IBM 等联合发布 Bamba-9B 混合 Mamba2 模型
IBM、Princeton、CMU 和 UIUC 联合发布 Bamba-9B，一个基于完全开放数据训练的混合 Mamba2 模型，训练数据量 2.2T tokens。
推荐理由：原文给出混合 Mamba2 架构在 vLLM 中的吞吐与延迟实测数据，以及开放权重和训练配方，便于判断该架构的推理效率取舍。
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模型发布 最新动态
新模型的发布、开源与迭代：大模型厂商的旗舰更新、开源权重放出、性能与价格变化的第一时间记录。
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Hugging Face Blog精选AI 评分6262
OpenAI News精选AI 评分6262 OpenAI 发布 o1 模型及多项开发者工具更新
OpenAI 发布 o1 模型，并同步带来 Realtime API 改进和一种新的微调方法等面向开发者的更新。官方仅给出上述概要，未披露具体参数、价格或可用范围。
推荐理由：OpenAI 官方一次性公布 o1 模型与开发者工具更新，可据此了解其面向开发者的能力布局。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 TII 发布 Falcon3 开源模型家族，含 1B 至 10B 五个基础模型
阿布扎比 TII 发布 Falcon3 开源模型家族，包含 Falcon3-1B-Base、3B-Base、Mamba-7B-Base、7B-Base 和 10B-Base 五个基础模型，参数均在 100 亿以下。
推荐理由：Falcon3 给出五个开源模型的训练路径与基准对比，可据此判断小参数模型的效率取舍。
OpenAI News精选AI 评分6262 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。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 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。
Hugging Face Blog精选AI 评分6060 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。
Mistral AI精选AI 评分7676 Mistral AI 发布 124B 开源多模态模型 Pixtral Large
Mistral AI 发布 Pixtral Large，一个基于 Mistral Large 2 构建的 124B 开放权重多模态模型，含 1B 参数视觉编码器和 128K 上下文窗口，可容纳至少 30 张高分辨率图像。
推荐理由：官方给出 Pixtral Large 的基准成绩与开放权重，读者可据此判断开源多模态模型与闭源前沿的差距。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 Cohere For AI 发布 Aya Expanse 8B 与 32B 多语言模型
Cohere For AI 发布 Aya Expanse 系列多语言模型，包含 8B 和 32B 两个参数规模，并以开放权重形式发布。
推荐理由：Cohere For AI 公开了 Aya Expanse 的完整后训练流程，读者可了解数据套利、多语言偏好训练与模型合并如何组合成多语言能力。
Mistral AI精选AI 评分6262 Mistral 发布 Ministral 3B 与 8B 端侧模型
Mistral AI 在 Mistral 7B 发布一周年之际推出两款端侧模型 Ministral 3B 和 Ministral 8B，面向本地隐私优先推理场景。
推荐理由：Mistral 在 7B 发布一周年推出两款端侧小模型，给出了 128k 上下文、定价与对标基准，可据此判断边缘场景的选型空间。
Hugging Face Blog精选AI 评分8080 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。
Mistral AI精选AI 评分7070 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。
OpenAI News精选AI 评分8686 OpenAI 发布 o1 模型
OpenAI 发布 o1 模型，官方页面标题为 Introducing OpenAI o1。抓取失败，暂无更多正文信息。
OpenAI News精选AI 评分7878 OpenAI 发布 o1-mini 推理模型
OpenAI 发布 o1-mini，官方将其定位为面向高性价比推理的模型。该页面标题为 OpenAI o1-mini，副标题为 Advancing cost-efficient reasoning，正文未提供更多细节。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 TII 发布 Falcon Mamba：首个强性能无注意力 7B 模型
阿布扎比 TII 发布 Falcon Mamba 7B，称其为首个大规模通用纯 Mamba 模型，采用开放许可并已上线 Hugging Face 生态。该模型基于原始 Mamba 架构并加入额外 RMS 归一化层以稳定大规模训练，用约 5500GT 数据训练，可处理任意长度序列且生成每个 token 耗时恒定，单张 A10 24GB GPU 即可运行。
推荐理由：TII 发布首个大规模纯 Mamba 架构 7B 模型，并给出与同规模 Transformer 的基准和长序列内存对比。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 Google 发布 Gemma 2 2B、ShieldGemma 与 Gemma Scope
Google 在 Gemma 2 发布一个月后扩充模型阵容，新增 2.6B 参数的 Gemma 2 2B（含 base 与指令微调版），适合端侧使用，并可与 Gemma 2 27B 搭配做辅助生成，官方称可获得最高 3 倍加速且不损失质量。
推荐理由：Gemma 2 新增 2B 小模型与安全分类器、可解释性工具，读者可据此判断端侧部署与内容审核的可用选项。
Mistral AI精选AI 评分7878 Mistral AI 发布 Mistral Large 2，123B 参数支持 128k 上下文
Mistral AI 发布 Mistral Large 2，参数规模 123B，支持 128k 上下文窗口和数十种语言，可在单节点上实现大吞吐推理。官方称其在 MMLU 上达到 84.0% 准确率，代码与推理表现与 GPT-4o、Claude 3 Opus、Llama 3 405B 相当，并针对减少幻觉和指令遵循做了优化。
推荐理由：Mistral Large 2 以 123B 参数实现单节点高吞吐，并给出与 GPT-4o、Claude 3 Opus 的对比数据，便于判断开源模型的性能成本位置。
Hugging Face Blog精选AI 评分8888 Meta 发布 Llama 3.1：8B、70B 与 405B，支持多语言和长上下文
Meta 发布 Llama 3.1 系列开源模型，包含 8B、70B、405B 三种规模，各有基础版和指令微调版，上下文长度从 8K 提升到 128K token，支持英语、德语、法语、意大利语、葡萄牙语、印地语、西班牙语和泰语 8 种语言。
推荐理由：Meta 发布 Llama 3.1 三档开源模型，128K 上下文与工具调用能力配合更宽松的许可证，读者可据此判断开源模型在合成数据与蒸馏上的可用边界。
OpenAI News精选AI 评分7878 OpenAI 发布 GPT-4o mini，主打低成本智能
OpenAI 发布 GPT-4o mini，定位为更具成本效益的智能模型。原文正文抓取失败，仅标题可用。
Mistral AI精选AI 评分7878 Mistral 与 NVIDIA 联合发布 12B 模型 Mistral NeMo
Mistral AI 与 NVIDIA 合作发布 12B 模型 Mistral NeMo，支持最高 128k token 上下文窗口，并以 Apache 2.0 许可开放预训练基础版和指令微调版权重。
推荐理由：Mistral 与 NVIDIA 联合发布的 12B 模型，给出 128k 上下文、Apache 2.0 权重和 FP8 推理等可对比细节。
Mistral AI精选AI 评分7272 Mistral 发布 Codestral Mamba 代码模型
Mistral 发布 Codestral Mamba，这是一个基于 Mamba 架构的代码模型，采用 Apache 2.0 许可，可免费使用、修改和分发。该模型为指令模型，参数量 7,285,403,648，具备线性时间推理能力，官方在最高 256k tokens 的上下文检索能力上做了测试。
推荐理由：Mistral 官方发布 Mamba 架构代码模型，给出参数量、上下文测试长度与部署方式，可对比 Transformer 路线的取舍。