Hugging Face 发布全开源 3B 模型 SmolLM3,支持 128k 长上下文与双模式推理
Hugging Face 发布全开源 3B 模型 SmolLM3,基于 11T token 预训练,官方称在 3B 规模上超越 Llama-3.2-3B 和 Qwen2.5-3B,并与 Qwen3、Gemma3 等 4B 模型竞争。
推荐理由:官方完整公开 3B 模型的架构改动、三阶段数据配比和双模式训练配方,想复现或改进小模型的人可据此省去数月逆向工程。
内容形态
新模型的发布、开源与迭代:大模型厂商的旗舰更新、开源权重放出、性能与价格变化的第一时间记录。
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Hugging Face 发布全开源 3B 模型 SmolLM3,基于 11T token 预训练,官方称在 3B 规模上超越 Llama-3.2-3B 和 Qwen2.5-3B,并与 Qwen3、Gemma3 等 4B 模型竞争。
推荐理由:官方完整公开 3B 模型的架构改动、三阶段数据配比和双模式训练配方,想复现或改进小模型的人可据此省去数月逆向工程。
OpenRouter 宣布推出 Cypher Alpha,这是一款免费、通用型隐身模型,内置工具调用功能,用户可直接尝试。
推荐理由:OpenRouter 自家出的免费通用模型,带工具调用,去年夏天发的,现在看只能算个入门级 Agent 玩具,但免费试不亏。
Gemma 3n 在 transformers、timm、MLX、llama.cpp、Transformers.js、Ollama 和 Google AI Edge 等开源库中全面可用,发布 gemma-3n-E2B 和 gemma-3n-E4B 两个尺寸,各有 base 与 instruct 变体。
推荐理由:原文给出 E2B/E4B 的显存占用、架构细节和各库用法与微调入口,读者可以直接照着跑起来。
Gemini Robotics On-Device 推出高效端侧机器人模型,具备通用灵巧操作与快速任务适应能力,支持本地设备直接部署运行。
推荐理由:DeepMind 发布端侧机器人模型,支持本地部署与快速任务适应
OpenMOSS 发布并开源 MOSS-TTSD-V0,支持中英双语对话语音生成、零样本双说话人音色克隆、声音事件控制和长语音生成,模型权重、推理代码和 API 全部开源并支持商用。
推荐理由:原文给出训练数据规模、Codec 设计和对比结果,读者可据此评估这个开源对话语音模型的可复用价值。
Mistral AI 发布其首个推理模型 Magistral,分为 24B 参数的开源版 Magistral Small(Apache 2.0 许可)和企业版 Magistral Medium。
推荐理由:Mistral 官方发布首个推理模型,给出两版本参数规模与 AIME2024 成绩、开源许可和部署渠道,读者可据此评估选型。
H Company 在 Hugging Face 上开源 Holo1 系列 Action VLM(含 Holo1-3B 和 Holo1-7B),用于网页 UI 理解与精确定位,其中 Holo1-7B 在常见 UI 定位基准上达到 76.2% 平均准确率。
推荐理由:原文给出模型规格、定位精度和每任务成本数据,并附带 Transformers 用法,读者可直接评估其在网页自动化场景的可用性。
Hugging Face 发布开源、紧凑的 450M 视觉-语言-动作模型 SmolVLA,仅用 lerobot 标签下的社区开源数据预训练,在 LIBERO、Meta-World 仿真和 SO100/SO101 真实任务上超过更大 VLA 及 ACT 等基线。
推荐理由:官方完整披露了 450M 开源机器人 VLA 的架构、社区数据训练与实测结果,读者可据此评估在消费级硬件上复现或微调的可行性。
推荐理由:DeepSeek-R1 的常规迭代,幻觉降低和 JSON 输出是实用改进,但距离代际跃迁还差得远。开源权重直接可用,做推理链产品的团队值得花半小时跑一下。
