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5月21日周三
  1. Hugging Face Blog43

    Falcon-Arabic:阿拉伯语语言模型的突破

    阿联酋 TII 发布 7B 参数的 Falcon-Arabic,基于 Falcon 3 架构,支持阿拉伯语、英语等多种语言,上下文长度 32,000 tokens。该模型在 OALL v2 基准上超越同尺寸及至多 4 倍大的阿拉伯语 LLM,训练采用扩展 32,000 个阿拉伯语 token 的词表与 100% 原生阿拉伯语数据。

5月12日周一
5月7日周三
4月29日周二
  1. Hugging Face Blog62

    Meta 发布 Llama Guard 4 与 Llama Prompt Guard 2

    Meta 发布 Llama Guard 4,一个 12B dense 多模态安全模型,以及两个 Llama Prompt Guard 2 模型(86M 和 22M 参数),模型 checkpoint 已上线 Hugging Face Hub 的 Llama 4 Collection。

    推荐理由:Meta 发布 Llama Guard 4 多模态安全模型与 Prompt Guard 2,读者可了解其架构裁剪方式与相对前代的性能变化。

4月24日周四
4月23日周三
  1. Hugging Face Blog36

    TNG 微调 olmOCR-7B-0225-preview,打造忠实还原页眉页脚的 OCR 引擎

    TNG 基于 olmOCR-7B-0225-preview 微调出忠实版 OCR 引擎,解决了原模型为生成训练数据而忽略页眉页脚信息的问题。团队用 Qwen2.5-VL-72B-Instruct 生成 8000 份文档数据集,在 8xH100 节点上训练 2.5 个 epoch,微调后模型能完整提取发票等文档的页眉页脚内容并保留表格解析能力。该模型已在 Hugging Face 开源。

4月16日周三
  1. OpenAI News80

    OpenAI 发布 o3 与 o4-mini 系统卡

    OpenAI 发布 o3 和 o4-mini 的系统卡,称两款模型将前沿推理能力与完整工具能力结合。可用工具包括网页浏览、Python、图像与文件分析、图像生成、canvas、自动化、文件搜索和记忆。

    推荐理由:官方系统卡披露 o3 与 o4-mini 的工具调用范围,可据此了解新模型在推理之外的能力边界。

4月11日周五
4月5日周六
  1. Hugging Face Blog88

    Meta 发布 Llama 4 Maverick 与 Scout,上线 Hugging Face

    Meta 发布 Llama 4 Maverick(约 400B 总参数)和 Llama 4 Scout(约 109B 总参数)两款原生多模态 MoE 模型,均为 17B 激活参数,权重已上线 Hugging Face 的 meta-llama 组织。

    推荐理由:Meta 发布 Llama 4 两款 MoE 多模态模型,Hugging Face 同步给出架构细节与部署方式,便于判断长上下文与端侧部署取舍。

3月18日周二
  1. Hugging Face Blog66

    NVIDIA 在 GTC 2025 发布 Cosmos Transfer、Physical AI Dataset 与 Isaac GR00T N1

    NVIDIA 在 GTC 2025 上发布三款面向物理 AI 的开源成果:世界基础模型 Cosmos Transfer、Physical AI Dataset 以及人形机器人基础模型 NVIDIA Isaac GR00T N1。

    推荐理由:NVIDIA 在 GTC 2025 一次性开源世界模型、数据集与人形机器人基础模型,读者可据此了解物理 AI 开发可用的工具链。

3月17日周一
  1. Mistral AI71

    Mistral 发布 Mistral Small 3.1,支持 128k 上下文与多模态理解

    Mistral AI 发布 Mistral Small 3.1,在 Mistral Small 3 基础上提升文本性能与多模态理解,上下文窗口扩展至 128k tokens,推理速度达 150 tokens 每秒,采用 Apache 2.0 许可。

    推荐理由:Mistral 官方给出小模型在文本、多模态与长上下文上的对比数据,可据此判断端侧部署的选型空间。

3月12日周三
  1. Hugging Face Blog82

    Google 发布 Gemma 3 开源多模态模型,覆盖 1B 至 27B 四种尺寸

    Google 发布 Gemma 3 系列开放权重模型,包含 1B、4B、12B、27B 四种尺寸,均有预训练和指令微调版本。4B、12B、27B 支持图像与文本输入及 140 多种语言,上下文窗口从 Gemma 2 的 8k 提升至 128k(1B 为 32k)。

