NVIDIA 团队训练 42M 模型 SONIC 控制人形机器人全身动作并开源
NVIDIA 团队训练了一个 42M 的 Transformer 模型 SONIC 用于控制人形机器人全身动作，并开放代码和模型检查点。该模型以人类动捕数据做逐帧监督，将运动跟踪作为全身控制的统一可扩展任务，数据本身即隐含奖励函数。
为什么值得看
42M 模型用人类动捕数据替代手工奖励设计，并开源代码与检查点，对具身智能研究者是可复用的训练范式。
模型发布
全部主题新模型的发布、开源与迭代：大模型厂商的旗舰更新、开源权重放出、性能与价格变化的第一时间记录。
最新精选
第 241–246 条 · 共 246 条Jim Fan(@DrJimFan)精选AI 评估 · 78/100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 · 78/100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。
Binyuan Hui(@huybery)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。 Qwen3.5-397B-A17B 发布：Qwen3.5 系列首个开源权重模型
Qwen3.5 系列首个开源权重模型 Qwen3.5-397B-A17B 正式发布，采用原生多模态、混合线性注意力加稀疏 MoE，并做了大规模 RL 环境扩展。
为什么值得看
Qwen3.5 系列首个开源权重模型，给出了原生多模态、稀疏 MoE 与解码吞吐提升等关键规格，便于判断其定位。
DeepSeek精选AI 评估 · 88/100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 · 88/100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。 DeepSeek 发布 V3.2 与 V3.2-Speciale 正式版，强化 Agent 与思考推理
DeepSeek 发布两个正式版模型 DeepSeek-V3.2 和 DeepSeek-V3.2-Speciale，网页端、App 与 API 均已升级为正式版 V3.2，Speciale 仅以临时 API 形式开放供评测研究。
为什么值得看
官方给出两个版本的定位与评测差异，读者可据此判断日常使用与高难度任务该选哪一个。
DeepSeek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。 DeepSeek-V3.2-Exp 发布，训练推理提效，API 同步降价
DeepSeek 正式发布实验性模型 DeepSeek-V3.2-Exp，在 V3.1-Terminus 基础上引入 DeepSeek Sparse Attention 稀疏注意力机制，针对长文本训练和推理效率进行优化，公开评测集上表现与 V3.1-Terminus 基本持平。
为什么值得看
官方说明稀疏注意力机制在长文本训练推理上的提效路径，以及 API 降价带来的成本变化。
DeepSeek(@deepseek_ai)精选AI 评估 · 78/100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 · 78/100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。 DeepSeek-V3-0324 发布：推理能力提升，改用 MIT 许可开源
DeepSeek 发布 DeepSeek-V3-0324，在推理性能、前端开发能力和工具调用能力上均有提升。官方建议非复杂推理任务直接使用 V3 并关闭 DeepThink，API 用法保持不变。该版本模型已在 Hugging Face 开源，采用与 DeepSeek-R1 相同的 MIT License。
为什么值得看
官方一次给出推理、前端开发与工具调用三项能力变化，并说明 API 不变、改用 MIT 许可，读者可据此判断接入成本。
DeepSeek(@deepseek_ai)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。 DeepSeek 发布 DeepSeek-V3 模型
DeepSeek 发布 DeepSeek-V3，生成速度达 60 tokens/秒，比 V2 快 3 倍。官方称该版本能力增强，API 保持兼容，并开源模型与论文。
为什么值得看
原文给出 DeepSeek-V3 相对 V2 的生成速度提升与开源范围，可用于判断该版本的迭代幅度。