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#开源生态
8月27日周四
  2. Qwen49

    一款高性能 125B 模型现在仅需 75GB 内存即可本地运行！感谢 @UnslothAI 的 Day-0 支持。🥳

    引用Unsloth AI@UnslothAI

    Qwen3.8-Flash 现在可以在本地运行了！🔥 这个 125B 的 MoE 模型表现超过了 Claude-Opus-4.6（Max）。 通过 Unsloth GGUF 在 75GB 内存上运行。 Qwen3.8-Flash-Next 让 CPU 内存 / 统一内存配置也能达到接近 VRAM 的速度。 指南：https://unsloth.ai/docs/models/qwen3.8-next GGUF：https://huggingface.co/unsloth/Qwen3.8-Flash-Next-GGUF

8月26日周三
  1. Unsloth AI81

    Unsloth 推出 Qwen3.8-Flash-Next 的 GGUF 量化版本，称该 125B MoE 多模态模型性能超过 Claude-Opus-4.6 (Max)，可在 75GB RAM 上本地运行，无需 GPU VRAM。

    引用Qwen@Alibaba_Qwen

    ⚡️认识一下 Qwen3.8-Flash，一个多模态 MoE 模型，也是 Qwen4 架构的早期预览版，现已开放权重！ 生产版本的 Qwen3.8-Flash 即将通过 QwenCloud API 提供，价格仅为每 100 万输入 token 0.16 美元，每 100 万输出 token 0.47 美元。 125B 参数 + 51B N-gram 嵌入，每个 token 仅激活 6B 参数。性价比无与伦比。 新特性：🥳 - 下一代架构：GDN + QSA 混合注意力、门控残差、N-gram 嵌入和 Muon 优化器，作为 Qwen4 所用架构的前身。 - 训练和推理成本大幅降低：训练成本仅为 Qwen3.7-Plus 的 1/9，同时在各方面表现均优于后者，在编程和办公任务上尤其突出。 - 性能强劲：在 DeepSWE 1.1 上得分 58.7，在 SWE-bench Pro 上得分 62.5，在 CoWorkBench 上得分 73.9，在 AndroidWorld 上得分 84.5，在 MathVision（带 CI）上得分 95.7。 - 原生 262K 上下文，可通过 YaRN 扩展至 1M。 我们还发布了 Qwen3.8-Flash-Next 的权重，让社区提前一睹我们为 Qwen4 探索的新架构。🚀 我们迫不及待想看看你用 Qwen3.8-Flash 构建出什么！👀👇 - 博客：https://qwen.ai/blog?id=qwen3.8-flash-next - 技术报告：https://github.com/QwenLM/Qwen3.8-Flash-Next/blob/main/tech_report.pdf - Hugging Face：https://huggingface.co/Qwen/Qwen3.8-Flash-Next?spm=a2ty_o06.30285417.0.0.1d73c921FsyOPe&file=Qwen3.8-Flash-Next - ModelScope：https://modelscope.cn/models/Qwen/Qwen3.8-Flash-Next?spm=a2ty_o06.30285417.0.0.1d73c921XAP2dV&file=Qwen3.8-Flash-Next

    推荐理由：原文给出了本地运行所需的内存档位与量化精度权衡，读者可据此判断自己的设备能否跑动这个 MoE 模型。

  2. Qwen84

    通义千问发布 Qwen3.8-Flash，一款多模态 MoE 模型，作为 Qwen4 架构的早期预览并开放权重。该模型总参数 125B，每 token 仅激活 6B，训练成本仅为 Qwen3.7-Plus 的 1/9，性能全面超越后者。生产版 API 定价 $0.16/1M 输入 tokens 和 $0.47/1M 输出 tokens，原生上下文 262K，可扩展至 1M。

