DeepSeek 团队 6 月 29 日宣布，DeepSeek V4 正式版计划于 7 月中旬上线，届时 API 定价将引入峰谷机制，高峰时段（每日 9:00-12:00、14:00-18:00）价格为平时的 2 倍。此前 DeepSeek-V4 预览版已于 4 月 24 日上线并同步开源，拥有百万字超长上下文，在 Agent 能力、世界知识和推理性能上实现国内与开源领域领先，按大小分为两个版本。另外，DeepSeek-V4-Pro API 已永久降价至原定价的 1/4。
Rohan Paul@rohanpaul_aiAI 评分5555American and European enterprises will ditch OpenAI and anthropic and adopt Chinese models. Here’s why: 1. They can host Chinese models under their own GPUs so it’s still compliant and they would argue they have more control. 2. they will post train with their own data on top of Chinese models. That’s how they build data moat. 3. They will not trust anthropic who will retain their data at any time for “safety” concerns like how they did with Fable and then try to build the same thing like how anthropic did with healthcare and legal. 4. They need to justify their AI spend and ROI. The cure is a reliable America open source model but there is none. After all, if giving away all your data and AI control at the mercy of anthropic and OpenAI means you care about safety and compliance, you are outright stupid.
央视财经报道，我国开源生态版图进一步扩容，新增人工智能、具身智能等7个项目。开放原子开源基金会称，2026年将引入相关前沿项目，抢占大模型和RISC-V新架构先机。2025年国内活跃开源项目超425万个，开发者达263万。工信部副部长熊继军表示将提升开源供给能力，支持基础软件、工业软件、AI等领域开源发展。《2025中国开源年度报告》显示，GitHub中国活跃开发者超210万全球第三，整体开发者规模预计超350万全球第二；中国OpenRank贡献度254,963全球第二，增速差超10%，预计7年后将超越美国。
开源模型生态正变得更多元，参与者从少数中国公司扩展到全球各类组织。纯模型制造商包括 DeepSeek、智谱、MiniMax、Poolside、Arcee、Zyphra 及主权 AI 玩家 Cohere、Sovereign、Mistral、Trillion Labs；科技巨头如阿里 Qwen、Google Gemma 和 NVIDIA 各有不同动机；产品公司如 JetBrains、Zed、Krea、Photoroom 则训练高度专业的小模型。NVIDIA 发布 Nemotron-3-Ultra-550B-A55B-BF16，采用 LatentMoE 架构并改用 OpenMDW 许可证。Cohere 以 Apache 2.0 开源其旗舰模型 Command A+（05-2026-bf16），这是一款 218B-A25B MoE 模型，具备多模态、多语言和智能体能力。
推荐理由：这篇文章把开源模型玩家拆成三类，清晰解释了不同动机，Cohere 转向 Apache 2.0 和 NVIDIA 采用 OpenMDW 是许可层面的重要信号，关注开源的值得一读。
新浪发布仅3B参数的VibeThinker-3B，在AIME26等数学编程基准上持平DeepSeek V3.2等大200–333倍的模型，LiveCodeBench超越所有20B以下模型，LeetCode竞赛解决123/128题超过GPT-5.2、Kimi K2.5等。但知识密集型GPQA-Diamond大幅落后。模型基于阿里Qwen2.5-Coder-3B，经SFT、强化学习、自蒸馏等多阶段后训练。研究提出“参数压缩-覆盖假说”：逻辑推理依赖少数可压缩模式，而广泛世界知识仍需大参数。模型已开源。
推荐理由：VibeThinker-3B 用 3B 参数在数学编程上匹敌百倍大模型，推理可压缩而知识不能的假设值得深思。对做推理应用的人来说是个信号。
