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#开源生态
4月29日周三
  1. Xiaomi MiMo60

    小米MiMo-V2.5-Pro模型在最新Arena排行榜中表现卓越。在Text Arena（Expert）榜单中，它位列全球第六，同时是开源模型与中文模型的双料第一，其所属实验室全球排名第三。该模型在Text Arena（Overall）总榜中排名开源全球第二，在Code Arena（WebDev）前端开发榜单中位列开源全球第三。此外，它在Text Arena的四个关键子类别（Hard Prompts、英文Hard Prompts、指令遵循与长查询）中均获得开源全球第一。这些成绩均基于真实用户偏好与社区盲投评估，体现了模型在复杂任务上的强大综合能力。

    推荐理由：小米MiMo-V2.5-Pro冲到Arena开源第一，虽然排名更新晚了几天，但这是国产模型在硬核评测里最好的成绩，做选型的现在该认真看看小米。

  2. IT之家·人工智能62

    AI 编程热潮推动 GitHub 爆发增长，平台频发故障后启动底层基础设施重构

    AI 编程热潮推动 GitHub 用户规模爆发式增长，平台频发故障后启动底层基础设施重构。2025年10月，GitHub 计划扩容至原有承载能力的10倍，但预计未来业务规模将达当前30倍。增长压力导致稳定性问题，如4月23日故障影响658个代码仓库和2092个合并请求。GitHub 正优先保障服务可用性，迁移算力至微软 Azure，物理隔离 Git 等核心服务，并推进多云架构以提升抗故障能力。

  3. The Decoder：AI News55

    通过 Nemotron 3 Nano Omni，Nvidia 揭示了现代多模态模型的真实构成

    Nvidia 发布了开源多模态模型 Nemotron 3 Nano Omni，该模型能够处理文本、图像、视频和音频。其引人关注之处不仅在于性能表现，更在于其训练数据的构成。模型的部分训练数据来源于 Qwen、GPT-OSS、Kimi 和 DeepSeek OCR 等多个知名项目，这揭示了构建现代多模态模型所需数据集的多样性与复杂性。

  4. SenseTime56

    感谢 @liuziwei7 与我们共同创造 #多模态智能 的未来！

    引用Ziwei Liu@liuziwei7

    🔥Native Unified Multimodal Model Open Sourced🔥 🚀SenseNova U1🚀 is the first native multimodal model that unifies multimodal understanding, reasoning, and generation within a monolithic architecture. - Code: https://github.com/OpenSenseNova/SenseNova-U1 - Model @huggingface: https://huggingface.co/collections/sensenova/sensenova-u1 🤩Try Now: https://unify.light-ai.top/

  5. Rohan Paul59

    AI编程代理的普及正使GitHub基础设施面临极限压力。这些工具不仅生成更多代码，更导致提交、拉取请求、搜索和CI任务等仓库事件数量激增，彻底改变了平台原本为人类节奏设计的工作负载形态。开发者现可在短时间内推送大量AI辅助的迭代，每次迭代都会触发CI、索引、存储和审查系统，使瓶颈从编写代码转向消化代码。这种过载已影响日常维护，导致评审阻塞、合并卡顿和自动化失败。作为例证，GitHub早期用户Mitchell Hashimoto因其项目Ghostty反复遭遇服务中断，最终决定将项目迁出他使用了18年的GitHub，这标志着一个时代的转变。

    引用Mitchell Hashimoto@mitchellh

    Ghostty is leaving GitHub. I'm GitHub user 1299, joined Feb 2008. I've visited GitHub almost every single day for over 18 years. It's never been a question for me where I'd put my projects: always GitHub. I'm super sad to say this, but its time to go. https://mitchellh.com/writing/ghostty-leaving-github

  6. Ant Ling58

    服务好LLM是一项具有挑战性的任务，它需要工程智慧和良好的品味。感谢@Modular团队高水平的工程师们让这次合作成为现实。生态系统必胜！🤠👏

    引用Modular@Modular

    Ling-2.6-flash from @AntLingAGI is now open source, with day zero support on Modular Cloud! Fast MoE for agent workflows, without the deployment headache. Grab time with our team for a demo: https://www.modular.com/request-demo

