#开放模型
想了解NVIDIA如何快速发布前沿开放模型？来看看Bryan Catanzaro和Peter Gostev的讨论，了解Nemotron模型家族的构建过程和开源模型的重要性。
NVIDIA老大Jensen Huang亲自发文挺开放模型，Ollama转发，说了开放模型为啥跟封闭模型一样重要，还附了公开信链接。
想了解顶尖 AI 模型是怎么造出来的？Ai2 团队在 SeattleTechWeek 直播拆解开放模型的技术细节，很硬核。
月之暗面新出的Kimi K3是首个3万亿参数的开放模型，虽然比不上Claude Fable 5和GPT 5.6 Sol，但和GPT 5.5差不多，价格也涨了不少。
Thinking Machines终于亮出了首款开放模型Inkling，主打专精不搞一刀切，和GPT这类通用模型路线很不一样，值得看看。
LangChain 和 NVIDIA 搞了个开放智能体，成本是封闭模型的1/10，还能自己后训练定制，挺实用的。
NVIDIA刚推的Nemotron 3 Ultra在Together AI上火了，几天就在OpenRouter冲到每天350亿token用量，社区超爱这种又快又省又好改的开放模型。
Prime Intellect 融了1.3亿美元，NVIDIA和Intel都跟投了。他们要搞开放的超级智能堆栈，让你自己训练和部署模型，不用依赖大厂。
看看 Together AI 怎么用 MiniMax M3 把开放模型做大，跑几十亿 tokens 还省钱。不是吹概念，是实打实的缓存和吞吐量优化。
DiffusionGemma 把文本生成速度推到了新高度，做代码补全、实时编辑的开发者可以直接在消费级 GPU 上体验 4 倍加速，值得一试。
做文本生成或需要快速格式化 Markdown 的开发者，可以试试这个块级生成模型，速度提升明显且能自我纠错，值得关注。
