开源生态

小米正式开源 MiMo-V2.5 系列，采用 MIT 协议，支持商用与二次训练。该系列含两款模型，均支持 100 万上下文窗口：MiMo-V2.5-Pro 在 GDPVal-AA 和 ClawEval 榜单位列全球开源第一，MiMo-V2.5 为原生全模态模型。同时推出 Orbit 计划，30 天内免费发放总计 100 万亿 Token。

DeepSeek发布新一代模型DeepSeek-V4，其核心突破在于实现了长达百万token的上下文窗口，并确保智能体能够有效利用这一扩展的上下文能力。该模型延续了通过开源与开放科学推动人工智能发展与普及的使命，标志着大模型在长上下文理解和实际应用方面迈出重要一步。

小米正式发布 MiMo-V2.5-TTS Series 与 MiMo-V2.5-ASR，覆盖语音识别与合成两大能力。TTS 系列含三款模型，支持风格指令遵循与音频标签控制，其中 VoiceDesign 可零参考音频生成新音色，VoiceClone 仅需数秒参考音频即可复刻音色；ASR 在中英双语、中文方言、强噪音等场景达业界领先水平。

OpenAI 推出开源模型 Privacy Filter，专门用于检测和编辑文本中的个人数据。该模型能自动识别敏感信息并进行处理，以帮助减少隐私泄露风险，适用于需要数据脱敏的场景。

腾讯混元发布并开源Hy3 preview，这是其重建预训练与强化学习基础设施后训练的首个模型，也是迄今最智能的版本。该模型为快慢思考融合的混合专家架构，总参数295B，激活参数21B，支持256K上下文，在SWE-Bench Verified等代码与搜索智能体基准上取得强竞争力结果。模型权重已开源，腾讯云API个人版定价最低28元/月。

腾讯发布并开源其混元系列迄今最智能的Hy3 preview语言模型。该模型采用快慢思考融合的混合专家架构，总参数达2950亿，最大支持256K上下文长度。作为基础设施重建后首个模型，其在复杂推理、指令遵循、代码等能力上实现大幅提升，已应用于元宝、QQ、腾讯文档等内部产品，并支持OpenClaw等开源智能体。腾讯云同步推出API服务，输入价格最低每百万tokens 1.2元，同时提供个人版Token Plan套餐，月费最低28元可获3500万tokens额度。

本文介绍在 Chrome 扩展中集成 Transformers.js 库的具体方法，涵盖从环境配置、模型加载到前后端通信的关键步骤。通过示例代码演示了如何利用该库在扩展中实现本地机器学习推理，同时处理扩展权限限制与安全策略。文中还对比了 Web Worker 与 Service Worker 两种部署方案，并提供了性能优化建议，帮助开发者在浏览器扩展环境中高效运行 Transformer 模型。

Qwen 发布 Qwen3.6-27B 开源模型，这款 27B 参数的稠密模型在编码基准测试中超越了上一代 397B 总参数/17B 激活参数的 MoE 旗舰模型 Qwen3.5-397B-A17B。模型体积从 807GB 大幅缩减至 55.6GB，16.8GB 的量化版本即可在本地运行，生成速度约 25 tokens/s。实测显示其能生成复杂的 SVG 图形代码，展现出旗舰级的编程能力。

QIMMA 是一个首创质量验证流程的阿拉伯语大语言模型评估平台。它整合了14个基准测试的109个子集、超5.2万个样本，覆盖文化、STEM等7大领域，其中99%为原生阿拉伯语内容。平台采用双阶段质量验证：先由两个大模型自动评估，再经人工审核，发现并剔除了现有基准中存在的系统性质量问题。此外，QIMMA首次集成了阿拉伯语问题描述的代码评估任务，并公开逐样本推理结果，确保了评估的可靠性与透明度。

morgin.ai 最新分析指出，当前市场上标榜"未受审查"的大语言模型仍存在显著的内容限制，无法真正做到随心所欲地发言。研究揭示了这些模型在面对特定敏感话题时的隐性自我审查机制，表明"无审查"标签与实际情况存在明显差距。该文章在 Hacker News 获得 102 点热度，引发行业对 AI 内容安全边界与言论自由标准的讨论。

开发者在单张RTX 3090显卡上成功运行Qwen3.5-27B模型，实现了每秒207个token的生成速度。该项目已在GitHub平台开源，展示了消费级硬件运行270亿参数大语言模型的高性能潜力。相关成果在Hacker News获得105个点赞，引发技术社区对本地大模型部署效率与优化方案的关注。

文章剖析了决定开源与闭源AI模型单一评估数字的复杂因素，探讨了当前两者之间的性能鸿沟及其成因，同时预测了未来这一差距的演变趋势。分析指出，评估指标背后涉及数据质量、训练规模、架构优化等多重变量，而随着开源社区技术迭代和评估体系完善，开放模型与封闭模型的能力边界将持续动态变化。

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。

TRELLIS.2 图像转3D功能完成 Mac Silicon 适配，无需 Nvidia GPU 即可在苹果芯片上本地运行。开发者开源的移植版本打破了此前对英伟达显卡的硬件依赖。该项目在 Hacker News 发布当日获得 102 个点赞，标志着端侧 AI 3D 生成技术向跨平台部署迈出重要一步。

LLaDA2.0-Uni是一个统一的多模态模型，具备对世界的理解与生成能力。该模型通过整合视觉、语言等多模态信息，实现了跨模态的语义理解和内容生成。其架构支持从图像理解到文本生成、跨模态检索等复杂任务，标志着多模态人工智能向更通用、统一的方向演进。

阿里巴巴通义千问团队发布Qwen3.6-35B-A3B代码模型，总参数350亿、激活参数30亿，具备能动编码（Agentic Coding）能力，可自主规划并执行复杂编程任务。该模型采用MoE架构平衡性能与成本，现已完全开源并向公众免费开放。

通义千问开源 Qwen3.6-35B-A3B，一款总参数 350 亿、推理仅激活 30 亿参数的稀疏 MoE 模型。其在 SWE-bench、Terminal-Bench 等编程基准上显著超越前代，并超越 270 亿参数的稠密模型；原生多模态，在 RefCOCO 上得分 92.0。