  7. 蚂蚁 inclusionAI：HuggingFace 新模型51

    inclusionAI/Ling-2.6-1T

    inclusionAI 发布了 Ling-2.6-1T 模型，这是一个包含 1 万亿参数的大型语言模型。该模型基于开源与开放科学理念构建，旨在推动人工智能技术的进步与民主化。新模型在多项基准测试中展现出更强的语言理解与生成能力，同时提供了更高效的推理性能。这一发布标志着开源社区在规模化 AI 模型开发上的重要进展，为研究者和开发者提供了可访问的高性能工具。

  8. SiliconFlow63

    👀 🚀 🙌 [引用 @SiliconFlowAI]：开发者们正在用他们的 token 投票 🔥 SiliconFlow 现已成为日 token 使用量排名第一的第三方模型提供商 在 @OpenRouter 上， • 每日约 280B token • 每月约 1.9T token • 33 个前沿模型：DeepSeek V4 系列、GLM 5.1、Kimi K2.6 等 衷心感谢每一位与我们共同构建的开发者 更多精彩即将到来🚀

    引用SiliconFlow@SiliconFlowAI

    开发者们正在用他们的 token 投票 🔥 SiliconFlow 现已成为按每日 token 使用量计算的第一大第三方模型提供商 在 @OpenRouter 上， • 约 280B tokens/天 • 约 1.9T tokens/月 • 33 个前沿模型：DeepSeek V4 系列、GLM 5.1、Kimi K2.6 等 非常感谢每一位使用我们进行开发的开发者 还有更多即将到来🚀

    推荐理由：如果你在选模型API，这个数据比任何benchmark都有说服力。每天280B token的真金白银投票，国产模型厂商里硅基流动已经跑出来了。

  9. IT之家·人工智能60

    蚂蚁集团百灵大模型开源 Ling-2.6-flash，提供 BF16、FP8、INT4 等版本

    蚂蚁集团百灵大模型宣布开源Ling-2.6-flash，提供BF16、FP8、INT4等多个版本供开发者灵活选用。该模型总参数量104B，激活参数7.4B，是一款Instruct模型。官方基于开发者反馈优化了中英文切换及主流编程框架适配效果。其核心优势包括：采用混合线性架构，在4卡H20上推理速度最快达340 tokens/s；通过Token效率优化，在评测中消耗的tokens仅为同类模型的约1/10；针对Agent场景增强了工具调用与任务执行能力，在多项评测中达到先进水平。模型已在Hugging Face和ModelScope平台开源。

  10. 公众号：蚂蚁百灵57

    Ling-2.6-flash 正式开源

    Ling-2.6-flash 今日正式开源，同步提供 BF16、FP8、INT4 等多个版本。该模型两周前以匿名身份登陆 OpenRouter，一周前正式发布并开放为期一周的免费 API 调用服务。过去两周内，团队基于开发者反馈进行多轮优化，改善了中英文自然切换能力，并提升了主流 Coding 框架的适配效果。开发者可通过 Hugging Face 和 ModelScope 获取模型。

  11. Rohan Paul59

    Sigma发布了一款开源私有AI浏览器，其核心是将本地大语言模型（如Qwen、Gemma、Nemotron）与Chromium浏览器深度集成。该浏览器通过内置的OpenClaw智能体，能直接读取页面内容、理解用户意图，并执行点击、输入、总结等自动化操作，从而将浏览器从被动查看工具转变为能直接处理任务的AI工作界面。此举旨在解决多数AI浏览器需将数据发送至远程服务器导致的延迟和隐私风险，所有计算均在用户本地设备完成，确保了隐私安全和响应速度。

    引用Sigma Browser@Sigma_Browser

    Private AI browser with the OpenClaw agent on free local models Run your agent on Qwen, Gemma, or Nemotron directly in the browser Open source. Private. Runs on your local device