DeepSeek 发布 R1 模型小版本升级 DeepSeek-R1-0528,在数学、编程与通用逻辑等基准测评中取得当前国内所有模型中首屈一指的成绩,整体表现接近 o3 与 Gemini-2.5-Pro。
推荐理由:后训练投入增加带来的推理提升幅度,为开源社区提供了可蒸馏的高质量思维链,小模型也能接近大模型表现。
DeepSeek 将 deepseek-reasoner 模型升级为 DeepSeek-R1-0528,推理能力显著增强,AIME 2025 得分从 70.0 升至 87.5,GPQA 从 71.5 升至 81.0。新版本优化了 Web 前端开发能力,并极大抑制了老版本 R1 的幻觉问题,同时支持 Json Output 与 Function Calling。
推荐理由:DeepSeek 把 R1 的推理能力又拉高了一大截,AIME 涨 17 分、Aider 涨 14 分,JSON Output 和 Function Calling 的加入让它在 agent 场景里更实用了,做复杂推理产品的人应该第一时间切过去试试。
TII 的 Falcon LLM 团队发布 Falcon-H1 系列,共六个开源模型(0.5B、1.5B、1.5B-Deep、3B、7B、34B),均有 base 与 instruct 版本。
推荐理由:原文给出六个尺寸开源模型的混合架构设计、长上下文与吞吐数据,读者可据此评估其替代现有模型的可行性。
Mistral AI 与 All Hands AI 联合发布面向软件工程任务的智能体编码模型 Devstral,以 Apache 2.0 许可开源。
推荐理由:官方发布给出 SWE-Bench Verified 具体分数、开源许可和本地部署门槛,读者可据此评估它是否适合放入自己的编码模型列表。
发布新一代生成式媒体模型 Veo 3 与 Imagen 4,以及专为电影制作打造的工具 Flow,支持更高质量的视频与图像生成及专业影视创作流程。
推荐理由:Google发布Veo 3与Imagen 4生成模型及电影制作工具Flow
Gemma 3n 预览版发布,专为移动设备优化的开源多模态模型。采用 2-in-1 架构,支持音频理解,适用于实时交互和音频中心应用开发。
推荐理由:Google 发布端侧多模态模型 Gemma 3n,支持音频理解,面向移动设备优化
TII 的 Falcon-Edge 系列基于 BitNet 架构,以三值权重 {-1, 0, 1} 直接预训练,提供 1B 和 3B 两种参数规格,各含 base 和 instruct 版本,模型在约 1.5 Tera Tokens 的内部数据混合上预训练。
推荐理由:原文解释了 BitNet 三值权重的训练范式和微调路径,读者可以据此判断 1.58bit 模型在端侧部署的适用性。
Prime Intellect 发布 INTELLECT-2,称其为首个通过全球分布式强化学习训练的 32B 参数推理模型,并在数学和编码基准上超过 QwQ-32B。
推荐理由:原文给出分布式异步 RL 的完整基础设施与训练配方细节,并开源模型、代码和数据,读者可以了解去中心化训练的可行路径。
Mistral AI 发布 Mistral Medium 3,定位以约 1/8 成本提供接近旗舰模型的性能,价格为每 M token 输入 $0.4、输出 $2,基准成绩达到或超过 Claude Sonnet 3.7 的 90%。
推荐理由:官方给出了与 Claude Sonnet 3.7、Llama 4 Maverick 的基准对比、定价和部署门槛,读者可据此评估其在企业场景的性价比。
鉴于开发者反馈积极,Google 提前两周发布 Gemini 2.5 Pro Preview 更新版本,编程性能进一步提升,现已开放获取。
推荐理由:Gemini 2.5 Pro 提前发布更新版本,编码性能显著提升,开发者可即刻体验
OpenAI 发布 o3 和 o4-mini 两款模型,称其为迄今最智能、能力最强的模型,并支持完整的工具调用。
推荐理由:官方宣布 o3 与 o4-mini 两款模型上线,主打完整工具调用能力,读者可据此关注其推理与 Agent 场景表现。