#开源/仓库

inclusionAI/LLaDA2.0-Uni

inclusionAI团队发布了LLaDA2.0-Uni模型。该版本在统一的多模态理解与生成能力上取得显著进展，支持图像、文本、音频等多种输入与输出模态。模型参数量达到约70B，在多项基准测试中，其综合性能较前代提升超过15%。此次发布延续了通过开源与开放科学来推动人工智能民主化的核心使命。

OpenAI 推出 Privacy Filter

OpenAI 发布 Privacy Filter，一款用于检测和脱敏文本中个人身份信息（PII）的开源权重模型。该模型在 PII 识别任务上达到业界领先的准确率，支持开发者本地部署和定制。作为开放权重模型，它可自动识别并编辑敏感个人信息，为企业数据隐私保护和合规处理提供高效的技术解决方案。

DR-Venus：基于开放数据的边缘级深度研究智能体

DR-Venus 是一个仅用1万条开放数据训练的40亿参数深度研究智能体，基于Qwen3-4B-Thinking-2507架构，支持200步工具调用和超20万tokens的上下文。它通过监督微调与强化学习两阶段训练，在BrowseComp、GAIA等多个深度研究基准上树立了小模型性能新标杆。其SFT版本已超越多数同类开源模型，而RL版本进一步将长程任务可靠性和工具使用校准度提升2-3个百分点。项目已全面开源模型、代码与训练流程。

Tibo@thsottiaux· 07:48

开源很棒。 试用了 Loopndroll for Codex，很有趣，里面有一些很好的想法，而且完全基于新的 hooks 机制构建。

HiSparse：分层内存系统加速稀疏注意力

LMSYS Org推出HiSparse分层内存系统，针对稀疏注意力仍受限于GPU内存容量的问题，将非活跃KV缓存卸载至主机内存，仅在GPU HBM保留热缓冲区，并通过专用CUDA内核高效管理数据交换（采用LRU策略与页表更新）。该系统在256并发请求下实现超3倍吞吐量提升，GLM-5.1-FP8模型长上下文场景性能提升达5倍，支持DeepSeek-V3.2等采用DeepSeek Sparse Attention架构的模型。

cuLA：用 CUDA 重写线性注意力

cuLA是一套面向GLA、KDA等线性注意力变体的高性能CUDA内核库。它通过手工优化的CuTe DSL与CUTLASS C++实现，深度适配NVIDIA Hopper和Blackwell等新一代GPU架构，旨在将复杂算法转化为可直接调用的高性能算子。其接口与flash-linear-attention保持一致，开发者仅需修改一行import即可低成本接入。性能测试显示，其内核在Blackwell和Hopper GPU上相比Triton基线实现，平均加速比最高达1.52倍。该项目已开源，并计划未来集成至FLA的统一调度机制中。

inclusionAI/TC-AE

研究团队发布了TC-AE，一种用于深度压缩自动编码器的新方法，旨在突破现有模型的令牌容量限制。该方法通过创新的架构设计，显著提升了模型在压缩表示中保留信息的能力，实现了更高的压缩效率与重建质量。具体指标显示，TC-AE在多个基准测试中，相较于传统深度压缩自动编码器，将有效令牌容量提升了约30%，同时保持了较低的计算开销。这项工作为高密度数据压缩与表示学习提供了新的技术路径。

Tibo@thsottiaux· 22:30

OpenClaw 针对 GPT-5.4 完成重大优化，Peter 团队这波输出拉满。用户表示上次对发布这么兴奋还是当年追《权游》更新时。

inclusionAI/cuLA：基于CuTe DSL与CUTLASS C++的线性注意力变体CUDA内核

inclusionAI发布了cuLA项目，这是一套为线性注意力变体编写的CUDA内核。该内核完全采用NVIDIA的CuTe DSL和CUTLASS C++库进行开发，旨在高效实现Transformer模型中的线性注意力机制。此举专注于底层计算优化，通过利用先进的CUDA编程抽象和高效模板库，有望提升大语言模型在推理和训练过程中的计算性能与效率。

Tibo@thsottiaux· 07:16

Codex 核心代码仓库 11 个月前就已公开却刚被发现。OpenAI 称决定开源是为促进早期生态发展并互相学习，差点忘了这茬。

Elastic EP：实现DeepSeek MoE部署的部分故障容忍

Mooncake团队与Volcano Engine在SGLang框架中推出Elastic EP功能，解决大规模DeepSeek MoE模型"宽"专家并行部署的可靠性瓶颈。该技术通过解耦专家与GPU的刚性绑定并维护冗余副本，可在32 GPU集群中容忍最多16个rank故障，将服务恢复时间从2-3分钟缩短至10秒以内，降幅达90%。基准测试显示，该方案在实现极端韧性的同时，吞吐量、TTFT和TPOT等关键指标与标准DeepEP持平，实现零静态性能损耗。

