开源生态

AirLLM 项目支持在单块 4GB 显存 GPU 上运行 70B 参数大模型推理，无需多卡或大规模显存配置。该项目已开源，相关讨论在 Hacker News 上获得 103 点热度，引发社区关注。

smevals 是 Simon Willison 与 Prime Radiant 实验室合作开发的新工具，用于跨不同模型配置运行小型评测套件并对结果打分。它支持通过 uvx smevals run 对 gpt-5.5、claude-opus-4.6 等模型运行评测，并将运行与打分分离，最终可生成静态 HTML 报告。这是 Willison 在评测方法上的第三次迭代。

MiniMax 正式推出全能多模态生成模型 H3，可联合理解文本、图像、视频和音频，生成最高 2K 分辨率、15 秒时长且带原生立体声的视频。H3 在指令跟随、文字与品牌呈现、V2V 动作迁移上表现突出，2K 下每秒价格低于主流模型三分之一，768p 下低于主流 720p 价格一半。官方计划近日开源模型权重，以支持开源社区并加速硬件兼容。

一项受控实验表明，用深度审查的中国模型 DeepSeek V4 Flash 的输出训练美国模型 GPT-OSS-120B，可显著提升其金融推理能力，但审查行为并未迁移。

腾讯混元上周推出的科研智能体 Hyra，基于本月开源的 Hy3 模型（总参数 295B、激活参数 21B），为加法组合学中悬置半个多世纪的开放问题给出完整答案，证明 2 是该问题指数的上确界。Hyra 先在有限搜索中将最好结果从约 1.14 提高到 1.21，经约 24 小时运行提出核心构造思路，并给出 Lean 4 形式化证明。论文预印本、显式构造和形式化证明均已公开。

MiniMax 发布 AI 视频模型 H3，并宣布开源。该模型主打视觉包装与后期特效，可生成动态 MV、动态海报、Vlog、电影片头、游戏 UI 等，语义遵循能力极强，在广告与动效领域表现优于 Seedance 2.0，但影视级张力镜头稍逊。H3 开源后预计将出现大量垂直领域特化版本。

Simon Willison 发布 llm-chat-completions-server 0.1a0 插件，可在本地 9001 端口启动一个兼容 OpenAI Chat Completions API 的服务器，暴露 LLM 工具中所有已安装的模型。

Zero-Mem 提出零 token 记忆操作，除最终问答外，记忆构建、检索与校准等所有环节均不调用 LLM 或消耗其输入输出 token，仅用编码器计算。该方法保留原始交互轨迹，通过实体-上下文图与时间层级双视图组织证据，在长记忆与长上下文问答基准上达到竞争性表现，并将记忆操作时间成本较最快基线降低 57.6%。代码将在同行评审后公开。

DiffusionGemma 是一个实验性开源权重语言模型，通过离散扩散并行迭代精炼 256 个 token 的块，而非逐 token 解码，从而避免自回归模型的顺序解码瓶颈。

RadixArk 与 Google Cloud 合作，将开源推理框架 SGLang 引入 Google TPU，开发者可通过 SGL-JAX 在最新 TPU 上运行 Gemma、Qwen、DeepSeek 等大语言模型及多模态模型。

一项新研究通过“影子评估”测试前沿 AI 智能体能否独立完成开放式 AI 研究。智能体在六天和数千美元算力下完成了全部工程任务，但未能对两项未发表的 NeurIPS 2026 论文的核心研究问题取得实质性进展，被原作者明确拒稿。研究识别出五大失败模式，包括对发表标准判断不足、研究设计缺乏创意、无法有效回溯死胡同、资源意识差和指令漂移。

OSReward 是一个用于评估视觉语言模型（VLM）作为计算机操作智能体（CUA）轨迹评判者的高质量基准，并衍生出聚焦困难案例的 OSReward-Hard 与细粒度评分的 OSReward-Multi。

一个开源引擎让 Gemma 4 26B 模型能在任何 M 系列 Mac 上运行，仅需 2 GB 内存。该项目已发布在 GitHub 上，大幅降低了本地运行大语言模型的硬件门槛。

腾讯混元开源覆盖训练到部署的投机解码框架 AngelSpec，并放出 Hy3-A21B 的 MTP 与 DFly drafter 权重及训练代码。