英伟达与 MIT 团队基于 MiniMax H3 开源视频增强方案,最高支持 4K 重生成
英伟达与麻省理工学院组成的 Efficient-Large-Model 团队在 Hugging Face 发布视频增强项目 Open-H3-Regenerate-2K 的模型权重,配套推理代码已在 NVlabs/Sana 仓库开放。
英伟达与麻省理工学院组成的 Efficient-Large-Model 团队在 Hugging Face 发布视频增强项目 Open-H3-Regenerate-2K 的模型权重,配套推理代码已在 NVlabs/Sana 仓库开放。
Mistral 发布多模态 MoE 模型 Mistral Large 4(Le Chonk),约 1T 总参数、49B 激活参数,上下文窗口 1M tokens,提供 FP8 与 NVFP4 两个官方版本,另有 Unsloth 和 llama.cpp 团队制作的 GGUF。
AnySpeechRecognizer 与 AnyDecisionModel 两个 Swift 包发布,前者在 Apple 的 SpeechAnalyzer API 下可切换 Apple、NVIDIA Parakeet 与阿里 Qwen3-ASR 引擎并新增说话人分离,后者以概率方式回答是非、多选和评分问题。
NVIDIA 发布开源权重模型 Nemotron 3.5 Transcribe,将转写、说话人分离、翻译和音频问答整合到一个 checkpoint,支持 40 种语言转写、31 种语言与英语互译、13 种语言说话人标注,可处理最长 1 小时录音、最多 8 位说话人。
推荐理由:原文给出多语言转写、说话人分离与提示词控制的具体能力,以及配套数据管线和微调配方,便于评估落地方式。
SoMark 团队开源文档解析模型 OXR,主模型仅 1.3B 参数,在 OmniDocBench、olmOCR-Bench 和 DocParsingBench 上分别取得 97.18、87.84 和 87.76 分,均列第一。
Hi3D开源V1.0高分辨率几何细化模型,基于Sparc3D架构,训练数据从50万个3D资产扩至约200万个,代码与权重已上线GitHub和Hugging Face。其技术报告称多视图保真度0.75、细节丰富度0.841,在所列对比方法中排名第一,切片成功率90%。团队同时介绍面向创作者的Hi3D Agent,以及可通过MCP调用Hi3D完成生成任务、查询进度和获取结果。
Nvidia 开源数据引擎 Flora,用于机器人视频标注,称标注一小时视频约 0.72 美元,而 GPT-6 Astra 约 88.50 美元。Flora 由三个微调的 Qwen3.5 模型组成,覆盖动作分段、描述和奖励评分三类标注,已在 GR00T 模型训练中每天标注最多 20 万小时视频,模型已在 Hugging Face 发布。
Hugging Face 推出 torch-neuronx 模型支持 Space,可查询 Hub 上热门模型能否在 AWS Trainium 上原样运行,并给出复现脚本。
Hugging Face 发布 OlmoEarth v1.3 卫星嵌入模型,为全球每 10 米像素生成 128 维向量(前 64 维可单独使用),并公开全行星年度预计算嵌入。
IBM 推出 Granite Timeseries Ensemble,将 PatchTST-FM-r1、PatchTST-FM-r2、FlowState-r1.1 和 TTM-r3 四个预训练 Granite 时序模型组合为统一预测接口,无需重训或拟合集成权重。
NVIDIA 发布预训练关系型基础模型 Kumo Relational,可直接在企业数据库上做预测,无需任务特定训练、特征工程或表扁平化,单次前向推理读取最多 10,000 条历史样本作为上下文。
IBM 更新 Granite Speech 系列,新增 granite-speech-5.0-2b,并修订 granite-speech-5.0-470m-turboctc 和 granite-speech-4.1-2b-plus。
NVIDIA 与华盛顿大学蛋白质设计研究所联合发布 BioNeMo 开源模型 RFD4-Proteina,把蛋白质序列与全原子结构生成合并到一个模型中,减少骨架、序列、全原子结构之间的多次交接。
NVIDIA 在 Hugging Face 发布 SimReady Central Library,汇集 2000 多个带碰撞几何、质量、摩擦等仿真属性的 OpenUSD 资产,免费开放给机器人仿真和 AI 工厂数字孪生使用。
Hugging Face 宣布接入原生 PyTorch TPU 后端 TorchTPU,Transformers、Diffusers 和 Kernels 可直接在 TPU 上运行,模型通过 device_map="tpu" 或 pipe.to("tpu") 加载,不再需要 Optimum TPU。
AnyLanguageModel 1.0 正式发布,同时推出 swift-huggingface 1.0 和 swift-xet 1.0。该框架作为 Apple Foundation Models 的兼容替代品,支持 llama.cpp、MLX、Core ML 本地推理及 OpenAI、Anthropic、Gemini 等托管服务,所有提供商均支持工具调用和引导生成。
PyTorch 2.15 在 MPS 后端加入 FP8 张量支持,并让 MoE 模型解码比 2.14 快 5–6.5 倍,Qwen3.6-35B-A3B 在 M3 Ultra 上从 9.4 tokens/s 提升到 61.3 tokens/s。
推荐理由:原文给出 MPS 后端在 FP8、MoE 解码和视频 VAE 显存上的具体数字,可据此判断 Mac 本地跑模型的实际变化。
Amazon SageMaker AI 新客户现可用 Google、GitHub、Apple、Amazon 账号或邮箱在 2–3 步内注册 AWS,并自动在约 20 秒内创建好 SageMaker Studio 环境。
Hugging Face 推出 PyTorch 原生后端 TorchNeuron,让 Transformers、Diffusers 等库可直接在 AWS Trainium 上运行模型。
DeepSeek 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017,已在官网、App 和 API 上线,并在 Hugging Face 与 ModelScope 开源模型权重。
推荐理由:读者可对比 DeepSeek 新 Flash 模型在智能体编码任务上的分数与单任务成本,并了解其搜索 API 的开放方式。
美国新实验室 Reflection 在 Hugging Face 发布首个开源模型 Beam,采用 501B 参数 MoE 架构、每 token 激活 23B,支持 1M token 上下文,Apache 2.0 许可,面向编码与智能体场景。
推荐理由:原文给出 501B MoE 模型的架构细节、多精度基准与 vLLM、SGLang 部署配方,可据此判断自托管前沿模型的硬件门槛。
Meta 发布开源权重模型 Muse Spark Open,采用 MoE 架构,总参数约 816B、每 token 激活约 42B,上下文窗口最高 100 万 token,可接收文本、图像、音频和视频输入并输出文本。
推荐理由:原文给出 816B 总参数、42B 激活的 MoE 架构与多模态输入细节,并附 vLLM、SGLang、llama.cpp 部署和 TRL 微调配方。
Black Forest Labs 发布 FLUX.3 Image Klein,一个模型同时支持文生图、多参考图生图和用边界框做布局控制,两个开放 checkpoint 已上线 Hugging Face。
推荐理由:原文给出两个开放 checkpoint、布局控制用法和 H100 上的实测耗时,可据此判断接入成本与显存门槛。
Liquid AI 发布 LFM2.5-24B-A2B,这是一个 24B 参数、每 token 仅激活 2B 的推理模型,面向端侧运行私有智能体,会先思考再作答并调用工具。
推荐理由:原文给出与更大 MoE 模型的逐项基准对比和端侧推理速度,可据此判断本地智能体的可行边界。