开源模型相关 AI 资讯

8月11日

10:51

官方一手arXiv: OpenAI@Jack Stark, Srinath Saikrishnan, Vikram Seenivasan, Bernie Boscoe, Andrew Lizarraga, Tuan Do

AquiLLM是一个开源的模块化RAG-LLM框架，使用开放权重模型，旨在帮助研究团队捕获隐性知识。该框架针对专有商业AI系统在透明度、可复现性和隐私方面的不足而设计。最新版本引入了本地嵌入与重排序、多模态能力、OpenAI兼容推理接口、语义与情景记忆及技能支持等增强功能。这些改进基于与天体物理学家和环境研究者的讨论，使AI系统更贴合科研实践。

论文 AquiLLM RAG 开源模型

事件专题

推荐理由：科研团队想用AI又不放心商业闭源？AquiLLM开源、用开放权重模型，还能本地跑嵌入和重排序，专为捕获隐性知识设计，值得看看。

原文

09:07

lmarena.ai@lmarena_ai

精选

Meta推出开源权重模型Muse Glimmer，参数量为30B，采用Apache 2.0许可。该模型在Code Arena WebDev基准中拿到1359分，总排名第77位，在开源模型中位列第26。Muse Glimmer专为本地常驻Agent工作流优化，可在Mac或配备高性能GPU的PC等消费级硬件上运行。Meta借此成为美国前三的拥有开源权重模型实验室之一。

AI模型 Muse Glimmer Meta 开源模型

推荐理由：Meta发了个30B的开源模型Glimmer，能跑在Mac上，专门给Agent用的，Code Arena开源榜排第26。

原文

08:28

08:28官方账号Simon Willison’s Weblog（博客/媒体）

精选

Meta 发布新模型 Muse Glimmer，参数量 30B，采用 Apache 2.0 许可证。它在 DeepSearch QA、MCP-Atlas、τ-Bench 和 SWE-Bench 等基准上实现高成功率，可完成搜索问答、工具调用与代码调试。该模型支持视觉输入，作者用 LM Studio 的 18.16 GB 量化版本实测了代码库问答和图像描述。Muse Glimmer 在 32GB 内存设备上运行后仍留有余量，适合本地部署。

AI模型 Muse Glimmer Meta 开源模型

推荐理由：Meta 出了个 30B 开源模型，能自己调工具写代码，还能看图，Apache 2.0 随便用，跑得动。

原文

07:01

官方账号Cohere@cohere

Cohere CEO Aidan Gomez表示，用户对开源模型的需求集中在定制化、低成本和安全三方面。为此Cohere正在扩展其开源产品线。该公司还披露在设计主权产品，以匹配这三大需求。

行业 Cohere 开源模型主权AI

推荐理由：Cohere的CEO出来聊了聊为什么继续加码开源，说要搞满足定制、便宜、安全的主权产品。

原文

04:40

a16z@a16z

a16z 发布数据显示，电脑使用智能体的每小时运行成本约 6-8 美元。相比之下，离岸外包人力约 10 美元，美国本土人力为 30-45 美元。报告认为，随着推理成本持续下降，开源模型足以支撑越来越多此类工作流，这一成本优势还会扩大。数据来自 Fabrizio Serafini、Seema Amble 和 Zephratic 的研究。

行业电脑使用智能体 a16z 开源模型

推荐理由：a16z 算了笔账：用电脑操作智能体一小时才 6-8 美元，比外包还便宜，想省钱可以看看。

原文

01:30

lmarena.ai@lmarena_ai

Arena.ai 在 Code Arena: WebDev 上公布，闭源与开源模型的前沿分差已从 2025 年底的约 150 分压缩到约 10 分。在 Code Arena: Frontend 赛道，闭源领先优势曾扩大约 100 分，2026 年春季后收窄至约 40 分。开源阵营中，Muse Spark 1.2 预计将发布权重，Glimmer 也被视为影响排名的重要模型。官方完整分数会在 Arena.ai 放出。

AI模型 Code Arena Muse Spark Glimmer

推荐理由：开源快追上闭源了，WebDev 差距只剩 10 分，Muse Spark 1.2 还要放权重。

原文

00:36

官方账号Andrew Ng@AndrewYNg

精选

Andrew Ng在X上发文感谢Meta团队对开源权重AI的贡献。Meta宣布开放Muse Glimmer的权重，这是一个300亿参数的密集模型，可以本地运行。与此同时，Meta计划很快发布下一代基础模型Muse Spark 1.2的权重。这些发布进一步巩固了Meta在开源生态中的支持者角色。

