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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。

707 条精选近 30 天 51 条共收录 3,814 条

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精选归档 · 第 18 页

6月13日周六第 341–360 条
  1. 公众号：智谱70

    智谱 GLM-5.2 全量开放，支持 1M 上下文且下周开源

    GLM-5.2 是智谱迄今能力最强的开源模型，支持真正可用的 1M 上下文，在长程任务中继续保持领先，并被智谱称为最强的国产 Coding 模型。今晚 5:21 起面向 GLM Coding Plan 全量用户开放（覆盖 Lite、Pro、Max、团队版）。API 将于下周上线，模型下周正式开源，遵循 MIT 协议。

    推荐理由：智谱把最强大模型全量开放且开源，这事本身就在打脸那些收回权限的闭源模型，做中文编码的开发者可以认真看看。

  2. 公众号：智谱70

    GLM-5.2 全量开放：智谱最强开源模型支持 1M 上下文

    智谱发布迄今能力最强的开源模型 GLM-5.2，支持真正可用的 1M 上下文，并在长程任务中继续保持领先，同时也是其最强的国产 Coding 模型。今晚 5:21，GLM-5.2 将面向 GLM Coding Plan 全量用户开放，覆盖 Lite / Pro / Max / 团队版。GLM-5.2 API 将于下周上线，模型下周正式开源，遵循 MIT 协议。

    推荐理由：GLM-5.2 的 MIT 开源意味着企业可无授权顾虑地基此构建编码工具，若长程能力兑现，可能重塑国产代码助手的成本边界。

  3. MiniMax (official)82

    MiniMax M3 发布，具备前沿编码与智能体能力，原生图像视频输入和计算机使用，1M-token 上下文。核心采用 MSA 稀疏注意力：每个 query 评分 128-token KV 块，仅对 top 块做注意力。vLLM 当日即支持 M3，包括专用 MSA prefill/decode 核、前缀缓存与分块 prefill、BF16 和 MXFP8 检查点、Hopper 与 Blackwell 的 MoE 后端，并在 NVIDIA 与 AMD 硬件上验证。同时支持原生多模态输入、工具调用、推理解析和思考模式控制等智能体工作负载。

    引用vLLM@vllm_project

    🎉 恭喜 @MiniMax_AI 发布 MiniMax M3！前沿的编程与智能体能力、原生图像和视频输入、计算机使用，以及 100 万 token 上下文窗口，全部集成在一个开放模型中。 M3 的核心是 MSA，一种全新的稀疏注意力架构：它不再对完整的 KV 缓存进行密集注意力计算，而是让每个查询对 128 token 的 KV 块打分，并仅对得分最高的块运行注意力。这正是让 100 万 token 上下文变得可实际服务的关键。 M3 在 vLLM 中实现首日支持，并已在 NVIDIA 和 AMD 硬件上验证： ✨ 带专用 prefill 和 decode 内核的 MSA 稀疏注意力 ✨ 支持前缀缓存和分块 prefill 的 100 万 token 上下文服务 ✨ BF16 和 MXFP8 检查点，同时为 Hopper 和 Blackwell 提供 MoE 后端 ✨ 原生多模态输入（图像 + 视频） ✨ 面向智能体工作负载的工具调用、推理解析和思考模式控制 这样的首日支持是真正的团队协作成果。感谢 @MiniMax_AI、@NVIDIAAI、@AIatAMD 和 @inferact 的团队，以及 vLLM 社区让这一切成为可能。🙏 深入了解实现细节、内核工作和部署方案： 🔗 https://vllm.ai/blog/2026-06-12-minimax-m3-vllm

    推荐理由：M3把1M上下文从‘理论上能做’变成了‘今天就能部署’，MSA稀疏注意力是关键，开源社区和推理框架的深度合作值得关注。

  4. Hugging Face 社区博客74

    olmo-eval：面向模型开发循环的评估工作台

    olmo-eval 是基于 OLMES 标准构建的评估工作台，专为 LLM 持续开发中的反复评测场景设计。相比 OLMES，它减少了新增评测的实现工作量，支持 agentic 和多轮评测作为一等用例，并允许根据基准需求选择轻量直接运行或容器化隔离运行。采用模块化架构，模型、工具、容器环境、辅助模型均可独立替换。评测结果同时报告分数、标准误差和最小可检测效应。与 Harbor 侧重于发布不同，olmo-eval 聚焦开发阶段快速迭代，可逐问题对比检查点输出以区分真实改进与噪声。