Rohan Paul@rohanpaul_aiAI 评分6969UBS says 60% of companies now watching AI budgets are moving to cheaper models and open-source Chinese models The pressure is coming from extreme bills, including users spending up to $35K/month, teams exceeding quotas by 200%, and companies cutting internal AI tools from 5 to 2. Companies are not abandoning AI, they are using model routing, which sends easy tasks to cheaper models and saves premium models for hard reasoning, code, and long-context work. Chinese open-source models such as Qwen, DeepSeek, MiniMax, GLM, and Kimi now fit the enterprise cost curve because they can be run locally or used through cloud catalogs. --- news .futunn.com/en/post/75068082/ubs-group-finds-60-have-already-started-curbing-ai-spending?level=2&data_ticket=1780870170397383
一批来自中美新玩家的开放权重模型已发布。截至2026年6月，有四个最值得关注的开放权重模型，并给出了各自的最佳使用场景。
Meta 本周发布 Astryx（Beta），一个基于 React 和 StyleX 的开源设计系统。项目包含 90 多个 React 组件、模板和主题，内置十个可定制主题（default、neutral、chocolate 等），通过 CSS 变量级联实现全局统一样式。Astryx 提供 CLI（astryx/xds）和 MCP 服务器，可输出自描述 JSON 清单，AI 智能体无需解析 --help 即可直接调用命令搭建和文档化 UI。组件具有上下文感知间距补偿功能，消除双重内边距问题。许可证为 MIT。
美国企业面临 AI 账单失控，开始转向 Token 最小化策略。旧金山公司 Lindy 此前主要调用 Anthropic 的 Claude 模型，每月 AI 账单超支甚至超过员工工资。该公司 CEO 弗洛·克里维洛表示，本月初已将 100% 流量切换到 DeepSeek，预计未来几个月可节省数百万美元。企业开始采用按任务匹配模型的“模型路由”，不再将最贵的前沿模型用于所有场景。部分客户已决定暂停 AI 投入，待证明投资回报率后再继续。
推荐理由：一家初创把AI调用从Claude全切到DeepSeek，省下的钱超过工资总额，企业客户开始用模型路由压成本，这个趋势比任何benchmark都更能说明价格战的影响。
Rohan Paul@rohanpaul_aiAI 评分7474UBS says 60% of companies now watching AI budgets are moving to cheaper models and open-source Chinese models The pressure is coming from extreme bills, including users spending up to $35K/month, teams exceeding quotas by 200%, and companies cutting internal AI tools from 5 to 2. Companies are not abandoning AI, they are using model routing, which sends easy tasks to cheaper models and saves premium models for hard reasoning, code, and long-context work. Chinese open-source models such as Qwen, DeepSeek, MiniMax, GLM, and Kimi now fit the enterprise cost curve because they can be run locally or used through cloud catalogs. --- news .futunn.com/en/post/75068082/ubs-group-finds-60-have-already-started-curbing-ai-spending?level=2&data_ticket=1780870170397383
Linux Foundation与约20家科技企业、AI实验室和银行共同发起Akrites倡议，旨在AI工具利用漏洞前修补关键开源软件的安全缺陷。创始成员包括Amazon Web Services、Anthropic、Cisco、Google、Microsoft、NVIDIA、OpenAI等。当前开源安全响应模式碎片化，过去数月经验证的漏洞中仅不到5%被打补丁。Akrites设立共享安全事件响应团队，通过CVE、CVSS、TLP等标准保密处理报告、去重并协调修复。对于无活跃维护者的项目，将作为“最后维护者”自行发布补丁。种子资金来自Linux Foundation下的Alpha-Omega专项基金。
高通与 Hugging Face 宣布扩大合作，携手构建从端到云无缝衔接的 AI 开发生态。Hugging Face 的 AI 存储和推理服务将适配高通 Dragonfly“飞龙”数据中心解决方案。其生态中百万量级 AI 模型将通过智能体接入高通平台，加速在芯片终端与数据中心机架上的部署。Hugging Face 还向使用高通芯片的客户提供 PRO 专业版访问权限。双方计划共同支持分布式 AI 框架，使智能体在端、云平台之间灵活流转。
