小红书开源连续自回归语音合成模型 dots.tts：打造可持续扩展的 TTS 基座
小红书 dots 团队开源 20 亿参数全连续端到端自回归语音合成模型 dots.tts，在 Seed-TTS-Eval 三个子集上取得最佳平均内容准确度和平均说话人相似度。
推荐理由：连续自回归跳过离散 Token 的信息损失，又用语义编码器回灌历史抑制累积误差，为音色克隆和低步数流式共用同一基座提供了路径。
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开源生态 最新动态
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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公众号：小红书技术精选AI 评分7575 GitHub Blog精选AI 评分6767 AutoGPT 如何用 AGENTS.md 和技能门控管理 AI 生成的拉取请求
AutoGPT 维护者发现，AI 智能体不会主动阅读文档，因此将指令放在 AGENTS.md 和技能文件中，并置于代码目录旁。他们通过强制 PR 模板、测试计划、CI 覆盖率门槛和 CLA 签名等门控机制，将智能体提交的 PR 从“不可用”转变为“可用但不符合路线图”。其中 CLA 签名因需浏览器和 OAuth 流程，被用作区分人类与智能体的“人类探测器”。
推荐理由：AutoGPT 的经验指出发现机制比文档完善度关键，agent 只读当前目录层级的指令，所以把 AGENTS.md 放在代码旁比继续写 wiki 更有效。
OpenRouter@OpenRouter精选AI 评分7272推荐理由：Apache 2.0许可和两项代理基准得分，为评估30B规模本地开源模型是否达到生产可用提供了直接参照，分数分别指向工具调用和编码能力。
IT之家·人工智能精选AI 评分7171 LTX-2.5 模型登场：AI 生成 10 秒 720P 视频仅需 6.8 秒，原生集成 ComfyUI
LTX 推出 LTX-2.5 模型，原生集成 ComfyUI，在 2 张英伟达 GB200 配置下生成 10 秒 720P 视频仅需 6.8 秒。LTX-2.5 Fast 以每秒 0.09 美元生成带音频 720p 视频，10 秒片段成本 0.90 美元；年度经常性收入低于 1,000 万美元的组织可免费使用。
推荐理由：生成速度比同类快数倍，且开放权重允许微调，对需要高频出片或自定义视觉风格的应用，其自托管成本可能低于调用闭源API。
vLLM 官方博客精选AI 评分7272 vLLM 提供 Qwen3.8-2.4T-A95B Day-0 支持
vLLM 宣布对 Qwen3.8-2.4T-A95B 提供 Day-0 支持，该模型是基于 Qwen 3.5 架构的 2.4 万亿参数稀疏 MoE 模型，含 512 个专家，92 层混合骨干中每 4 层使用一次 full attention，其余 69 层为线性注意力。
推荐理由：原文给出架构细节、量化方案和硬件要求，读者可以据此评估部署这个 2.4T 参数开源权重模型的成本与配置。
Liquid AI 模型与工程博客精选AI 评分6767 Liquid AI 发布 LFM2.5-VL-3B 边缘端视觉语言模型
Liquid AI 发布 LFM2.5-VL-3B 视觉语言模型，屏幕理解 ScreenSpot-v2 平均 80.7，ToolSandbox 从 26.4 升至 59.5，RefCOCO 从 57.1 升至 87.9。
推荐理由：官方给出与更大模型对比的基准数据和端侧、GPU 实测速度，读者可据此评估它在边缘部署场景的适用性。
IT之家·人工智能精选AI 评分7575 消息称英伟达开发万亿参数开源 AI 模型 Nemotron 4，目标挑战全球顶级