AI模型 Muse Glimmer Muse Spark Meta

推荐理由：Meta又开源了两个模型，Muse Glimmer 30B能直接本地跑，Muse Spark 1.2也快来了，搞本地部署的可以盯一下。

原文

00:30

techcrunch@Rebecca Bellan

Meta发布了新的开放权重模型Muse Glimmer。Muse Glimmer体现了扎克伯格对个人超级智能的设想。它也揭示了AI领域正在出现的分界：用户是拥有模型，还是只能访问模型。Muse Glimmer的权重已开放，开发者可以获取使用。

AI模型 Muse Glimmer Meta Mark Zuckerberg

推荐理由：Meta新出的Muse Glimmer开放权重，能自己部署。扎克伯格把个人超级智能押在这上面，也点明了AI拥有和访问的分歧。

原文

8月10日

23:52

23:52IT之家（博客/媒体）

Meta CEO扎克伯格发布14页长文，呼吁美国减少开源AI政策障碍。Meta同日推出开放权重模型Muse Glimmer，能在单显卡Mac或PC上运行智能体任务。公司还计划公开最先进模型Muse Spark 1.2的权重，该模型由超级智能团队开发。扎克伯格宣布设立10亿美元基金，支持社区并回应数据中心建设担忧。

行业 Meta 扎克伯格 Muse Glimmer

事件专题

推荐理由：扎克伯格写了14页长文，喊话美国少管开源AI，还发了能在单显卡电脑上跑的新模型Muse Glimmer。

原文

23:46

The Rundown AI@therundownai

83°

Meta宣布将开源Muse Spark 1.2的权重，该模型将成为美国当前最强的开源模型。同时Meta开源了30B参数的Muse Glimmer，专为本地运行AI智能体设计，基准测试超越同尺寸的Gemma4和Qwen3.6。扎克伯格同步发表6500字长文《未来属于每个人》，主张超级智能应分发给个人而非集中在少数实验室。文章还警告，任何减缓美国模型发布的政策都可能让外国模型领先。

AI模型 Meta Muse Spark 1.2 Muse Glimmer

事件专题

推荐理由：Meta把Muse Glimmer开源了，30B参数能在本地跑智能体，还说要放出Muse Spark 1.2，比Gemma4和Qwen3.6都强，建议看看。

原文

23:43

官方账号Simon Willison@simonw

精选

Muse Glimmer 是参数量 30B 的智能体模型，以 Apache 2.0 协议开放权重。该模型可在 24GB 显存上运行，并保持智能体任务的可靠性。Hugging Face 上已提供 GGUF 量化版本供下载。同一公告还预告了 Muse Spark 1.2 的开放权重版本即将推出。

AI模型 Muse Glimmer Hugging Face 开源模型

推荐理由：新出的 Muse Glimmer 是 30B 开源模型，Apache 2.0 随便用，24GB 显存就能跑，做智能体应用可以直接拿来试。

原文

23:31

elvis@omarsar0

精选

Meta今日宣布开源Muse Glimmer模型的权重，这是一个30B参数的稠密模型，设计上支持在本地设备上运行。Meta同时预告将很快发布Muse Spark 1.2的权重，这是其最新的基础模型。Meta CEO扎克伯格表示，这是对开源AI生态的强力支持，并称赞了MSL团队的工作。这些发布表明Meta继续押注开源路线，让开发者可以自主部署和定制模型。

AI模型 Muse Glimmer Muse Spark Meta

推荐理由：Meta把30B的Muse Glimmer权重放出来了，能跑本地，后面还有Spark 1.2，玩开源模型的可以留意。

原文

23:30

23:30IT之家（博客/媒体）

Meta CEO扎克伯格呼吁美国减少对开源AI模型的限制，认为技术应普及而非集中在少数机构。Meta同日发布4bit量化模型Muse Glimmer，可在24GB或32GB显存的Mac/PC本地运行。报道称开放权重模型训练成本通常低于OpenAI、Anthropic的闭源模型。中国企业月之暗面Kimi K3、阿里Qwen3.8-Max和DeepSeek V4-Flash已能对标美国顶尖模型。

