小米 MiMo-Audio：音频语言模型是少样本学习者
小米发布 MiMo-Audio 音频语言模型，提出音频语言模型是少样本学习者。该模型以 MiMo 命名，已在 GitHub 开源，具体参数规模与评测数据尚未在现有信息中披露。
#开源生态
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今日 13 条小米 MiMo：GitHub 新仓库（模型发布）AI 评分4848
通义 QwenAudio：原创语音项目AI 评分3030 通义千问 Qwen3.8 大语言模型系列
通义千问（Qwen）团队发布 Qwen3.8 大语言模型系列，由阿里巴巴集团开发。该系列为 Qwen 团队自研的大语言模型产品线，具体参数规模、上下文长度与可用性信息尚未在原文中披露。
Ahead of AI（RSS）AI 评分7070 Sebastian Raschka 用纯 PyTorch 从零讲解并实现 Qwen3 架构
Sebastian Raschka 发布长文教程，用纯 PyTorch 从零讲解并实现 Qwen3 的 Dense 与 Mixture-of-Experts 架构。
美团 LongCat：HuggingFace 新模型AI 评分6868 美团发布开源大模型 LongCat-Flash-Chat，总参数 560B 平均激活 27B
美团 LongCat 团队发布 LongCat-Flash-Chat，一款总参数 560B 的 MoE 非思考基础模型，按上下文动态激活 18.6B∼31.3B 参数，平均约 27B。
美团 LongCat：HuggingFace 新模型AI 评分7171 美团 LongCat 发布 LongCat-Flash-Chat：560B 参数 MoE 非思考基础模型
美团 LongCat 团队发布 LongCat-Flash-Chat，总参数 560B 的 MoE 模型，按上下文动态激活 18.6B∼31.3B 参数（平均约 27B），通过 Shortcut-connected MoE 扩大计算通信重叠窗口，推理吞吐超 100 tokens 每秒。
Ahead of AI（RSS）AI 评分7070 从 GPT-2 到 gpt-oss：拆解 OpenAI 开放权重模型的架构演进
Sebastian Raschka 基于官方代码和技术报告分析 OpenAI 时隔 GPT-2 后发布的开放权重模型 gpt-oss-120b 和 gpt-oss-20b 的架构变化，包括 RoPE、SwiGLU、MoE、GQA、128 token 滑动窗口注意力、RMSNorm、注意力偏置和 sinks，以及让模型适配单张 GPU 的 MXFP4 量化。
上海人工智能实验室 InternLM：原创项目AI 评分4646 InternLM 发布科学多模态基础模型 Intern-S1
上海人工智能实验室 InternLM 团队发布科学多模态基础模型 Intern-S1，定位为面向科学领域的多模态基础模型。原文未披露参数规模、benchmark 分数及开放方式等具体细节。
OpenAI Developers（RSS）AI 评分6464 OpenAI 发布 JavaScript/TypeScript 版 Agents SDK
OpenAI 发布面向 JavaScript/TypeScript 的开源 Agents SDK，用于构建多智能体工作流，支持 OpenAI API 及其他提供商。
OpenAI Developers（RSS）AI 评分6464 OpenAI Agents SDK（Python）发布，支持多智能体工作流、沙箱与实时语音智能体
OpenAI Agents SDK（Python）是一个轻量级多智能体工作流框架，支持 OpenAI Responses 和 Chat Completions API 以及 100+ 其他 LLM。
Mistral AI：News（网页）精选AI 评分7575 Mistral 发布开源语音理解模型 Voxtral（24B 与 3B）
Mistral 发布语音理解模型 Voxtral，提供 24B 和 3B 两个版本，采用 Apache 2.0 许可证开源，并可经其 API 调用，价格起价为每分钟 $0.001。
推荐理由：官方发布两款开源语音理解模型，给出了尺寸、许可证、价格和多语言基准对比，可评估其在语音转写工作流中的位置。
Mistral AI：News（网页）精选AI 评分7070 Mistral AI 发布 Devstral Medium 并升级 Devstral Small 1.1
Mistral AI 与 All Hands AI 合作推出 Devstral Medium，并升级 Devstral Small 1.1。
推荐理由：原文给出两个模型的 SWE-Bench Verified 成绩、许可证和 API 定价，读者可据此评估在编码智能体工作流中的成本与部署选择。
Mistral AI：News（网页）精选AI 评分7171 Mistral AI 发布首个推理模型 Magistral，含开源 24B 版本
Mistral AI 发布首个推理模型 Magistral，分为 Magistral Small（24B 参数，Apache 2.0 开源）和 Magistral Medium（企业版）两个版本。
推荐理由：官方发布同时给出开源小模型和 AIME 等基准分数，读者可以据此比较两个版本的能力与部署选择。