MiniMax (official)@MiniMax_AIAI 评分4444开源权重生态的更多好选择。感谢 @NVIDIAAI 使 MiniMax M3 可在 NVFP4 中使用。
@QuantCapitalX @MiniMax_AI https://huggingface.co/nvidia/MiniMax-M3-NVFP4
美团 LongCat 团队推出 VitaBench 2.0，首个真实生活场景下针对长期动态用户建模的智能体评测基准。包含56名拟真用户、819个复杂任务、超2000个动态偏好及66个可执行工具，每位用户平均2093个交互事件，时间跨度平均1580天。同时支持长文本上下文学习和智能体记忆策略评测。测试显示，最强模型 Claude-Opus-4.6 在“开卷”模式下平均分刚过0.5；开启思考模式并不总能提升个性化任务表现；所有模型在需要主动提问的任务上得分断崖式下跌。VitaBench 2.0 已开源。
推荐理由：美团LongCat开源的VitaBench 2.0是首个评测AI长期理解用户偏好的基准，实验发现最强模型得分也刚过0.5，做Agent和推荐系统的值得跑一遍。
Linux 基金会联合亚马逊、Anthropic、OpenAI、英伟达、红帽等推出 Akrites 项目，旨在保护开源软件，防范基于 AI 与大语言模型的漏洞攻击。项目采用统一 CVD 披露流程，保密优先，漏洞由原维护团队按自身节奏修复；无活跃维护者的项目由最后维护者接手并尽快分发。合作伙伴还包括思科、花旗集团、谷歌、IBM、摩根大通、微软、GitHub、Rust 基金会、沃达丰等。
通过对比7B参数的OLMo 3（Transformer）与OLMo Hybrid（混合架构），实验发现混合模型在大多数token上预测损失更低：对名词、动词、形容词等实义词优势明显（loss gap约0.04），功能词上gap约0.02，且在需上下文推理的代词指代上更好。但在重复出现的n-gram和闭合括号（如`}`）上，混合模型的优势几乎消失，Transformer凭借注意力机制更擅长从输入中直接检索精确信息。
推荐理由：OLMo 团队的 token 级别分析让人看清混合模型到底强在哪里，优势在名词动词等意义词，但在重复 token 上接近消失，这份洞察对做模型架构的人很有启发性。
Rohan Paul@rohanpaul_aiAI 评分7272Aloha! 🌺 Meet Ornith-1.0, a family of open-source LLMs specialized for agentic coding. Ornith-1.0 spans the full parameter sizes including 9B Dense, 31B Dense, 35B MoE, and 397B MoE. It achieves state-of-the-art performance among open-source models of comparable size on coding benchmarks including: ✅Terminal-Bench 2.1(77.5) ✅SWE-Bench(82.4 on verified, 62.2 on pro, 78.9 on Multilingual) ✅NL2Repo(48.2) ✅SWE Atlas(41.2 on QnA, 42.6 RF, 39.1 TW) ✅ClawEval(77.1) Post-trained on top of gemma4 and qwen3.5, Ornith-1.0 employs a novel self-improving training strategy in which reinforcement learning is used to generate not only solution rollouts, but also the task-specific scaffolds that drive those rollouts. By jointly optimizing the scaffold and the resulting solution, the model generate higher-quality solutions in agentic coding.😎 All models are released under the MIT license, enabling full commercial and research use. 📖Tech Blog: http://deep-reinforce.com/ornith_1_0.html 🤗Huggingface: http://huggingface.co/collections/deepreinforce-ai/ornith-10
百度于6月22日开源 Unlimited OCR 模型，总参数量30亿，推理时仅激活5亿。模型延续 DeepSeek OCR 架构，编码端采用两级视觉编码并执行16倍 token 压缩，将1024×1024 PDF 图像压缩为256个视觉 token，缓解长文档解析越生成越慢问题。训练基于 DeepSeek OCR 检查点，冻结 DeepEncoder 后继续4000步，使用约200万份文档在8×16 A800 GPU上完成，单页与多页数据配比约9:1。在 OmniDocBench v1.5 上整体得分93.23（DeepSeek OCR 87.01，DeepSeek OCR 2 89.17），文本编辑距离0.038，公式 CDM 92.61，表格 TEDS 90.93，读序编辑距离0.045；v1.6 得分93.92。GitHub 已获 6.8K Star。