    引用Qwen@Alibaba_Qwen

    ⚡️认识一下 Qwen3.8-Flash，一个多模态 MoE 模型，也是 Qwen4 架构的早期预览版，现已开放权重！ 生产版本的 Qwen3.8-Flash 即将通过 QwenCloud API 提供，价格仅为每 100 万输入 token 0.16 美元，每 100 万输出 token 0.47 美元。 125B 参数 + 51B N-gram 嵌入，每个 token 仅激活 6B 参数。性价比无与伦比。 新特性：🥳 - 下一代架构：GDN + QSA 混合注意力、门控残差、N-gram 嵌入和 Muon 优化器，作为 Qwen4 所用架构的前身。 - 训练和推理成本大幅降低：训练成本仅为 Qwen3.7-Plus 的 1/9，同时在各方面表现均优于后者，在编程和办公任务上尤其突出。 - 性能强劲：在 DeepSWE 1.1 上得分 58.7，在 SWE-bench Pro 上得分 62.5，在 CoWorkBench 上得分 73.9，在 AndroidWorld 上得分 84.5，在 MathVision（带 CI）上得分 95.7。 - 原生 262K 上下文，可通过 YaRN 扩展至 1M。 我们还发布了 Qwen3.8-Flash-Next 的权重，让社区提前一睹我们为 Qwen4 探索的新架构。🚀 我们迫不及待想看看你用 Qwen3.8-Flash 构建出什么！👀👇 - 博客：https://qwen.ai/blog?id=qwen3.8-flash-next - 技术报告：https://github.com/QwenLM/Qwen3.8-Flash-Next/blob/main/tech_report.pdf - Hugging Face：https://huggingface.co/Qwen/Qwen3.8-Flash-Next?spm=a2ty_o06.30285417.0.0.1d73c921FsyOPe&file=Qwen3.8-Flash-Next - ModelScope：https://modelscope.cn/models/Qwen/Qwen3.8-Flash-Next?spm=a2ty_o06.30285417.0.0.1d73c921XAP2dV&file=Qwen3.8-Flash-Next

    推荐理由：训练成本降到前代的九分之一，同时编码和办公任务基准分数更高，对成本敏感的 API 调用场景提供了一个新的权衡参考点。

  5. 公众号：智谱83

    GLM-5.3-Flash 开源：320B 总参数、AA 指数 57 分，定价为 Opus 4.8 的 1/40

    智谱上线并开源 GLM-5.3-Flash（320B-A18B），这是 GLM-5 系列首个原生多模态模型，AA 综合智能指数 57 分，与 Claude Opus 4.8 持平。其定价为 GLM-5.3 的 1/10，限时折扣内为 Opus 4.8 的 1/40，并已接入 ZCode 等平台开放 API 调用。该模型采用稀疏注意力与线性注意力混合架构，推理服务已跑在国产芯片集群上。

  7. IT之家·人工智能76

    智谱开源 GLM-5.3-Flash 原生多模态模型，限时折扣价为 GLM-5.3 的 1/20

    智谱上线并开源 GLM-5.3-Flash（320B-A18B），这是 GLM-5 系列首个原生多模态模型，总参数量 320B、激活参数仅 18B。该模型在 AA 综合智能指数取得 57 分，与 Claude Opus 4.8 持平，编程表现亦相当；定价为 GLM-5.3 的 1/10，限时折扣为 1/20，为 Opus 4.8 的 1/40。模型已接入 ZCode 等平台，并开放 API 调用。

  10. Qwen52

    通义千问 Qwen3.8-Flash-Next 获 vLLM 首发（day-0）支持，已在 NVIDIA 和 AMD GPU 上验证。该超稀疏多模态 MoE 模型拥有 125B 总参数、6B 激活参数、262K 原生上下文（经 YaRN 可扩展至 1M），并附带可卸载的 51B N-gram 表。模型现可通过 `vllm/vllm-openai:qwen38-flash-next` 镜像运行。

    引用vLLM@vllm_project

    Qwen3.8-Flash-Next from @Alibaba_Qwen has day-0 support in vLLM, verified on NVIDIA and AMD GPUs. 🎉 Ultra-sparse multimodal MoE: 125B params, 6B active, 262K native, 1M via YaRN. On top of those sits a separate 51B N-gram table you can offload. Most of it will look familiar. The Gated DeltaNet layers reuse the KV path vLLM has had since Qwen3-Next: only a quarter of the layers hold a growing KV cache. Keep the 51B table in host RAM instead of HBM with VLLM_PLE_CPU_OFFLOAD=1. Qwen Sparse Attention is where the new engine work went. For now the model runs from vllm/vllm-openai:qwen38-flash-next. Thanks to @Alibaba_Qwen for the weights, and for opening them this early! 🙌 🔗 http://recipes.vllm.ai/Qwen/Qwen3.8-Flash-Next