Mistral AI：News（网页）精选AI 评分6969 Mistral AI 联合 All Hands AI 发布软件工程智能体模型 Devstral
Mistral AI 与 All Hands AI 合作发布软件工程智能体模型 Devstral，以 Apache 2.0 许可开源。
推荐理由：Mistral 自家发布，给出 SWE-Bench Verified 具体分数、开源许可和部署门槛，读者可据此评估其在本地或企业编码场景的可用性。
小米 MiMo：GitHub 新仓库（模型发布）AI 评分1818 小米 MiMo 的 vLLM 高吞吐 LLM 推理服务引擎
小米 MiMo 在 GitHub 新建 XiaomiMiMo/vllm 仓库，定位为面向 LLM 的高吞吐、内存高效推理与服务引擎。该仓库基于 vLLM 项目，具体功能、性能数据与可用性尚未在现有信息中披露。
Mistral AI：News（网页）精选AI 评分6161 Mistral 发布 Mistral Small 3.1：24B 多模态开源模型，支持 128k 上下文
Mistral AI 发布 Mistral Small 3.1，改进文本性能、新增多模态理解，上下文窗口扩展至 128k tokens，推理速度达每秒 150 tokens，并以 Apache 2.0 许可开源。
推荐理由：官方给出基准对比与部署门槛，读者可以据此评估它在小参数量开源模型中的实际位置。
DeepSeek：GitHub 新仓库AI 评分6666 DeepSeek 开源 open-infra-index：生产级 AI 基础设施工具仓库
DeepSeek 在 GitHub 发布新仓库 deepseek-ai/open-infra-index，定位为经过生产验证的 AI 基础设施工具集合，用于高效 AGI 开发和社区驱动的创新。
Answer.AI 官方研发博客（RSS）AI 评分6060 Answer.AI 发布 ModernBERT-Large-Instruct，MLM 编码器展现零样本能力
Answer.AI 发布 ModernBERT-Large-Instruct，一个在 ModernBERT-Large（395M 参数）上用 FLAN 指令微调的编码器模型，直接用 MLM 头做分类和选择题，无需架构改动。
FireRedTeam：原创语音与多模态项目AI 评分5656 FireRedTeam 开源工业级语音识别模型 FireRedASR
FireRedTeam 开源工业级 ASR 模型 FireRedASR，支持普通话、中国方言和英语，并在公开普通话 ASR 基准上达到新的 SOTA。该模型还具备出色的歌词识别能力。
DeepSeek：GitHub 新仓库AI 评分5454 DeepSeek 开源 DeepSeek-R1 仓库
deepseek-ai 在 GitHub 发布新仓库 DeepSeek-R1，链接为 https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-R1。仓库正文无更多描述信息。
DeepSeek：GitHub 新仓库AI 评分7070 DeepSeek-V3 开源仓库发布
DeepSeek 在 GitHub 发布 DeepSeek-V3 模型仓库 deepseek-ai/DeepSeek-V3，仓库正文未提供更多细节。
Answer.AI 官方研发博客（RSS）精选AI 评分7676 Answer.AI 与 LightOn 发布 ModernBERT 编码器模型家族
Answer.AI 与 LightOn 发布 ModernBERT，一个替换 BERT 的 encoder-only 模型家族，含 base（149M 参数）和 large（395M 参数）两个尺寸，上下文长度达 8192 tokens。
推荐理由：发布方给出了速度、上下文长度和训练数据的具体改进点，读者可以据此评估它能否替换现有 BERT 类工作流。
Answer.AI 官方研发博客（RSS）精选AI 评分6868 fastai 团队发布 nbsanity，一行 URL 即可将 GitHub 上的 Jupyter Notebook 渲染为精美网页
fastai 团队发布免费服务 nbsanity，将 GitHub 仓库或 Gist 中的公开 Jupyter Notebook 渲染为精美网页，只需把 URL 中的 github.com 替换为 nbsanity.com，或使用提供的书签工具。
推荐理由：原文来自开发团队，说明工具的用法、基于 Quarto 的能力边界和限制，读者可据此判断是否适合分享自己的 notebook。
Answer.AI 官方研发博客（RSS）AI 评分6363 Answer.AI 发布终端 AI 助手 ShellSage
Answer.AI 发布 ShellSage，一款运行在终端里的 AI 系统管理助手，可通过 pip install shell_sage 安装，需配置 ANTHROPIC_API_KEY。
Lilian Weng：Lil'Log（RSS）AI 评分3838 域随机化如何实现 Sim2Real 迁移
域随机化（DR）通过在仿真器中随机化视觉外观与物理动力学参数，让策略在多样化环境中训练后直接迁移到真实机器人。相比需要真实数据的域适应，DR 几乎不需要真实样本；OpenAI 用该方法让灵巧手完成连续旋转物体的任务。DR 可被理解为一种双层优化，即学习随机化参数的分布以最大化真实环境表现。