谷歌前 CEO 埃里克·施密特在今年 5 月 SCSP 国家竞争力 AI 博览会的炉边谈话中表示，限制 AI 芯片进入中国的政策已开始失效，中国已通过较弱的 AI 硬件（如华为昇腾芯片）和软件方法造出顶级 AI 模型。施密特称不喜欢中国大力推广开源 AI 技术，认为这些技术不受美国或任何方控制。他援引最新分析称，中美 AI 差距已从一年前的 1~2 年缩短至不到 6 个月。
百度推出Unlimited OCR，一个3B参数的MoE模型，推理时仅激活500M参数。其核心创新Reference Sliding Window Attention（R-SWA）将KV缓存大小固定为Lm + n（n默认128），内存和延迟不随输出长度增长。模型基于DeepSeek OCR继续训练4000步，支持32K最大长度，通过DeepEncoder实现16倍token压缩。在OmniDocBench v1.5上整体得分93.23，超出DeepSeek OCR基线6.22分；v1.6得分93.92为最高。Base模式下吞吐达5580 TPS，比DeepSeek OCR提升12.7%，6000 token输出时延迟低35%。适用于整本书转录等场景，代码与权重已在HuggingFace开源。
推荐理由：Baidu这个OCR模型用R-SWA把KV缓存压成常量，长文档解析终于不用越跑越慢了。MIT开源，3B总参但推理只消500M，做文档管线的可以直接接。
开源社发布《2025中国开源年度报告》。GitHub平台中国活跃开发者超210万，全球第三。OpenHarmony以60089 OpenRank值登顶全球开源项目影响力榜首。中美贡献度增速差超10%，按当前态势7年后中国开发者贡献度有望超过美国。中国OpenRank贡献度254963，全球第二。AI大模型相关仓库年均增长率超210%，vLLM进入全球项目Top15。10亿以上参数模型中Meta下载量占23.2%，阿里Qwen系列占20%，DeepSeek占3.8%，其R1训练成本仅550万美元。开源企业影响力微软居首，华为第二。
François Chollet@fcholletAI 评分6464GLM-5.2 from @Zai_org on ARC-AGI (Verified) - ARC-AGI-2: 22.8%, $0.25 - ARC-AGI-1: 77.0%, $0.19 Performance is comparable with GPT-5.4 & 5.5 (Low Reasoning Effort)
Rohan Paul@rohanpaul_aiAI 评分5757The Sentient Foundation is committing $42M through its Open Source AGI Grant for those building and leveraging AGI in the open. We designed the program to grow an ecosystem where critical AI remains openly accessible, enabling developers, researchers, and companies worldwide to build, innovate, and scale. Launching with our ecosystem partners Alibaba Cloud, Franklin Templeton, Princeton University, and the Indian Institute of Science, as part of our mission to keep artificial general intelligence open, decentralized, and aligned with humanity's interests.
Nous Research为开源自改进智能体Hermes Agent的技能系统新增/learn命令。指向文档页面、本地SDK目录、历史对话或粘贴笔记后，Agent自动收集材料并按照标准格式编写SKILL.md。所有技能存放在~/.hermes/skills/，自动映射为斜杠命令（如/plan、/axolotl）。技能采用三级加载（Level 0返回名称与描述约3k tokens，Level 1加载全文，Level 2加载特定文件），避免大技能库撑满上下文窗口。除/learn外，还支持手动编写、skill_manage自动捕获、Skills Hub安装三种创建方式。/learn在CLI、消息网关、TUI和仪表板上均可使用，仪表板额外提供“Learn a skill”按钮。
OpenBMB@OpenBMBAI 评分6363VoxCPM now runs FULLY on-device on iPhone — via Apple's Core AI. @OpenBMB's diffusion TTS (MiniCPM4 LM + LocDiT flow-matching + AudioVAE), every layer on the Neural Engine / GPU. No network. 🤗 https://huggingface.co/mlboydaisuke/VoxCPM-0.5B-CoreAI 📦 https://github.com/john-rocky/coreai-model-zoo