行业 Meta Muse Glimmer 开源模型

事件专题

推荐理由：扎克伯格喊话放开开源AI，Meta还出了能本地跑的Muse Glimmer，顺带看看中国模型已经追到哪了。

原文

23:13

官方一手marktechpost@Asif Razzaq

精选

Meta发布Muse Glimmer，一个300亿参数的开源智能体模型，采用Apache 2.0许可。其权重可在24GB显存的消费级GPU上运行，配合DFlash投机解码获得3.1倍速度提升。Muse Glimmer面向工具调用与多步任务，适合本地部署。

AI模型 Meta Muse Glimmer 智能体

推荐理由：Meta把30B智能体模型开源到Apache 2.0，单张24GB显卡就能跑，还比原来快3.1倍。

原文

22:46

官方账号Nathan Lambert: Interconnects@Nathan Lambert

Interconnects 的作者在博客发布后训练教科书，完整记录其训练开源模型的长期经验。书名并未在新闻中给出，但宣传语强调书中包含5个实用要点，覆盖后训练关键技术。这本书是作者多年积累的成果，适合需要系统学习后训练的开发者阅读。

论文后训练开源模型 Interconnects

推荐理由：想学后训练的话，这本新书把作者训练开源模型的干货总结成5个要点，比看零散博客省事。

原文

21:58

官方账号Decoder@Maximilian Schreiner

83°

Meta旗下Superintelligence Labs发布开放模型Muse Glimmer，参数量30B，权重压缩后可在消费级硬件运行，内存占用低于20GB。扎克伯格在配套文章中为蒸馏其他实验室模型辩护，呼吁放宽对美国实验室的限制，直接针对OpenAI和Anthropic。据华尔街日报报道，开放权重版Muse Spark 1.2预计很快推出。

AI模型 Muse Glimmer Meta 开源模型

事件专题

推荐理由：Meta回归开源，发了30B的Muse Glimmer，20GB内存能跑，扎克伯格还公开力挺蒸馏，够直白。

原文

21:45

官方账号NVIDIA AI@NVIDIAAI

精选

Meta 旗下 Superintelligence Labs 发布首个开源权重模型 Muse Glimmer 30B，采用 Apache 2.0 许可。该模型为 30B 稠密架构，支持 128K 以上上下文，具备多模态能力，面向本地智能体场景。vLLM 在发布当天即提供 Day-0 支持，用户可通过命令 vllm serve meta-models/Muse-Glimmer-30B 在自有设备上运行。官方称其既能应对长周期任务，又可在用户自持硬件上运行。

AI模型 Muse Glimmer 30B Meta vLLM

推荐理由：Meta 把 30B 多模态模型开源了，Apache 2.0，还能跑在本地，vLLM 当天就支持，想试的直接装。

原文

21:43

官方账号NVIDIA AI@NVIDIAAI

精选

Meta发布Muse Glimmer，一个300亿参数的开放权重密集模型，上下文窗口超过12万token。该模型针对长时间运行的智能体任务优化，在单张GPU上可实现每秒2万token的推理速度。模型权重以Apache 2.0许可证发布，可在Mac或配备高性能GPU的PC上本地运行，并已针对NVIDIA边缘、桌面和工作站平台优化。

AI模型 Muse Glimmer Meta 智能体

事件专题

推荐理由：Meta出了个30B开源模型Muse Glimmer，支持12万上下文，单卡每秒跑2万token，还能在Mac上本地跑。

原文

21:28

ollama@ollama

Muse Glimmer是Meta开源的30B参数稠密模型，现已通过Ollama的MLX引擎在Apple Silicon上本地运行。该模型可为Claude Code、Codex等工具提供常驻本地智能体工作流，无需依赖云端API。Meta同时宣布将陆续发布Muse Spark 1.2基础模型的权重。Ollama称后续将增加对NVIDIA、AMD等平台的优化支持。

AI模型 Muse Glimmer Ollama Meta

事件专题

推荐理由：Meta开源了30B的Muse Glimmer，用Ollama就能在苹果芯片上跑，还能配合Claude Code和Codex做本地智能体，上手试试吧。

原文

20:41

shao__meng@shao__meng

Meta 宣布将开源 Muse Spark 1.2 的开放权重版本。同时推出 30B 参数的 agentic 模型 Muse Glimmer，采用 Apache 2.0 许可。Muse Glimmer 在 24GB VRAM 硬件上可运行并保持智能体可靠性。该模型将与 Qwen 3.8 27B、Gemma 4 等争夺端侧小模型市场。

