Qwen-Image-2.1-Multiple-Angles-LoRA 模型发布
Qwen-Image-2.1-Multiple-Angles-LoRA 模型已上线 Hugging Face，可通过 huggingface.co/akhaliq 访问。该模型以 LoRA 形式为 Qwen-Image-2.1 提供多角度图像生成能力，具体参数与效果未在原文披露。
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今日 0 条AK(@_akhaliq)AI 评估 · 30/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 30/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 Jerry Liu(@jerryjliu0)AI 评估 · 30/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 30/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 LightOn OCR-3 上线 OpenDocRouter，定价 $0.28 / 1m input、$1.40 / 1m output
LightOn OCR-3 已在 OpenDocRouter 上线，定价 $0.28 / 1m input、$1.40 / 1m output，在 ParseBench 上约 $3.19 / 1k 页。
Perplexity(@perplexity_ai)AI 评估 · 26/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 26/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 Perplexity 两款模型上线 Hugging Face
Perplexity 将两款模型发布到 Hugging Face，并给出了对应的模型集合链接。原文未披露模型名称、参数规模或具体能力信息。
OpenAI(@OpenAI)AI 评估 · 68/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 68/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 OpenAI 发布内部前沿模型产出的数学结果
OpenAI 发布一批由内部前沿模型产出的新数学结果，相关代码与内容放在 github.com/openai/math。OpenAI 表示在发布过程中咨询了 Institute for Advanced Study 的数学与人工智能独立顾问组，并参考其建议与公开推荐来确定发布方式。
Aravind Srinivas(@AravSrinivas)AI 评估 · 35/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 35/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 Perplexity 在 Hugging Face Decision Index 登顶，模型开放权重
Perplexity 在 Hugging Face Decision Index（决策模型基准）上排名第一。该模型采用开放权重，所有人均可访问。
clem 🤗(@ClementDelangue)AI 评估 · 22/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 22/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 Hugging Face 上线 Mistral 新模型 "Le fat chaton"
Hugging Face 上出现了 Mistral 的新模型页面 "Le fat chaton"。该推文附带 huggingface.co/mistralai 的模型链接，发布后获得 50 条回复、69 次转发和 1091 个点赞。
cohere(@cohere)AI 评估 · 62/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 62/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 Aleph Alpha 发布 78B 参数开源模型 Kolibri
Aleph Alpha 发布 Kolibri，参数规模 78B、激活参数 3.46B，上下文最高支持 1M tokens，权重以 Apache 2.0 许可开放，可在自有硬件上运行。Cohere 转发该消息并称其表现不错，同时预告双方将合作推出新成果。
NVIDIA AI(@NVIDIAAI)AI 评估 · 36/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 36/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 NVIDIA Nemotron 3 Diarization 上线 HuggingFace 并登上热门榜
NVIDIA 的 Nemotron 3 Diarization 模型在 HuggingFace 上线后登上热门榜。该模型支持最多 8 位说话人的语音分离，可在声音重叠时追踪谁在何时说话，参数量为 100M。团队在评论区回应了用户提问。
Harrison Chase(@hwchase17)AI 评估 · 40/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 40/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 Cloudflare 开源决策模型 clef 与 clef-flash，已上线 Workers AI
Cloudflare 开源了首批自研决策模型 clef 和 clef-flash，两者已在 Cloudflare Workers AI 上线。Harrison Chase 评论称，此前就有人预言决策模型领域会迎来更多入局者，如今连开放权重也出现了，并称 harness 应该能像替换主模型一样轻松替换决策模型。
Julien Chaumond(@julien_c)AI 评估 · 42/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 42/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 Cloudflare 开源 clef 决策模型，workers ai 托管并登顶质量与延迟基准
Cloudflare 的 workers ai 团队发布首个自研模型系列 clef，包含两个快速、准确的决策模型，在质量与延迟基准上登顶。模型已开源，权重可在 Hugging Face 获取（Cloudflare/clef），也可直接使用 workers ai 的托管版本。
Runway(@runwayml)AI 评估 · 29/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 29/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 Runway 发布开放权重世界动作模型 Praxis-1
