开源模型相关 AI 资讯

AITOP

8月14日

17:11

向阳乔木@vista8

Z.ai 推出 GLM-5.3，基于 743B 基础模型进行后训练。该模型在编程和智能体能力上达到顶级水平。Z.ai 称其在网络安全领域实现重大跃升，为开源模型树立新标准。技术博客已同步发布详细说明。

事件专题

推荐理由：GLM-5.3来了，743B参数打底，编程和网络防御都强，开源党可以试试。

原文

15:14

Geek@geekbb

Z.ai发布开源模型GLM-5.3，基于743B基础模型进行后训练。官方称其编码与智能体能力达到顶级水平，并在网络安全领域为开源模型树立新标准。社区讨论中，有网友希望其定价能压低Grok 4.6和DeepSeek V4 Pro。

AI模型 GLM-5.3 Z.ai 智能体

事件专题

推荐理由：GLM-5.3开源发布了，743B后训练，主打编码和网络安全。蹲个价格，看它能不能背刺Grok和DeepSeek。

原文

15:09

小互@imxiaohu

78°

MiniMax 开源了 Music 3.0 模型。输入歌词和风格描述，一次可生成五分钟完整歌曲，包含前奏、副歌和桥段，输出 32kHz 立体声。模型权重完全开源，单卡 8GB 显存即可运行。官方还提供了 1000 个歌曲模板和一个扩写技能。

AI模型 MiniMax Music 3.0 音乐生成

推荐理由：MiniMax 把 Music 3.0 开源了，给句歌词和风格就能出五分钟完整歌，8GB 显存就能跑，还送一千个模板。

原文

14:56

ollama@ollama

Z.ai 发布开源模型 GLM-5.3，通过 743B 基础模型后训练实现顶级编码与智能体能力。该模型在网络安全领域设立新标准，成为开放模型的新标杆。Ollama 宣布将在其正式开放发布时提供支持，技术博客已公开细节。

AI模型 GLM-5.3 Z.ai Ollama

事件专题

推荐理由：GLM-5.3 来了，743B 底座，编码和网络防御能力很强，Ollama 也已宣布支持，想试的可以直接上手。

原文

13:38

13:38IT之家（博客/媒体）

78°

智谱今日发布开源模型 GLM-5.3，基座与 GLM-5.2 相同，通过后训练 Scaling 提升能力。在 Terminal-Bench 3.0 上得分从 4.6 提升至 28.3，DeepSWE v1.1 从 46.2 提升至 66.9。官方称编程能力较前代提升 50%，公开基准中取得开源第一，编程与智能体能力接近 Claude Fable 5。模型权重将在两周内开放，API 即将上线。

AI模型 GLM-5.3 智谱开源模型

事件专题

推荐理由：想用最强开源编程模型的可以蹲一下，GLM-5.3 纯靠后训练就把 Terminal-Bench 分数翻了 6 倍，两周后开放权重。

原文

12:05

官方账号arXiv cs.AI@Peter Schneider-Kamp, Jacob Nielsen, Gianluca Barmina, Kenneth Enevoldsen, Lukas Galke Poech

DFM Mimir v1是丹麦基础模型团队发布的10亿参数语言模型，基于HRM架构从零训练。该模型仅使用许可的后训练数据，混合了161个数据集进行训练。在20个英语、数学与代码及丹麦语基准上，Mimir v1超过HRM-Text 1B，并可与Qwen 3.5 4B和Gemma 4 E2B竞争。它在丹麦语任务上刷新了最先进水平，模型现已在Hugging Face Hub开放下载。

AI模型 DFM Mimir HRM Qwen 3.5

事件专题

推荐理由：丹麦团队开源了10亿参数的Mimir v1，只用合规数据就追上4B模型，丹麦语还是第一。

原文

05:42

Hailuo AI@Hailuo_AI

精选76°

MiniMax 正式发布新一代开源权重音乐模型 MiniMax-Music3。该模型定位生产级（production-ready），可用于多种音乐生成场景。官方称其为 SOTA 级开源音乐模型。权重开放，开发者可自行部署和微调。

AI模型 MiniMax Music3 开源模型

推荐理由：MiniMax 把音乐模型开源了，叫 Music3，号称开源里最强，能直接生成各种风格的音乐，适合想做 AI 音乐应用的人。

原文

05:19

techcrunch@Russell Brandom

Writer 发布了基于 Z.ai 开源模型 GLM-5.2 的后训练新模型。新系统（基于 GLM-5.2）宣称以更低价格提供部署就绪能力，并升级 harness 控制 token 成本。Writer 表示，该模型延续了 GLM-5.2 的开源生态优势。