AI模型 Muse Glimmer Muse Spark Meta AI

推荐理由：Meta 一口气开源两个 Muse，30B 的 Glimmer 能跑 24GB 显存，智能体任务比 Qwen、Gemma 更轻量。

原文

20:01

Paul Couvert@itsPaulAi

扎克伯格在Instagram上表示，将开放Muse Spark 1.2的模型权重。他提出要让每个人都拥有个人超级智能，并开发24/7工作的智能体。该智能体将帮助用户改善健康、人际关系、职业和财务。目前尚未公布Muse Spark 1.2的具体参数和发布时间。

AI模型 Muse Spark 扎克伯格开源模型

推荐理由：扎克伯格说要开源Muse Spark 1.2了，还有24小时在线替你打工的智能体，想不想看看？

原文

19:58

Paul Couvert@itsPaulAi

精选

Meta 推出新模型 Muse Glimmer，参数量为 30B，权重已开放。该模型已上架 Hugging Face，开发者可立即下载使用。官方博客 research.meta.ai 同步发布了技术说明和示例。Hugging Face 页面提供了模型卡和文件列表，便于快速部署。

AI模型 Muse Glimmer Meta Hugging Face

推荐理由：Meta 把 30B 的 Muse Glimmer 开源了，现在就能在 Hugging Face 下载，想试试新模型的别错过。

原文

19:05

官方账号Meta AI@AIatMeta

精选

Meta推出Muse Glimmer，这是一个开放权重的30B参数模型。它针对本地常驻代理工作流优化，可在Mac或配备高性能GPU的PC上完整运行。官方称其在关键代理用例和基准上与同尺寸领先模型表现相当。模型权重采用Apache 2.0许可证发布。

AI模型 Muse Glimmer Meta 智能体

推荐理由：Meta放出了30B的开源模型Muse Glimmer，能在Mac和普通电脑上跑，专门做本地智能体任务，和同尺寸大模型比不落下风。

原文

18:58

18:58IT之家（博客/媒体）

精选73°

Meta 今日发布 30B 参数模型 Muse Glimmer，并以 Apache 2.0 协议开源权重。该模型面向常驻本地智能体工作流优化，应用 4bit 量化后可在 24GB 或 32GB 显存的 Mac 或 PC 上运行。Meta 在 M4 Max、M5 Max 和 RTX 5090 上实测，对话与智能体交互流畅，计算全部在本地完成。与 Gemma4-31B 和 Qwen3.6-27B 相比，Muse Glimmer 在多项主流基准测试中表现更强。

AI模型 Muse Glimmer Meta 开源模型

事件专题

推荐理由：Meta 开源了一个 30B 模型，量化后 24GB 显存就能跑，本地做智能体交互很流畅，想玩本地大模型的可以看看。

原文

11:28

官方账号Decoder@Maximilian Schreiner

据《纽约时报》报道，特朗普政府曾讨论对中国开源AI模型实施制裁和云禁令。OpenAI与Anthropic推动限制，而Nvidia、Google、Meta则反对。硅谷的反弹迫使白宫暂时搁置计划，预计在习近平9月访问前作出决定。

行业 OpenAI Nvidia Google

事件专题

推荐理由：硅谷内部吵翻了：OpenAI支持禁中国开源AI，英伟达谷歌Meta反对，白宫暂时收手，9月见分晓。

原文

10:44

官方账号arXiv cs.LG@Xin Wang, Yingchao Huang, Yuhan Su, Shanshan Yao, Wei Peng

研究提出LSEAD框架，使用预训练开源大语言模型对语音录音自动转录并提取文本嵌入，再通过主成分分析降维后进行分类。该方法仅依赖本地部署的模型和语音转录文本，无需外部数据交换，支持隐私保护的AD风险评估。在ADReSS20和ADReSSo2021基准数据集上，LLM嵌入相比现有方法将AD分类准确率最高提升5%，尤其对早期检测效果显著。

论文 LSEAD 阿尔茨海默病语音分析

推荐理由：这个框架直接用开源LLM做语音筛查，不用联网传数据，保护隐私，在ADReSS20和ADReSSo2021上还比现有方法最高涨5个点，适合做早期阿尔茨海默病筛查研究的人看。

原文

8月9日

20:49

官方账号Decoder@Jonathan Kemper

81°

谷歌DeepMind发布天气模型WeatherNext，可同时预测热带气旋的路径和强度。该模型比领先业务模型的预报提前约一天，相当于传统天气预报十年的进步。代码和模型权重已在GitHub开源。