    推荐理由:梳理 Gemma 3 的四种尺寸、多模态与 128k 上下文等规格,并给出 transformers 与端侧推理的可用路径。

3月7日周五
  1. Mistral AI76

    Mistral AI 发布文档理解 OCR API Mistral OCR

    Mistral AI 发布光学字符识别 API Mistral OCR,可读取图片和 PDF,按顺序交错输出文本与图像,并已作为 Le Chat 文档理解的默认模型。

    推荐理由:官方给出与 Google Document AI、Azure OCR、Gemini 系列的横向基准对比,可据此判断文档解析在 RAG 流程中的选型空间。

3月4日周二
2月21日周五
2月20日周四
2月19日周三
2月17日周一
  1. Mistral AI62

    Mistral 发布 24B 区域语言模型 Mistral Saba

    Mistral AI 发布 Mistral Saba,这是其首个专门面向区域语言的模型,参数规模 24B,基于中东和南亚地区精选数据集训练。该模型支持阿拉伯语和多种印度语系语言,在南印度语系如泰米尔语上表现突出,官方称其回答比规模大 5 倍以上的模型更准确,同时速度更快、成本更低。

    推荐理由:Mistral 推出面向中东和南亚的区域语言模型,读者可了解其参数规模、语言覆盖和本地部署方式。

2月7日周五
1月24日周五
  1. Hugging Face Blog62

    smolagents 新增视觉语言模型支持

    Hugging Face 为 smolagents 加入视觉支持,可在智能体流程中原生使用视觉语言模型。图像可在 agent.run 时通过 images 参数一次性传入,也可借助 step_callbacks 在每步把截图写入 ActionStep 的 observation_images 动态注入。

    推荐理由:官方给出在 smolagents 中接入视觉语言模型的两条路径,并附可运行的浏览器智能体示例代码。

1月23日周四
  1. Hugging Face Blog62

    Hugging Face 发布 SmolVLM-256M 与 500M 模型

    Hugging Face 发布 SmolVLM 家族两个新模型 SmolVLM-256M 和 SmolVLM-500M,共四个 checkpoint,含两个基座模型和两个指令微调模型,可直接加载到 transformers、MLX 和 ONNX。

    推荐理由:官方披露了 256M 与 500M 两个新模型在视觉编码器、数据配比和 tokenization 上的取舍,可据此判断小模型多模态的可行边界。

1月16日周四
  1. Mistral AI38

    Mistral AI 与法新社达成全球合作,Le Chat 接入 AFP 新闻内容

    Mistral AI 宣布与法新社(AFP)达成全球合作,其 AI 助手 Le Chat 将接入 AFP 新闻专线内容,让回答基于可靠、实时的信息。Le Chat 将利用 AFP 每日六种语言(法语、英语、西班牙语、葡萄牙语、德语、阿拉伯语)发布的 2,300 条新闻专线,覆盖其全球 1,700 名记者的报道。该集成将在未来几周内向所有 Le Chat 用户推出。

1月10日周五
12月9日周一
  1. OpenAI News80

    OpenAI 视频生成模型 Sora 上线 sora.com

    OpenAI 的视频生成模型 Sora 已在 sora.com 开放使用,支持生成最高 1080p 分辨率、最长 20 秒的视频,并提供宽屏、竖屏和方形画幅。用户可导入自有素材进行延展、重混和融合,也可直接由文本生成全新内容。

    推荐理由:OpenAI 官方公布 Sora 的开放入口与分辨率、时长、画幅等关键规格,读者可据此判断可用范围。

  2. OpenAI News62

    OpenAI 发布 Sora 视频生成模型系统卡

    OpenAI 发布 Sora 系统卡,介绍这是其视频生成模型,可接收文本、图像和视频输入并生成新视频。Sora 基于 DALL-E 和 GPT 系列模型的经验构建,定位是为用户提供更丰富的叙事与创意表达工具。

    推荐理由:OpenAI 官方系统卡披露 Sora 的输入输出形态与模型来源,可据此了解其视频生成能力边界。

12月5日周四
  1. Hugging Face Blog62

    Google 发布 PaliGemma 2 视觉语言模型,提供 3B 到 28B 三种规格

    Google 发布新一代视觉语言模型 PaliGemma 2,用 Gemma 2 替换前代的文本解码器,保留 SigLIP 图像编码器,提供 3B、10B、28B 三种参数规模,均支持 224x224、448x448、896x896 三种输入分辨率,而前代 PaliGemma 仅有 3B 版本。