AI模型 Writer GLM-5.2 Z.ai

推荐理由：Writer 出了新模型，基于 GLM-5.2 改的，价格更低还升级工具省 token 成本，适合想省钱的开发者。

原文

03:27

Fireworks AI@FireworksAI_HQ

Microsoft Teams Calls for Startups发布了一份指南，介绍初创企业如何在Microsoft Foundry上部署Fireworks模型。指南涵盖成本、延迟、灵活性和未来模型选择等关键因素。通过FireworksAI与Microsoft Foundry的集成，初创企业可在Azure中运行开源模型，并支持监控、缓存、治理和模型实验等功能。该架构旨在帮助初创企业从MVP阶段平滑扩展到生产环境。

技巧 Fireworks Microsoft Foundry Azure

推荐理由：微软和Fireworks出了个实战指南，教你用Azure Foundry跑开源模型，从原型到生产该注意啥都讲清楚了，做AI产品的不妨看看。

原文

00:53

lmarena.ai@lmarena_ai

在视频编辑竞技场（Video Edit Arena）中，MiniMax-H3以1390分位列开源模型和总榜第一。它比第二、第三名的Dreamina Seedance 2.0和Gemini Omni Flash高出32分，比第四名HappyHorse 1.0高出83分。MiniMax官方已宣布该模型在Hugging Face上公开发布。

AI模型 MiniMax-H3 MiniMax 视频编辑

事件专题

推荐理由：MiniMax-H3登顶视频编辑榜，领先Seedance和Gemini 32分，已开源可下载。

原文

8月13日

23:53

elvis@omarsar0

精选

DeepSeek Harness v0.1以开发者预览版形式发布，代码采用MIT许可证开源。该项目基于Cordis元框架构建，核心设计是“一切都是插件”。模型、工具、技能、会话、沙箱、文件系统、循环、编排和UI均被实现为插件，可自由混搭、替换和扩展。

AI产品 DeepSeek Harness Cordis 智能体

事件专题

推荐理由：DeepSeek开源了Agent Harness，插件化的思路跟Pi很像，想搭智能体框架的可以上手试试。

原文

23:10

orange.ai@oran_ge

一条关于 DeepSeek Harness 的推文引发热议。推文作者认为该工具像“技术理想主义的玩具”，并指出模型迭代速度过快是稳定性差的根源。该观点认为，支持如此开放的系统在当前阶段难以保证稳定性。这条推文已获得 10 次转发、18 个赞和 6646 次浏览。

行业 DeepSeek DeepSeek Harness 开源模型

事件专题

推荐理由：有人吐槽 DeepSeek Harness 太理想，模型更新快导致系统稳不住。想看看社区怎么吵的？点开这条。

原文

22:16

向阳乔木@vista8

DeepSeek 通过官方 GitHub 账号公开了仓库地址 github.com/deepseek-ai。该地址对应 DeepSeek 在 GitHub 上的组织页面，集中托管其开源项目。访问者可获取 DeepSeek 在 GitHub 上发布的代码与文档。

AI模型 DeepSeek GitHub 开源模型

推荐理由：DeepSeek 公开了官方 GitHub，可在这里直接看模型代码和文档。

原文

21:10

官方一手歸藏(guizang.ai)@op7418

DeepSeek 在 Hugging Face 上公开了一个模型仓库，URL 指向 deepseek-ai 组织。AI 博主 op7418 在 X 平台分享了这一链接，目前该推文获得 1029 次浏览。模型的具体名称、参数量和基准成绩尚未在推文中透露。

AI模型 DeepSeek Hugging Face 开源模型

推荐理由：DeepSeek 的仓库一般都会放权重，直接点链接看看这次是什么模型吧。

原文

20:56

20:56IT之家（博客/媒体）

72°

DeepSeek于8月13日发布V4-Pro-0813模型及代码智能体框架Harness公测版，后者对标OpenAI Codex和Anthropic Claude Code。V4-Pro-0813为1.6万亿参数MoE模型，推理时每token仅激活490亿参数，支持100万token上下文和38.4万token输出。内部测评显示，正式版在Terminal Bench 2.1得分87.9，预览版为72.1；DeepSWE从12.8升至62.7，DSBench-Hard翻倍至67.2。模型权重已以MIT许可证开放，开发者可下载自建。

