开源生态 最新动态

Ling-2.6-1T 正式开源：面向复杂任务的万亿级综合旗舰模型

Ling-2.6-1T 于上周发布，今日正式开源。该模型定位为面向复杂任务的万亿级综合旗舰模型。

秒级更新万亿参数——大规模分布式强化学习中的点对点权重传输技术

LMSYS团队针对SGLang中的强化学习工作负载，提出了一种基于RDMA的点对点权重更新机制，作为传统NCCL广播方法的补充。该设计利用源端CPU引擎副本和Mooncake TransferEngine进行P2P RDMA传输，将拥有1T参数的Kimi-K2模型的权重传输时间从53秒大幅缩短至7.2秒，提速7倍。其代价是每个训练等级需在CPU内存中额外占用一个32G的推理引擎副本。此优化最大限度地减少了网络冗余，允许推理服务器更快恢复rollout过程，且兼容所有主流开源模型。

Ant Ling@AntLingAGI· 01:42精选AI 评分6161

AntLingAGI 开源了 Ling-2.6-1T 模型，这是一个面向现实世界智能体工作流程的新旗舰模型。作为 1T 参数规模模型的先驱，团队强调了硬件、软件与 LLM 协同设计的重要性。vLLM 项目从发布首日（Day-0）起即提供支持，体现了顶尖工程生态系统的协作。这种合作旨在实现最佳的优化效果与用户体验，共同推动技术进步。

Ant Ling@AntLingAGI· 23:42精选AI 评分7171

AntLingAGI正式开源其万亿参数旗舰模型Ling-2.6-1T。该模型采用总参数1万亿、激活参数630亿的架构，核心设计理念是“令牌高效”，旨在以极低的令牌开销实现顶尖智能。它通过“快速思考”机制优化，具备可靠的多步骤执行能力，在指令遵循、工具使用和上下文控制方面表现优异。模型为实际生产需求优化，部署便捷，兼容广泛的智能体框架，适用于从代码生成到错误修复等多种任务。

Tencent Hy@TencentHunyuan· 22:17精选AI 评分6767

腾讯开源了Hy-MT1.5-1.8B-1.25bit翻译模型，其参数量为18亿，经量化后仅440MB，可在手机上完全离线运行。该模型支持33种语言、5种方言及1056个翻译方向，包括藏语、蒙古语等少数语言。在标准测试中，其性能媲美商业翻译API和2350亿参数的大模型。通过量化至1.25比特，模型内存占用从FP16格式的3.3GB大幅降低，比之前的1.67比特方法体积缩小25%、速度提升约10%，且无精度损失。该模型已在国际机器翻译竞赛中获得30项第一，并部署于腾讯多个产品中。

Xiaomi MiMo@XiaomiMiMo· 21:49精选AI 评分6060

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。

Qwen@Alibaba_Qwen· 20:33精选AI 评分6060

FlashQLA是基于TileLang构建的高性能线性注意力内核，专为个人设备上的智能体AI设计。其核心创新包括门控驱动的自动片内计算并行、硬件友好的代数重构以及TileLang融合的Warp专用内核，通过提升流处理器利用率，在前向传播上实现2-3倍加速，反向传播实现2倍加速。该技术在小模型、长上下文工作负载和张量并行设置中效果显著，虽然在大批次处理时内存I/O开销略高，但在边缘设备和长上下文场景中实际性能更优。反向传播通过16级Warp专用流水线在严格片上内存限制下实现了核心级加速。相关资源已开源。

Qwen@Alibaba_Qwen· 20:33精选AI 评分6666

FlashQLA是基于TileLang开发的高性能线性注意力内核，专为提升个人设备上智能体AI性能而设计。它实现了2-3倍的前向传播加速和2倍的反向传播加速。其核心技术包括门控驱动的片上自动计算与通信重叠、硬件友好的代数重构，以及TileLang融合的Warp专用内核。该设计通过自动片上通信重叠显著提升了流处理器利用率，在张量并行、小模型和长上下文任务中效果突出。尽管在大批量处理时，其将GDN流程拆分为两个内核的策略会带来额外内存开销，但在边缘设备和长上下文实际场景中性能更优。反向传播部分通过构建16级、严格片上内存限制下的Warp专用流水线，实现了超过2倍的内核级加速。