Runway 机器人业务负责人 Andy Chen 阐述了 Runway 在机器人领域的独特路线，并首次发布开放权重的世界动作模型 Praxis-1。Praxis-1 已在 runway.com/praxis-1 开放提前访问申请。
Aravind Srinivas(@AravSrinivas)AI 评估 · 43/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 43/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 Perplexity 开源上下文嵌入模型 pplx-embed-v2-context-9b-preview，在 turbopuffer context-bench 上表现最佳
Perplexity 开源其上下文嵌入模型，其中 pplx-embed-v2-context-9b-preview 在 ConTEB 和 turbopuffer 新推出的非公开 context-bench 上均刷新 SOTA。该模型采用新训练方式，编码文档每个片段时会以整篇文档为上下文。官方称其在 turbopuffer 的 context-bench 上表现最佳。
LovartAI(@lovart_ai)AI 评估 · 56/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 56/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 Ideogram 发布 Ideogram 4.5 编辑模型，称可消除多轮编辑伪影
Ideogram 发布 Ideogram 4.5，称其为最精确的编辑模型。官方表示其他领先模型每次编辑都会累积伪影、像素偏移和色彩变化，而 Ideogram 4.5 消除了伪影累积，使多轮编辑成为可能。该模型已在 Ideogram、API 及发布合作伙伴处上线，开放权重即将推出。
AK(@_akhaliq)AI 评估 · 47/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 47/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 Audio8 ASR Infinite 流式语音识别模型：原生流式架构每秒解码 12.5 次
Audio8 ASR Infinite 是一款原生流式语音识别模型，每秒解码 12.5 次，靠滚动 KV Cache 让内存和延迟保持恒定，可支撑 24/7 连续运行。它以每个时钟步一个文本 token 的方式工作（每秒 12.5 / 8.3 / 6.25 次决策），在感知粒度与资源开销之间取得平衡。模型已在 Hugging Face 上线，并配有 Gradio 试用工作流。
Jerry Liu(@jerryjliu0)AI 评估 · 34/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 34/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 LlamaIndex 开源 Jev 模型，文档任务基准超越同类 OSS 模型
LlamaIndex 发布 Jev 模型，并联合其他 OSS 模型（含通用分类器与文档专用模型）在方向检测、语言检测、分类、拆分等需快速决策的文档任务上做了基准测试，从准确率、成本、延迟三个维度评估，Jev 在多数基准中领先。模型代码与视频已通过 GitHub 仓库和 YouTube 公开。
NVIDIA AI(@NVIDIAAI)AI 评估 · 51/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 51/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 NVIDIA 开源 Kumo Tabular 表格数据基础模型系列
NVIDIA 发布 Kumo Tabular，一个面向表格数据的基础模型系列，据称在准确率与推理时间的权衡上建立了新的帕累托前沿。该系列以开放权重、开源软件和允许商用的宽松许可发布，已上线 Hugging Face（huggingface.co/nvidia/Kumo-Ta…）和 GitHub（github.com/NVIDIA/structu…）。
QdrantAI 评估 · 58/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 58/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 Qdrant 发布 Constella 研究预览：无需重新嵌入即可切换查询模型
Qdrant 发布 Constella 研究预览，这是一组围绕 400M 参数英文嵌入模型 Stella 构建的模型家族，文档向量由 Stella 编码，查询可由 Zero、Nano 或 Stella 本身编码，均搜索同一个 Qdrant 集合，因此查询编码器可按请求热插拔，无需重新嵌入。
逛逛GitHubAI 评估 · 63/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 63/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 开源决策模型 Laya 上线一周获近 2 万 Star
TypeSafe AI 推出决策模型 Jev 后，开源项目 Laya 作为其开源版非自回归决策模型上线一周左右获得近 2 万个 Star，它不做文本生成，只根据输入文本和问题在几十毫秒内返回结构化答案和概率。
Paul Couvert(@itsPaulAi)AI 评估 · 32/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 32/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 小米 MiMo 模型权重及量化 GGUF 版本发布
小米 MiMo 基础模型权重已在 Hugging Face 上线，同时发布了量化 GGUF 版本，分别托管于 XiaomiMiMo/MiMo 与 bartowski/MiMo 仓库。两个链接均指向 Hugging Face 的模型发布页，方便开发者下载部署。
AK(@_akhaliq)AI 评估 · 51/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 51/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 Pruna 发布 Pruna-Qwen-Image-2.1 少步 LoRA 适配器，图像生成提速最高 6.3 倍
Pruna-Qwen-Image-2.1 是一组少步 LoRA 适配器，可让 Qwen-Image-2.1 的图像生成与编辑最高提速 6.3 倍，生成或编辑一张图只需 5 步或 8 步，而非原来的 40 步。5 步用于追求最高速度，8 步用于速度与质量的最佳平衡，Hugging Face 上有对应工作流可试用。