SGLang亮相NVIDIA GTC 2026：三天五场活动展示开源AI基础设施实力

SGLang亮相Jensen Huang主题演讲AI生态图谱，三天内密集举办五场活动。团队与RadixArk合办200人技术聚会，在LinkedIn总部举办搜索与推荐LLM系统研讨，并参与700人规模的Novita行业论坛。官方培训实验室发布Miles RL框架，解决生产环境训练-推理不匹配难题；LinkedIn工程师分享预填充优化方案，在H100上实现2–3倍吞吐量提升并回馈上游。

OpenSage：自编程智能体生成引擎

OpenSage是新一代Agent开发工具包，推动智能体开发从人工设计转向AI自主编程范式。该系统支持LLM自动构建智能体拓扑、动态编写管理工具（具备沙箱隔离与异步执行），以及维护分层图结构记忆系统。与现有方案需人工设计不同，OpenSage实现了拓扑、工具和记忆的全面AI自动化生成，并内置软件工程与安全工具套件。

LlamaIndex 开源 LiteParse：面向 AI Agent 的本地文档解析工具

LlamaIndex 开源 LiteParse，一个完全本地运行的 CLI 和 TS 原生库，可从 PDF、Office 文档和图片中提取布局感知文本，无需 Python 依赖，内置 Tesseract.js OCR 并支持外接 PaddleOCR、EasyOCR 等 OCR 服务。

LangChain 开源 Open SWE 框架，用于构建内部编码智能体

LangChain 发布开源框架 Open SWE，将 Stripe、Ramp、Coinbase 内部编码智能体的共性架构模式沉淀为可定制实现，MIT 许可，基于 Deep Agents 与 LangGraph 构建。

Miles RL框架正式支持ROCm：基于AMD Instinct GPU的大规模后训练

开源RL框架Miles正式支持ROCm，可在AMD Instinct MI300/350 GPU上原生运行大规模语言模型后训练。该框架采用解耦架构分离rollout生成与模型优化，针对RL工作负载中占比70-90%的推理场景优化。在单节点8卡MI300X上训练Qwen3-30B-A3B的实测显示，rollout吞吐达1.1k-1.3k tok/GPU/s，AIME准确率从66.5%提升至72.9%。现提供预构建容器，支持GRPO、Megatron-LM和FSDP后端。

开源 AI 模型 SpeciesNet 如何助力野生动物保护

SpeciesNet 是开源 AI 模型，旨在帮助全球各地的人们保护和保存野生动物。该模型为野生动物保护提供技术支持，助力生物多样性保护事业。

inclusionAI/AReaL-tau2-merge-sft-235B 发布

inclusionAI 团队发布了 AReaL-tau2-merge-sft-235B 模型。该模型参数量达2350亿，采用合并与监督微调技术构建。其目标是推动人工智能技术发展并通过开源开放模式实现AI民主化，致力于让先进AI技术更广泛可及。

inclusionAI/ZwZ-4B-GGUF

inclusionAI发布了ZwZ-4B-GGUF模型。该模型基于开源与开放科学理念，旨在推动人工智能技术的进步与普及。其核心变化是提供了GGUF格式，这是一种高效且通用的模型文件格式，便于在不同硬件和推理框架上部署与运行。此举旨在降低大型语言模型的使用门槛，促进更广泛的研究与应用开发。

inclusionAI/AReaL-SEA-235B-A22B

inclusionAI团队宣布推出AReaL-SEA-235B-A22B模型，致力于通过开源与开放科学推动人工智能技术的进步与民主化。该举措旨在降低AI研究与应用的参与门槛，促进全球开发者及研究者更广泛地获取和使用先进AI工具。模型规模达2350亿参数，体现了其在处理复杂任务方面的潜力，同时强调开放协作对加速AI创新与社会普惠的关键作用。

SGLang 在 NVIDIA GB300 NVL72 上实现 25 倍推理性能突破

SGLang 与 NVIDIA 合作，在最新 GB300 NVL72 服务器上实现相比 H200 最高 25 倍的推理性能提升。基于 Blackwell Ultra GPU 的架构升级包括 1.5 倍 FP4 算力和 2 倍 Softmax 吞吐量，结合 NVFP4 GEMM 低精度计算、计算通信重叠及与 NVIDIA Dynamo 的集成优化，DeepSeek R1 等 MoE 模型在 InferenceXv2 基准测试中达成突破性表现。同时，GB200 NVL72 平台性能在 4 个月内提升 8 倍，显著降低大模型部署的延迟与成本。

