技术方向
开放权重、能下载下来自己部署的模型，开源框架与 GitHub 上爆火的 AI 项目。
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根据OpenRouter平台数据，自2025年以来，开放模型使用量显著增长。最新数据显示，开放权重模型产生了69.1%的token使用量，闭源模型为30.9%。新模型的发布会吸引开发者测试，推动token使用量达到新的平台期。开放模型市场内部竞争激烈，领导地位频繁更迭，如DeepSeek的早期优势在2025年末至2026年初被MiniMax与Kimi模型取代，随后MiMo、Qwen、腾讯Hy3、阿里巴巴及Arcee等模型的发布再次改变了份额格局。尽管开放模型目前仍只占推理总量的一小部分，但激烈的竞争与增长表明，开发者正越来越愿意将生产流量路由至开放模型。
推荐理由：开放模型在OpenRouter上的token份额已到69%，而且每轮新模型发布都会把使用量推上一个台阶，做推理基础设施的应该重视这个信号。
Gemma 4 12B 是 Google DeepMind 最新推出的中等规模多模态模型，采用无编码器统一架构，原生支持音频输入。其基准测试性能接近 26B MoE 模型，但内存占用不到一半，仅需 16GB 显存或统一内存即可在消费级笔记本上本地运行。模型内置多 token 预测（MTP）drafter 以降低延迟，基于 Apache 2.0 开源许可发布，已累计超过 1.5 亿次下载。
推荐理由：统一无编码器架构让 12B 模型在消费级笔记本上跑出接近 26B 的多模态 Agent 体验，开源 + Apache 2.0，本地部署门槛又压低了。
SenseTime@SenseTime_AI精选AI 评分8181推荐理由：商汤掏出了一套开箱即用的 agent 技能包，从做图到写报告都能一键接，而且代码全在 GitHub 上。想做 agent 产品的可以直接 fork 当乐高用，比等 API 发布快多了。
Holo3.1 是基于 Qwen 模型家族的计算机使用智能体系列，旨在提升在桌面、网页和移动环境中的鲁棒性。新模型提供 0.8B、4B、9B 和 35B-A3B 四种尺寸，并首次发布量化检查点，包括 FP8、Q4 GGUF 和 NVFP4，以优化本地推理。在 AndroidWorld 基准测试中，35B-A3B 模型得分从 67% 提升至 79.3%。在 DGX Spark 上，NVFP4 量化相比 BF16 实现 1.74 倍 token 吞吐量提升，并将平均步骤时间从 6.8 秒缩短至 3.3 秒。模型支持函数调用协议，可在第三方智能体框架中部署。
推荐理由：Holo3.1 把计算机使用代理从桌面扩展到了移动端，还首次放出了量化版，让本地运行真正快了起来。想做 GUI 自动化的开发者可以立刻跑起来了。
Ling-2.6-1T-base 是蚂蚁 inclusionAI 开源的万亿参数 MoE 基座模型（总参约 1T，激活 63B）。它由 Ling-2.0-1T-base 升级而来，采用 Lightning Attention 与 MLA 以 7:1 混合的线性注意力架构，经约 9.6T token 的迁移预训练、持续预训练和中训练，上下文窗口从 4K 分阶段扩展至 256K。在 MMLU（86.82）、SimpleQA、LongBenchv2（43.54）等基准上超越前代。该模型仅供研究（继续预训练、微调、蒸馏等），不直接提供对话功能。
推荐理由：Ling-2.6 用混合线性注意力把万亿 MoE 基座模型的上下文能力推到了 256K，对于研究长上下文和 MoE 的团队是个有价值的基座，但它是未对齐的预训练模型，不能直接当对话助手用。
SenseTime@SenseTime_AI精选AI 评分7373感谢使用我们的模型来创建这些复杂的图表和图表。 看到具有挑战性的信息被转化为清晰、准确和可读的视觉效果真是太棒了。这就是我们的目标。😄
SenseNova U1 刚刚发布了一个信息图专用版本，在 IGenBench Q-ACC 上提升 +18.2 可不是舍入误差。 这意味着该模型真正理解了哪些信息需要放在哪里。 真正的进步：http://huggingface.co/sensenova/SenseNova-U1-8B-MoT-Infographic
推荐理由：SenseNova U1 这波信息图特化不是刷分，+18.2 Q-ACC 证明模型真的懂了排版，做汇报、做图表的可以直接上 Hugging Face 扒下来用。
