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开源生态

开源模型、框架与仓库动态:权重开放、社区项目爆火、开源与闭源的力量消长。

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381400 条 · 共 622

5月30日5月30日周六

星期六 · 3 条
08:06
OpenRouter@OpenRouter精选
AI 评分 72/100
ComfyUI现已支持OpenRouter模型直接调用Now you can use your OpenRouter models directly inside @ComfyUI workflows!现在你可以直接在ComfyUI工作流中使用你的OpenRouter模型了! 【引用 @ComfyUI】:ComfyUI刚刚添加了@OpenRouter支持。 你不再局限于单一的大语言模型,现在可以直接在Comfy中访问20多个模型。 更多灵活性,更少摩擦,同样的工作流。 工作流链接在下方👇

ComfyUI: ComfyUI just added @OpenRouter support. Instead of being locked into a single LLM, you can now access 20+ models directl...


推荐理由:ComfyUI 首次直接集成 LLM 路由服务,等于给图像管线加了个「外挂大脑」,做自动化工作流的人可以直接在节点里调用 20+ 模型,省掉一堆 API tinker 环节。

5月29日5月29日周五

星期五 · 4 条
17:21
IT之家(RSS)精选
AI 评分 74/100
小米开源可控视频音效生成模型 ControlFoley,让声音"按你想要的来"

小米大模型应用团队发布开源可控视频音效生成模型 ControlFoley,旨在解决创作中的可控性难题。该模型统一支持文本引导视频配音、文本控制视频配音和参考音频控制视频配音三类任务。ControlFoley 在 VGGSound-Test 等多个 benchmark 上取得开源 SOTA 表现,其代码、模型权重和在线 Demo 均已开放。


推荐理由:小米开源的 ControlFoley 把视频音效生成从“看画面配声音”推进到“按意图来”,开源 SOTA 且直接提供 Skill,做视频创作的可以上手试试。
11:35
公众号:面壁智能(MiniCPM)精选
AI 评分 61/100
面壁智能联合清华、OpenBMB开源最大中文预训练合成数据集及千万级SFT数据集,公开MiniCPM5-1B核心数据

面壁智能联合清华大学、OpenBMB发布并开源两大数据集:Ultra-FineWeb-L3(超600B Tokens,中文200B+,为当前最大中文预训练合成数据集)和UltraData-SFT-2605(国内首个千万级同时含深思考与非思考标注的SFT数据集)。两者基于UltraData数据分级治理体系构建,在MiniCPM5-1B训练流程中得到完全验证,覆盖预训练退火到后训练SFT全链路。已上线UltraData网站与HuggingFace,免费开放。

另有 1 家信源报道X:面壁智能 OpenBMB (@OpenBMB)
推荐理由:填补了中文大规模合成数据空白,三年前还在用英文数据做中文模型的日子可以翻篇了,做端侧模型的可以直接拿这份数据跑一版 MiniCPM5-1B 级别的效果。
08:41
Simon Willison 博客精选
AI 评分 72/100
llm-anthropic 0.25.1

llm-anthropic 发布 0.25.1 版本。主要更新包括:新增 Claude Opus 4.8 (claude-opus-4.8) 模型;为账户启用了该功能的组织新增了 -o fast 1 选项以使用快速模式;调整了各模型的默认 max_tokens 值,使其直接使用模型的最大输出长度,而非固定的 8,192。


推荐理由:Simon 的 llm 插件第一时间支持了 Claude Opus 4.8,如果你用他的 CLI 工具切换模型,这次更新能让你马上用到新模型和 fast mode。
08:02
公众号:阶跃星辰(Step)精选
AI 评分 61/100
阶跃发布 Step 3.7 Flash,面向生产级 Agent 的高效率 Flash 模型

阶跃星辰发布并开源 Step 3.7 Flash,采用稀疏 MoE 架构(总参数 196B+1.8B,激活 11B),最高生成速度 400 Tokens/s。围绕原生多模态理解与执行、联网与视觉搜索增强、高可靠工具调用与编排、Agent 生态兼容优化四大能力优化。在 Toolathlon 达 49.5%,ClawEval-1.1 达 67.1%,GDPval 达 45.8%,τ²-bench Telecom 通过率超 98%。兼容 Claude Code、KiloCode 等主流架构及 MCP/Skills 协议,支持云端与本地部署,已在 Kilo Code 等生态中完成接入验证。

另有 3 家信源报道X:OpenRouter (@OpenRouter)IT之家(RSS)X:阶跃星辰 StepFun (@StepFun_ai)
推荐理由:Step 3.7 Flash 用激活仅 11B 的 MoE 架构把 Agent 工作流稳定性做透了,兼容主流框架还开源,对需要低延迟、高可靠性的生产环境 Agent 是真正可用的选择。

5月28日5月28日周四

星期四 · 6 条
23:41
Google Developers Blog(RSS)精选
AI 评分 64/100
社区如何利用Tunix和TPU训练Gemma学会"思考"

