跳到正文

#开源生态

今日 1 条
8月21日周五
  1. Microsoft Research 博客(RSS)41

    微软 Skala 1.1 发布:训练数据增 2.5 倍,已接入 CP2K 并推进 Psi4、FHI-aims、ORCA、VASP 集成

    微软研究院发布深度学习交换关联泛函 Skala 1.1,训练数据比首个公开版本多 2.5 倍,在 GMTKN55 的 55 个类别中 32 项排名第一,加权平均误差 2.8 kcal/mol,精度超过当前领先的全局(范围分离)杂化泛函而保持半局域泛函的计算成本。

8月20日周四
8月18日周二
8月14日周五
  1. Hugging Face:Blog(RSS)69

    Hugging Face 发布 2026 夏季开源模型生态观察报告

    Hugging Face 发布 2026 年 1 至 8 月开源模型生态观察报告,指出 Hub 公开模型仓库从 243 万增至 296 万、数据集突破 100 万,但 85.6% 的模型终身下载不足 200 次。

    推荐理由:报告用 Hub 下载、许可证与衍生模型数据区分关注度与真实采用,读者可据此校准自己对开源模型生态的判断。

8月13日周四
8月12日周三
  1. vLLM 官方博客(RSS)70

    vLLM 宣布 Day-0 支持 Qwen3.8-2.4T-A95B

    vLLM 宣布 Day-0 支持 Qwen3.8-2.4T-A95B,这是 Qwen 家族首个以开放权重发布的 Qwen-Max 级模型,基于 Qwen 3.5 架构开箱即用。

    推荐理由:原文给出 Qwen3.8-2.4T-A95B 的架构细节、多精度权重和部署要求,读者可据此评估自建推理的成本与硬件门槛。

8月11日周二
  1. Mistral AI:News(网页)60

    Mistral 推出区域推理端点与优先级层,并接入第三方开源模型 GLM-5.2

    Mistral 宣布三项推进 AI 主权的举措:Mistral Regional Endpoints 正式可用,客户可选择推理在欧洲或美国运行;Mistral Priority Tier 进入公开预览,为关键业务负载提供自定义速率限制和带 SLA 的可用性承诺。

    推荐理由:Mistral 把区域推理端点、SLA 优先级层与第三方开源模型接入放在同一套基础设施上,读者可据此判断主权 AI 的落地方式。

  2. Kimi.ai37

    Kimi K3 现已在 @databricks 上线!

    引用Databricks@databricks

    Moonshot AI's latest open-weight model, Kimi K3, is now available on Databricks through Unity AI Gateway. @Kimi_Moonshot Run Kimi K3 where your data already lives - governed, secure, and ready for custom AI apps and agents built with the data in your Lakehouse. Unity AI Gateway lets you deploy Kimi K3 with enterprise-grade access controls. Govern every call, monitor performance, and scale securely across your AI apps. Test Kimi K3 alongside other frontier models without changing your application code. The open-weight frontier just arrived on Databricks. Try it today. https://www.databricks.com/blog/kimi-k3-moonshot-ai-now-available-databricks-through-unity-ai-gateway

8月10日周一
8月4日周二
  1. Mistral AI:News(网页)62

    Mistral 发布 3B 开源多模态安全分类器 Shieldstral,Apache 2.0 开放权重

    Mistral 发布 Shieldstral,一个 3B 开源权重多模态安全分类器,将内容审核建模为策略自适应的问答任务,在推理时接受自然语言策略,无需重训即可适配文本与图像审核。它以 Apache 2.0 协议开放权重,在文本安全上匹敌最大 7 倍于其体积的开放审核模型,可在单张 16GB NVIDIA GPU 上运行,并输出经校准的连续安全分数。

    推荐理由:原文说明了将审核策略写成自然语言问题即可在推理时切换的机制,读者可据此评估它替代固定分类审核模型的可行性。

  2. Microsoft Research 博客(RSS)75

    Microsoft Research 开源 Orchard 智能体框架并发布三个领域模型

    Microsoft Research 发布开源框架 Orchard,核心是可复用的 Kubernetes 环境服务 Orchard Env,支持在 Codex、OpenClaw、ZeroClaw 等真实部署 harness 内直接训练智能体。