  12. Ant Ling57

    推文感谢Hugging Face为开源模型的持续发展提供了重要平台。文中强调，token效率是构建实用、可持续协作系统的关键。AntLingAGI最新发布的Ling-2.6-flash模型已加入这场效率竞争，该模型采用MIT许可，具备104B/7.4B激活参数，并创新性地结合了1:7 MLA与Lightning Linear混合注意力机制。其性能表现突出：推理速度高达340 tok/s，并且仅需约1500万tokens即可完成完整的Artificial Analysis评测套件。这一效率显著高于通常需要5000万至1亿tokens的前沿模型，展现出其作为高效协作伙伴的潜力。

    引用Adina Yakup@AdinaYakup

    Token efficiency has become a major battleground, Ling-2.6-flash released by @AntLingAGI just enters the race 🔥 ✨ 104B/7.4B active - MIT license ✨ 1:7 MLA + Lightning Linear hybrid attention ✨ 340 tok/s inference (4× H20) ✨ Completes the full Artificial Analysis suite in about 15M tokens ( vs 50-100M most frontier models )

  13. Ant Ling59

    vLLM项目团队宣布对Ling-2.6-flash模型提供Day-0首发支持，体现了开源生态系统构建者之间的高效协同。Ling-2.6-flash是一个专为需要快速响应和强大执行力的现实世界智能体设计的即时指令MoE模型。其核心特点包括：1040亿总参数与74亿激活参数的高度稀疏混合专家架构，结合了1:7 MLA与Lightning Linear注意力机制，支持262K上下文长度，并具备原生工具调用能力，可无缝接入Claude Code、Kilo Code、Qwen Code、Hermes、OpenClaw等主流框架。

    引用vLLM@vllm_project

    🎉 Day-0 vLLM support for Ling-2.6-flash from @AntLingAGI! Ling-2.6-flash is an instant (instruct) MoE model built for real-world agents that need fast responses and strong execution. Highlights: - 104B total / 7.4B active, highly sparse MoE - Hybrid 1:7 MLA + Lightning Linear attention, 262K context - Native tool calling, plugs into Claude Code / Kilo Code / Qwen Code / Hermes / OpenClaw Get started 👇 📖 http://recipes.vllm.ai/inclusionAI/Ling-2.6-flash

4月28日周二
  2. 公众号：智谱53

    智谱入选《时代》“2026年最具影响力的10家人工智能公司”

    智谱入选《时代》杂志“2026年最具影响力的10家人工智能公司”名单，国内公司字节、智谱、阿里占据三席。《时代》评价称，GLM-5以开源许可协议发布，在部分基准测试中超越谷歌的Gemini 3 Pro等对手，并在Coding和Agent任务上逼近Claude Opus系列模型。自发布以来，智谱模型已为来自218个国家和地区的400多万企业用户和开发者提供支持。

  3. Simon Willison 博客60

    pip 26.1 新特性：锁文件与依赖冷却期

    Python 包管理工具 pip 发布 26.1 版本，引入两项关键功能。一是新增 `pip lock` 命令，可生成记录所有依赖精确版本的锁文件（如 `pylock.toml`）。二是提供 `--uploaded-prior-to PXD` 选项以实现依赖冷却期，可强制安装指定天数前发布的旧版本包，例如使用 `P4D` 安装至少 4 天前的 LLM 版本 0.30，有助于提升供应链安全。该版本已停止对 Python 3.9 的支持。

  4. Together AI 研究与产品博客54

    NVIDIA Nemotron 3 Nano Omni 上线 Together AI 平台

    Together AI 上线 NVIDIA Nemotron 3 Nano Omni 多模态模型，单一开源模型可统一推理视频、图像、音频和语言。该模型采用混合 Mamba-Transformer MoE 架构，总参数 30B、每 token 激活约 3B，支持最高 256K token 共享多模态上下文，开放权重、数据和后训练配方，支持 FP8 与 NVFP4 部署。