魔搭ModelScope社区AI 评估 · 62/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 62/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 中国电信开源 TeleOCR：1.2B 参数文档解析模型，登顶 OmniDocBench v1.6 榜单
中国电信星辰通用人工智能实验室开源 1.2B 参数文档解析模型 TeleOCR，在 OmniDocBench v1.6 取得 96.87 总分登顶榜单，并拿下 PureDocBench 榜首和 ICDAR-2026 科学图解析挑战赛冠军。
NVIDIA Technical BlogAI 评估 · 36/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 36/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 NVIDIA 推出 NV-Reason-CT，面向放射科医生链式推理的开放 3D CT VLM
NVIDIA 发布 NV-Reason-CT，一款面向放射科医生链式推理的开源 3D CT 视觉语言模型。当前通用前沿模型在 3D CT 这类体成像上表现不佳，多数开放医疗 AI 模型也缺乏相应能力。
NVIDIA AI(@NVIDIAAI)AI 评估 · 47/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 47/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 NVIDIA 发布 Nemotron 3 Diarization：可区分最多 8 位说话人的开源说话人分离模型
NVIDIA 推出 Nemotron 3 Diarization 模型，可追踪谁在何时说话，即使多人同时开口、声音重叠也能处理。该模型支持最多 8 位说话人，参数量为 100M，现已上线 Hugging Face。
魔搭ModelScope社区AI 评估 · 58/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 58/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 Jina AI 开源 jina-ocr-v1 文档解析模型
Jina AI 开源端到端文档解析模型 jina-ocr-v1，总参数 3.4B、每 Token 仅激活 570M，在 OmniDocBench v1.6 得 91.14 分、olmOCR-Bench 得 83.4 分，均刷新同级别最佳成绩。
Browser Use(@browser_use)AI 评估 · 54/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 54/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 Browser Use 称开源 MiMo v2.6 模型成为新帕累托前沿
Browser Use 称开源 MiMo v2.6 系列模型成为新的帕累托前沿，其中 MiMo v2.6 Flash 得分 37.6，Grok 4.7 为 39.9。其记录的智能体成本比 Grok 4.7 低 57 倍，比 DeepSeek v4.1 Flash（low）便宜 27%，每任务 $0.10 对 $5.72，两项对比各跑 60 个任务。
小米技术精选AI 评估 · 84/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 84/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 小米发布并开源 MiMo-V2.6 系列：扩展 RL 算力，含 Pro 与 Flash 两个全模态模型
小米正式发布并开源 Xiaomi MiMo-V2.6 系列，包含 Pro 和 Flash 两个原生全模态模型，定位为探索 RSI（递归自我改进）路径的关键一步。
为什么值得看
小米开源 MiMo-V2.6 系列，公开 RL 算力扩展细节与 6 天 Live 训练实测数据，可观察开源模型追赶闭源的一条路径。
Paul Couvert(@itsPaulAi)精选AI 评估 · 83/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 83/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 小米开源多模态模型 MiMo-V2.6-Pro，称智能水平接近 GPT-5.6-Sol Max
小米发布开源模型 MiMo-V2.6-Pro，支持文本、图像、音频、视频多模态输入，权重已上传 Hugging Face。Artificial Analysis 称其以智能指数 46 成为开源权重模型榜首，较前代 MiMo-V2.5-Pro 的 26 大幅提升，每任务成本 0.13 美元，位于智能与单任务成本帕累托前沿。
为什么值得看
小米开源新模型以远低于同级的 token 价格进入智能成本帕累托前沿，可据价格与榜单位置观察开源与闭源的成本差距。
魔搭ModelScope社区AI 评估 · 74/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 74/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 Convai Innovations 开源 421M 参数决策模型 Laya，33 毫秒完成 System 1 决策
Convai Innovations 开源了非自回归 System 1 决策模型 Laya，含 421M 参数，基于 ModernBERT-large 主干和 RLCD 训练概率输出，GPU 推理延迟 33～38 毫秒，采用 Apache 2.0 协议，可在本地部署。
Paul Couvert(@itsPaulAi)AI 评估 · 9/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 9/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 ConvAI Innovations 在 Hugging Face 与 GitHub 开放模型权重
ConvAI Innovations 已在 Hugging Face 发布模型权重，并在 GitHub 提供配套代码仓库。原文未披露模型名称、参数量与具体可用范围，仅给出两个平台链接。
小红书技术REDtechAI 评估 · 66/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 66/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 小红书 AllSpark 发布开源 Search Agent Iris，35B 版本逼近万亿参数模型
小红书 AllSpark 团队发布 Search Agent Iris，权重与评测代码已开源，并计划陆续公布数据与训练完整配方。
