Edge0 开源一个月：35B 模型在 iPhone 飞行模式运行，峰值内存 1.8GB
Edge0 团队开源一个月后，其 35B 模型已能在 iPhone 飞行模式下运行，峰值内存仅 1.8GB，无需云端、远程服务器，也没有按 token 计费成本。该模型已从手机扩展到耳机、智能眼镜、机器人和 AI 玩具，并获得 8 万+客户。转发者还发起讨论，期待 Edge0 接下来跑在哪种设备上。
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今日 0 条AI Will(@FinanceYF5)AI 评估 · 67/100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 · 67/100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。
机器之心SOTA模型AI 评估 · 59/100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 · 59/100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。 Anthropic 发布 Claude Haiku 5.5，Mistral 开放 Mistral Large 4 公开预览 API
Anthropic 于 10 月 7 日发布 Claude Haiku 5.5，面向摘要、上下文压缩、数据库查询和分类等高频任务，是首款支持可调推理强度的 Haiku 模型，提示词不超过 10 万 Token 时每百万输入、输出 Token 分别为 0.10 美元和 0.50 美元，当前未开放模型权重。
国际大厂AI 评估 · 71/100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 · 71/100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。 谷歌开源 EmbeddingGemma 2：740M 参数支持本地多模态检索
谷歌于 10 月 6 日开源 EmbeddingGemma 2，这是其首个原生多模态开源嵌入模型，可把文字、代码、图片、视频、音频放进同一个 768 维空间并用一句话检索。
meng shao(@shao__meng)AI 评估 · 57/100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 · 57/100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 DeepMind 开源 EmbeddingGemma 2 端侧多模态嵌入模型
Google DeepMind 开源发布原生多模态、专为端侧设计的 740M 参数嵌入模型 EmbeddingGemma 2，把文本、代码、图像、视频、音频映射进同一个 768 维向量空间。
宝玉(@dotey)AI 评估 · 75/100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 · 75/100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 开源 EmbeddingGemma 2 多模态嵌入模型，可在手机本地运行
Google 开源 EmbeddingGemma 2，这是一个可在手机和电脑本地运行的多模态嵌入模型，文字、图片、视频、音频和代码可放进同一套坐标系，不联网也能用一句话检索内容。
ollama(@ollama)AI 评估 · 41/100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 · 41/100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 DeepMind 的 EmbeddingGemma 2 上线 Ollama，首个原生多模态端侧嵌入模型
Google DeepMind 的 EmbeddingGemma 2 现已上线 Ollama，可通过 `ollama pull embeddinggemma-2` 获取。该模型面向消费级设备，是 Google DeepMind 首个原生多模态开源端侧嵌入模型，除文本外还将代码、图像、音频和视频统一到同一嵌入空间。
Google DeepMind BlogAI 评估 · 65/100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 · 65/100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 DeepMind 发布 EmbeddingGemma 2 开源轻量多模态嵌入模型
Google DeepMind 发布 EmbeddingGemma 2，基于 Gemma 4 架构、740M 参数、Apache 2.0 许可，将文本、代码、图像、视频和音频映射到统一嵌入空间。
Google DeepMind(@GoogleDeepMind)AI 评估 · 55/100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 · 55/100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 DeepMind 发布 EmbeddingGemma 2，740M 参数以 Apache 2.0 开源
Google DeepMind 发布 EmbeddingGemma 2，参数量 740M，在多项基准上具有竞争力，甚至超过部分参数量两倍以上的专用模型。开发者可用它为应用加入多模态搜索，例如用语音备忘录在视频中定位片段，也可与 Gemma 4 搭配实现私密的端侧 RAG。该模型以 Apache 2.0 许可发布，权重已在 Hugging Face 和 Kaggle 上线。
Google DeepMind(@GoogleDeepMind)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。 Google DeepMind 发布 EmbeddingGemma 2 端侧多模态嵌入模型
Google DeepMind 发布 EmbeddingGemma 2，称这是其首个原生多模态的端侧嵌入开源模型。该模型在文本之外统一了代码、图像、音频和视频，把它们映射到同一个共享空间。
The Keyword (blog.google)AI 评估 · 57/100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 · 57/100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 DeepMind 发布 EmbeddingGemma 2 端侧多模态嵌入模型
Google DeepMind 发布 EmbeddingGemma 2，一个将文本、代码、图像、视频和音频映射到统一嵌入空间的轻量多模态嵌入模型，基于 Gemma 4 架构、Apache 2.0 许可，参数量 7.4 亿。
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。
机器之心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。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。 StartLux 开源 StartLux-Decision 决策模型，0.8B 至 27B 五档版本
StartLux（原点星辉）开源决策模型 StartLux-Decision，一次推出 0.8B、2B、4B、9B 和 27B 五档版本，并提供支持本地部署的量化模型。
