IBM 等联合发布混合 Mamba2 模型 Bamba-9B
IBM、Princeton、CMU 和 UIUC 联合发布 Bamba-9B，一个在完全开放数据上训练的混合 Mamba2 模型，训练数据量 2.2T tokens。
推荐理由：Bamba-9B 用完全开放数据训练并给出 vLLM 实测吞吐与延迟数据，可对照同尺寸 Transformer 模型判断混合 Mamba2 架构的取舍。
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 121–140 条 · 共 182 条Hugging Face Blog精选AI 评分6060
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 TII 发布 Falcon3 开源模型家族，含 1B 至 10B 五款模型
阿布扎比 TII 发布 Falcon3 开源模型家族，包含 Falcon3-1B-Base、3B-Base、Mamba-7B-Base、7B-Base 和 10B-Base 五款基础模型。
推荐理由：Falcon3 给出 1B 到 10B 五款开源模型及训练方法，读者可据此判断小模型在数学、代码与推理上的位置。
OpenAI News精选AI 评分6969 OpenAI 发布 o1 及面向开发者的新工具
OpenAI 发布 o1，并同步带来 Realtime API 改进和一种新的微调方法等面向开发者的更新。
推荐理由：OpenAI 官方一次性公布 o1 与多项开发者工具更新，可据此了解其面向开发者的能力布局。
OpenAI News精选AI 评分7070 OpenAI 发布 Sora 视频生成模型系统卡
OpenAI 发布 Sora 系统卡，介绍这是其视频生成模型，可接收文本、图像和视频输入并生成新视频。Sora 基于 DALL-E 和 GPT 系列模型的经验构建，定位为面向叙事与创意表达的扩展工具。
推荐理由：OpenAI 官方系统卡披露 Sora 的输入输出形态与模型沿革，可据此了解其能力边界。
Hugging Face Blog精选AI 评分6060 Google 发布 PaliGemma 2 视觉语言模型，提供 3B、10B、28B 三种规模
Google 发布新一代视觉语言模型 PaliGemma 2，用 Gemma 2 替换前代的文本解码器，保留 SigLIP 图像编码器，提供 3B、10B、28B 三种参数规模，每种均支持 224x224、448x448、896x896 三种输入分辨率，而前代 PaliGemma 仅有 3B 版本。
推荐理由：PaliGemma 2 给出 3B 到 28B 三种规模与三种分辨率组合，读者可据此判断视觉语言模型的微调选型空间。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 Hugging Face 发布 2B 视觉语言模型 SmolVLM
Hugging Face 发布 SmolVLM，一个 2B 参数的小型视觉语言模型家族，包含 Base、Synthetic 和 Instruct 三个版本，模型权重、数据集、训练配方和工具均以 Apache 2.0 协议开源。
推荐理由：2B 参数 VLM 把显存压到 5GB 并开放全部训练配方，读者可据此判断端侧多模态部署的可行边界。
Mistral AI精选AI 评分7878 Mistral AI 发布 124B 开源多模态模型 Pixtral Large
Mistral AI 发布 Pixtral Large，一个基于 Mistral Large 2 构建的 124B 开源权重多模态模型，由 123B 多模态解码器和 1B 参数视觉编码器组成，支持 128K 上下文窗口，可容纳至少 30 张高分辨率图像。
推荐理由：官方给出 Pixtral Large 在 MathVista、DocVQA 等基准上的对比数据，可据此判断开源多模态模型的当前水平。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 Cohere For AI 发布 Aya Expanse 8B 与 32B 多语言模型
Cohere For AI 发布 Aya Expanse 系列多语言模型，包含 8B 和 32B 两个参数规模，并以开放权重形式发布。官方称 Aya Expanse 32B 在成对比较中优于 Gemma 2 27B、Mistral 8x22B 和 Llama 3.1 70B，Aya Expanse 8B 在同参数级别模型中的胜率为 60.4% 至 70.6%。
推荐理由：Cohere For AI 公开了 Aya Expanse 的完整后训练流程，包括数据套利、多语言偏好训练与模型合并的具体做法。
Mistral AI精选AI 评分7171 Mistral 发布 Ministral 3B 与 8B 两款端侧模型
Mistral AI 在 Mistral 7B 发布一周年之际推出 Ministral 3B 和 Ministral 8B 两款面向端侧与本地推理的模型，称其在 10B 以下级别刷新了知识、常识、推理、函数调用和效率的表现。
推荐理由：Mistral 在 7B 发布一周年推出两款端侧小模型，给出定价、上下文长度与基准对比，可据此判断本地推理的选型空间。
