6月20日
10:54
01:34
6月19日
18:40
18:40官方账号Together AI@togethercompute
TogetherAI用Kimi K2.7 Code和Claude Fable 5各生成12个落地页。Kimi的成本仅为Claude的1/16,质量表现接近。通过设计MCP服务器提供视觉上下文后,Kimi效果更佳。这表明开源模型在落地页生成工作流中已是高性价比的实用选择。
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推荐理由:想低预算做落地页?试试Kimi K2.7 Code,便宜16倍效果不输Claude Fable 5,尤其配合MCP服务器更稳。
18:39
18:39官方账号Together AI@togethercompute
Together Compute 测试了闭源和开源模型构建小型可玩游戏的能力。结果显示,开源模型成本更低、速度更快,生成游戏质量接近闭源模型。例如,Opus 4.8 成本是 MiniMax M3 的 15 倍,GPT-5.5 是 Nemotron Ultra 的 10 倍,而 Kimi K2.7 Code 比 Opus 4.8 便宜 7 倍。
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推荐理由:Together Compute 实测:闭源模型贵几倍,开源做小游戏又快又便宜,质量还接近,想省钱就选开源。
16:39
16:39官方一手歸藏(guizang.ai)@op7418
唐老师与马斯克在推特上讨论国内开源版本何时能达到Fable 5级别模型的标准。马斯克回应称“不会那么久”,暗示可能早于2027年。该对话引发对国内开源模型进展加速的预期。目前尚无具体时间表或模型细节。
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推荐理由:马斯克说国内开源Fable 5级别模型不用等到2027年,唐老师跟进爆料,这波节奏值得盯一下。
14:30
12:51
12:42
12:42Fireworks AI@FireworksAI_HQ
Jeremy Howard在X平台上称赞Zai_org的GLM 5.2模型,称其至少与Opus 4.8和GPT 5.5一样优秀。他指出该模型速度极快、成本低廉且回答不冗长,在处理长上下文时表现非常出色。Howard表示从未见过如此优秀的开源权重模型。
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推荐理由:想试试媲美顶级闭源模型的开源模型吗?GLM 5.2又快又便宜,长上下文超强,看看Jeremy Howard怎么夸的。
11:04
11:04官方账号arXiv cs.LG@Haw-Shiuan Chang, Jeffrey Gomez, Mehul Patwari, Aryan Sajith, Hamed Zamani
这篇论文提出利用用户与LLM交互时的鼠标轨迹和眼动数据作为隐式反馈来替代昂贵的显式偏好标注。他们构建了IFLLM数据集,包含59名用户的1336个多轮问答,并记录了鼠标和眼动数据。基于这些隐式反馈训练的奖励模型将文本奖励模型的准确率从55%提升到64%。对8个LLM应用DPO后,响应质量相对提升近3倍,证明了隐式反馈在真实场景中的价值。数据集和代码已开源。
推荐理由:别光看用户点了什么赞,鼠标和眼睛动的方向才是真心话。这篇论文用59人的眼动和鼠标轨迹数据训练奖励模型,准确率从55%飙到64,还开源了数据集。
04:25
04:25官方账号Clement Delangue@ClementDelangue
精选
Poolside 发布了其最新模型 Laguna M.1,拥有 256K 上下文长度。该模型采用 Apache 2.0 许可,权重已开放至 Hugging Face。包括基础版和微调版检查点可供下载。
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推荐理由:Poolside 把最强的 Laguna M.1 模型完全开放了,256K 上下文,Apache 2.0 许可,直接去 Hugging Face 下载权重用。
03:04
01:33
01:33官方账号SiliconFlowAI@siliconflowai
精选
Z.ai 的 GLM 5.2 在编码基准 CodeArena 上排名第一。每百万 token 输入缓存/输入/输出价格为 0.26/1.40/4.40 美元,支持 1M 上下文长度。其编码性能与 Opus 4.8 相当,并提供 max 和 high 两种推理模式。该模型已完全开源,可通过 SiliconFlow 的 T+0 合作获取。