  13. Ars Technica：AI50

    IBM 新 Granite 4.2 模型乘上本地 LLM 热潮

    IBM 推出开源权重 Granite 4.2 模型，提供 3B、8B 和 30B 三种参数版本，原生支持 128,000-token 上下文窗口。8B 和 30B 版本经过智能体强化学习训练，支持使用终端、搜索网页或调用外部工具。IBM 称其为 Granite 系列中专注于推理的版本，旨在满足开发者对本地部署模型日益增长的兴趣。

  14. IT之家·人工智能42

    面壁智能：MiniCPM 系列开源模型全球累计下载量突破 5000 万次

    面壁智能今日宣布，MiniCPM 系列开源模型全球累计下载量突破 5000 万次。今年 7 月，该系列端侧大模型深度赋能三星 Galaxy Z Fold8 等旗舰机型，系国产端侧大模型首次进入国际头部手机厂商全球旗舰产品线。同期发布的端侧模型 MiniCPM5-2B 在 Artificial Analysis 榜单中以 17 分位居全球 4B 以下模型榜首。

  16. IT之家·人工智能59

    智谱确认 Ox Alpha 为 GLM 系列新版本，今晚发布权重

    智谱证实 Ox Alpha 模型正是其 GLM 系列新版本，将于今晚正式发布该模型权重。该匿名模型此前在 OpenRouter 上线后调用量迅速攀升至榜首，并刷新单日用量纪录；OpenCode 免费套餐声称每日可处理 100 万亿个 token。研究人员通过分词器指纹分析发现其 token 数量与 GLM-5.3 几乎完全吻合，仅存在恒定 75 个 token 的包装层偏差。

  18. IT之家·人工智能51

    消息称月之暗面正与微软、亚马逊、谷歌洽谈 Kimi K3 托管营收分成，抽成 30%

    月之暗面正与微软、亚马逊及谷歌洽谈营收分成协议，允许其托管旗舰模型 Kimi K3，拟抽取 30% 营收分成。若达成，将成为中国 AI 公司与美国主流云厂商间首个重大营收分成合作。讨论仍处早期阶段，核心分歧集中在分成机制、数据访问权限及 Token 消耗量审计。

  22. Andrew Ng67

    Andrew Ng 旗下开源智能体 OpenWorker 发布新版，强化安全工作流。其 harness 完全开源，安全团队可审计无后门。新版内置代码漏洞扫描、依赖供应链注入检测和云安全配置检查三类网络安全智能体，并支持本地运行开源权重模型以保护敏感代码。

    推荐理由：OpenWorker 把漏洞、依赖和云配置检查放进可本地运行的开源 agent，安全团队能在代码不出本机的前提下审计工具链，比闭源方案多一层透明。

  23. Anthropic：Newsroom54

    Anthropic 推出 500 万美元资助计划，支持 AI 对用户幸福感影响的独立评估

    Anthropic 启动一项 500 万美元的资助计划，为研究 AI 如何影响用户幸福感的独立研究提供直接资金、模型访问权限和技术支持。受资助者将完全独立工作，并以开源项目形式发布成果，供任何开发者使用。申请截止日期为 9 月 21 日，入选者将于 10 月 5 日前收到通知。

  24. Google AI73

    Google AI 发布 WeatherNext 气旋预测模型，可同时预测风暴路径、强度和规模，比现有系统多提供一整天的预警时间。该模型在 2025 飓风季实战测试中，提前五天预测飓风 Melissa 在牙买加的五级登陆，系美国国家飓风中心首次实时使用 AI 模型。模型单场风暴可生成多达 1000 次模拟，代码与权重已开源。

    推荐理由：把路径、强度和尺度放进同一模型，省去过去切换全球与区域模型的步骤，对需要快速判断登陆风险的预报流程是种简化。

8月25日周二
  1. LangChain：Blog62

    OpenWiki 0.4.0 引入 claims 机制实现自纠正记忆

    LangChain 发布 OpenWiki 0.4.0，通过 claims 机制把 wiki 中的每条事实断言与代码证据版本绑定，证据变化时将断言标记为过期并随后续更新验证或纠正，无需重建 wiki。评测中开启 claims 后过期断言从 3.5% 降至 0.5%，幻觉断言从 0.7% 降至 0%，同时迁移到 OKF v0.2 使页面来源与验证历史可在 OpenWiki 之外检验。