GB300 NVL72部署DeepSeek R1优化方案：长上下文推理性能突破

NVIDIA与SGLang团队发布DeepSeek R1-NVFP4在GB300 NVL72上的优化部署方案，针对128K/8K长上下文推理实现显著性能提升。通过PD分离、分块流水线并行、宽专家并行及多Token预测（MTP）等技术，系统在GB300上达226 TPS/GPU峰值吞吐量，较GB200提升1.53倍；相同延迟下性能领先1.4–1.6倍。MTP可再提升每用户TPS达1.87倍，128K预填充首Token延迟降至8.6秒。

SGLang-Diffusion：面向生产级视频生成的高级优化

SGLang-Diffusion发布六项生产级优化，包括Token级序列分片替代帧级方案，消除14.3%的padding开销并将通信量降至0.875倍；并行折叠技术解耦文本编码器与DiT的并行策略；并行VAE实现分布式编解码，消除高分辨率视频内存瓶颈。同时修复Cache-DiT多请求稳定性问题，优化视频保存I/O性能，并针对WanVideo融合LayerNorm内核。这些改进显著提升了视频生成框架的可扩展性、效率与稳定性。

OpenAI 开源 GABRIEL：用 GPT 将定性文本与图像转为定量数据

OpenAI 推出开源工具包 GABRIEL，借助 GPT 把定性文本和图像转化为定量数据，帮助社会科学家大规模开展研究分析。该工具面向社会科学研究场景，目前已开源。

inclusionAI 发布高性能量化推理 GEMM 内核库 Humming

inclusionAI 开源了 Humming，这是一个专为量化推理设计的高性能、轻量级即时编译 GEMM 内核库。它支持在 FP16、BF16、FP8 等多种激活数据类型下进行 8 比特以下任意权重类型的推理，兼容多种量化策略与缩放类型，并同时支持稠密 GEMM 和混合专家 GEMM 运算。该库兼容 SM75+ 及以上的所有 NVIDIA GPU，在多种计算场景下能提供业界领先的吞吐量和效率。其依赖极简，仅需 PyTorch 和 NVCC，软件包大小仅约 100 KB，便于超轻量化部署。

inclusionAI发布新一代即时大模型Ling-2.5-1T

inclusionAI推出新一代旗舰即时模型Ling-2.5-1T，其总参数量达1T，活跃参数为63B，预训练语料扩展至29T tokens。该模型采用混合线性注意力架构，支持1M tokens上下文长度，并通过结合“正确性”与“过程冗余”的复合奖励机制，在相近的token效率下，其推理能力显著超越前代，接近前沿思维模型水平。经双向RL反馈和智能体验证等对齐策略优化，模型在创意写作和指令遵循任务上表现提升。它已兼容主流智能体平台，并在通用工具调用基准BFCL-V4上取得领先的开源性能。

inclusionAI发布全球首个开源万亿参数思维模型Ring-2.5-1T

inclusionAI发布了全球首个基于混合线性注意力架构的开源万亿参数思维模型Ring-2.5-1T。该模型通过高效的1:7 MLA与闪电线性注意力提升了推理速度与探索能力，并借助扩展的强化学习训练增强了深度思考和长程任务执行能力。其在IMO 2025和CMO 2025数学竞赛中均达到了金牌级别的性能。模型支持128K上下文长度，并可通过YaRN技术扩展至256K，现已于Hugging Face和ModelScope平台开源。部署方面，已支持SGLang，并提供了多GPU节点的服务器启动示例。

FireRedTeam 开源 FireRed-OpenStoryline 对话式视频创作工具

FireRedTeam 于 2026-02-10 正式开源 FireRed-OpenStoryline，将视频创作变为自然语言对话，支持素材搜索下载、脚本生成、BGM 与配音字体推荐，以及全流程剪辑。

Mistral 发布 Voxtral Transcribe 2，Voxtral Realtime 以 Apache 2.0 开放权重

Mistral 发布 Voxtral Transcribe 2，包含 Voxtral Mini Transcribe V2（批量转写）和 Voxtral Realtime（实时转写）两款语音转文字模型。

高效离线推理框架 Flood：吞吐量显著领先，支持多模态与量化

Flood 是一款面向离线应用的高效大语言模型推理框架。它采用流水线并行降低通信开销，并通过分段式KV缓存管理提升连续性。框架支持连续批处理、分块预填充、FP8/INT8量化及多模态模型推理。性能测试表明，其在多种模型和硬件上的吞吐量最高可达 vLLM 的 2.4 倍。其专用内核 SegmentAttention 在处理长序列时，解码速度较 FlashAttention 最高提升 3.16 倍。该项目于 2025 年 3 月开源并快速迭代，已支持前瞻解码等新特性。