  7. Xiaomi MiMo53

    小米推出MiMo Orbit计划，旨在超越单纯开源模型权重，构建开放的AI生态系统。该计划包含两大核心举措：一是向全球AI开发者提供100万亿（100T）令牌的免费资源资助，申请者有机会获得最高1.6B积分的月度计划，申请窗口为2026年4月27日至5月27日；二是启动Agent生态系统项目，为全球Agent框架提供免费的集成接入和无摩擦的用户入驻支持，以促进下一代AI应用的发展。

  8. Xiaomi MiMo71

    小米正式开源MiMo-V2.5系列模型，采用MIT许可，支持商业部署、继续训练与微调。该系列包含两个支持100万令牌上下文窗口的模型：MiMo-V2.5-Pro专为复杂智能体和编码任务设计，在GDPVal-AA和ClawEval基准测试中位列开源模型第一；MiMo-V2.5则是具备强大智能体能力的原生全模态模型。官方强调，模型的价值不仅在于排名，更在于其解决实际问题的能力，并已公开模型权重与技术博客。

    推荐理由：小米把 MiMo-V2.5 直接 MIT 开源且支持商用，1M 上下文 + Agent 能力在开源阵营里确实能打，做 Agent 产品的团队值得花半小时跑一下 benchmark 看看真实水平。

  9. 公众号：小米 MiMo71

    小米开源 MiMo-V2.5 系列，并启动 Orbit 百万亿 Token 计划

    小米正式开源 MiMo-V2.5 系列，采用 MIT 协议，支持商用与二次训练。该系列含两款模型，均支持 100 万上下文窗口：MiMo-V2.5-Pro 在 GDPVal-AA 和 ClawEval 榜单位列全球开源第一，MiMo-V2.5 为原生全模态模型。同时推出 Orbit 计划，30 天内免费发放总计 100 万亿 Token。

    推荐理由：开源采用MIT协议，消除了商用和二次训练的法律障碍；百万亿Token激励让开发者在集成验证阶段几乎零成本试错。

4月27日周一
  2. IT之家·人工智能52

    OpenAI 发布 Privacy Filter：1.5B 参数 PII 脱敏模型，Apache 2.0 开源上线

    OpenAI开源了15亿参数的PII脱敏模型Privacy Filter，采用混合专家设计，每次仅激活约5000万参数，可在笔记本电脑等设备上运行。它能根据上下文识别姓名、地址等八类敏感信息，在基准测试中F1分数达97.43%。该模型作为本地预过滤层，帮助用户在文本发送至云端AI前脱敏数据，但高敏感场景仍需结合人工审核。

  3. IT之家·人工智能67

    未来三年小米 AI 投入超 600 亿元：MiMo-V2.5 将开源，几乎适配国内所有芯片

    小米宣布未来三年在AI领域的投入将超过600亿元。其基座大模型MiMo开始收费后用户留存率超过35%，即将开源的MiMo-V2.5模型在AA智能与Agent指数上位列全球开源大模型并列第一，并几乎适配国内所有芯片。小米首代机器人VLA大模型团队仅用6个月完成开发，并判断机器人的“GPT3时刻”将在未来1-2年到来。在企业效率方面，小米预计通过全面拥抱Agent技术，整体效率将提升500%。此外，小米的智能助理Miclaw未来将与小爱同学全面融合，并贯通人车家全生态设备。

  4. IT之家·人工智能66

    机器人连续收纳耳机，小米开源 VLA 大模型 Xiaomi-Robotics-0 后训练全流程

    小米正式发布了其开源视觉语言动作大模型Xiaomi-Robotics-0的真机后训练全流程。通过仅20小时的任务数据训练，该模型成功掌握了将耳机精准收纳进耳机盒的高难度动作，并能连续丝滑完成多个耳机的收纳。此任务要求模型具备亚毫米级的空间感知精度，以应对耳机与槽位间极小的公差，同时能快速修正动作偏差，克服耳机盒表面最低Ra0.03μm粗糙度带来的位移挑战。该模型此前已在HuggingFace全球VLA模型下载榜位列第六。