Google在Kaggle举办的Tunix黑客马拉松,挑战开发者利用TPU和有限算力,将小型基础模型转变为通用推理引擎。获胜团队通过多阶段后训练流程实现了这一目标,该流程结合了监督微调(SFT)与GRPO、SimPO等先进对齐技术。比赛结果表明,社区能够借助开源资源成功训练出高能力的结构化推理模型。


推荐理由:Google 官方比赛总结,证明用 Kaggle TPU 和开源工具就能把 Gemma 训练出不错推理能力,对想自己微调模型的小团队是个实用参考。
18:47
Mistral AI:News(网页)精选
AI 评分 55/100
塑造产业的物理AI研究

Mistral AI通过收购Emmi AI,强化其在推动AI研究前沿与工业工程解决方案方面的投入。其目标是为航空航天、汽车、半导体和能源等塑造物理世界的核心产业构建基础性物理AI模型,以加速工程开发。此项研究基于一系列已发表的突破性成果,包括:用于模拟超音速湍流的3D机翼CFD数据集、计算流体动力学基础模型的前瞻综述、应用于汽车与航空的AB-UPT模型,以及用于聚变等离子体湍流模拟的GyroSwin模型。此前已开源的UPT(通用物理Transformer)和NeuralDEM等成果也为此研究奠定了基础。


推荐理由:Mistral 把物理 AI 定为下个重点,从流体仿真到核聚变等离子体都有论文支撑。搞工业仿真的团队值得跟进,但这次没有新模型发布,更多是路线宣示而非新突破。
16:10
MarkTechPost(RSS)精选
AI 评分 70/100
pgvector驱动的语义、混合、稀疏与量化向量搜索系统构建编码指南

本教程在Google Colab中构建一个完整的pgvector实验环境,展示PostgreSQL如何作为向量数据库服务于现代AI应用。内容涵盖安装PostgreSQL、编译pgvector扩展、通过Psycopg建立连接,并注册向量类型以实现与Python的平滑集成。最后使用SentenceTransformers创建并存储嵌入向量。


推荐理由:这份教程把 pgvector 的稀疏向量、量化搜索等高级功能打包成 Colab 代码,用 PostgreSQL 做向量数据库的团队可以直接复制粘贴跑起来。
11:15
IT之家(RSS)精选
AI 评分 73/100
英伟达推出 AI 框架 Polar,让 Codex 跑分暴涨 594.74%

英伟达研究团队开源了智能体强化学习框架 Polar。该框架无需重写现有智能体执行框架(如 Codex CLI、Claude Code、Qwen Code、Pi),通过在模型 API 边界放置智能体来接入 GRPO 训练。实验显示,基于 Qwen3.5-4B 模型,Polar 将 Codex 在 SWE-Bench Verified 上的 pass@1 分数从 3.8% 提升至 26.4%(增涨 594.74%)。效率上,其 prefix_merging 技术将训练步骤从 1185 次降至 218 次,速度提升约 5.39 倍,GPU 平均利用率从 20.4% 升至 87.7%。


推荐理由:Polar 把 Codex 的 SWE-Bench 分数从 3.8% 拉到 26.4%,不是靠新模型而是靠训练框架,做代码 agent 的团队可以直接用,开源即拿即训。
01:02
Qwen@Alibaba_Qwen精选
AI 评分 69/100
Fast, faster, Qwen. 🚀Fast, faster, Qwen. 🚀Thrilled to see Qwen3.5 reaching a record-breaking 580 tps for agentic workloads on the TokenSpeed engine! This milestone wouldn't be possible without our incredible partners.Huge thanks to @lightseekorg, @NVIDIAAI, the Mooncake team, and @tri_dao for the pioneering FA4 optimization. Together, we are pushing the boundaries of open-source LLM inference. 🤝✨Dive into the full @PyTorch blog post below! 👇 https://pytorch.org/blog/up-to-580tps-new-speed-record-of-qwen3-5-397b-a17b-on-gpu-for-agentic-workloads-with-tokenspeed/#Qwen #Qwen3_5 #TokenSpeed #LLM #Inference #AI #PyTorch #OpenSource #AgenticAI #HighPerformanceQwen3.5在TokenSpeed推理引擎上,针对智能体工作负载达到了创纪录的580 tokens per second (tps)速度。这一成果由通义千问推理团队、lightseekorg Foundation TokenSpeed团队、NVIDIA及Mooncake团队共同实现,并采用了tri_dao的FlashAttention-4 (FA4) 优化。此里程碑标志着开源大语言模型推理性能的边界得到了推动,相关详情可查阅PyTorch社区博客。

PyTorch: The speed-of-light optimization for Qwen3.5 on the TokenSpeed inference engine is a significant milestone, achieving a r...