SiliconFlow@SiliconFlowAI· 10:46精选AI 评分6363

👀 🚀 🙌 [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🚀

一个用于编排的开源规范：Symphony

Symphony 是一个用于 Codex 编排的开源规范，能够将问题跟踪器转化为持续运行的智能体系统。该系统通过自动化任务协调与执行，显著提升工程团队的产出效率，同时减少开发者在不同任务间频繁切换带来的认知负担。其核心在于以标准化、可扩展的方式，将日常开发流程转化为由智能体持续驱动的工作流。

inclusionAI/Ling-2.6-flash

inclusionAI发布了Ling-2.6-flash模型。该模型是其开源语言模型系列的最新成员，旨在通过开源与开放科学推动人工智能的进步与民主化。此次发布延续了团队降低AI技术使用门槛、促进更广泛社区参与开发的使命。

Fuli Luo@_LuoFuli· 03:45精选AI 评分7676

小米宣布开源两个大模型：专攻复杂智能体和编码任务的MiMo-V2.5-Pro，以及原生全模态模型MiMo-V2.5。两者均支持100万token的上下文长度，并采用允许商业部署和微调的MIT许可证。同时，小米为开发者和创作者提供了100万亿token的免费额度，鼓励基于此构建应用。模型的价值不仅在于其在GDPVal-AA和ClawEval等基准测试中的排名，更在于其解决实际问题的能力。

Xiaomi MiMo@XiaomiMiMo· 01:48精选AI 评分7171

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。

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。

DeepSeek-V4：智能体可实际使用的百万token上下文

DeepSeek发布新一代模型DeepSeek-V4，其核心突破在于实现了长达百万token的上下文窗口，并确保智能体能够有效利用这一扩展的上下文能力。该模型延续了通过开源与开放科学推动人工智能发展与普及的使命，标志着大模型在长上下文理解和实际应用方面迈出重要一步。

小米发布 MiMo-V2.5-TTS 系列与 ASR，覆盖语音合成与识别

小米正式发布 MiMo-V2.5-TTS Series 与 MiMo-V2.5-ASR，覆盖语音识别与合成两大能力。TTS 系列含三款模型，支持风格指令遵循与音频标签控制，其中 VoiceDesign 可零参考音频生成新音色，VoiceClone 仅需数秒参考音频即可复刻音色；ASR 在中英双语、中文方言、强噪音等场景达业界领先水平。

OpenAI 发布开源模型，可去除文本中的个人数据

OpenAI 推出开源模型 Privacy Filter，专门用于检测和编辑文本中的个人数据。该模型能自动识别敏感信息并进行处理，以帮助减少隐私泄露风险，适用于需要数据脱敏的场景。

Hy3 preview发布并开源：混元重建后首个模型，Agent能力大幅提升

腾讯混元发布并开源Hy3 preview，这是其重建预训练与强化学习基础设施后训练的首个模型，也是迄今最智能的版本。该模型为快慢思考融合的混合专家架构，总参数295B，激活参数21B，支持256K上下文，在SWE-Bench Verified等代码与搜索智能体基准上取得强竞争力结果。模型权重已开源，腾讯云API个人版定价最低28元/月。

混元迄今最智能的模型：腾讯发布并开源 Hy3 preview 语言模型

腾讯发布并开源其混元系列迄今最智能的Hy3 preview语言模型。该模型采用快慢思考融合的混合专家架构，总参数达2950亿，最大支持256K上下文长度。作为基础设施重建后首个模型，其在复杂推理、指令遵循、代码等能力上实现大幅提升，已应用于元宝、QQ、腾讯文档等内部产品，并支持OpenClaw等开源智能体。腾讯云同步推出API服务，输入价格最低每百万tokens 1.2元，同时提供个人版Token Plan套餐，月费最低28元可获3500万tokens额度。

如何在 Chrome 扩展中使用 Transformers.js

本文介绍在 Chrome 扩展中集成 Transformers.js 库的具体方法，涵盖从环境配置、模型加载到前后端通信的关键步骤。通过示例代码演示了如何利用该库在扩展中实现本地机器学习推理，同时处理扩展权限限制与安全策略。文中还对比了 Web Worker 与 Service Worker 两种部署方案，并提供了性能优化建议，帮助开发者在浏览器扩展环境中高效运行 Transformer 模型。