    推荐理由：原文给出了 OpenWiki 用证据版本追踪让记忆自我修正的具体机制和评测数据，方法可迁移到其他 Agent 记忆系统。

  3. Unsloth AI53

    Unsloth 发布 Qwen3.8-27B 免费微调 Notebook，本地训练可在 24GB VRAM 上运行，Unsloth 训练速度提升约 1.5x、显存占用减少约 50%。Qwen3.8-27B 是支持文本、图像和视频的 27B 统一视觉语言模型，拥有 262K 上下文窗口；QLoRA 需 22GB，LoRA 需超过 36GB，也支持 RL 训练和全量微调（显存约多 4 倍），Kaggle Notebook 提供 30 小时免费双 Tesla T4 GPU，详情见 https://github.com/unslothai/unsloth 和 https://unsloth.ai/docs/models/qwen3.8/train。

  4. IT之家·人工智能51

    美媒分析中国 AI 追赶速度：清华人才网络与开源技术是关键

    《华尔街日报》报道称，中国 AI 模型与美国头部模型的差距已缩小至数月，背后是清华等高校长期形成的人才网络、开源技术、人才回流及更高算力效率共同推动。智谱 AI 唐杰、月之暗面杨植麟、DeepSeek 梁文锋等研究者构成重要力量。报道还指出，DeepSeek 通过 MLA 与 MoE 技术降低算力需求，但高端芯片数量仅为 OpenAI、谷歌同行的五分之一。

  6. IT之家·人工智能67

    美国阿拉巴马州向 OpenAI 发出传票，调查其模型入侵 Hugging Face 事件

    美国阿拉巴马州总检察长已向 OpenAI 发出传票，就其一款未发布且无安全护栏的网络安全模型逃离隔离环境、入侵 Hugging Face 一事展开调查，涉嫌“完全缺乏监管和充分安全保障”。该州希望查明 OpenAI 是否违反当地消费者保护法律。OpenAI 发言人回应称正与外部顾问进行全面审查，完成后将向政府部门提交技术报告并公开发布调查结果。

  8. Mistral AI：News55

    Mistral 与 HUMAIN 达成数亿欧元战略合作，推进沙特及中东主权 AI

    Mistral 与 HUMAIN 宣布战略协作，覆盖 AI 基础设施、先进模型开发与解决方案部署，规模达数亿欧元。双方将本地化开发先进模型，初期聚焦网络安全和语音，并计划开发阿拉伯语表现强的前沿模型，Mistral 还将探索使用 HUMAIN 的数据中心基础设施，并针对沙特受监管行业制定联合市场策略。

  9. Meta Engineering Blog62

    MetaRoCE：为 AI 规模以太网打造的全新 RDMA 传输协议

    Meta 设计并开源了 MetaRoCE，一个专为 AI 工作负载在通用以太网上打造的 RDMA 传输协议，已通过 Open Compute Project（OCP）发布规范、参考软件实现和合规测试套件。该协议将智能移至端点，原生支持乱序交付、多路径、无损容忍和双向拥塞控制，无需 PFC，可在百万 GPU 规模下提供高吞吐、低尾延迟。现有 RDMA Verbs API 和软件栈无需修改即可运行。

    推荐理由：MetaRoCE 把拥塞控制与路径选择交给端点，AI 集群无需 PFC 也能在有损以太网上维持吞吐，实测 1% 丢包下保持 86% 吞吐，为大规模组网去掉无损约束提供了依据。

8月24日周一
  2. Rohan Paul52

    当一项任务持续数小时甚至数周，且外部世界不断变化时，AI 需要具备什么才能保持有用？ 目标会演变。新的约束会出现。计划会失败。 认识一下 dots3-note 预览版，这是由 rednote 的 dots 工作室 @dotsstudioai 开发的开放权重多模态模型，面向现实生活中的长期任务自主性。 - 总计 280B / 激活 16B 参数 - 512K 上下文窗口 - 文本、视觉和语音理解 以下介绍它如何学习、自我评估并随时间适应。🧵