4月26日周日
  1. IT之家·人工智能43

    国内首家、全球第四家，砺算科技 7G100 显卡通过微软 WHQL 认证

    砺算科技7G100显卡已通过微软WHQL认证，成为国内首家、全球第四家获得该认证的GPU公司。WHQL认证是微软针对硬件与Windows系统兼容性和稳定性的严格测试标准。7G100系列GPU采用TrueGPU架构，基于6nm制程工艺，从计算核心到整体架构均为砺算科技自主研发，不依赖外部技术授权，显著提升了应对外部技术限制风险的能力。

  2. IT之家·人工智能49

    国家超算互联网推出 DeepSeek-V4 限时免费对话服务

    4月26日，国家超算互联网上线DeepSeek-V4限时免费对话服务。用户登录官网即可体验其百万Token超长上下文实时对话能力。此举标志着百万上下文从高端选配变为基础标配，进入普惠时代。该能力可一次性处理如《三体》三部曲总字数的文本，支持全文分析与深度推理。通过国家级算力基础设施与顶级大模型的融合，此举大幅降低了大规模AI应用的门槛与成本，推动AI技术更广泛地赋能千行百业。

4月25日周六
  2. IT之家·人工智能63

    英伟达已适配 DeepSeek-V4 AI 模型，GB200 NVL72 开箱性能超 150 tokens / sec / user

    英伟达宣布其Blackwell平台已适配DeepSeek-V4-Pro与DeepSeek-V4-Flash两款模型。DeepSeek-V4-Pro拥有1.6T总参数量与49B激活参数，定位高级推理；DeepSeek-V4-Flash则为284B总参数量与13B激活参数，主打高效场景。两款模型均支持100万Token上下文窗口与最高38.4万Token输出长度。实测显示，DeepSeek-V4-Pro在NVIDIA GB200 NVL72上开箱性能超过150 tokens/sec/user。开发者可通过NVIDIA NIM微服务下载部署，或利用SGLang与vLLM框架进行定制化推理，vLLM支持扩展至100个以上GPU。

  3. Simon Willison 博客54

    llm 0.31 版本发布，新增 GPT-5.5 支持与多项参数控制

    llm 0.31 版本正式发布，核心更新是引入了对 OpenAI 最新模型 GPT-5.5 的支持。该版本新增了两个关键参数控制功能：用户可通过 `-o verbosity low` 为 GPT-5 及以上模型设置文本输出的详细程度（低、中、高三级）；通过 `-o image_detail low` 为图像附件设置细节级别（低、高、自动，GPT-5.4/5.5 额外支持“原始”级别）。此外，配置文件 `extra-openai-models.yaml` 中列出的模型现在也支持异步注册，提升了集成灵活性。

  4. Artificial Analysis75

    小米MiMo V2.5 Pro在Artificial Analysis智能指数中位列第54，与当前顶级开源模型Moonshot Kimi K2.6并列。该模型预计即将开源，届时将成为首个达到此水平的开源模型。其在GDPval-AA基准测试中以1578分领先于DeepSeek V4 Pro等竞争对手。运行成本显著低于Kimi K2.6，在智能指数测试中仅消耗约9200万输出令牌，效率突出。模型在推理和指令遵循能力上取得进步，但事实准确性较前代略有下降。其API定价具有竞争力，运行完整智能指数测试仅需462美元。

  5. Tomasz Tunguz 博客58

    AI时代的竞争战略：商品化互补品

    本文以Google和Anthropic为例，阐述了“商品化互补品”的竞争战略。Google通过免费提供地图、邮箱、浏览器和移动操作系统，扫清了用户使用其核心搜索服务的障碍。Anthropic效仿此策略，发布了一系列免费或强大的互补产品（如MCP数据标准、Claude代码安全工具等），以推动其核心AI模型的应用。该战略的核心在于通过广泛使用收集更多数据，从而训练出更智能的模型，形成增长飞轮，但同时也可能抑制互补品领域的独立创新。