AI模型 DeepSeek Harness DeepSeek-V4-Pro-0813

事件专题

推荐理由：DeepSeek把新模型和Harness框架一起开源了，权重MIT可自建，代码能力干到87.9分，直接对标Claude Code。

原文

18:16

官方账号NVIDIA AI@NVIDIAAI

82°

NVIDIA今日发布Nemotron 3.5，这是一款专为智能体AI系统中高吞吐量执行而设计的开源模型。Dream Security获得该模型的早期访问权限，其研究团队进行了监督微调、后训练、领域适配、网络安全推理和智能体工具使用等优化。该模型在Dream的内部网络安全基准测试中表现强劲，可帮助客户理解安全态势、调查风险并转化安全数据。相关发布博客已在开发者社区上线。

AI模型 NVIDIA Nemotron 3.5 Dream Security

事件专题

推荐理由：NVIDIA出了新开源模型Nemotron 3.5，专为智能体场景打造，Dream Security抢先调教成了网络安全专用版，内部测试表现不错。

原文

18:14

官方账号NVIDIA AI@NVIDIAAI

72°

NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning 已在 Baseten 上线，定位为长时运行智能体设计。相比同类开源模型，其吞吐量提升 4 倍，成本降低 50%。在生产测试中，输出 token 数量减少 63.4%。该模型采用 30B MoE 架构，仅激活 3B 参数，支持 100 万 token 上下文。

AI模型 NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning Baseten

事件专题

推荐理由：跑长时任务的智能体注意了，Nemotron 3.5 Lightning 上线 Baseten，吞吐翻 4 倍、成本砍半，输出还更精简。

原文

18:08

官方账号Cohere@cohere

精选

Cohere 今日推出 North Micro Vision，这是其最小的视觉语言模型，专为复杂文档理解设计。该模型以 Apache 2.0 许可证开源，权重已上传至 Hugging Face。相比 Cohere 其他模型，North Micro Vision 更轻量，适合在资源受限场景下处理视觉任务。开发者可直接从 Hugging Face 下载权重进行部署。

AI模型 Cohere North Micro Vision 视觉语言模型

推荐理由：Cohere 出了个超小的视觉模型 North Micro Vision，专门用来读懂复杂文档，而且开源了，直接去 Hugging Face 就能下载权重。

原文

18:06

18:06官方账号Simon Willison’s Weblog（博客/媒体）

80°

Meta 发布开源模型 Muse Glimmer，参数规模 30B，采用 Apache 2.0 许可证。该模型在 DeepSearch QA、MCP-Atlas、τ-Bench 和 SWE-Bench 等基准上取得较高成功率，可完成端到端智能体任务。Muse Glimmer 支持可靠工具调用，并在复杂工作流中维持多步推理。作者用 LM Studio 的 18.16GB 量化版本进行了本地测试，还搭配 llm-coding-agent 插件试用。Muse Glimmer 还是视觉模型，能生成详细图片描述。

AI模型 Muse Glimmer Meta 开源模型

推荐理由：Meta 出了个 30B 开源模型 Muse Glimmer，Apache 2.0 协议，能自主调工具、多步推理，本地跑挺不错。

原文

18:05

小互@imxiaohu

Lightricks发布开源视频模型LTX-2.5。生成10秒视频只需6.8秒。支持文本、图片、视频三种输入。画面和声音在同一模型中联合生成。支持原生多镜头，跨镜头保持人物、场景和声音一致。年营收1000万美元以下可免费商用。

AI模型 LTX-2.5 Lightricks 视频生成

推荐理由：Lightricks把LTX-2.5开源了，6.8秒就能出10秒带声视频，还支持多镜头，小团队免费商用，赶紧试试。

原文

18:04

官方账号NVIDIA AI@NVIDIAAI

精选

NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning 已在 Together AI 平台上线。该模型被定位为同类中速度最快的开源模型。它专为常驻型智能体设计，能快速完成高吞吐量的专业工作。

AI模型 NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning Together AI

事件专题

推荐理由：NVIDIA 的 Nemotron 3.5 Lightning 开源模型上线 Together AI，跑得最快，适合需要高强度处理任务的智能体。

原文

18:04

官方账号NVIDIA AI@NVIDIAAI

Fastino Labs与NVIDIA合作发布两款开源模型Fastino-Nemotron-3.5-Lightning-Finance和Fastino-Nemotron-3.5-Lightning-Healthcare，均基于Nemotron 3.5 Lightning微调。金融模型在FinQA基准上执行准确率从15.86%提升至59.23%，增幅43.37个百分点；在BizFinBench上从49.65%升至57.46%。医疗模型在HealthAdminBench上从25.67%升至29.95%，在MedCalc-Bench上从49.09%升至54.18%。两款模型均以Apache 2.0许可发布在Hugging Face上。同时，Fastino还发布了自动微调工具Fastino Fine-Tuning Agent的私人预览版。