    推荐理由：做模型训练的人会感谢这个工具，它把评估从一次性打分变成能持续对比的流程，按题对比两个 checkpoint 的功能很实用，但如果你不训模型，这篇可以跳过。

6月12日周五
  1. Kimi.ai70

    Kimi 发布并开源最新代码模型 Kimi-K2.7-Code。相比 K2.6，其在 Kimi Code Bench v2 上提升 +21.8%，Program Bench 提升 +11.0%，MLS Bench Lite 提升 +31.5%。推理效率改进，推理 token 使用量降低 30%，长时编码任务中指令遵循和端到端成功率均提升。6x 高速模式即将推出，即日起可通过 Kimi API 和 Kimi Code 使用。

    推荐理由：月之暗面这次把编码模型做到 K2.7 还直接开源，Bench 提升不小，关键是把「想太多」的毛病治了，推理 token 省了三成，做 coding agent 的可以立刻换上试试。

  2. vLLM 官方博客70

    vLLM 发布 MiniMax M3 Day-0 支持：1M 上下文多模态推理

    vLLM 宣布对 MiniMax M3 的 day-0 支持，覆盖 BF16 与 MXFP8 检查点，支持 1M-token 上下文、原生图像视频输入、minimax_m3 工具与推理解析器、EAGLE3 推测解码（草稿模型 Inferact/MiniMax-M3-EAGLE3）以及 TP/EP 部署和 Docker 镜像。

    推荐理由：官方团队拆解了 MSA 稀疏注意力、MXFP8 MoE 与 EAGLE3 在推理引擎中的落地细节，部署者可以照此选择 NVIDIA 或 AMD 配置并理解瓶颈所在。

  3. Zyphra Research71

    Zyphra 发布开源实时语音克隆模型 ZONOS2

    Zyphra 发布 Apache 2.0 许可的实时 TTS 模型 ZONOS2，采用 8B 总参数、900M 激活参数的 MoE 架构，主打高保真零样本语音克隆，权重已上线 Hugging Face。

    推荐理由：原文给出架构、训练数据和评测细节，读者可以了解这个开源实时 TTS 模型在音色保真与生成稳定性之间的取舍。

6月11日周四
  1. SiliconFlow71

    @NousResearch 发布了 Hermes Agent Desktop——现在通过 @硅基流动 SiliconFlow 使用前沿开源模型更加便捷 🔥 → 一键随时切换模型——DeepSeek-V4、GLM-5.1、Kimi-K2.6、MiniMax-M3 等，均在硅基流动上 ... ... 通过硅基流动开启你的 Hermes 之旅的完整指南 👇🧵

    推荐理由：虽然 Hermes Agent Desktop 不是新物种，但 SiliconFlow 这趟手把手教程让切换国产开源模型变得极其顺手，想做桌面 Agent 的读者可以立刻跑起来。

  2. IT之家·人工智能71

    阿里云发布 Meoo CLI：本地 AI 编程项目可一键部署上线

    阿里云今日推出 Meoo（秒悟）开源命令行工具 Meoo CLI，面向开发者，支持 Claude Code、Codex、Cursor 等本地 AI 编程助手。通过调用阿里云云端能力，可自动完成数据库接入、用户登录、文件存储及项目发布，将本地项目一键部署上线并生成可分享的访问链接。该工具定位为本地 Agent 与秒悟云端能力的连接入口，已开放下载，支持主流 Linux、macOS 及 Windows 平台。

    推荐理由：本地AI编程工具产出的项目终于有了一条直通云端的管道，Meoo CLI 把数据库、鉴权、部署这些脏活全包了，非前端也可以把原型直接变成产品。

  3. 公众号：腾讯混元78

    腾讯混元 AI Infra 新开源：HPC-Ops 推理核心算子全面升级

    腾讯混元 AI Infra 团队开源升级 HPC-Ops 推理算子库，推出五大核心算子。Attention 采用运行时动态负载调度，长文本最高加速 2.95x，端到端 QPM 提升 17%；Router GEMM 以双 BF16 组合实现 FP32 精度，对比 CuBLAS FP32 最高提速 3.22x；FusedMoE 相对 vLLM、SGLang 性能提升 1.2x～1.6x；Fused AllReduce+Norm 对比主流方案最高提速 1.68x；Sampler 将解码采样融合为 2 个 CUDA Kernel，相对 vLLM 提速 4.0x～7.5x。所有能力均来自生产实践并完全开源。