    推荐理由:官方开源了环境服务和三条训练配方,小参数量模型在 SWE-bench Verified 等基准上的具体结果可直接对照复用。

8月1日周六
  1. Mira Murati54

    Mira Murati 转发 Thinking Machines 博客文章,介绍其开源权重发布策略,认为不加区分地发布权重不安全,但把强大模型锁在少数实验室里也不可取。文章说明如何评估 Inkling,以及为何安全取决于模型本身和其进入的生态,提出通过测试、分阶段开放访问和更强防御来走向更大开放,链接 thinkingmachines.ai/blog/a-safe-path-to-open-weights。

    引用Thinking Machines@thinkymachines

    Releasing weights indiscriminately isn't safe. Neither is keeping capable models inside a few labs. We think there's a path between them. We haven't mapped all of it. Our new post covers the part we can see: how we assessed Inkling, and why access should widen in stages. https://thinkingmachines.ai/blog/a-safe-path-to-open-weights

7月31日周五
  1. Thinking Machines Lab:官方博客(RSS)70

    Thinking Machines 阐述开放权重的安全路径并评估 Inkling 发布风险

    Thinking Machines 提出安全开放权重的框架,认为发布安全取决于模型本身与其进入的生态,并据此发布了 Inkling 和 Inkling-Small 两个开放权重语言模型。

    推荐理由:Thinking Machines 结合自家 Inkling 的发布评估,给出了分层开放权重与生态准备的安全框架,并指出数据过滤等仍开放的问题。

  2. Mira Murati64

    Thinking Machines 发布 Inkling-Small,性能与 Inkling 相当而体积仅为其四分之一,总参数 276B、激活参数 12B,完整权重已开放。可在 Tinker 上微调,或在 Tinker Playground 以文本、图像和音频方式与它对话。

    引用Thinking Machines@thinkymachines

    Today, we are releasing Inkling-Small. Inkling-Small achieves comparable performance to Inkling at a quarter of its size. It features 276B total parameters, 12B active. We are making the full weights available. https://thinkingmachines.ai/news/inkling-small/ Fine-tune it on Tinker today, or chat with it in text, image, and audio on Tinker Playground.

7月29日周三
  1. BAIR:Berkeley AI Research Blog62

    从 CUDA 到 MLX:K-Search 如何把数十年内核经验带到 Apple Silicon

    IBM Research 基于 UC Berkeley Sky Lab 的 K-Search 框架扩展出 MLX 后端,并设计结构化 CUDA-to-MLX 翻译层,让进化式内核搜索把已有 CUDA 内核当作知识库适配到 Apple Silicon。

    推荐理由:K-Search 把 CUDA 内核优化经验迁移到 Apple Silicon,读者可了解跨平台内核搜索的方法与实测数据。

  2. Together AI 研究与产品博客(RSS)68

    Together AI 与 Moonshot AI 达成战略合作,首发提供 Kimi K3 模型

    Together AI 宣布与 Moonshot AI 达成战略合作,成为其模型发布平台,Kimi K3 现已在 Together AI 上线,未来 Moonshot 的开放权重模型也将同步提供。

    推荐理由:Together AI 官方公布与 Moonshot AI 的合作安排,开发者可据此了解 Kimi K3 的开放接入方式和推理、微调选项。

7月28日周二
7月27日周一
  1. vLLM 官方博客(RSS)72

    vLLM 发布 Kimi K3 Day-0 支持,2.8T MoE 模型最高 370 tok/s

    vLLM 宣布对月之暗面 Kimi K3 提供 Day-0 高效支持。Kimi K3 是 2.8 万亿参数的 MoE 多模态模型,每 token 激活 896 个专家中的 16 个,基于 Kimi Delta Attention 与 Attention Residuals,支持 1M token 上下文窗口。

    推荐理由:vLLM 官方详述 Kimi K3 的服务适配与内核优化,读者可以据此了解 2.8T 混合 MoE 的生产部署配方和性能数据。

7月25日周六
  1. Jim Fan50

    Stay hungry, stay foolish. 绝对的传奇 @JensenHuang: 我的第一条帖子,分享一封 @NVIDIA 签署的关于开放模型为何重要的信。 AI 将变革每个行业,赋能每家公司,并由每个国家来构建。 开放模型增强安全与网络安全,加速创新与扩散,并实现主权。 世界既需要前沿闭源模型,也需要前沿开源模型。 https://images.nvidia.com/pdf/Open-Weights-and-American-AI-Leadership.pdf