英伟达正在研发新一代开源 AI 模型系列 Nemotron 4，规模最大的模型预计至少拥有 1 万亿个参数，旨在与全球最先进的开源模型竞争。英伟达尚未确定发布日期，最终训练也未完成，员工认为该模型最早可能在今年秋末准备就绪。此举意在通过开放模型生态扩大 AI 应用范围，并推动市场对其 GPU 算力的需求。
推荐理由：万亿参数开源模型的推进可能改变企业从选型到部署的决策链路，同时强化英伟达 GPU 在开源生态中的需求绑定。
Unsloth AI@UnslothAI精选AI 评分6868
推荐理由：官方公布产品的主要能力清单和下载入口，读者可据此评估本地运行与训练模型的实际选项。
蚂蚁 inclusionAI：HuggingFace 新模型精选AI 评分6565 蚂蚁 inclusionAI 开源 Ling-3.0 系列语言基础模型
蚂蚁 inclusionAI 开源 Ling-3.0 系列语言基础模型，含 tiny 与 flash 两个尺寸及预训练、中期训练、合并（WSM）等阶段检查点。该系列采用混合线性注意力与稀疏 MoE 架构，总参数 7.9B，每 token 仅激活 1.3B 参数（128 个路由专家中激活 8 个）。
推荐理由：用加权检查点合并替代学习率衰减，让基座模型更适合持续预训练，也为验证不同衰减曲线省去重复实验。
蚂蚁 inclusionAI：HuggingFace 新模型精选AI 评分6363 蚂蚁 inclusionAI 开源 Ling-3.0 系列高效语言基础模型
蚂蚁 inclusionAI 开源 Ling-3.0 系列高效语言基础模型，并发布预训练、中期训练及合并（WSM）等阶段的检查点，支持继续预训练、微调与研究。Ling-3.0-tiny-base 采用稀疏 MoE 架构，含 128 个路由专家，每 token 仅激活 1.3B 参数，总参数量 7.9B，并原生混合线性注意力以高效处理长上下文。
推荐理由：它把学习率衰减替换为加权检查点合并，基座模型更适合持续预训练和数据扩展，做继续预训练或领域微调时可复用这一训练策略做离线探索。
蚂蚁 inclusionAI：HuggingFace 新模型精选AI 评分6464 蚂蚁 inclusionAI 开源 Ling-3.0 系列高效语言基座模型
蚂蚁 inclusionAI 开源 Ling-3.0 系列语言基座模型，采用高度稀疏（1/64）MoE 架构，含 512 个路由专家，每个 token 仅激活 8 个路由专家和 1 个共享专家，激活参数仅 5.1B（Non-emb）。
推荐理由：WSM 合并替代学习率衰减，让持续预训练和动态数据扩展不必为每种衰减策略重跑训练，降低实验成本。
蚂蚁 inclusionAI：HuggingFace 新模型精选AI 评分6868 蚂蚁 inclusionAI 开源 Ling-3.0 系列高效语言基础模型
蚂蚁 inclusionAI 开源 Ling-3.0 系列语言基础模型，并发布预训练、中期训练及合并（WSM）等多个阶段检查点。该系列采用高度稀疏（1/64）MoE 架构，512 个路由专家中每 token 仅激活 8 个，激活参数仅 5.1B（Non-emb），总参数 124B，并原生结合 KDA 与 Gated MLA 混合线性注意力以高效处理长上下文。
推荐理由：把学习率衰减替换为权重合并并发布训练各阶段检查点，使持续预训练与不同衰减策略的离线比较不必逐次重跑，降低实验成本。
蚂蚁 inclusionAI：HuggingFace 新模型精选AI 评分6464 蚂蚁 inclusionAI 开源 Ling-3.0 系列高效语言基座模型
蚂蚁 inclusionAI 开源 Ling-3.0 系列语言基座模型，采用高度稀疏（1/64）MoE 架构，512 个路由专家中每 token 仅激活 8 个，总参数量 124B，激活参数仅 5.1B。该系列原生融合线性注意力，并以加权检查点合并替代传统学习率衰减。此次发布包含预训练、中期训练及合并（WSM）等多个训练阶段的检查点，支持继续预训练与微调，模型采用 MIT 许可证。
