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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。

709 条精选近 30 天 52 条共收录 3,830 条

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精选归档 · 第 22 页

5月26日周二第 421–440 条
  1. Tencent Hy70

    腾讯的 Hy-MT2 模型基于 Apache License 2.0 开源,可用于研究、商业使用、微调和衍生品,无任何限制。其两个变体在 Hugging Face 趋势排行榜上分别位居 #1 和 #4,鼓励社区克隆、分叉和反馈以推动迭代。

    推荐理由:腾讯把Hy-MT2改成Apache 2.0许可证,商用衍生都没问题,之前因为许可犹豫的人现在可以放心用了,模型在Hugging Face trending霸榜,值得重新评估。

  2. IT之家·人工智能76

    面壁智能开源 MiniCPM5-1B:在 AA-Index 上超越所有 2B 参数以下模型,能跑在手机、浏览器上

    面壁智能开源其新一代端侧大语言模型MiniCPM5-1B。该模型仅1B参数,在AA-Index榜单上超越所有2B参数以下模型,相比3个月前的Qwen3.5-2B效果更优且参数量减半。经INT4量化后权重仅0.5GB,支持在手机和浏览器上运行。其Base Model版本由面壁智能自主研发的AI训练框架ForgeTrain预训练完成,现已全面开源模型权重、训练数据集与部署方案。

    推荐理由:1B参数干翻所有2B以下模型,量化后0.5GB就能塞进手机和浏览器,这个效率把端侧模型的门槛又压低了,做移动端AI的值得跟进。

  3. IT之家·人工智能77

    “龙虾之父”Peter 开源 skill-cleaner,为 AI 智能体技能“做体检”

    “龙虾之父”Peter 开源了 skill-cleaner 工具,用于诊断和优化 AI 智能体的技能提示词。该工具包含5项核心功能,包括技能提示词预算审计、重复技能检测、未使用技能筛查、技能根目录审计和描述精简优化。其脚本采用标准 token 预算核算逻辑,旨在帮助减少冗长描述对 token 预算和上下文窗口的占用。已有用户实践显示,将技能描述从90多词精简至40词以内,能提升智能体选择技能的准确率。

    推荐理由:Peter 直接开源了一个给 Skill '减肥' 的工具,把描述精简、重复检测、预算审计全自动化了,装完跑一遍就能直观看到哪些 Skill 在烧你的 token。做 Agent 的可以立刻装上试试。

  4. IT之家·人工智能77

    谷歌 AI 框架 AlphaProof Nexus 攻克 2 道悬置 56 年数学难题

    谷歌 DeepMind 推出 AlphaProof Nexus,结合大语言模型与 Lean 形式化验证,在 353 个开放 Erdős 问题中自主解决 9 个,其中 2 个已悬而未决 56 年。该系统还在 OEIS 的 492 个开放猜想中证明 44 个,每个问题推理成本仅数百美元。

    推荐理由:AlphaProof Nexus 不是刷榜,是真解了 Erdős 难题,56 年悬而未决的那两道——这说明 AI 开始从具身数学题爬向纯数学研究了,做理论的人该认真看一眼。

5月25日周一
  1. 蚂蚁 inclusionAI:HuggingFace 新模型58

    inclusionAI 发布 SingGuard 系列模型

    inclusionAI 发布 SingGuard 系列模型,首个版本为 SingGuard-4b。该模型是一种策略自适应多模态 LLM 护栏,将安全策略作为运行时输入而非固定训练分类,支持对文本、图像、图文、多语言、查询侧和响应侧进行安全评估。SingGuard 采用动态推理流程,可先快速输出首 token 安全信号,再继续生成更精确的判断。在涵盖多模态安全、图像安全、文本查询安全、文本响应安全、多语言查询安全及多语言响应安全的六大类基准测试中,SingGuard 达到平均 SOTA 性能。模型支持标准 Transformers 和 vLLM 聊天消息输入,无需手动改写提示词。

    推荐理由:蚂蚁集团开源的多模态安全护栏模型,把审核策略变成了动态可配置参数,对需要灵活合规的部署团队来说比单纯调 API 更可控。普通用户看看就好,做安全的人值得试。