AI模型 WeatherNext DeepMind 气旋预测

推荐理由：DeepMind把WeatherNext开源了，预测气旋比现有业务模型还早一天，做气象的可以直接上GitHub跑起来。

原文

18:31

Thomas Wolf@Thom_Wolf

Hugging Face首席安全官Thomas Wolf与投资人Matt Turck讨论了一桩安全事件：一个自主AI代理成功攻破了Hugging Face，产生17000次攻击事件。攻击源于OpenAI模型，最终由开源模型GLM 5.2而非Claude实施拦截。对话还涉及开源与闭源模型的安全争论、AI代理对人类的社会工程攻击，以及西部开源AI的重要性。

行业 Hugging Face GLM 5.2 Thomas Wolf

事件专题

推荐理由：Hugging Face的CSO亲口讲AI代理怎么黑的自家平台，还说了为啥是GLM 5.2挡下来的。

原文

8月8日

17:59

Naval@naval

Naval在社交平台上表示，开源AI模型并不会威胁前沿实验室的盈利能力。他认为经济中最有价值的领域——投资、产品开发、战争、网络安全和科学发现——本质上都是对抗性竞争。在这些领域，团队必须付费使用最先进的模型，否则对手就会抢占先机。这一观点为开源与闭源AI的商业格局提供了不同视角。

行业 Naval 开源模型前沿实验室

推荐理由：Naval一句话点醒：开源模型再厉害，投资、网安这些对抗性赛道你还是得花钱买最强AI，不然就输了。值得想想。

原文

12:40

官方一手marktechpost@Asif Razzaq

Mistral AI推出开源权重模型Shieldstral 1.0 3B，将内容审核转化为单个是非题，用户可在推理时用自然语言指定政策，无需重新训练。该模型基于Ministral-3-3B-Base-2512和Pixtral视觉编码器，使用约54.1M样本训练。其在文本安全任务上平均F1为84.9%，与GPT-OSS-Safeguard-20B持平；多模态安全F1为83.8%，适应性基准达91.3%。模型仅需16GB显存，采用Apache 2.0许可证。

AI模型 Shieldstral Mistral AI 多模态

推荐理由：Mistral出了个3B的小模型，能按你自定义的政策做内容审核，效果追平20B大模型，还只要16G显存，开源可商用。

原文

07:55

07:55IT之家（博客/媒体）

蚂蚁集团百灵大模型宣布正式开源 Ling-3.0-flash，采用 124B 总参数、5.1B 激活参数的 MoE 架构，并提供 FP8、FP4、INT4 等版本。该模型支持 API 调用、单机私有化和高性能部署三种落地方式，在指定 GPU 测试配置下平均输出速率突破 1100 tokens/s。在 Artificial Analysis 榜单中，Ling-3.0-flash 输出速度为 353 tokens/s，AA Intelligence Index 中每项任务加权平均调用成本约 0.04 美元。8 月 7 日至 8 月 31 日，Ling Studio 上可享 2.5 折优惠。

AI模型 Ling-3.0-flash 蚂蚁集团百灵

推荐理由：蚂蚁百灵开源了 Ling-3.0-flash，124B 总参只激活 5.1B，能单机跑，输出超 1100 tokens/s。

原文

02:30

官方一手歸藏(guizang.ai)@op7418

精选

OpenCode 的 Go 套餐将 DeepSeek-V4 Flash 0731 的使用额度翻倍，10 美元月费对应等效 120 美元额度，约 31 万次请求。该套餐同时支持 K3 等其他开源模型。Codepilot 已深度适配 OpenCode 全部模型，并可在 Claude Code、Codex 和 AI SDK 三种 Agent 框架下调用。

AI产品 OpenCode DeepSeek-V4 Flash Codepilot

事件专题

推荐理由：OpenCode Go套餐额度翻倍，10美元约31万次请求，还支持K3等开源模型，Codepilot也能接Claude Code等Agent框架。

原文

8月7日

23:59

官方账号LangChain@LangChainAI

精选

行业开源模型 LangChain LangSmith Signal

推荐理由：看数据，开源模型在生产环境已经站稳了，三成团队在用，日活涨9倍，别再说开源只能玩玩了。

原文

14:14

14:14IT之家（博客/媒体）

76°

谷歌DeepMind推出WeatherNext Cyclones气旋模型，聚焦热带气旋的路径、强度和风场结构预测。按平均表现，该模型把可用预报时间从2天延长到3天，相当于将预报能力提前了24小时。模型基于近20TB全球大气数据和约5000个历史风暴的IBTrACS数据库训练，在TPU上不到1分钟即可生成一次15天游程预报。该模型已开源，包括WeatherNext 2和WeatherNext 2-mini的代码与权重。