AI模型 Fastino NVIDIA Nemotron 3.5

事件专题

推荐理由：Fastino跟NVIDIA合作，用自动微调Agent搞出了金融和医疗两个开源模型，FinQA涨了43个点，Apache 2.0随便用。

原文

18:02

18:02官方账号Simon Willison’s Weblog（博客/媒体）

DeepSeek V4 Pro 0813 已通过 OpenRouter 以 API 形式上线，官方没有专门公告页。新模型提供低、中、高三档推理等级，作者测试同一提示词时三档输出差异明显。截至发稿，DeepSeek 未确认是否开放权重，但 4 月的 V4 Pro 和 7 月的 V4 Flash 0731 均已开源，因此概率较高。基准数据先出现在官方微信群，被转载到 Reddit 后因“低质量”删除，现以 ASCII 表格形式流传于 Hacker News。

AI模型 DeepSeek V4 Pro 0813 OpenRouter

推荐理由：DeepSeek 新模型只走 API，OpenRouter 上能直接试。三档推理等级画出来的鹈鹕都不一样，想玩可以拿同一道题对比看看。

原文

18:01

18:01IT之家（博客/媒体）

外媒《连线》援引消息人士称，美国前沿AI模型网络安全审查机制“几乎肯定”会在未来数月扩展至开源（开放权重）模型。该机制目前仅覆盖性能与Anthropic Claude Mythos或OpenAI GPT-5.6相当的闭源模型，且仍属自愿性质。有美国官员认为强制审查可能抑制AI发展。白宫也在考虑，若闭源模型过审，企业可能降低对未审开源模型的兴趣，进而抑制开源模型推出。

行业开源模型 AI安全 Anthropic

事件专题

推荐理由：美国可能要把开源模型也纳入AI安全审查了，现在只查闭源，但风向在变。做开源模型的团队得留意政策风险。

原文

17:59

量子位@Jay

DeepSeek V4 Pro正式版已经发布。它在多项能力上对标Fable 5。开发者现在调用V4 Pro，能直接用上完全体。

AI模型 DeepSeek V4 Pro Fable 5

事件专题

推荐理由：DeepSeek的V4 Pro正式版出来了，好几项直接对标Fable 5，现在开发者调用就能用上完全体，想试的赶紧上手。

原文

17:55

官方账号NVIDIA AI@NVIDIAAI

72°

英伟达宣布推出开源权重模型 Nemotron 3.5 Lightning。Deep Cogito 表示该模型继续推动开放模型生态，并宣布加入英伟达后训练合作伙伴生态。此次合作聚焦开源权重与可定制模型，旨在让前沿智能更易获取。

AI模型 Nemotron 3.5 Lightning NVIDIA DeepCogito

事件专题

推荐理由：英伟达出了开源版 Nemotron 3.5 Lightning，Deep Cogito 马上加入了它的后训练伙伴计划。想搞开源模型定制化的，这条有信息量。

原文

17:54

techcrunch@Kate Park

82°

Geoffrey Hinton、李飞飞和Andrew Ng在Ai4会议上就能AI监管展开辩论。三位专家认为，过度监管会阻碍美国与中国在AI领域的竞争。他们主张保持开源模型访问，以推动创新和安全研究。会议还讨论了如何在开放与安全之间找到平衡。

行业 AI安全开源模型 AI监管

推荐理由：三位顶级AI专家在Ai4公开辩论开源和监管，观点直接对立，看完能搞懂AI圈在吵什么。

原文

17:50

lmarena.ai@lmarena_ai

DeepSeek-V4-Pro (Max)在Text Arena开源模型榜单中位列第五，AutoEval得分为1465。该分数与GLM-5.1的1467分、GPT-5.6 Terra (xHigh)的1464分以及Grok 4.6 (High)的1464分基本持平。该排名来自@deepseek_ai的官方发布，针对的是文本竞技场中的开源模型。

