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#模型发布

今日 5 条
7月15日周三
7月1日周三
6月29日周一
6月22日周一
6月17日周三
  1. Hugging Face Blog82

    智谱发布 GLM-5.2:面向长程任务,1M 上下文与 MIT 开源

    智谱发布旗舰模型 GLM-5.2,主打长程任务,首次提供稳定的 1M token 上下文,并采用 MIT 开源许可且无地域限制。官方称其架构引入 IndexShare,每 4 层稀疏注意力共享同一 indexer,在 1M 上下文下把每 token FLOPs 降低 2.9×,MTP 层改进使投机解码接受长度最高提升 20%。

    推荐理由:官方给出 1M 上下文在长程编码任务上的实测栈位、架构改动与 MIT 开放权重,可据此判断开源模型的长任务能力边界。

6月11日周四
  1. Google DeepMind67

    Google DeepMind 发布 DiffusionGemma:文本扩散模型推理最高提速 4 倍

    Google DeepMind 发布实验性开源模型 DiffusionGemma,采用文本扩散方式一次性生成 256 个 token,在专用 GPU 上文本生成最高提速 4 倍,单张 NVIDIA H100 上超过 1000 tokens/秒,RTX 5090 上超过 700 tokens/秒。

    推荐理由:官方给出 4x 推理加速的实测数字与本地低并发场景边界,读者可据此判断它适合哪些交互式工作流。

6月9日周二
6月5日周五
6月2日周二
6月1日周一
  1. Hugging Face Blog44

    JetBrains 发布 Mellum2:12B 参数 MoE 模型,Apache 2.0 开源

    JetBrains 发布 Mellum2,一个从零训练、总参数 12B、每 token 仅激活 2.5B 的 MoE 模型,面向自然语言与代码任务,采用 Apache 2.0 许可证开源。官方称其推理速度比同规模模型快 2 倍以上,可用于路由、RAG、摘要、子智能体及私有化部署。模型已上线 Hugging Face,完整技术报告同步发布。

5月20日周三
5月19日周二
5月18日周一
5月16日周六
5月15日周五
4月29日周三
  1. Hugging Face Blog64

    IBM 发布 Granite 4.1 系列 LLM 并详解训练流程

    IBM Granite 团队发布 Granite 4.1 系列稠密解码器 LLM,包含 3B、8B、30B 三个规模,基于约 15T token 训练,采用五阶段预训练流程并将上下文窗口扩展至 512K token,全部以 Apache 2.0 许可开源。

    推荐理由:原文披露了 Granite 4.1 从预训练到多阶段 RL 的完整训练配方,以及 8B 稠密模型追平上一代 32B-A9B MoE 的对比结果。

4月28日周二
  1. Hugging Face Blog74

    NVIDIA 发布 Nemotron 3 Nano Omni:面向文档、音频与视频智能体的长上下文全模态模型

    NVIDIA 发布 Nemotron 3 Nano Omni 全模态理解模型,在文本、图像基础上加入原生音频与视频理解,覆盖文档分析、语音识别、长音视频理解、GUI 智能体和通用多模态推理五类任务。

    推荐理由:原文给出了架构细节、多模态基准成绩与吞吐数据,读者可据此判断开源全模态模型在文档、音视频与 GUI 智能体场景的可用性。

4月24日周五
4月16日周四
4月13日周一
  1. Google DeepMind71

    Google DeepMind 发布 Gemini Robotics-ER 1.6

    Google DeepMind 发布 Gemini Robotics-ER 1.6,这是其面向机器人的推理优先模型的一次重大升级,增强了空间推理与多视角理解,并新增仪表读数能力。

    推荐理由:官方给出新版本在空间推理、成功检测与仪表读数上的能力变化,以及 API 与 AI Studio 的开放入口。

4月9日周四
  1. Hugging Face Blog62

    Overworld 发布实时视频世界模型 Waypoint-1.5

    Overworld 发布新一代实时视频世界模型 Waypoint-1.5,在 RTX 3090 至 5090 等桌面硬件上可生成最高 720p、60 FPS 的实时环境,并新增面向更广泛消费级硬件的 360p 档位。