AI模型 WeatherNext DeepMind 气旋预测

推荐理由：谷歌DeepMind的WeatherNext Cyclones能多提前24小时预报飓风，还开源了代码，做气象预测的可以去试试。

原文

13:39

13:39IT之家（博客/媒体）

82°

Neon 与 Castform 联合开源了一款 4B 参数模型，用强化学习后训练优化文档搜索。在 Neon 的评测中，模型平均得分 1.447，超过 GPT-5.6 Sol 的 1.369 和 GPT-5.4 的 1.377。单次推理成本仅 0.000929 美元，约为 GPT-5.6 Sol 的百分之一。该模型面向智能体式搜索，可自主拆解问题并决定搜索策略。

AI模型 Neon Castform GPT-5.6 Sol

推荐理由：想给智能体加文档检索又嫌贵？Neon 这个 4B 开源模型跑分超过 GPT-5.6 Sol，成本只有百分之一，试试看。

原文

13:11

Hailuo AI@Hailuo_AI

Hailuo AI发布H3模型新功能，用户可上传音频参考来实现跨语言或不同语气重新配音，同时保留原说话者的准确音色和自然语速。该功能由开源模型开发，被评价为AI内容制作的游戏规则改变者。推文展示了实际配音效果，观看量达747次。

AI产品 Hailuo H3 配音音频参考

推荐理由：Hailuo H3可以上传音频参考，给视频换语言但声音还是原人的，做AI内容超方便。

原文

12:50

12:50阮一峰的网络日志（博客/媒体）

上月发布的开源模型 Kimi K3 性能略逊于美国顶尖模型，但美国企业对自行架设很感兴趣。美国政府放话考虑限制中国开源模型，理由是“违规”。微软、英伟达、思科等公司联合发表公开信《开放权重模型和美国 AI 领导力》反对限制。信中指出，开放生态比单一前沿模型更能决定人工智能领域的领导地位。

行业 Kimi K3 开源模型微软

事件专题

推荐理由：这期周刊讲了美国政府想限制中国开源模型，结果微软英伟达先联名反对，背后的逻辑值得琢磨。

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10:17

10:17IT之家（博客/媒体）

78°

据路透社消息，阿里巴巴计划对下一代通义千问开源模型的大型商用用户收取费用，从收益中抽取一定比例分成。该模式与月之暗面旗下Kimi K3类似，Kimi K3要求年销售额超2000万美元的实体签订商业协议，收益分成最高可达30%。阿里相关谈判仍在进行，具体抽成比例尚未确定。DigitalOcean已与月之暗面签署商业协议，其CEO证实该模式为开源“免费增值”模式。

行业阿里巴巴 Qwen Kimi K3

事件专题

推荐理由：阿里要向用千问赚钱的大户抽成了，学的是Kimi K3那套2000万美元门槛，做生意前先看下规则。

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08:11

a16z@a16z

71°

a16z官方账号发布访谈视频，vLLM维护者、Inferact CEO Simon Mo与合伙人Matt Bornstein讨论开源权重模型的价值。Simon Mo认为世界不能被专有API垄断，闭源模型成本过高，而开源权重允许企业自行控制基础设施、扩展模型或添加护栏。他提到，控制问题近两年一直重要，成本问题从近几个月开始凸显，例如语音智能体公司需要自有模型保证响应时间。访谈还提及vLLM目前在任意时刻运行于约50万块GPU上，并讨论了Kimi K3的发布与开源模型许可证变化。

行业开源模型 vLLM Inferact

事件专题

推荐理由：Simon Mo是vLLM作者，他讲开源权重模型怎么在成本和控制上赢过闭源API，还吐槽专有API宕机问题，适合做线上服务的开发者。

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05:06

OpenRouter@OpenRouterAI

OpenRouter宣布与Netlify达成集成。开发者现在可以在Agent Runners和Netlify AI Gateway中直接访问DeepSeek、Qwen、GLM、Kimi等数百个开放模型。该集成让开发者无需切换平台，即可在Netlify环境中调用适合自身需求的模型。所有模型均通过OpenRouter统一接入。

AI产品 OpenRouter Netlify DeepSeek

推荐理由：想用DeepSeek、Qwen这些开源模型？现在在Netlify里就能直接用OpenRouter调了，不用来回切换平台。

原文