Mistral AI精选AI 评分7373 Mistral AI 发布 Pixtral 12B 多模态模型
Mistral AI 发布 Pixtral 12B，一个原生多模态模型，采用从零训练的 400M 参数视觉编码器和基于 Mistral Nemo 的 12B 多模态解码器，支持可变图像尺寸与宽高比，128k token 上下文窗口内可处理任意数量图片。
推荐理由：官方给出架构、评测口径与本地部署方式，可据此判断这一 12B 多模态模型在开源阵营中的位置。
OpenAI News精选AI 评分8585 OpenAI 发布 o1 模型
OpenAI 发布 o1 模型，原文链接为 https://openai.com/index/introducing-openai-o1-preview。
OpenAI News精选AI 评分7878 OpenAI 发布 o1-mini 推理模型
OpenAI 发布 o1-mini，官方将其定位为在推理能力上更具成本效率的模型。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 TII 发布 Falcon Mamba：首个强性能无注意力 7B 模型
阿布扎比 TII 发布 Falcon Mamba 7B，采用纯 Mamba 架构并加入额外 RMS 归一化层以保证大规模训练稳定，模型以 TII Falcon Mamba 7B License 1.0 开放，可在 Hugging Face 生态中使用。
推荐理由：TII 发布首个纯 Mamba 架构的 7B 开源模型，读者可据此了解无注意力架构在长序列上的取舍。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 Google 发布 Gemma 2 2B、ShieldGemma 与 Gemma Scope
Google 在 Gemma 2 发布一个月后扩充 Gemma 模型系列，新增 2.6B 参数的 Gemma 2 2B（含 base 与指令微调版）、安全分类器 ShieldGemma 以及稀疏自编码器套件 Gemma Scope。
推荐理由：Gemma 2 新增 2B 小模型、安全分类器和可解释性工具，读者可据此判断端侧部署与安全过滤的可用选项。
Mistral AI精选AI 评分7878 Mistral AI 发布 Mistral Large 2，123B 参数支持 128k 上下文
Mistral AI 发布新一代 Mistral Large 2，拥有 128k 上下文窗口和 123B 参数，可在单节点上以较大吞吐运行，支持包括中文、日文、韩文在内的数十种语言和 80 多种编程语言。
推荐理由：官方给出 Mistral Large 2 的 128k 上下文、123B 参数与多项基准对比，可据此判断其单节点部署的成本位置。
Hugging Face Blog精选AI 评分8888 Llama 3.1 发布：405B、70B 与 8B，支持多语言和长上下文
Meta 发布 Llama 3.1，包含 8B、70B、405B 三个尺寸的 base 与 instruct 版本共六个开放权重模型，全部支持 128K token 上下文和 8 种语言，并新增 Llama Guard 3 与 Prompt Guard 两个安全模型。
推荐理由：Hugging Face 官方给出 Llama 3.1 三个尺寸的显存需求、量化方案与工具调用格式，便于评估部署成本。
OpenAI News精选AI 评分7878 OpenAI 发布 GPT-4o mini，主打低成本智能
OpenAI 发布 GPT-4o mini，定位为更具成本效率的智能模型。
Mistral AI精选AI 评分7777 Mistral 与 NVIDIA 联合发布 12B 模型 Mistral NeMo
Mistral AI 与 NVIDIA 合作发布 12B 模型 Mistral NeMo，支持最高 128k token 上下文窗口，预训练基座与指令微调 checkpoint 均以 Apache 2.0 许可开源。
推荐理由：Mistral 与 NVIDIA 合作的 12B 模型以 Apache 2.0 开源，128k 上下文和 FP8 推理对部署选型有直接参考。
Mistral AI精选AI 评分7171 Mistral 发布 Codestral Mamba 代码模型
Mistral AI 发布 Codestral Mamba，这是继 Mixtral 系列之后对 Mamba 架构的又一次探索，采用 Apache 2.0 许可，可自由使用、修改和分发。
推荐理由：Mistral 发布基于 Mamba 架构的代码模型，给出参数规模、256k 检索测试与多种部署方式，可据此判断非 Transformer 架构在代码场景的可用性。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 Hugging Face 发布 SmolLM 系列小模型，含 135M、360M、1.7B 三个尺寸
Hugging Face 发布 SmolLM 系列小语言模型，包含 135M、360M 和 1.7B 三个参数规模，并同步开源训练语料 SmolLM-Corpus。
推荐理由：原文公开了三个尺寸小模型的训练数据配比与评测对比，可据此判断端侧小模型的选型与数据策略。