推荐理由：把训练中间态作为可下载 checkpoint 开放，配合 WSM 合并替代学习率衰减，做继续预训练或 MoE 研究时可从中间阶段开始，省去重复前置训练成本。
蚂蚁 inclusionAI：HuggingFace 新模型精选AI 评分6363 蚂蚁 inclusionAI 开源 Ling-3.0 系列中间训练检查点
蚂蚁 inclusionAI 开源 Ling-3.0 系列高效语言基础模型，并发布预训练、中间训练及合并（WSM）等多个训练阶段检查点，支持继续预训练、微调与研究。
推荐理由：训练检查点分层开放，且用加权合并替代学习率衰减，为持续预训练和动态数据扩展提供了可复用的实验基座，减少不同策略的重复训练成本。
公众号：蚂蚁百灵精选AI 评分7272 Ling-3.0-tiny 正式开源：1.3B 激活参数如何进入真实任务
蚂蚁百灵开源 Ling-3.0-tiny，一款总参数 7.9B、推理时仅激活 1.3B 参数的原生混合推理模型，同步提供 BF16、FP8 和 INT4 三个版本。
推荐理由：以1.3B激活参数取得接近4B激活模型的综合能力，同时Agent分数超越部分30B+模型，多精度开源和本地部署方案让轻量Agent应用更易落地。
Artificial Analysis@ArtificialAnlys精选AI 评分7878推荐理由：Apache 2.0 许可和单 GPU 可运行的设计，使团队能在自有硬件上运行与更大模型接近的性能，部署成本与合规风险同时下降。
蚂蚁百灵：Developer Blog精选AI 评分6666 蚂蚁百灵开源 Ling-3.0-tiny：7.9B 总参数、每 Token 激活 1.3B
蚂蚁百灵正式开源 Ling-3.0-tiny，总参数 7.9B，每 Token 仅激活 1.3B，同步提供 BF16、FP8 和 INT4 三个版本。
推荐理由：官方给出了综合指数与实测数据，读者可以据此评估这款轻量模型在端侧部署和本地 Agent 场景的可用性。
- Unsloth AI@UnslothAI精选AI 评分7272
Meta 开源 30B 参数密集模型 Muse Glimmer，Apache 2.0 许可，支持视觉，可在 18GB RAM/VRAM 环境本地运行，定位于本地智能体与编码工作流。
引用Mark Zuckerberg@finkd今天我们还将开放 Muse Glimmer 的权重，这是一个出色的 30B 参数稠密模型，可以在本地运行。很快我们还会发布 Muse Spark 1.2 的权重，这是我们最新的基础模型。Meta 是开源的有力支持者，我为这些发布感到自豪。祝贺 @alexandr_wang 和 MSL 团队在这些模型上所做的出色工作。
推荐理由：Meta 开源 30B 密集视觉模型，18GB 内存可本地运行，作者还提供了 GGUF 和运行训练指南，方便直接上手。
Mark Zuckerberg@finkd精选AI 评分6969我相信每个人都应能使用超级智能，我撰写了一篇长文，阐述 Meta 为所有人构建积极未来的理念与价值观。http://meta.com/thefutureisforeveryone
推荐理由：把超级智能的普惠性作为公司核心哲学，可能影响行业对开源路线的判断，也暗示 Meta 将免费可及作为首要竞争维度。
MarkTechPost精选AI 评分7575 NVIDIA 发布 NemotronLabs VoiceChat 11B：开源全双工语音模型，支持约 450 毫秒轮换与实时工具调用
NVIDIA 发布开源端到端全双工语音对话模型 NemotronLabs VoiceChat 11B，在统一网络中完成流式语音理解与生成，实测轮换延迟 448 毫秒。该模型为首个支持对话中工具调用的开源全双工模型，通过独立输出通道及预置“保持”话术避免 API 执行期间冷场。权重与容器已公开，但仅限研究用途，需单张 80 GB 显存 GPU，目前无托管 API。
推荐理由：端到端语音模型消除级联延迟，而工具调用侧通道和保留消息设计在不中断对话的前提下补齐了API等待期，让实时语音智能体更容易工程化。