4月24日周五
  1. IT之家·人工智能49

    阿里云百炼上线 DeepSeek-V4 模型，API 价格与官网一致

    阿里云百炼平台宣布首发上线DeepSeek-V4-Pro与DeepSeek-V4-Flash两款模型，其API定价与DeepSeek官网完全一致。其中，Flash版本输入价格低至每百万Tokens 1元，输出价格为每百万Tokens 2元。两款模型均支持100万Tokens的超长上下文，V4-Pro专为复杂任务设计，V4-Flash侧重高效经济。此次接入进一步丰富了百炼平台作为“AI模型超市”的生态，为开发者提供了一站式调用各类顶尖模型的灵活选择。

  2. IT之家·人工智能50

    美团万亿级大模型 LongCat-2.0-Preview 开放测试，全程基于国产算力集群训练

    美团新一代基础大模型LongCat-2.0-Preview已开放邀请测试，其总参数规模突破万亿，采用混合专家架构，整体能力被认为对标GPT-4。关键突破在于该模型完全基于国产化算力集群训练完成，标志着美团在此领域取得领先。此前，美团创始人王兴已披露公司持续投入数十亿美元保障算力供应。去年9月，美团曾开源基于相同架构、拥有5600亿参数的首款自研大模型LongCat-Flash。

  3. Steve Yegge：Medium62

    Gas City 正式发布

    Gas City 是 Gas Town 的彻底重写版本，作为构建自定义智能体工厂的 SDK 于本周发布 v1.0.0。它将技术栈解构为可组合的、声明式的 “pack” 构建块，用于部署任意拓扑的协作智能体团队。系统默认包含一个完整的 “Gas Town” pack，可作为原版的直接替代品。Gas City 基于 MEOW 栈和 Dolt 构建，提供智能体身份、消息传递、上下文、状态等开箱即用的服务，并暴露 Factory Worker API，完全开源并采用 MIT 许可证。

  4. Artificial Analysis63

    小米于2026年4月22日发布MiMo V2.5 Pro模型，其在Artificial Analysis智能指数得分54，表现强劲。该模型在代理能力上领先，Agentic Index得分67%，优于Kimi K2.6等开源模型，这主要得益于在τ²-Bench和TerminalBench Hard上的优异表现。此外，其在前沿推理和指令遵循方面也有提升。模型具有1M上下文窗口，1T总参数，API定价具有成本效益，运行同一智能指数仅需462美元。不过，其在事实准确性指数上得分4，存在准确率较低的问题。模型采用MIT许可证，权重暂未公开，目前可通过小米官方API使用。

  5. IT之家·人工智能53

    寒武纪 Day 0 适配 DeepSeek-V4，发布当日即稳定运行

    寒武纪宣布已完成对深度求索最新开源模型DeepSeek-V4的Day 0适配，模型发布当日即可稳定运行。适配针对其285B和1.6T两个版本，代码已开源。通过自研高性能算子库对模型新结构进行专项加速，并在vLLM推理框架中全面支持5D混合并行、低精度量化等技术，以优化词元吞吐和端到端推理效率。同时，深度挖掘硬件特性以最小化通信开销，提升分布式推理性能。DeepSeek-V4拥有百万字上下文，能力领先，现已开放体验和API调用。

  6. IT之家·人工智能64

    开源网络工具 cURL 开发者示警“高质量混乱”：AI 提速漏洞挖掘，开源维护者修不过来

    cURL开发者Daniel Stenberg警示，AI生成的漏洞报告已从“垃圾信息”演变为“高质量混乱”。2026年报告提交频率激增至2025年的2倍，平均间隔跌破25小时，导致维护者工作量指数级增长。尽管报告质量提升，真实漏洞确认比例反弹至约16%，但高频提交仍使维护者不堪重负。同时，AI工具也缩短了攻击者的漏洞挖掘时间，可能在修复前被利用，加剧了安全风险。