    推荐理由：腾讯混元把推理全链路的瓶颈都加速了一遍，Sampler 算子比 vLLM 快 4-7 倍，Attention 动态调度根治长尾延迟，这套开源算子库可以直接用，做推理部署的可以抄作业。

  4. 公众号：小米 MiMo74

    小米发布并开源终端AI编程助手MiMo Code V0.1.0，采用MIT协议

    小米发布并开源终端AI编程助手MiMo Code V0.1.0，采用MIT协议。内置限时免费MiMo-V2.5多模态模型，性能比肩Claude Sonnet 4.6；支持接入DeepSeek、Kimi、GLM等模型。核心能力包括持久记忆系统（项目记忆、会话检查点、任务进度）和无限上下文——通过独立subagent自动保存状态解决长会话遗忘。独创Compose模式实现模型与Agent协同优化，SWE-Bench Pro达62%（Claude Code 57%），Terminal Bench 2达73%（68%）。内置语音输入和/dream命令，每7天自动合并记忆。终端输入`mimo`即可使用，所有设置中文汉化。

    推荐理由：小米悄悄发了MiMo Code，开源且免费，用记忆系统和Compose模式解决了AI编程两大顽疾：健忘和跑偏，实测比同模型Claude Code更强，开发者现在就能装上试。

  5. MiniMax (official)75

    M3 在 @0G_labs 上链。 可验证 + 私有计算，6 月 15–18 日免费运行。

    引用0G Labs (Home of Infinite AI)@0G_labs

    0G × @MiniMax_AI 我们很高兴与 MiniMax 合作，通过可验证、保护隐私的计算，将前沿 AI 带上链。 MiniMax M3 是当今 AI 领域最热门的模型之一：在 Artificial Analysis 上排名第一的开源权重模型，位居 OpenRouter Trending 榜首。

    推荐理由：M3 自己是开源榜头名，现在拉到链上跑还免费用四天，做隐私计算和链上 agent 的开发者可以直接冲。

  6. Google DeepMind：Blog72

    DiffusionGemma：文本生成速度提升4倍的开源扩散模型

    Google DeepMind 发布开源实验模型 DiffusionGemma，采用文本扩散技术，突破自回归逐 token 生成方式，每次前向并行生成 256 个 token。该 26B MoE 模型推理时仅激活 3.8B 参数，量化后适配 18GB 显存消费级 GPU。在 H100 上达 1000+ tokens/s，RTX 5090 上 700+ tokens/s，速度提升 4 倍。具备双向注意力和自我修正能力，面向内联编辑、代码填充等本地交互工作流，以 Apache 2.0 许可证开放。

    推荐理由：DiffusionGemma 虽为实验性质，但它把文本生成从“串行打字机”变成了“并行印刷机”，本地推理速度 4 倍提升，对需要实时交互的开发者是个值得关注的方向。

6月10日周三
  1. IT之家·人工智能72

    摩尔线程开源 MusaCoder 代码大模型，9B/27B 参数基于国产 GPU 全链路训练

    摩尔线程发布并开源 MusaCoder 代码大模型，含 9B 和 27B 两个参数规模，是业内首个基于国产 GPU 算力底座完成全链路训练与验证的开源模型。后训练流程在基于 MTT S5000 的夸娥智算集群上完成，支持从 PyTorch 标准算子自动生成高性能 CUDA/MUSA 原生 Kernel 代码。在 KernelBench 评测中，MusaCoder-27B-RL 以 Overall Pass@8 93.2%、Avg.@8 88.60% 超越 Claude Opus、DeepSeek-V4 Pro、GLM-5.1、Kimi K2.6 等主流 SOTA 代码模型。

    推荐理由：摩尔线程这个模型直接瞄准GPU底层算子，KernelBench分数压过了不少主流大模型，虽然场景窄，但在国产硬件自建软件生态的路上，迈出了挺关键一步。

  2. Hugging Face 社区博客73

    Cohere发布North Mini Code：面向开发者的开源编码模型

    Cohere发布North Mini Code，一款30B参数MoE模型（3B活跃参数），Apache 2.0开源。在Artificial Analysis Coding Index上得分33.4，超越Qwen3.5、Gemma 4等同类模型。后训练采用两阶段SFT和RLVR，在SWE-Bench Verified上pass@10达80.2%，Terminal-Bench v2上达55.1%。支持64K/128K上下文长度，专为智能体编码任务优化。