通义实验室开源首个原生语言世界模型 Qwen-AgentWorld，覆盖 MCP、Search、Terminal、SWE、Web、OS、Android 七大领域，基于超 1000 万条真实交互轨迹，经 CPT → SFT → RL 三阶段训练。
推荐理由：将环境建模从预训练阶段起作为显式目标，通过可控模拟实现定向行为塑造，效果超越真实环境 RL，为高风险场景的智能体开发提供低成本方案。
Rohan Paul@rohanpaul_aiAI 评分6060
Run Cline on Local AI models with Atomic Chat! @cline is a coding agent trusted by 8M+ developers. Write, refactor, ship code securely on your own hardware with local models powered by @atomic_chat_hq — no cloud, private, free and open-source
GitHub 联合 Black Forest Labs、Hugging Face 与 Mozilla Corporation 组成开源联盟，呼吁对加州 AI 透明度法案（SB 942，拟由 SB 1000 修正）进行针对性修改。当前草案要求开发者在下游用户未履行义务时撤销开源许可证，这与开源许可证永久不可撤销的性质冲突。联盟认为该要求非必要，已有直接监管和执法机制，并建议参考欧盟 AI 法案的透明度实践规范，以向下游用户通知最佳实践文档的方式替代撤销条款。GitHub 支持这些修正，以在保持透明度目标的同时兼容开源开发模式。
推荐理由：GitHub 联合 Hugging Face 等开源玩家公开呼吁修正加州 AI 透明法案，核心矛盾是许可撤销条款与开源许可的‘永久不可撤销’冲突，对开源开发者是个明确的政策信号，值得留意。
Datalab 推出 9B 参数开放权重视觉模型 lift，用于结构化提取。输入 JSON Schema，返回匹配的 JSON 对象，可直接读取 PDF 和图像，支持多页文档一次性处理并跨页取值。提供本地（HuggingFace）和远程（vLLM）两种推理模式，后者推荐用于生产。代码采用 Apache 2.0，权重使用修改版 OpenRAIL-M。在 225 份文档基准上 field accuracy 达 90.2%，中位延迟 9.5 秒/文档。核心机制为 schema-constrained decoding，逐 token 约束输出结构但不保证语义正确；每个字段允许 null 以实现模型放弃。不支持 enum、anyOf/oneOf、$ref、additionalProperties 等结构。
Transformers.js 在浏览器中运行 AI 模型时，不同来源的 Web 应用会重复下载并缓存相同的模型资源（如 Xenova/whisper-tiny.en）和 Wasm 运行时文件（如 4,733 kB 的 ort-wasm-simd-threaded.asyncify.wasm），即使资源 URL 相同，浏览器因 Network Isolation Key 隔离缓存，单次 demo 就产生 177 MB 冗余下载和存储。Cross-Origin Storage API 是一项早期提案，旨在让跨来源应用共享缓存的模型和运行时资源。目前该 API 尚未在浏览器原生实现，但可通过 Chrome 扩展注入 polyfill 进行实验。
推荐理由：这个Chrome提案让不同网站的AI模型共享缓存，对用Transformers.js的Web开发者是切实的性能改进，但还只是早期实验。
Krea@krea_ai精选AI 评分7171我们的技术报告已发布。 深入解析创建 Krea 2 所用的数据、架构及训练技巧。 https://www.krea.ai/blog/krea-2-technical-report
今天，我们发布了 Krea 2 的开放权重。 欢迎 Krea 2 Raw 和 Krea 2 Turbo，一个来自训练中期的未蒸馏模型，旨在用于微调，以及一个具有广泛美学多样性的快速蒸馏版本。 阅读下面的详细信息 👇
推荐理由：Krea 2 开源了两个图像模型权重，一个未蒸馏适合微调，一个快速蒸馏版覆盖多样审美。对于做图像生成应用和模型融合的团队，这次开放权重比很多大厂都实在。
OpenAI Developers@OpenAIDevsAI 评分4747UC Berkeley研究人员发现，近2000个GitHub Pages站点（18000+页面，累计530K+星标）仍在加载来自polyfill.io及其关联恶意CDN的脚本。这些CDN由已被OFAC制裁的Funnull Technology Inc.（现更名Triad Nexus）运营，2024年被出售后开始条件性注入恶意载荷，劫持移动用户、跳转欺诈站点、伪造认证弹窗窃取凭证。扫描12000+站点确认786个加载polyfill.io，1191个加载其他Funnull CDN。更严峻的是，所有测试的大语言模型在生成前端代码时仍推荐这些被污染的CDN URL，包括CyC2018/CS-Notes（184K⭐）、microsoft/AirSim（18K⭐）等知名项目及多所大学课程页面。
推荐理由：polyfill.io等恶意CDN仍在GitHub Pages上感染近2000个站点，更可怕的是所有测试的AI模型都还会推荐这些链接，AI编码的便利正在变成供应链投毒的加速器。
