Meta 开源了 816B 的 Muse Spark Open,两台 512GB 的 Mac Studio 加量化就能本地跑,生成速度约 25 Token/s,喜欢本地部署的可以看看这套方案。
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Intern-S2 直接参与写数学论文了,北大团队还把 4 条定理全部形式化验证,论文和代码都放出来了,数学方向的人可以看看。
A 30-year-old conjecture falling to a Chinese lab's model plus Lean verification shows AI moving from coding benchmarks into formal mathematics, where every step is machine-checked. Researchers in theorem proving and anyone tracking Chinese labs' frontier ambitions should follow the write-up. It also gives Lean-based formalisation workflows a high-profile proof point against informal LLM math claims.
小米把 MiDashengLM-7B 升级成能识别声源方位和距离的版本,Apache 2.0 开源,做空间音频应用的同学可以直接拿来用。
微软说自家的 MAI-Base-2 用四分之一的算力就超过了 GPT-5.6 背后的模型,还顺手对比了 DeepSeek,训练效率这块到底是真是假值得看看细节。
Same-day vLLM support means teams running RL fine-tuning pipelines can serve and extend Muse Spark Open without waiting for third-party integration. Builders working on open-source model training will want to compare its RL infrastructure setup against GRPO-style workflows on TRL or Ray. The collaboration also signals vLLM consolidating its position as default inference infrastructure for large-scale model training.
Meta 又发开源模型了,816B 参数但只激活 42B,还能吃视频和音频,跑分追平 Qwen3.8,做应用前记得看商用条款。
小米把音频模型升级到能听出声音方位了,权重和代码全开源,做智能家居或车载语音的可以直接上手。
Meta 一边开源 Muse Spark Open,一边把最强的 Muse Wonder 留在手里,汪滔的说法和扎克伯格五周前的表态直接打架了。
有消息说智谱的 GLM 5.5 快发布了,靠用户数据做 RL 后训练,写代码有望追上前沿闭源模型,开源党可以关注下。
NVIDIA 新一代 Vera Rubin NVL72 的跑分出来了,跑 DeepSeek V4 Pro 每兆瓦吞吐量是上一代的 5.7 倍,还刷出 906 tok/s 的单用户最快速度。
Black Forest Labs 开源了 5.6B 的 FLUX 3 Image Klein,一张消费级 RTX 显卡就能跑,还能出 4K 图和像素级编辑。
Local deployment on Ollama means agents handling screenshots, documents or images can run entirely on one GPU without API costs or data leaving the machine. The 5x throughput claim, if it holds in practice, makes single-GPU agentic pipelines more viable for small teams. Builders comparing open vision-language models against Qwen2.5-VL or InternVL in the same size class should benchmark it on their own workloads.
Meta 放了个 816B 的开源模型,美国开源第一,跟自家旗舰就差 1 分。token 特别省,还能塞进两台 Mac Studio 自己跑,就是做 agent 有点弱。
快手把可灵升级到 Kling 4.0 了,一条视频能生成 30 秒、续拍拖到 2 分钟,还支持 4K HDR 和多图多视频混合输入,做短视频的可以试试。
Meta 和苹果居然联手了,两台顶配 Mac Studio 就能本地跑 8160 亿参数的开源模型,程序员可以关注这套 MLX 方案。
NVIDIA 把 Nemotron 3.5 Bolt 这个多模态模型压到 24GB 就能跑,一条命令就能在本地跑智能体任务,试试看。
Meta 放了个 816B 的开放权重模型,主打写代码和跑智能体任务,还能在 Mac Studio 上本地跑,做本地部署的可以看看。
同一款游戏视觉引擎让三款顶级模型分别重写,谁更会做游戏一眼能对比,结果都贴出来了。
Meta 的开源编程模型 Muse Spark Open 上 Ollama 了,100 万 token 上下文,还能直接接进 Claude Code 用,本地玩家可以试试。
蚂蚁百灵把 560B 的 Ling-3.1-flash 开源了,激活只有 25B,量化后 4 张卡就能跑,还带 1M 上下文,自己部署的团队可以看看。
PrismML 把 Qwen3.5 9B 从 17.9 GB 压到 2.42 GB,跑分还不掉,笔记本就能跑,装个 Atomic Chat 试试。
Meta 开源了 816B 的 Muse Spark Open,主打 1M 上下文和 Agent 任务,作者还算清了要跑起来得 700GB 显存,看看你的卡够不够。
NVIDIA 开源了个 120B 的多模态模型,激活只有 12B,一块 DGX Spark 就能跑,还有两个边缘小模型,玩本地部署的可以看看。
OpenRouter 自己造了套测试集,测出 Jev 1.13 比其他 Decisions 模型和 Claude Code 用的 Sonnet 5 又准又便宜,选型前可以看看。
Meta 放出 816B 的开源权重模型,Apple 帮忙适配 MLX,两台 Mac Studio 就能跑,工具调用测试拿了 89.2 分,做编程智能体的可以看看。
NVIDIA 放了个 74B 总参数但只激活 9B 的模型,24GB 显存就能跑本地智能体,RTX Spark 用户可以直接上手试。
Meta 的 Muse Spark Open 开放权重模型上了 Ollama,1M token 上下文,写代码接工具都能跑,还能配合 Claude Code 用,感兴趣可以先在云端试试。
有人拿 Gemini 4 Argon 和 Muse Wonder 硬刚同一道题:建大黄蜂的 3D 模型再用 three.js 动起来,视频里能直接看出两者水平差距。
Meta 把 816B 的编程/智能体模型权重放出来了,MoE 架构跑起来只有 42B 的速度,Mac Studio 512GB 就能装下,还给了实测数据。
Meta 出了个叫 Muse Spark Open 的开源模型,主打个人 AI Agent,LMSYS 的 SGLang 已经能跑它了,做部署的可以试试。
Meta 和 Apple 合作搞了个 Muse Spark Open,开源权重,Mac 上不用联网就能跑,M 系列芯片用户可以试试。
小米 MiMo V2.6 Pro 超过 DeepSeek 登上 Agent Arena 开源第一,单任务才 $0.11,做智能体的可以看看这份榜单。
Meta 把开源的 Muse Spark Open 放出来了,成本只要 Muse Wonder 十分之一,还能本地跑,想做生成任务可以先试试。
NVIDIA 的 Nemotron 3.5 Super VL 进 Perplexity 了,Pro 和 Max 用户现在就能用,还开放了 Agent API,喜欢多模态的可以去试试。
Agent Arena 榜单换了个新指标 Bash Reliability,Claude Opus 5.5 还是第一,开源最强的 GLM 5.2 排到第 15,想选编程模型可以看看。
Black Forest Labs 出了个小体积图像模型 Klein,一张消费级显卡就能本地跑,还能出 4K 图,API 每张不到 1 美分。
Meta 出了个 816B 的开源模型 Muse Spark Open,1M 上下文还能多模态,写代码跑智能体任务,感兴趣可以自己下下来测测。
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