AI模型 DeepSeek DeepSeek-V4-Pro Text Arena

事件专题

推荐理由：DeepSeek新模型在Text Arena拿1465分，和GLM-5.1、GPT-5.6 Terra一个水平，开源阵营排第五。

原文

17:42

lmarena.ai@lmarena_ai

精选

DeepSeek-V4-Pro (Max) 在 Code Arena: WebDev 的 AutoEval 中获得 1607 分，总分第 8，开放权重模型中排第 2。该成绩仅次于 GPT-5.6 Sol 的 1622 分和 Kimi K3 (Max) 的 1674 分。其定价为每百万 tokens 输入 $0.435、输出 $0.87，低于 Opus-4.8 的 $5/$25 和 GLM-5.2 的 $1.4/$4.4。目前该分数为早期 AutoEval 结果，后续会随真人投票收敛。

AI模型 DeepSeek V4-Pro Code Arena

事件专题

推荐理由：DeepSeek 又发新模型了，V4-Pro (Max) 在编码榜上排开源第二，比贵得多的 Opus-4.8 还强，价格只要零头。

原文

04:58

Julien Chaumond@julien_c

精选73°

开源社区迎来开放权重模型密集发布潮。DeepSeek-V4-Flash-0731（304B MoE）在Terminal-Bench 2.1上从61.8升至82.7，逼近Opus-4.8。Meta发布首个开放智能体模型Muse-Glimmer-30B，支持完全本地运行，采用Apache 2.0。Liquid AI LFM2.5-2.6B以2.69B参数在M5 Max上达220 tok/s，内存占用低于2.5GB。MiniMax-H3支持原生立体声音频，可生成2K/15秒视频。Mistral Shieldstral-1.0-3B在HarmBench上得分99.4，超过LlamaGuard-4-12B和ShieldGemma-9B。

AI模型 DeepSeek Meta NVIDIA

事件专题

推荐理由：开源模型大爆炸！DeepSeek、Meta、NVIDIA一口气发了十几个新模型，从推理到视频到语音都有，性能还紧追闭源。

原文

01:28

01:28IT之家（博客/媒体）

86°

阿里云魔搭社区宣布开源Qwen3.8-2.4T-A95B模型权重，总参数2.4T，每个Token激活95B参数。该模型原生支持262,144 Token上下文，可扩展至1,010,000 Token。模型每个MoE层包含512个专家，每个Token选择10个路由专家并激活1个共享专家。官方评测显示，它在PaperBench、IFBench等基准上取得较高成绩，与Opus 4.8、Fable 5、GPT 5.6 Sol相比互有高低。Qwen3.8重点提升编程、办公、科研和长周期Agent任务的端到端完成能力。

AI模型 Qwen3.8-2.4T-A95B Qwen 阿里云

推荐理由：阿里开源了Qwen3.8-2.4T-A95B，2.4T参数激活95B，原生256K上下文，编程和Agent能力对标GPT 5.6 Sol和Opus 4.8。

原文

8月12日

22:19

小互@imxiaohu

83°

微信正式官宣自研模型WeLM，包含WeLM-80B和WeLM-617B两款。WeLM-80B总参数量800亿，每次推理激活30亿参数，已部署到微信原生AI助手小微中。小微助手可调用微信原生功能和小程序，用户说一句话，WeLM理解需求后自动完成操作。WeLM-617B总参数量6170亿，每次推理激活230亿参数。

AI模型 WeLM 微信小微助手

推荐理由：微信终于亮出自家模型了，80B和617B两个版本，已经跑在小微助手里，能直接帮你调微信功能和小程序，挺实在的。

原文

21:25

OpenRouter@OpenRouterAI

精选73°

Meta Superintelligence Labs 推出首个开源权重模型 Muse Glimmer，已在 OpenRouter 上线。该模型为 30B 参数稠密文本+图像模型，采用 Apache 2.0 许可证。Muse Glimmer 在 MCP Atlas 基准上得分 75.5，在 SWE-Bench Pro 上得分 51.2，定位为可靠的本地智能体。

AI模型 Muse Glimmer Meta OpenRouter

推荐理由：Meta 新出的开源模型 Muse Glimmer，30B 参数，Apache 2.0 随便用，本地跑智能体挺靠谱，MCP Atlas 和 SWE-Bench Pro 分数都不错，想玩本地 AI 的可以试试。

原文

20:49

官方账号Decoder@Jonathan Kemper

Nvidia正在开发开源权重模型Nemotron 4，目标参数规模达一万亿，旨在与全球最佳免费模型竞争。然而，中国实验室如DeepSeek和Qwen已在更大规模上取得进展。Nemotron 4的发布将加剧开源模型领域的竞争。

