 对 MiniCPM-OCR 的评测，感谢其透明对比并分享了结果与注意事项，表示期待该模型在 GX10 上的本地测试表现，称这类真实反馈会推动模型持续改进。引用内容提到 MiniCPM-OCR 1.0 为开源 13 亿参数 OCR 模型，与评估结果可靠性的 MiniCPM-OCR Jev 配套，权重已开放于 GitHub 和 Hugging Face。

    引用Guillermo Casaus@_guillecasaus

    Acaban de lanzar un modelo OCR open-source de solo 1.300 millones de parámetros. Se llama MiniCPM-OCR 1.0 y viene acompañado de MiniCPM-OCR Jev, otro modelo que evalúa la fiabilidad de los resultados. Ambos desarrollados por OpenBMB y ModelBest. Entre ambos permiten: → Extraer texto, tablas y fórmulas de documentos → Procesar PDFs y páginas escaneadas o fotografiadas → Trabajar con documentos inclinados o curvados → Incluir una puntuación de confianza en los resultados para facilitar su revisión manual → Ejecutarse con vLLM, SGLang y Ollama MiniCPM-OCR 1.0 ha conseguido 93,68 puntos en Real5-OmniDocBench, según sus benchmarks oficiales. Pero lo más interesante es Jev. En lugar de corregir los errores automáticamente, evalúa la fiabilidad de los resultados extraídos e incluye una puntuación de confianza para facilitar su revisión. Además, MiniCPM-OCR 1.0 incorpora KIE (Key Information Extraction), una funcionalidad para extraer información clave de los documentos. Y sí, los pesos de ambos modelos son abiertos. 🔗 GitHub: https://github.com/OpenBMB/MiniCPM-OCR 🤗 Hugging Face: https://huggingface.co/openbmb/MiniCPM-OCR-1.0 Más recursos y demo en el primer comentario 👇

10月27日周二
10月26日周一
  2. 公众号：腾讯混元68

    腾讯混元开源同声传译大模型 Hy-SimulMT，实测效果超主流商用 API

    10 月 26 日，腾讯混元发布并开源同声传译大模型 Hy-SimulMT，支持中英语音到语音实时翻译，实测响应时间约 3 秒，低于人类专业译员平均的 4-5 秒。

    推荐理由：原文给出实测时延约 3 秒、对比人类同传专家和商用 API 的测评细节，以及 HuggingFace、GitHub 等开源入口，读者可据此评估其在真实同传场景的可用性。

10月25日周日
10月24日周六
10月23日周五
  1. MiniMax (official)68

    MiniMax 宣布 M3.1 Flash 权重开放，并感谢 Together AI 作为 day-0 launch partner 将其部署到 AI Native Cloud。据引用内容，该模型面向智能体任务、编码、computer use 和网络安全，支持 1M 上下文窗口和视觉输入，Together AI 定价为缓存输入 $0.15、输出 $0.60（每 1M tokens，缓存/1M $0.015）。

    引用Together AI@togethercompute

    minimax m3.1 flash 现已在 together ai 上线 我们很高兴成为该模型（又名 space bunny）的首发日合作伙伴 m3.1 flash 专为智能体任务、编程、计算机使用 + 网络安全而打造，拥有 1m 上下文窗口并支持视觉 立即试用 https://www.together.ai/models/minimax-m3-1-flash

    同一件事，精选收录的是《MiniMax 开放 M3.1 Flash 权重：428B 总参数、每 token 激活 23B》

  2. MiniMax (official)69

    MiniMax 宣布 M3.1 Flash 权重公开，总参数 428B、每 token 激活 23B，提供 Hugging Face 和 ModelScope 下载。

    引用MiniMax (official)@MiniMax_AI

    MiniMax M3.1 Flash：太空级性能 + 兔子级速度 🚀🐰 没错，Space Bunny——曾以 200T+ tokens 登顶全球排行榜——正是 M3.1 Flash 的早期版本。 💰重新定义智能体 AI 的性能经济学。M3.1 Flash 在 Cowork（Automation-Bench：62%；ALE：30%）、编程（DeepSWE：74%）和视觉推理（BabyVision：91%）等关键任务上达到前沿级智能水平，成本仅为 M3 的 1/3，速度提升 3 倍。 API 定价（统一费率）：每 1M 输入/输出 tokens 分别为 $0.15 / $0.60，缓存读取为 $0.015 / 1M tokens。 模型权重将于 10 月 23 日发布。 API：http://platform.minimax.io M Plan：https://www.minimax.io/m-plan MiniMax Code 桌面版：https://agent.minimax.io/download

    推荐理由：官方公布权重开放和关键基准分数，并说明稀疏注意力等效率设计，可据此评估其在智能体与编码任务上的性价比。

10月22日周四
10月21日周三
10月20日周二
  2. Ant Ling57

    蚂蚁百灵今日开源 3 个语音家族共 5 个 Ming-3.0 模型。Ming-3.0-tts 含 0.5B 语音设计与副语言线索模型和 7.9B 总参数、1.3B 激活的 Tiny 长语音模型；Ming-3.0-audio 含 Flash 126B 总参数、6.5B 激活的理解与工具调用模型和 9.3B 总参数、2.7B 激活的 Tiny 高效对话模型；Ming-3.0-asr-tiny 为 8.6B 总参数、2B 激活的方言与上下文识别模型。图片补充：TTS 支持七种语言加两种方言，ASR 支持热词列表与对话上下文。