  2. 蚂蚁 inclusionAI:HuggingFace 新模型69

    蚂蚁 inclusionAI 发布策略自适应多模态安全护栏模型 Sing-Guard-8b

    SingGuard 是蚂蚁 inclusionAI 推出的策略自适应多模态大语言模型安全护栏模型族(版本 Sing-Guard-8b),支持纯文本、纯图像、图文混合、多语言查询与回复的安全评估。其核心设计将安全策略作为运行时输入,部署团队可基于默认分类或自定义自然语言规则评估内容,无需重新训练模型。模型内置 fast-slow 动态推理流程:首 token 路由快速输出安全信号,需深度推理时继续生成更精确的最终判断。在涵盖多模态安全、纯图像安全、文本查询与回复安全、多语言查询与回复安全的六大基准测试上取得平均 SOTA 性能,并已开源至 HuggingFace 与 ModelScope。

    推荐理由:蚂蚁集团开源的多模态内容审核模型,最大亮点是运行时动态注入安全策略而不需重训,对需要灵活定制审核规则的团队是低门槛的高分工程实现。

  3. IT之家·人工智能72

    面壁智能联合清华等开源中国首个基于华为昇腾训练的 1.58-bit 端侧大模型 BitCPM-CANN

    面壁智能联合清华大学、OpenBMB 开源社区发布并开源 BitCPM-CANN,这是中国首个完全基于华为昇腾实现端到端训练的三值(1.58-bit)大模型,含 0.5B、1B、3B、8B 四个尺寸。

    推荐理由:谁说国产算力只能跑小模型?面壁这个1.58-bit模型在昇腾上原生训练,直接把8B塞进旗舰手机,开源全套训练底座,做端侧的该看一眼。

5月23日周六
  1. Anthropic:Newsroom90

    Project Glasswing:初步更新

    上月启动的Project Glasswing项目,旨在利用先进AI模型保障关键软件安全。通过约50家合作伙伴使用Claude Mythos Preview模型,已在全球关键系统中发现超过10,000个高危或严重漏洞。多家合作伙伴报告漏洞发现效率提升超过十倍。例如,Cloudflare在关键路径系统发现2,000个漏洞;Mozilla在Firefox 150中发现并修复271个漏洞,数量远超前代模型。项目还扫描了千余个支撑互联网的开源项目,独立验证准确率达90.6%。这标志着AI网络安全能力进入新阶段,漏洞发现速度已远超人工。

    推荐理由:Mythos Preview用一个月找到的漏洞比过去一年还多,网络安全从「发现难」变成「修不过来」,这个转折点所有安全从业者都得读。

  2. Perplexity82

    今天我们开源了Bumblebee,一个适用于macOS和Linux的只读扫描器。 它检查开发者机器上的高风险软件包、扩展和AI工具配置。 连接到Computer后,每当出现新的供应链风险时,它可以触发更深入的扫描。 https://github.com/perplexityai/bumblebee

    推荐理由:这不是另一个华而不实的 AI 玩具,而是实打实的开发环境安全检查工具,开源且只读,接入 Computer 后还能动态响应新威胁,做 AI 工具链的团队应该现在就 fork。

5月22日周五
  1. Rohan Paul75

    ModelBest、清华大学与OpenBMB社区联合发布了BitCPM-CANN,这是全球首个完全基于华为昇腾910B NPU训练的开源1.58比特三元大模型。其核心创新在于采用仅含三种权重状态的极低比特量化技术,使模型内存占用相比BF16降低约6倍,可高效部署于手机、电脑、车载设备等边缘端。更关键的是,整个训练全栈(从量化算子到框架)均在昇腾上原生构建与验证,而非简单移植。该模型家族(0.5B-8B)在多项基准测试上保持了全精度模型95-97%的性能,为资源受限环境下部署和复现大模型提供了可落地的解决方案。

    引用OpenBMB@OpenBMB

    🚀 ModelBest × @Tsinghua_Uni × OpenBMB 的 BitCPM-CANN 来了——而且它并不是在堆参数。 内存成本飞涨。硬件限制日益收紧。边缘 AI 需要更智能的解决方案——而 BitCPM-CANN 做到了!🎉 ✅ 边缘就绪:8B 模型可在手机、PC 和车载设备上流畅运行。结合 MoE,甚至 100B->60B 规模的模型也能装进终端硬件。 ✅ 内存高效:相比 BF16,内存占用降低约 6 倍——无需增加物理 RAM 即可解锁显著更多的模型容量。无需新芯片。 ✅ 原生构建于昇腾:首个 1.58-bit 训练流水线在华为昇腾 910B 上端到端完成——从量化内核到完整训练栈。不是移植。从第一天起就原生构建于昇腾。 ✅ 完整模型家族,全面验证,0.5B–8B:每个模型都与其全精度对应版本完全对齐,覆盖 11 项基准任务,相比全精度 MiniCPM4 保持 95–97%(1B-8B)的性能。开源且完全可复现——从研究到部署,你可以放心运行任何规模。 BitCPM-CANN 不只是一个模型——它是多年工程严谨性的成果,将复杂研究转化为你真正可以部署的东西。 开源,0.5B 到 8B。立即试用!👇 🤗 Hugging Face: https://huggingface.openbmb.com/collections/openbmb/bitcpm4-cann 🔭 ModelScope: https://www.modelscope.cn/collections/OpenBMB/BitCPM4-CANN