AI模型 Nemotron 4 Nvidia 万亿参数

事件专题

推荐理由：Nvidia要出万亿参数开源模型了，但中国实验室已经跑在前面，看看这场竞赛怎么打。

原文

18:51

Fireworks AI@FireworksAI_HQ

精选

Meta Superintelligence Labs 推出开源权重模型 Muse Glimmer，已上线 Fireworks 平台。该模型为 30B 稠密模型，专为持续运行的智能体设计，支持跨多次顺序工具调用进行推理并可从失败中恢复。Muse Glimmer 支持 128K+ 上下文，原生支持图像和文本输入。开发者可通过 Fireworks 平台开始构建应用。

AI模型 Muse Glimmer Meta Fireworks

推荐理由：Meta 新开源了个 30B 模型，专为智能体连续调用工具设计的，还能从报错里恢复，128K 上下文，想玩智能体的可以试试。

原文

17:54

17:54IT之家（博客/媒体）

IBM与AI云平台Together AI达成多年期2.4亿美元协议，将在IBM Cloud部署NVIDIA HGX B300集群，支持开源模型推理服务，系统预计2027年Q1上线。该集群是首个基于IBM Cloud、采用HGX B300与Spectrum-X以太网技术的大规模推理专用集群。Together AI近期完成8亿美元C轮融资，估值83亿美元，月处理Token达400T。

行业 IBM Together AI NVIDIA HGX B300

事件专题

推荐理由：IBM给Together AI搭了个2.4亿美元的HGX B300大集群，专门跑开源模型推理，2027年上线，想省钱又想要性能的可以关注。

原文

16:52

AI Will@FinanceYF5

a16z 发布数据称，电脑使用 Agent 每小时成本为 6–8 美元，已低于离岸外包人才的约 10 美元，更远低于美国本土人才的 30–45 美元。a16z 认为，随着推理成本持续下降和开源模型能力提升，这一成本优势将进一步扩大。该数据基于当前主流 Agent 工作流的实际运行成本估算。

行业 a16z 智能体成本对比

推荐理由：a16z 算了笔账：电脑 Agent 一小时 6-8 美元，比请外包还便宜，这趋势值得关注。

原文

16:04

AI Will@FinanceYF5

精选

NVIDIA推出Nemotron 3.5 Lightning，专为长时运行的智能体任务设计。该模型总参数量30B，激活参数3B，支持高达1M token的上下文，并已开放商用。NVIDIA提供BF16和更小的NVFP4量化检查点，支持在单张H100或DGX Spark上部署，也兼容RTX 5090。通过多token预测、DSpark和DFlash投机解码以及NVFP4量化，生成速度最高提升4倍。在PinchBench基准上，其准确率达86%，完成速度比Qwen3.6 35B快30%。

AI模型 Nemotron 3.5 Lightning NVIDIA 智能体

事件专题

推荐理由：NVIDIA出了个轻量模型，30B参数但只激活3B，跑长任务上下文能到1M，单卡就能部署，速度还快4倍。

原文

16:01

宝玉@dotey

宝玉在X平台分享了对Agent Harness代码演进的观察。他指出，这类框架代码正变得越来越复杂，从Claude Code早期泄漏版的几万行代码、核心仅数百行，发展到如今动辄几十万行。早期核心就是一个While loop，判断LLM结果是工具调用还是结束，体现了大道至简的设计。而现在像Pi这样的新框架虽然还能读懂，但再迭代下去可能像Claude Code一样难以维护。

技巧 Claude Code Pi Agent

推荐理由：宝玉老师聊Agent框架代码演进，从Claude Code早期几百行核心到几十万行，讲透了为什么现在代码越来越难啃。

原文

09:52

09:52IT之家（博客/媒体）

英伟达于8月11日发布Nemotron 3.5 Lightning，这是一款拥有300亿参数的MoE开源模型，专为大型多智能体系统设计。相比同类模型，其输出速度最高提升4倍，智能体任务整体完成速度加快30%。该模型支持本地运行于NVIDIA RTX PC、DGX Spark等设备，也可扩展至企业级数据中心和云端环境。开源链接已提供在Hugging Face、ModelScope和OpenRouter等平台。

AI模型 Nemotron 3.5 Lightning 英伟达开源模型

事件专题

推荐理由：英伟达新出的30B开源模型，跑智能体任务比同类快4倍，还能本地跑，搞多智能体开发的可以试试。

原文