Paul Couvert(@itsPaulAi)AI 评估 · 21/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 21/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 OpenBMB 发布 MiniCPM 小模型及 Meshy 强化学习训练框架
OpenBMB 公开了小模型 MiniCPM 的 HuggingFace 与 GitHub 链接，并同步放出强化学习训练框架 Meshy 以及长时程强化学习项目 JustRLII。相关资源分别托管在 HuggingFace、GitHub 与 Notion 文档上，作者称小规模开源模型的表现正变得越来越好。
小米技术AI 评估 · 56/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 56/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 小米发布表格数据大模型 Xiaomi-TabLDM 并开源权重
小米正式发布通用表格数据基础大模型 Xiaomi-TabLDM，以单一预训练模型、统一默认配置直接适配不同表格数据集，无需针对每个任务重新训练、调参或集成即可完成分类与回归预测。
Patrick Loeber(@patloeber)AI 评估 · 33/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 33/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 Google Research 发布 TimesFM-3 时间序列基础模型，已在 GitHub 和 Hugging Face 上线
Google Research 推出 TimesFM-3，这是一个时间序列基础模型，可在单次前向传播中完成多变量时间序列预测，在主要基准上显著优于其他预测模型。该模型已在 GitHub 和 Hugging Face 上线。
腾讯混元AI 评估 · 62/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 62/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 腾讯混元发布 Hy4 preview 轻量量化版，权重从 1.5 TB 压到 214 GB
腾讯混元把开源模型 Hy4 preview 的权重从接近 1.5 TB 压缩到约 214 GB，并放出量化 GGUF 库。压缩依靠自研 Sherry 稀疏三值量化算法和 MIX-STQ1_0 混合精度策略，最激进一档平均 1.25 比特、文件实际开销约 1.31 bpw。
Microsoft Research BlogAI 评估 · 36/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 36/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 Microsoft 推出 GigaPath-Flash 与 GigaTIME-Flash 病理基础模型
Microsoft 发布 GigaPath-Flash 和 GigaTIME-Flash 两个高效病理基础模型，采用从十亿参数 GigaPath 编码器蒸馏出的 22M 参数 ViT-S 主干，并以 Apache 2.0 许可开源。
Hunyuan(@TXhunyuan)AI 评估 · 46/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 46/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 腾讯混元 Hy4-preview 以 MIX-STQ1_0 混合量化从 1.5TB 压缩至约 200GiB GGUF
腾讯混元将 Hy4-preview 从 1.5TB 压缩到约 200GiB 的 GGUF，采用 MIX-STQ1_0 混合量化，用校准数据为每层分配不同位宽，部分低至 1.31-bit STQ1_0。
Hunyuan(@TXhunyuan)AI 评估 · 73/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 73/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 腾讯发布 Hy4 preview：770B 参数、49B 激活、1M 上下文并开源
腾讯发布 Hy4 preview，总参数 770B、激活参数 49B、上下文窗口 1M，定位生产力场景并采取开源路线，主打一致且可负担的价格。官方同时给出博客、Hugging Face 与 GitHub 链接，并邀请用户反馈使用中遇到的问题。
腾讯混元精选AI 评估 · 82/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 82/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 腾讯混元发布 Hy4 preview 旗舰模型并开源
腾讯混元发布新一代旗舰模型 Hy4 preview，总参数 770B、激活参数 49B，上下文长度 1M，已开源并在腾讯云 TokenHub、OpenRouter 上线，可在 WorkBuddy/CodeBuddy、元宝、ima 等产品体验。
为什么值得看
腾讯混元发布 Hy4 preview 并开源，770B 总参数配 1M 上下文，可与 GLM-5.3、Kimi K3 的盲测结果横向比较。
阿里研究院精选AI 评估 · 83/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 83/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 阿里发布 Qwen3.8-Flash 多模态 MoE 模型并开源 Next 权重
阿里发布 Qwen3.8-Flash，这是一个多模态 MoE 模型，主模型参数量 125B，另配 51B N-gram Embedding，每 token 激活 6B 参数，原生支持 262,144 token 上下文并可通过 YaRN 扩展至 1M token。
为什么值得看
官方一次给出 Qwen3.8-Flash 的架构改动、成本对比与开源权重入口，读者可据此判断新架构对长上下文推理的实际影响。
智谱精选AI 评估 · 85/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 85/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 智谱发布 GLM-5.3，编程能力提升并在网络安全任务中涌现新能力
智谱发布 GLM-5.3，基座模型与 GLM-5.2 相同，提升全部来自后训练 Scaling，官方称其为编程能力最强的开源模型。内部体感评测较 GLM-5.2 提升 50%，Terminal-Bench 3.0 得分从 4.6 升至 28.3，DeepSWE v1.1 从 46.2 升至 66.9，Agents' Last Exam 从 23.8 升至 28.5。
为什么值得看
官方给出后训练Scaling带来的编程与安全能力实测对比，可据此判断开源模型在编程和安全任务上的位置。