    推荐理由:首个开源的1.58-bit三元LLM,直接在昇腾芯片上原生训练,内存压缩到BF16的六分之一,8B模型就能跑在手机上,做端侧部署的可以立刻上手试试了。

  2. IT之家·人工智能70

    网易有道“子曰4”多模态模型、语音合成模型全量开源

    网易有道宣布将其“子曰”大模型4.0的多模态模型与语音合成模型面向全球全量开源。其中,多模态模型(27B参数)专注于教育场景,在处理高难度视觉数理问题上达到行业顶尖水平,纯文本中文数理难题准确率为81.4%。该模型通过思维链优化,将输出长度压缩43.2%,有效降低了推理成本。同时开源的语音合成模型支持跨语种音色与情感迁移克隆,3秒内即可完成零样本复制,准确度超97%,并支持包括中、英、日、韩在内的14种语言。

    推荐理由:有道把垂直教育的多模态模型全量开源,27B参数在视觉数理上做到SOTA,还把思维链压缩了43%,推理成本实打实下降,做教育应用的可以拿来做二次开发;TTS的跨语种情感克隆也实用,3秒克隆14种语言。

  3. IT之家·人工智能73

    18 年老粉与微软 GitHub 决裂:我希望它更好,但我更想编程

    全球最大的代码托管平台GitHub正面临严重危机。资深开发者Mitchell Hashimoto公开与平台决裂,因频繁崩溃影响编程。近几个月,花旗银行、英特尔等巨头因持续故障表达不满,OpenAI探索自建方案。更严重的是,3800多个内部仓库遭黑客入侵,源代码被公开叫卖。同时,微软取消GitHub CEO职位,将其并入CoreAI团队,导致大量技术骨干流失。这个承载1.5亿开发者的平台,正以惨烈方式站在生死存亡的十字路口。

    推荐理由:GitHub正在经历一场自我毁灭式的恶性循环,从源码泄露到CEO取消,微软正在把一个社区圣殿变成内部成本中心,所有把命根子放在单个平台上的开发者都该重新考虑了。

  4. 公众号:龙猫LongCat88

    LongCat-Video-Avatar 1.5 正式开源

    美团正式开源 LongCat-Video-Avatar 1.5,在唇形同步、物理合理性、长视频稳定性、多人互动和高效推理上实现全面跃升。该模型采用 DMD 蒸馏将生成步骤压缩至 8 步,推理效率提升约 15 倍,生成 10 秒视频仅需约 1 分钟;Wav2Vec2 升级为 Whisper-large,并引入 GRPO 逐帧偏好对齐优化手部稳定性。

    推荐理由:开源数字人模型首次在多人场景区分、长视频稳定性和推理效率上同时达到商业产品水平,评测透明度高。

  5. IT之家·人工智能78

    DeepSeek 推进 700 亿元融资,梁文锋承诺坚持开发开源 AI 模型而非追求短期商业化目标

    DeepSeek正推进700亿元人民币的巨额融资,估值约450亿美元。创始人梁文锋承诺将继续开源开发AI模型,不追求短期商业化,目标是技术升级与通用人工智能。腾讯、IDG资本等接近参投,梁文锋个人可能注资200亿元。若成功将创下中国科技初创公司首轮融资纪录。

    推荐理由:700 亿元首轮融资创下纪录,梁文锋明确表态不追求短期商业化、继续死磕开源,国家队和腾讯都在这轮里,对国内开源生态是个强心针。

  6. 公众号:龙猫LongCat78

    美团开源 LongCat-Video-Avatar 1.5:数字人视频生成效率提升 15 倍

    美团正式开源 LongCat-Video-Avatar 1.5 数字人视频模型。该版本在唇形同步、物理合理性及长视频稳定性上实现跃升,支持真人、动漫等多类主体及多人互动场景。技术层面,采用 Whisper-large 提取音频特征,引入 GRPO 进行人类偏好对齐以优化手部与动作连续性;推理端通过 DMD 蒸馏将生成步数从 50 压缩至 8,结合共享基础模型加 LoRA 适配器方案,使推理效率提升约 15 倍(10 秒视频仅需约 1 分钟)。评测显示其在自然度与稳定性方面优于部分闭源商业模型。