推荐理由:Z.ai 的 GLM 5.2 在编码竞技场拿了第一,价格比 Opus 便宜,还有 1M 上下文,编程党可以白嫖开源版。
00:16
00:02
00:02Geek@geekbb
精选
Unsloth AI 将最强开源模型 GLM-5.2 从 1.51TB 压缩至 238GB(缩小 84%),2-bit 量化版本保留约 82% 准确率。该模型可在 256GB Mac 或同等 RAM/VRAM 配置上本地运行。官方指南和 GGUF 文件已在 Hugging Face 发布。
推荐理由:Unsloth 把 1.5TB 的 GLM-5.2 压到 238GB,本地就能跑,准确率还能保住 82%。有 256GB 内存的 Mac 就能玩,开源模型天花板。
6月18日
20:22
20:22官方账号vLLM@vllm_project
精选
vLLM 推出新功能,允许用户在自己的 GPU 上运行开源模型作为编程助手。该引擎兼容 OpenAI Responses API,因此任何使用代码助手的工具都可直接指向你的服务器。支持 NVIDIA、AMD 等多种硬件。当前可部署 GLM 5.2、Kimi K2.7 Code、MiniMax M3 等模型。
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推荐理由:vLLM 现在能让你自己在 GPU 上跑开源模型当编程助手,省了 API 钱还更灵活,支持 NVIDIA、AMD 和多种模型。
15:03
13:03
13:03@atomic_chat_hq@atomic_chat_hq
Atomic Chat 正式在 Hugging Face 上线,成为该平台上的 Local App。用户可以直接在本地设备运行 Hugging Face 上的 200,000+ 个开放权重模型,所有处理都在设备端完成,保障隐私。该应用完全开源,无需联网即可使用多种模型。

推荐理由:Atomic Chat 现在能在本地跑 Hugging Face 上 20 多万个模型,完全离线私密,还开源,搞 AI 的可以试试看。
10:57
10:57Viking@vikingmute
GLM5.2在Artificial Analysis开源模型排名中登顶,多项benchmark评分领先。有用户反馈其实际体验接近Opus 4.6,作者考虑将Deepseek V4 Pro替换为GLM5.2。该帖子获得2条回复、505次浏览。
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推荐理由:GLM5.2在开源模型排名拿了第一,而且有人说用起来感觉像Opus 4.6,你要是想换掉Deepseek V4 Pro可以试试。
04:01
03:55
03:55官方账号LangChain@LangChainAI
LangChain测试显示,Alibaba Qwen基础模型配合良好提示在感知错误分类任务上性能接近前沿模型。使用LoRA SFT微调后,模型性能接近或超过前沿模型。实验表明微调能使开源模型与顶级闭源模型竞争。

推荐理由:LangChain实测:Qwen基础版+好提示就能追平顶级模型,微调后甚至超越。开源模型潜力很大!
03:30
03:30ollama@ollama
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Ollama 宣布用户可以在 Codex App、CLI 和 SDK 中使用 GLM-5.2 和 Kimi-K2.7-Code 模型。此前 Codex 仅支持 OpenAI 模型,现在扩展至开源模型。使用命令 ollama launch codex 即可启用。这一集成让开发者能用更多模型进行代码生成。
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推荐理由:Ollama 把 GLM-5.2 和 Kimi-K2.7-Code 也带进 Codex 了,以前只能用 OpenAI 模型,现在敲一行命令就能切换试试。
01:55
01:55官方账号Decoder@Jonathan Kemper
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智谱AI推出开源模型GLM-5.2,采用MIT许可证,支持稳定100万token上下文。在FrontierSWE编码基准测试中,GLM-5.2以1个百分点之差落后于Anthropic的Claude Opus 4.8。该模型在推理能力上仍显著落后于闭源竞争对手。
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推荐理由:智谱AI的GLM-5.2在长时间编码任务上只比Claude Opus 4.8差1%,还是开源免费,码农可以试试。