Qwen3-ASR 与 Qwen3-ForcedAligner 正式开源：鲁棒、流式、多语言！

Qwen3-ASR 与 Qwen3-ForcedAligner 正式开源，具备鲁棒性、流式处理与多语言能力。Qwen Studio 同步集成聊天机器人、图像视频理解、图像生成、文档处理、网页搜索、工具调用及 Artifacts 等全栈功能。

Qwen3-TTS 系列现已开源：支持语音设计、克隆与生成！

Qwen Studio 功能全面，涵盖聊天机器人、图像与视频理解、图像生成、文档处理、网页搜索集成、工具调用及 artifacts 等模块。

Kimi 供应商验证器

Kimi 发布 K2.5 模型时开源 Kimi Vendor Verifier（KVV），用于验证第三方推理实现的准确性。针对开源模型部署渠道多样化导致的质量失控问题，KVV 提供六项关键基准测试，覆盖参数约束验证、多模态流水线、长输出压力测试、工具调用一致性及编程能力评估。项目与 vLLM/SGLang 社区合作修复根因，并提供预发布验证和实时更新的公开排行榜。完整评估在双 H20 8 卡服务器上约需 15 小时。

SGLang-Diffusion：发布两月进展综述

SGLang-Diffusion 最新版本（lmsysorg/sglang:dev-pr-17247）性能较初始版本提升2.5倍，在NVIDIA GPU上较其他方案快5倍。新增Day-0支持Flux.2、Qwen-Image系列、Z-Image-Turbo等多款模型，完整支持LoRA格式与HTTP API，并推出ComfyUI集成插件。技术层面引入Layerwise Offload机制实现计算与权重加载重叠，支持SP/TP混合并行及SageAttention系列后端，兼容AMD、4090、5090及MUSA硬件。

SGLang 优化 Pipeline Parallelism 支持百万 Token 超长上下文

SGLang 发布面向超长上下文推理的 Pipeline Parallelism（PP）优化实现，集成 Chunked PP、异步 P2P 通信与动态分块机制。在 H20 集群 PP4 TP8 配置下，DeepSeek-V3.1 的 Prefill Throughput 较 TP8 提升 3.31 倍，较 TP32 领先 30.5%，TTFT 降低 67.9%，强扩展效率达 82.8%。该方案兼容 PD 分离与 HiCache，为万亿参数模型百万 Token 上下文推理提供高效开源路径。

SGLang EPD 分离架构：视觉语言模型的弹性编码器扩展

SGLang推出EPD（Encoder-Prefill-Decode）分离架构，将视觉编码与语言处理解耦，支持编码器独立横向扩展以替代低效的张量并行。该方案兼容现有PD分离，支持ZMQ、Mooncake等传输后端及视觉嵌入缓存。测试表明，在图像密集型场景（如多图输入）且1 QPS负载下，首token生成时间（TTFT）较同机部署降低约6–8倍；但在图像轻量场景中，网络开销可能导致性能下降。

智源 FlagOpen 开源 Action-Sketcher：用可视草图驱动长程机器人操作

智源 FlagOpen 开源 Action-Sketcher，被 CVPR 2026 接收，通过 See-Think-Sketch-Act 循环将高层指令分解为子任务和由点、框、箭头组成的 Visual Sketch，再引导底层策略生成动作序列。

Anthropic 开源 Bloom：自动化生成模型行为对齐评估

Anthropic 发布开源智能体框架 Bloom，可针对研究者指定的行为自动生成可复现的对齐评估，量化行为在自动生成场景中的频率与严重程度。

MiniMax M2.1：显著增强多语言编程能力，专为现实世界复杂任务打造

MiniMax 发布 M2.1 模型，是对 M2 的更新。其核心升级在于系统提升了在 Rust、Java、Golang 等多语言编程任务上的性能，并达到行业领先水平。同时，模型显著增强了原生 Android 与 iOS 开发能力，以及在 Web/App 场景下的设计理解与美学表达。M2.1 优化了复合指令约束以更好地支持办公场景，响应更简洁高效。该模型在 Claude Code、Cline 等各类编程工具与 AI 智能体框架中表现出色。在衡量全栈开发能力的 VIBE 新基准上，取得了平均 88.6 分的成绩。

SpecBundle与SpecForge v0.2发布：生产级投机解码模型与框架

SpecForge团队联合蚂蚁、美团、Nex-AGI与EigenAI发布SpecBundle第一阶段及SpecForge v0.2框架。SpecBundle提供基于大规模数据集训练的生产级EAGLE-3草稿模型，覆盖Llama-3.1/3.3/4、Qwen3、Kimi-K2等十余种主流架构，解决开源社区高质量草稿模型稀缺问题。SpecForge v0.2重构数据处理管道，数据再生速度提升10倍，并新增多后端支持，进一步增强系统可扩展性与生产就绪能力。