推荐理由:Qwen3.5在TokenSpeed上跑出580 tps,这是开源LLM推理的极限突破,对agent类应用是实实在在的性能跃进,PyTorch这篇博客值得每一个做推理部署的细读。

5月27日5月27日周三

星期三 · 4 条
12:13
IT之家(RSS)精选
AI 评分 75/100
AI 制造 AI:面壁智能开源全球首个完全由 AI 编写的生产级训练框架 ForgeTrain

面壁智能联合清华大学与OpenBMB开源社区发布了ForgeTrain框架。该框架是全球首个完全由AI编写、零人类代码介入的生产级大模型训练框架。面壁智能已使用ForgeTrain在华为昇腾芯片上完成了其新一代「小钢炮」模型MiniCPM5-1B的预训练,其综合性能在AA榜单上位列2B规模以下Top 1。ForgeTrain框架代码及用于制造该框架的Agent Harness工具链已完全开源。


推荐理由:全球首个AI独立编写的训练框架,零人类代码,并且真的在国产芯片上训出了领先模型。'AI造AI'的闭环第一次被完整打通,做模型训练的团队都该去fork一下,复现过程本身就是一堂课。
11:35
公众号:面壁智能(MiniCPM)精选
AI 评分 64/100
AI 制造 AI:面壁智能发布并开源全球首个完全由 AI 编写的生产级训练框架 ForgeTrain

面壁智能联合清华大学、OpenBMB发布ForgeTrain,全球首个完全由AI编写、零人类代码介入的生产级大模型训练框架。在英伟达H100上训练速度超越Megatron 10%,节省10%算力;在华为昇腾上完整跑通预训练,并训出MiniCPM5-1B模型,综合性能在AA榜单2B规模以下Top1。框架及Agent Harness工具链一并开源。


推荐理由:面壁这波把 AI 写代码从玩具推进到了生产车间,ForgeTrain 跑得比英伟达 Megatron 还快 10%,而且直接在昇腾上训出了 MiniCPM5-1B,国产算力跟 AI 自举这两条线在这一刻交汇了,做训练的可以认真看看。

5月26日5月26日周二

星期二 · 3 条
23:49
Nathan Lambert:Interconnects(RSS)精选
AI 评分 67/100
未来展望:2026年5月的一些想法

文章展望了截至2026年5月AI领域的动态。内容涉及 Gemini Flash 3.5 的发布、名为 Mythos 的新产品或项目、开源与闭源生态平衡(open-closed balance)的讨论、美国开源力量的显著增长(America's open-source surge),以及由此引发的新兴权力博弈(emerging power struggles)。


推荐理由:Nathan Lambert 对开源模型追赶闭源的周期判断、Gemini 在编码代理领域的缺位分析,以及美国开源模型崛起的观察,为理解当前鼎立格局提供了扎实的坐标,值得从业者细读。
23:29
SenseTime@SenseTime_AI精选
AI 评分 77/100
开源多模态模型SenseNova-U1完整训练代码库🚀 𝗪𝗲'𝘃𝗲 𝗼𝗽𝗲𝗻-𝘀𝗼𝘂𝗿𝗰𝗲𝗱 𝘁𝗵𝗲 𝗳𝘂𝗹𝗹 𝘁𝗿𝗮𝗶𝗻𝗶𝗻𝗴 𝗰𝗼𝗱𝗲𝗯𝗮𝘀𝗲 𝗳𝗼𝗿 𝗦𝗲𝗻𝘀𝗲𝗡𝗼𝘃𝗮-𝗨𝟭 (8B dense + A3B MoE).One stack for 𝘁𝗿𝗮𝗶𝗻𝗶𝗻𝗴 𝗺𝘂𝗹𝘁𝗶𝗺𝗼𝗱𝗮𝗹 𝘁𝗮𝘀𝗸𝘀 across: text-to-image · editing · interleaved generation · text & vision understanding.Built for practical large-scale training: ⚙ Hybrid WP/TP/PP + ISP parallelism 🌊 Streaming, resumable, packed data pipeline 🎛 Env-var driven configs for easy experimentation 🧱 Decoupled backbone, data, and objective modules 📈 Scales from 1×8 GPUs to multi-node clustersApache-2.0 👇 https://github.com/OpenSenseNova/SenseNova-U1 Discord: https://discord.gg/BuTXPHmQub@GitHub商汤开源了SenseNova-U1(8B dense + A3B MoE)的完整训练代码库。这是一个统一的框架,支持文本到图像、图像编辑、交错生成、文本与视觉理解等多种多模态任务的训练。其设计注重实用性与大规模训练,采用混合并行、流式可恢复数据管道、环境变量配置、解耦模块化设计,并支持从1×8 GPU扩展到多节点集群的规模。代码库以Apache-2.0协议开源。
另有 1 家信源报道X:商汤 SenseTime (@SenseTime_AI)
推荐理由:商汤把 SenseNova-U1 的训练代码全量开源,支持多模态任务和 MoE,还给了完整的并行策略,做多模态训练的可以直接 fork 过去用,Apache-2.0 很友好。