10月19日周一
10月17日周六
  1. Aravind Srinivas45

    我们刚刚又开源了一对最先进的决策模型： pplx-decider-flash-v1.2：4B 参数，每百万 token 1 美分（HF Decision Index 上排名第一的 4B 模型） pplx-decider-v1.2：27B 参数，每百万 token 2 美分（目前在 HF Decision Index 总榜上排名第 2——暂时如此，会快速提升） 两者均已在 Perplexity Decisions API 上线，同时也以开放权重形式发布在 @huggingface 上 尽情享用！

    引用Perplexity Developers@perplexitydevs

    Our next generation of open weights multimodal decision models comes in two sizes, pplx-decider-v1.2 and pplx-decider-flash-v1.2. Text and vision scores improve. Inference is up to 5x faster: all questions in a request run in one pass. Flash is the top 4B on the Decision Index.

10月16日周五
  1. Reflection Blog83

    Reflection 发布首个开源权重模型 Beam，501B 参数 MoE 采用 Apache 2.0 协议

    Reflection 发布首个开源权重模型 Beam，权重已在 Hugging Face 以 Apache 2.0 协议放出。Beam 为稀疏 MoE 模型，总参数 501B、激活 23B，面向编码、推理和长程智能体任务，提供 BF16、FP8、NVFP4 精度权重和投机解码 drafter 模型。

    同一件事，精选收录的是《Reflection 开源权重模型 Beam 上线 Ollama Cloud，限时免费使用》

  2. IT之家·人工智能54

    小米开源空间音频理解大模型 MiDashengLM-Spatial

    小米发布开源空间音频理解大模型 MiDashengLM-Spatial，完整公开模型权重和推理代码，采用 Apache 2.0 许可证。模型以 MiDashengLM-7B 为基座，在保留基础音频理解能力的同时增加空间感知与推理能力，小米称其为业界首个开源的端到端空间音频理解大模型，将陆续应用于智能家居和汽车座舱场景。

  4. Unsloth AI78

    Meta 发布新的 SOTA 开源模型 Muse-Spark-Open-816B-A42B，支持文本、图像、视频和音频输入，上下文窗口达 1M，权重今日开放。Unsloth 提供 Dynamic 2-bit GGUF 量化版，可在 256GB RAM/VRAM 配置上于 Mac Studio 运行，1-bit 至 8-bit 对应 180-870GB 内存需求。GGUF 见 https://huggingface.co/unsloth/Muse-Spark-Open-816B-A42B-GGUF，指南见 https://unsloth.ai/docs/models/muse-spark-open。

    引用Mark Zuckerberg@finkd

    Muse Spark Open -- 权重今天发布 -- 得益于与 @johnternus 和 Apple 的合作，在新款 Mac Studios 上运行效果极佳。

    同一件事，精选收录的是《Meta 发布开源权重模型 Muse Spark Open，816B 参数、1M 上下文》

  5. clem 🤗79

    Meta 发布开源模型 Muse-Spark-Open-816B-A42B，权重已在 Hugging Face 上线。原引用内容称该模型今天发布权重，并可与 Apple 合作在新 Mac Studios 上良好运行。模型页面显示其支持 Image-Text-to-Text，提供 Transformers、Safetensors、PyTorch 格式，许可为 muse-model-license。

    引用Mark Zuckerberg@finkd

    Muse Spark Open -- 权重今天发布 -- 得益于与 @johnternus 和 Apple 的合作，在新款 Mac Studios 上运行效果极佳。

    同一件事，精选收录的是《Meta 发布开源权重模型 Muse Spark Open，816B 参数、1M 上下文》

10月15日周四
  1. StepFun67

    阶跃星辰转发 FeatherlessAI 的消息，Step 5 Preview 已上线该平台，以 FP8 精度提供服务。该开放权重模型为 600B 稀疏 MoE 架构、每 token 激活 27B，面向长程智能体工作，在软件工程和专业知识工作（尤其金融）上有前沿级表现，按 Artificial Analysis 数据其每任务成本约为 Claude Opus 5.5 的 1/6，智能水平与 Kimi K3 相当。

    引用Featherless AI@FeatherlessAI

    Step 5 Preview 来了。 @StepFun_ai 的新开放权重模型树立了新的帕累托前沿，在 @ArtificialAnlys 智能指数上与 Kimi K3 持平！ 它为长时程智能体工作而打造，在软件工程和专业知识工作（尤其是金融）方面取得了前沿级成果。 - 600B 稀疏 MoE，每 token 激活 27B - 据 Artificial Analysis，每任务成本约为 Claude Opus 5.5 的 1/6 现已在 Featherless 上线，以 FP8 提供服务。 https://featherless.ai/model-pages/step-5-preview

    推荐理由：引用内容给出 Step 5 Preview 的参数规模、成本对比和部署入口，读者可据此评估其性价比与获取方式。