    推荐理由:Waypoint-1.5 用 720p/360p 双档位和消费级硬件本地运行把实时世界模型从演示推向可用。

4月3日周五
4月2日周四
  1. Hugging Face Blog86

    Google DeepMind 发布 Gemma 4 多模态模型家族

    Google DeepMind 在 HF 发布 Gemma 4 多模态模型家族,采用 Apache 2.0 许可,支持图像、文本和音频输入并生成文本。模型提供 E2B、E4B、12B Unified、31B 和 26B A4B 五个尺寸,最大上下文窗口 256K,其中 12B Unified 去掉独立视觉与音频编码器,直接把原始图像块和音频波形投影到 LLM 嵌入空间。

    推荐理由:Gemma 4 五档模型覆盖端侧到 MoE,附各推理引擎与微调工具链的接入方式,可据此判断本地部署路径。

4月1日周三
3月31日周二
  1. Hugging Face Blog60

    IBM 发布 Granite 4.0 3B Vision 文档理解多模态模型

    IBM 发布 Granite 4.0 3B Vision,一款面向企业文档理解的紧凑型视觉语言模型,以 LoRA 适配器形式挂载在 Granite 4.0 Micro 之上,在 Hugging Face 以 Apache 2.0 许可开放。

    推荐理由:IBM 以 LoRA 适配器形式发布 3B 文档视觉模型,并给出图表与表格抽取的对比基准,便于判断小模型在企业文档场景的可用性。

3月26日周四
  1. Google DeepMind72

    Google DeepMind 发布 Gemini 3.1 Flash Live 语音模型

    Google DeepMind 发布音频与语音模型 Gemini 3.1 Flash Live,称其精度更高、延迟更低,已在 Gemini Live API(Google AI Studio 预览)、Gemini Enterprise 客户体验版、Search Live 和 Gemini Live 上线。

    推荐理由:官方给出语音模型在多项音频基准上的分数与覆盖入口,可据此判断语音智能体的可用度。

3月17日周二
3月4日周三
2月27日周五
  1. Google DeepMind82

    Google DeepMind 发布 Nano Banana 2(Gemini 3.1 Flash Image)图像模型

    Google DeepMind 发布 Nano Banana 2(Gemini 3.1 Flash Image),把 Nano Banana Pro 的先进世界知识、推理与画质带到 Flash 级速度,可调用 Gemini 知识库与网页搜索实时信息渲染特定主体,并支持图内文字渲染与翻译。

    推荐理由:官方给出 Nano Banana 2 相对前代的能力清单与全线产品入口,便于判断速度与保真度取舍。

2月20日周五
2月13日周五
2月4日周三
1月20日周二
  1. Hugging Face Blog74

    Overworld 发布实时交互视频扩散模型 Waypoint-1

    Overworld 发布实时交互视频扩散模型 Waypoint-1,可通过文本、鼠标和键盘控制,权重已在 Hugging Face Hub 上线,Waypoint-1-Small 可用,Medium 版即将推出。

    推荐理由:Waypoint-1 把交互式世界模型的训练重点放在零延迟控制上,并公布推理库与运行性能数据,可据此判断实时视频生成的落地条件。

1月16日周五
1月6日周二
  1. Hugging Face Blog68

    NVIDIA 发布 Cosmos Reason 2,面向物理 AI 的开源推理视觉语言模型

    NVIDIA 发布面向物理 AI 的开源推理视觉语言模型 Cosmos Reason 2,提供 2B 和 8B 两种参数规模,在 Physical AI Bench 和 Physical Reasoning 榜单上位列开源模型第一。

    推荐理由:Cosmos Reason 2 给出 2B/8B 开源权重的具体升级项与评测数据,可据此判断物理 AI 推理模型的当前水位。

1月5日周一
12月24日周三
12月23日周二
  1. Hugging Face Blog42

    Hugging Face 发布 AprielGuard:面向现代 LLM 系统的安全与对抗鲁棒性护栏模型

    Hugging Face 推出 AprielGuard,一个 8B 参数的安全护栏模型,可检测 16 类安全风险与提示注入、越狱、记忆投毒、多智能体攻击等对抗攻击,并覆盖工具调用和推理链等智能体工作流场景。该模型支持推理与非推理两种模式,兼顾可解释分类与生产环境的低延迟需求。