    推荐理由:头部大厂开源的高性能数字人模型,显著降低商用门槛。其“15 倍提速”与“多场景泛化”能力为开发者提供了极具竞争力的基座,适合关注 AI 视频生成落地与成本优化的读者。

  7. Simon Willison 博客71

    Datasette Agent

    Datasette Agent是Datasette推出的首个可扩展AI助手,为用户提供对话式界面以查询数据,并支持通过插件生成图表。该工具基于其LLM Python库构建,是LLM与Datasette整合的重要成果。目前提供图表生成、AI图像创建和沙箱代码执行等官方插件。它既可运行于Gemini 3.1 Flash-Lite等云端模型,也支持通过LM Studio连接本地开源模型,具备可靠的工具调用与查询能力。

    推荐理由:Simon 终于把 Datasette 和 LLM 接上了,自然语言查 SQL 数据库有了现成方案,插件生态和本地模型支持让这工具的可玩性极高,做数据分析的值得试试。

  8. Sundar Pichai72

    谷歌CEO Sundar Pichai在I/O大会上与MatthewBerman进行了深入对话,全面探讨了当前人工智能发展的多个核心方面。Pichai重点关注了AI代理如何可能取代部分互联网功能,并改变用户的信息获取方式,甚至威胁原始互联网的形态。对话还深入讨论了开源AI模型面临的商业模式困境、中美在AI领域的激烈竞争格局,以及网络安全威胁,包括AI可能引发的攻击和谷歌的应对策略。此外,Pichai指出谷歌正面临巨大的AI算力需求,计算资源已成为主要瓶颈,并探讨了发布强大AI模型的阈值判断问题。他强调了谷歌致力于开发低成本、高效率的AI模型的原因,以应对资源挑战。整体而言,这次对话覆盖了AGI竞赛、AI代理、信息饮食等关键议题,深入分析了AI发展的挑战、机遇和未来趋势。

    引用Matthew Berman@MatthewBerman

    桑达尔·皮查伊(@sundarpichai),谷歌CEO,谈: 🔹AGI竞赛 🔹智能体 🔹AI与信息食谱 🔹开源 🔹网络安全 🔹美国 vs 中国 引言 AI智能体取代互联网的部分功能 AI智能体决定我们的信息食谱 智能体会杀死“原始互联网”吗? AI网络攻击与谷歌的防御策略 危险的网络AI模型应该被限制吗? 发布强大AI的门槛 为什么谷歌还没有开源一个大模型 开源AI的商业模式已经崩坏 美国公司使用中国AI 建立在中国AI生态之上的风险 为什么谷歌如此看重廉价、快速的AI模型 桑达尔谈自我改进的AI与AGI竞赛 谷歌的算力状况 谷歌的AI需求超过算力 谷歌最大的算力瓶颈

    推荐理由:Sundar 罕见聊了不开源大模型、算力瓶颈和中美 AI 生态风险,不是 PR 套话,做基础设施和战略的人值得看。

  9. 美团 LongCat:HuggingFace 新模型73

    LongCat-Video-Avatar-1.5:升级版音频驱动数字人视频生成框架

    美团LongCat团队发布了LongCat-Video-Avatar-1.5,一个专注于音频驱动数字人视频生成的开源框架。其核心升级在于采用Whisper-Large音频编码器,显著优化了唇部动态的流畅度与自然度。该版本实现了精准的唇形同步、全身时序稳定性以及长视频中的身份一致性,并能泛化应用于动漫、动物及多人交互等复杂场景。通过基于DMD2的步蒸馏技术,模型仅需8步即可高效推理。团队还构建了一个涵盖多场景、多语言的人工评估基准,通过大规模主观评分与专家分析,验证了其在多项关键维度上的优异性能。

    推荐理由:美团把数字人模型升级到1.5版,换了Whisper做音频编码,唇形同步比之前自然不少,而且开源了训练代码,做电商直播和虚拟博主的朋友可以直接拿过来跟商业方案掰手腕。

5月21日周四