作者基于 Codex 创建并开源了“清理垃圾.skill”，可对 Mac 和 Windows 电脑进行只读扫描，自动生成可交互的 HTML 报告，将文件按优先级分为绿灯（可自动清理）、黄灯（建议手动）、红灯（跳过）。在作者的 MacBook Air 上扫出近 120 GB 垃圾，其中 96.7 GB 为 B 站离线缓存视频，而 CleanMyMac 仅检出 15.8 GB。用户可在网页上逐项或一键清理，全程需二次确认，项目已开源至 GitHub。
推荐理由：卡兹克这个开源skill直接用Agent清理电脑垃圾，比CleanMyMac更透明、可定制，而且马上就能用，是AI冲击工具软件的活案例。
MiniMax (official)@MiniMax_AI精选AI 评分8181M3 on Cloudflare AI Gateway, day one ⚡ 前沿编码能力，1M 上下文，原生多模态，现在一次 fetch 即可调用。 是时候构建些东西了。 🦞
来自 @MiniMax_AI 的 M3 现已在 Cloudflare AI Gateway 上线： - 首个推动 SOTA 编码前沿的开放模型 - 1M 上下文与原生多模态理解 - 首周内，上下文 ≤ 512K 的请求享受 50% 折扣 今天就通过 AI Gateway 试用吧！ https://developers.cloudflare.com/ai/models/minimax/m3/
推荐理由：MiniMax的M3把开源编码模型拉到新高度，1M上下文加原生多模态是惊喜，上线首周5折，值得跑一下看是不是真能干翻闭源。
智谱计划向中国监管机构申请发行A股并在科创板上市。发行股份数量占发行完成后总股本的2%至8%，预计全部为新股，原股东不发售。本次发行募集资金净额将投资于人工智能通用基座大模型、大模型MaaS一站式服务平台及补充流动资金。此外，公司拟将英文名称由“Knowledge Atlas Technology Joint Stock Company Limited”变更为“Z.AI Co., Ltd.”。
推荐理由：智谱冲刺科创板，这可能是国内大模型公司上市第一枪，募资砸向基座大模型，如果成功，对行业融资是个强心针，但还在建议阶段，先标记。
OpenBMB@OpenBMB精选AI 评分7878推荐理由：面壁开源了两个王炸数据集，预训练的 600B+ token 中文合成数据史上最大，SFT 那边 1500 万条带思考链的指令更是头一回见，做中文基础模型的可以无脑下载了。
Runway宣布作为创始成员加入Cosmos Coalition，该联盟与NVIDIA及多家领先AI实验室合作，旨在构建并开源面向物理AI的前沿世界模型。首个项目将由Runway与NVIDIA共同开发一个基础模型，以推动下一代开放世界模型的研究与发展。
推荐理由：Runway 和 NVIDIA 等联手成立 Cosmos Coalition，要开源世界模型，这份声明是视频生成和物理 AI 走向基础设施化的信号，但眼下没有可用的模型或代码，更像一份生态宣言。
MiniMax M3 是一个开源前沿模型，具备先进的编码与AI智能体能力。它支持100万token的超长上下文窗口，并采用名为MSA（MiniMax Sparse Attention）的新型稀疏注意力架构。该架构使模型在100万token上下文下的每token计算成本降至前代的1/20，预填充速度提升9倍以上，解码速度提升15倍以上。在SWE-Bench Pro编码基准上，MiniMax M3得分59.0%，超越GPT-5.5和Gemini 3.1 Pro，性能接近Opus 4.7。该模型可通过MiniMax Code、Token Plan和API服务使用。
推荐理由：MiniMax M3 把开源模型的编码能力推到了 GPT-5.5 和 Opus 4.7 这条线上，还附带 1M 上下文和原生多模态，这是开源社区真正能打的前沿选项，做 Agent 的值得立刻跑一下。
OpenRouter@OpenRouter精选AI 评分7272ComfyUI 刚刚添加了对 @OpenRouter 的支持。 不再被锁定在单一 LLM 中，你现在可以直接在 Comfy 内访问 20 多个模型。 更灵活，更少阻力，同样的工作流。 下方是工作流的链接👇
推荐理由：ComfyUI 首次直接集成 LLM 路由服务，等于给图像管线加了个「外挂大脑」，做自动化工作流的人可以直接在节点里调用 20+ 模型，省掉一堆 API tinker 环节。