智东西AI 评估 · 53/100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 · 53/100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。 美团 LongCat-2.5-Preview 上线，万亿参数模型实测复刻 Muse 前端
美团 LongCat 团队于 9 月 25 日上线预览版模型 LongCat-2.5-Preview，并在 OpenCode 开放两周限时免费体验。该模型总参数 1.6 万亿，每次推理激活约 480 亿参数，支持 100 万 Token 上下文窗口和原生多模态，主要面向长周期任务。
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 · 55/100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 · 55/100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。 小米发布基于 Qwen-9B 的 9B 模型，可在 8GB 内存本地运行
小米发布了一款基于 Qwen-9B 的 9B 模型，采用 MIT 许可证并支持图像加文本的多模态输入。该模型在编码和智能体任务上表现不错，可在 8GB 内存设备上运行，适合本地离线使用，包括统一内存的笔记本。
NVIDIA AI(@NVIDIAAI)AI 评估 · 59/100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 · 59/100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 Nemotron 3 Diarization 说话人分离模型
NVIDIA 开源 Nemotron 3 Diarization 模型，可在实时对话中稳定追踪说话人，并采用商业友好许可。该模型与 Transformers 实现 day-zero 集成，Hugging Face 工程师在测试中配合 Reachy Mini 与运行在 DGX Spark 上的 speech-to-speech 验证了效果，机器人能识别新声音并记住名字。
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。
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。
Qwen(@Alibaba_Qwen)AI 评估 · 20/100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 · 20/100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。 Qwen-Image-2.1 获 Intel OpenVINO Day-0 支持
Qwen-Image-2.1 获得 Intel OpenVINO 的 Day-0 支持，可在 Intel 硬件上优化运行。该模型以单一开放权重 checkpoint 同时支持图像生成与编辑。Intel Devs 表示已为 Qwen-Image-2.1 提供 Day-0 OpenVINO 支持。
Hunyuan(@TXhunyuan)AI 评估 · 49/100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 · 49/100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 用 214 GiB 装下 770B 参数模型：STQ1_0 量化如何做到"体积更小、智能不变"
腾讯混元团队把 Hy4 preview 的权重从约 1.5TB 压缩到 214 GiB，参数量仍为 770B，改变的是权重的表示方式。
Thomas Wolf(@Thom_Wolf)AI 评估 · 38/100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 · 38/100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。 Aikido 推出开源权重安全模型 Altar-1，基于 GLM 5.3 剪枝量化
Aikido 发布首个开源权重安全模型 Altar-1，具备接近前沿水平的防御能力，其基础是开源 SOTA 模型 GLM 5.3 的剪枝量化版本，轻量到可装进单个 4-H200s 节点。
Paul Couvert(@itsPaulAi)AI 评估 · 67/100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 · 67/100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。 PrismML 发布 Ternary Bonsai 2 27B，5.9 GB 保留 98.2% 基准性能
PrismML 发布基于 Qwen3.8 27B 的 Ternary Bonsai 2 27B，体积比全精度版本小 9 倍，仍保留 98.2% 的综合基准性能，并以 Apache 2.0 开放。作者 Paul Couvert 表示其占用仅 5.9 GB，在智能体编码、多模态推理和长程工具使用上提升明显，并认为如今家用设备也能跑前沿级智能。
机器之心SOTA模型AI 评估 · 44/100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 · 44/100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。 豆包2.1 Pro 0915版支持多模态编程，Anthropic开源生物模型推理工具集，ChatGPT for Word上线
豆包2.1 Pro 0915版进入火山方舟模型列表，支持百万 Token 上下文与多模态编程，并强化长程 Agent 协作与异步子任务验收。Anthropic 开源含 36 套工具的生物模型推理优化工具集，报告平均提速约 4 倍，其中 FlashPairformer 专用内核加速结构预测，仓库为研究参考发布、不计划持续维护。
Eric Jing(@ericjing_ai)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。 Fireworks 与 Genspark 发布 Gen-1 Slides 幻灯片生成模型
Fireworks 与 Genspark 推出 Gen-1 Slides，一个开源模型，在幻灯片生成上匹配 Claude Opus 5，输入 token 价格约为其 1/17。该模型基于 MiniMax M3 底座，由 Genspark 用 Fireworks Lab 的长程 RL 后训练而成，现已在 Genspark AI Slides 中作为默认模型上线。
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。
Paul Couvert(@itsPaulAi)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。 OpenBMB 开源 2B 模型 MiniCPM5-2B，面向端侧与 Agent
OpenBMB 开源 MiniCPM5-2B，这是一个 2B 参数语言模型，主打端侧高智能密度，可在手机上本地离线运行，面向智能体、编码与工具调用优化。
向阳乔木推荐看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。 Qwen3.8-Max-0902 七个项目实测：网页、游戏与 PPT 表现如何
作者用千问办公对阿里 Qwen3.8-Max-0902 做了七个场景实测，涵盖投行报告转滚动网页与 PPT、烹饪知识网站、3D 迷宫寻宝、8-bit 横版过关、声控游戏、在线德州扑克和骑自行车 SVG 动画。