    推荐理由:Google 开源视觉语言模型 PaliGemma 2 提供 3B 到 28B 多规格与三种分辨率,读者可据此判断微调选型空间。

11月26日周二
  1. Hugging Face Blog60

    Hugging Face 发布 2B 视觉语言模型 SmolVLM

    Hugging Face 发布 SmolVLM,一个 2B 参数的小型视觉语言模型家族,包含 Base、Synthetic 和 Instruct 三个版本,模型权重、数据集、训练配方与工具均以 Apache 2.0 协议开源。

    推荐理由:原文给出 2B 视觉语言模型的显存占用、吞吐对比和完整开源训练流程,便于判断端侧多模态的落地空间。

11月21日周四
11月20日周三
  1. Hugging Face Blog40

    BAAI 推出 FlagEval Debate:首个多语言 LLM 辩论竞赛平台

    BAAI 推出 FlagEval Debate 平台,让大模型以辩论形式正面对抗,目前支持中文、英文、阿拉伯文和韩文四种语言。平台采用专家评审与用户投票的双重评估机制,并提供开发者自定义参数功能,以解决静态评测和 Chatbot Arena 类平台缺乏区分度、模型孤立生成及投票偏差等问题。2024 年 Q3 的实验显示,当前多数模型已具备参与辩论的能力。

11月18日周一
  1. Mistral AI66

    Mistral 为 le Chat 加入联网搜索、Canvas 与图像生成

    Mistral AI 为免费生成式 AI 助手 le Chat 推出多项 beta 新功能,包括带引用的联网搜索、用于构思与就地编辑和导出的 Canvas、文档与图像理解、图像生成以及可共享的 Agent。

    推荐理由:官方列出 le Chat 新增的联网搜索、Canvas、文档图像理解与图像生成,并给出与主流助手的逐项对比。

10月24日周四
10月23日周三
  1. Hugging Face Blog33

    CinePile 2.0:用对抗式精炼打造更强的长视频问答数据集

    Hugging Face 发布 CinePile 2.0 长视频问答数据集,采用其提出的对抗式精炼方法改进数据质量。初版 CinePile 于 2024 年 5 月推出,含约 30 万训练样本和 5000 测试样本,人类表现曾超最佳商业视觉模型 25%、开源模型 65%。2.0 版与 Hugging Face 合作,针对退化问题、视觉依赖和难度评估等局限进行优化。

10月1日周二
9月26日周四
9月25日周三
  1. Hugging Face Blog80

    Llama 3.2 发布:多模态视觉模型与 1B/3B 端侧文本模型上线 Hugging Face

    Meta 发布 Llama 3.2,共 10 个开放权重模型,包括 11B 和 90B 两个尺寸的视觉模型(各含 base 与指令微调版)以及 1B、3B 端侧文本模型,均已上线 Hugging Face Hub。

    推荐理由:Meta 与 Hugging Face 同步放出 10 个开放权重模型,含 11B/90B 视觉版与 1B/3B 端侧文本版,可据此判断本地多模态与端侧部署的可行边界。

9月23日周一
  1. Hugging Face Blog48

    Hugging Face 发布 FineVideo:4.3 万视频、3.4 千小时的开源视频数据集

    Hugging Face 构建了 FineVideo 数据集,包含 4.3 万个视频、总计 3.4 千小时,并配有丰富描述、叙事细节、场景切分和 QA 对。该数据集从 YouTube-Commons 的 190 万个英文视频出发,经词密度与视觉动态性过滤后,用 Gemini 1.5 Pro 和 GPT-4o 完成内容标注与结构化输出。

9月17日周二
  1. Mistral AI70

    Mistral 发布 Pixtral 12B 多模态模型

    Mistral AI 发布 Pixtral 12B,一个原生多模态模型,采用 400M 参数从头训练的视觉编码器和基于 Mistral Nemo 的 12B 多模态解码器,支持可变图像尺寸与 128k token 上下文窗口内的多图输入。

    推荐理由:官方给出架构细节、MMMU 等基准对比和 Apache 2.0 许可,可据此判断开源多模态模型的当前水位。