    推荐理由：Cohere的新编码模型North Mini Code以30B参数MoE架构，在SWE-bench pass@1达到61%，Apache 2.0开源，是小模型在agent coding领域真正可用的信号。

6月9日周二
  1. Tencent Hy67

    腾讯混元推出UniRL，一个支持统一多模态模型的强化学习基础设施，并发布两个新算法DRPO和Flow-DPPO。UniRL通过单个后训练循环（生成→评分→优势→更新→同步）覆盖扩散/流匹配模型、LLM/VLM及统一多模态模型（如Hunyuan-Image 3和Bagel）。模型与算法作为独立轴，可实现模型×算法的组合覆盖。框架支持可插拔rollout引擎（训练侧/SGLang/vLLM-Omni）、FSDP2分片和三种部署模式。FlowDPPO针对流/扩散模型引入基于精确散度的信任域策略优化；DRPO为LLM RL提供平滑的优势加权二次正则化方法。代码已开源。

    推荐理由：UniRL把扩散和LLM的强化学习塞进同一个训练循环，外加两个新算法，多模态对齐的研究者可以立刻fork代码试起来。

  2. 公众号：小米 MiMo80

    小米 MiMo 与 TileRT 联合发布 UltraSpeed 模式，1T 模型输出突破 1000 tokens/s

    小米 MiMo 与 TileRT 联合发布 MiMo-V2.5-Pro-UltraSpeed 模式，使 1T 参数旗舰模型输出速度首次突破 1000 tokens/s。模型侧采用 FP4 混合量化（仅量化 MoE Expert）与 DFlash 块级 masked 并行推测解码（coding 场景平均接受长度 6.30 tokens）；系统侧 TileRT 引入常驻内核引擎与异构流水线协作。API 限时开放（2026 年 6 月 9 日至 23 日），定价为 MiMo-V2.5-Pro 的 3 倍，速度提升约 10 倍。FP4 权重与 DFlash 模型 checkpoint 已开源至 HuggingFace。

    推荐理由：万亿模型首次在通用GPU上突破1000 tokens/s，不是专用硬件的胜利而是模型与系统Codesign的胜利，做实时AI应用的都应该盯紧这一套方案。

  3. 公众号：小米 MiMo84

    Xiaomi MiMo-V2.5-Pro 携手 TileRT：1T 模型首次突破 1000 tokens/s 输出速度

    Xiaomi MiMo-V2.5-Pro 的 UltraSpeed 模式与 TileRT 联合发布，让 1T 参数旗舰模型输出速度首次突破 1000 tokens/s，仅用一个标准 8 卡通用 GPU 节点实现。

    推荐理由：万亿模型在通用 GPU 上跑出 1000 tps，把实时金融风控、量化交易和医疗影像等对延迟敏感的场景从「不可用」变为「可能」，且方法可复现。

  4. Ars Technica：AI70

    数周内第二次：微软软件包被植入凭据窃取器

    73个软件包被植入自复制窃密程序，一旦被AI智能体打开就会立即运行。这是数周内第二次发现微软相关软件包被伪装成凭据窃取器。

    推荐理由：微软官方仓库第二次被供应链攻击者劫持，这次恶意包专门在 AI 编码代理中触发凭证窃取，蠕虫还能伪造 SLSA 信任链，任何用过受感染包的开发者都应立刻排查。

  5. 小米 MiMo：官网发布与博客74

    小米 MiMo-v2.5-Pro-UltraSpeed 发布：1T 参数模型，每秒 1000 token

    小米在 6 月 8 日发布 MiMo-v2.5-Pro-UltraSpeed 模型，拥有 1T 参数规模，推理速度达到每秒 1000 个 token。该模型来自小米旗下的 mimo.xiaomi.com 项目。

    推荐理由：小米把万亿模型推上 1000 tokens/s，不是纸面速度，而是模型与系统深耦合的结果，对实时推理和编程智能体是真正可落地的信号。限时申请有点可惜，但开源部分值得关注。