    引用Jensen Huang@JensenHuang

    For my first post, I’m sharing a letter @NVIDIA signed on why open models matter. AI will transform every industry, power every company, and be built by every country. Open models strengthen safety and cybersecurity, accelerate innovation and diffusion, and enable sovereignty. The world needs both frontier closed models and frontier open models. https://images.nvidia.com/pdf/Open-Weights-and-American-AI-Leadership.pdf

  2. Mira Murati39

    让 AI 变得有用的知识是分散的。它存在于科学家、工程师、临床医生、企业之中。AI 要想从分布式知识中受益,自身就必须是分布式的。同意 Jensen 的观点,这是值得构建的未来。

    引用Jensen Huang@JensenHuang

    For my first post, I’m sharing a letter @NVIDIA signed on why open models matter. AI will transform every industry, power every company, and be built by every country. Open models strengthen safety and cybersecurity, accelerate innovation and diffusion, and enable sovereignty. The world needs both frontier closed models and frontier open models. https://images.nvidia.com/pdf/Open-Weights-and-American-AI-Leadership.pdf

7月23日周四
  1. Hugging Face:Blog(RSS)69

    Diffusers 原生集成 Nunchaku Lite 4-bit 扩散模型推理

    Hugging Face 宣布 Diffusers 原生支持 Nunchaku Lite,可像普通模型一样用 from_pretrained() 加载 SVDQuant 4-bit (W4A4) 检查点,无需单独推理引擎或本地 CUDA 编译,内核经 kernels 包从 Hub 下载。

    推荐理由:Diffusers 原生支持 Nunchaku 4-bit 推理,附带基准数据和自己量化模型的完整流程,适合关注消费级显卡跑扩散模型的读者。

7月21日周二
7月16日周四
  1. Mira Murati72

    Mira Murati 宣布 Thinking Machines 的首个模型 Inkling,从零训练且权重开放。Inkling 可跨文本、图像和音频模态高效推理,官方放出全部权重,今天起可在 Tinker 上微调,并可在 Inkling Playground 体验。

    引用Thinking Machines@thinkymachines

    Today, we are introducing Inkling. Inkling reasons efficiently across text, image, and audio modalities. We are making the full weights available. https://thinkingmachines.ai/news/introducing-inkling/ Available today for fine-tuning on Tinker. Play with it in the Inkling Playground. 🧵

    推荐理由:Thinking Machines 发布首个模型 Inkling,开放全部权重并支持 Tinker 微调,可关注其跨模态推理的落地方式。

7月15日周三
7月11日周六
  1. Mira Murati61

    Mira Murati 发文回顾 Thinking Machines Lab 成立一周年,称公司聚焦多模态 AI、自定义模型和开放科学。她提到已预览了像人一样协作的交互模型,Tinker 让任何人都能训练自己的开放权重模型,并发布了关于 Connectionism 的研究。其引用内容补充称公司已完成 20 亿美元融资,由 a16z 领投,NVIDIA、Accel、ServiceNow、CISCO、AMD、Jane Street 等参投,并将在未来几个月分享首个包含重要开源组件的产品。

    引用Mira Murati@miramurati

    Thinking Machines Lab exists to empower humanity through advancing collaborative general intelligence. We're building multimodal AI that works with how you naturally interact with the world - through conversation, through sight, through the messy way we collaborate. We're excited that in the next couple months we’ll be able to share our first product, which will include a significant open source component and be useful for researchers and startups developing custom models. Soon, we’ll also share our best science to help the research community better understand frontier AI systems. To accelerate our progress, we’re happy to confirm that we’ve raised $2B led by a16z with participation from NVIDIA, Accel, ServiceNow, CISCO, AMD, Jane Street and more who share our mission. We’re always looking for extraordinary talent that learns by doing, turning research into useful things. We believe AI should serve as an extension of individual agency and, in the spirit of freedom, be distributed as widely and equitably as possible.  We hope this vision resonates with those who share our commitment to advancing the field. If so, join us. https://thinkingmachines.paperform.co/

7月10日周五
  1. Thinking Machines Lab:官方博客(RSS)53

    Thinking Machines Lab 发文阐述以人为核心的 AI 发展路线

    Thinking Machines Lab 发表文章,主张构建延伸人类意志与判断的 AI,认为当前多数模型集中训练后固化,未受使用者塑造。公司提出训练强模型、提供可微调模型权重的工具、开发原生多模态交互模型、发布研究等四个技术方向,并将对齐视为分散在多元模型生态中的持续过程。

7月8日周三