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。
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。
Qwen(@Alibaba_Qwen)AI 评估 · 71/100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 · 71/100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。 Qwen3.8-Flash 经 Unsloth GGUF 支持 75GB 内存本地运行
Unsloth AI 宣布 Qwen3.8-Flash 可本地运行，这个 125B MoE 模型通过 Unsloth GGUF 只需 75GB RAM，并称其性能超过 Claude-Opus-4.6（Max）。Qwen3.8-Flash-Next 面向 CPU RAM 与统一内存配置，可提供接近 VRAM 的速度，官方同时给出了使用指南和 GGUF 权重链接。
Paul Couvert(@itsPaulAi)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。 Qwen 3.8 27B 在 Artificial Analysis 上取得 52 分
Qwen 3.8 27B 在 Artificial Analysis 上取得 52 分。作者指出，这是首次有能在笔记本本地运行的模型基本与最强的模型持平，本地且开放权重的模型已足以完成多数日常任务。
Paul Couvert(@itsPaulAi)精选AI 评估 · 81/100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 · 81/100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。 阿里开源 Qwen3.8-27B 多模态模型，27B 参数对标 Opus 4.6 Max
阿里开源 Qwen3.8-27B，这是一个原生多模态稠密模型，仅 27B 参数，综合表现超过 Qwen3.7-Plus，在真实编码与办公工作流中表现突出。
为什么值得看
原文给出 Qwen3.8-27B 的参数量、上下文与 Apache 2.0 许可，读者可据此判断小模型本地部署的能力边界。
Google DeepMind(@GoogleDeepMind)AI 评估 · 25/100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 · 25/100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 DeepMind SL2T 在学术基准上达到 SOTA，并针对单手手语等真实场景优化
Google DeepMind 的 SL2T 在学术基准上达到 SOTA，并针对单手打手语等真实使用场景做了优化。为保护隐私，它在设备端追踪身体姿态，再由服务器将其翻译为文本。
Google DeepMind(@GoogleDeepMind)AI 评估 · 61/100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 · 61/100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 DeepMind 发布手语转文本模型 SL2T
Google DeepMind 发布手语转文本模型 SL2T，并已在 Android 上线相关功能。首批支持美国手语转英文、落地 Pixel 11，用户可直接在 Gboard 和 Live Transcribe 中用手语输入，无需打字。
Google DeepMind BlogAI 评估 · 67/100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 · 67/100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 DeepMind 发布 SL2T 手语转文本模型，率先落地 Pixel 11 的 Gboard 与 Live Transcribe
Google DeepMind 推出大规模多语言手语转文本模型 SL2T，并在 Pixel 11 的 Gboard 与 Live Transcribe 中上线手语转文字听写功能，首批支持美国手语（ASL）转英文，更多设备与语言将陆续跟进。
Modal BlogAI 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。 Qwen3.8-2.4T-A95B 开放权重发布并上线 Modal
Qwen3.8-2.4T-A95B 以开放权重模型形式发布，并已在 Modal 上线。相比 Qwen 3.7，新模型在编码、工作、研究和长周期任务上有明显提升；Modal 称提前与 Qwen 合作实现 day zero 支持 Auto Endpoints，底层由 SGLang 和针对 Qwen3.8 结构调优的 DFlash 推测器支撑。
字节跳动Seed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。 字节跳动发布音视频全双工大模型 SeedRealtime，已在豆包 App 全量上线
字节跳动 Seed 推出原生音视频全双工大模型 SeedRealtime，用统一架构融合音频、视频与文本，实现边看、边听、边说的实时交互；模型已在豆包 App 全量上线，选择打电话进入视频通话即可体验。
为什么值得看
字节跳动公布音视频全双工模型的统一架构与端到端人评结果，可对照级联方案理解实时交互的改法。
Mistral AI(@MistralAI)AI 评估 · 60/100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 · 60/100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。 Mistral 发布 Shieldstral 3B 开源内容安全模型
Mistral 发布 Shieldstral，一个 3B 开源权重的内容安全模型，可在设备端部署。官方给出 mistral.ai/news/shieldstral 链接，未披露更多能力细节。
腾讯混元AI 评估 · 52/100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 · 52/100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 Hy ASR 3.0 preview 语音识别模型
腾讯混元正式发布新一代语音识别模型 Hy ASR 3.0 preview，基于 Hy3 大语言模型的语言理解能力，融合高精度语音识别与深度语义理解。开源评测集上多语种 WER 控制在 3% 左右，中文普通话 3.34%、英语 2.62%、粤语 3.12%。
MiniMax 稀宇科技精选AI 评估 · 77/100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 · 77/100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。 MiniMax 正式开源通用视频模型 MiniMax H3
MiniMax 开源新一代通用视频模型 MiniMax H3，可统一理解文本、图像、视频和音频，生成最高 2K、最长 15 秒并带原生立体声音频的视频，稳定支持 11 种对话语言。
为什么值得看
H3 开源了 33B 全模态生成主干，并说明稀疏注意力等模块后续才放出，读者可据此判断当前可复现到哪一步。