小米大模型应用团队发布开源可控视频音效生成模型 ControlFoley，旨在解决创作中的可控性难题。该模型统一支持文本引导视频配音、文本控制视频配音和参考音频控制视频配音三类任务。ControlFoley 在 VGGSound-Test 等多个 benchmark 上取得开源 SOTA 表现，其代码、模型权重和在线 Demo 均已开放。
推荐理由：小米开源的 ControlFoley 把视频音效生成从“看画面配声音”推进到“按意图来”，开源 SOTA 且直接提供 Skill，做视频创作的可以上手试试。
面壁智能联合清华大学、OpenBMB发布并开源两大数据集：Ultra-FineWeb-L3（超600B Tokens，中文200B+，为当前最大中文预训练合成数据集）和UltraData-SFT-2605（国内首个千万级同时含深思考与非思考标注的SFT数据集）。两者基于UltraData数据分级治理体系构建，在MiniCPM5-1B训练流程中得到完全验证，覆盖预训练退火到后训练SFT全链路。已上线UltraData网站与HuggingFace，免费开放。
推荐理由：填补了中文大规模合成数据空白，三年前还在用英文数据做中文模型的日子可以翻篇了，做端侧模型的可以直接拿这份数据跑一版 MiniCPM5-1B 级别的效果。
llm-anthropic 发布 0.25.1 版本。主要更新包括：新增 Claude Opus 4.8 (`claude-opus-4.8`) 模型；为账户启用了该功能的组织新增了 `-o fast 1` 选项以使用快速模式；调整了各模型的默认 `max_tokens` 值，使其直接使用模型的最大输出长度，而非固定的 8,192。
推荐理由：Simon 的 llm 插件第一时间支持了 Claude Opus 4.8，如果你用他的 CLI 工具切换模型，这次更新能让你马上用到新模型和 fast mode。
阶跃星辰发布并开源 Step 3.7 Flash，采用稀疏 MoE 架构（总参数 196B+1.8B，激活 11B），最高生成速度 400 Tokens/s。围绕原生多模态理解与执行、联网与视觉搜索增强、高可靠工具调用与编排、Agent 生态兼容优化四大能力优化。在 Toolathlon 达 49.5%，ClawEval-1.1 达 67.1%，GDPval 达 45.8%，τ²-bench Telecom 通过率超 98%。兼容 Claude Code、KiloCode 等主流架构及 MCP/Skills 协议，支持云端与本地部署，已在 Kilo Code 等生态中完成接入验证。
推荐理由：Step 3.7 Flash 用激活仅 11B 的 MoE 架构把 Agent 工作流稳定性做透了，兼容主流框架还开源，对需要低延迟、高可靠性的生产环境 Agent 是真正可用的选择。
Google在Kaggle举办的Tunix黑客马拉松，挑战开发者利用TPU和有限算力，将小型基础模型转变为通用推理引擎。获胜团队通过多阶段后训练流程实现了这一目标，该流程结合了监督微调（SFT）与GRPO、SimPO等先进对齐技术。比赛结果表明，社区能够借助开源资源成功训练出高能力的结构化推理模型。
推荐理由：Google 官方比赛总结，证明用 Kaggle TPU 和开源工具就能把 Gemma 训练出不错推理能力，对想自己微调模型的小团队是个实用参考。
Mistral AI通过收购Emmi AI，强化其在推动AI研究前沿与工业工程解决方案方面的投入。其目标是为航空航天、汽车、半导体和能源等塑造物理世界的核心产业构建基础性物理AI模型，以加速工程开发。此项研究基于一系列已发表的突破性成果，包括：用于模拟超音速湍流的3D机翼CFD数据集、计算流体动力学基础模型的前瞻综述、应用于汽车与航空的AB-UPT模型，以及用于聚变等离子体湍流模拟的GyroSwin模型。此前已开源的UPT（通用物理Transformer）和NeuralDEM等成果也为此研究奠定了基础。
推荐理由：Mistral 把物理 AI 定为下个重点，从流体仿真到核聚变等离子体都有论文支撑。搞工业仿真的团队值得跟进，但这次没有新模型发布，更多是路线宣示而非新突破。
本教程在Google Colab中构建一个完整的pgvector实验环境，展示PostgreSQL如何作为向量数据库服务于现代AI应用。内容涵盖安装PostgreSQL、编译pgvector扩展、通过Psycopg建立连接，并注册向量类型以实现与Python的平滑集成。最后使用SentenceTransformers创建并存储嵌入向量。
推荐理由：这份教程把 pgvector 的稀疏向量、量化搜索等高级功能打包成 Colab 代码，用 PostgreSQL 做向量数据库的团队可以直接复制粘贴跑起来。