技术方向
模型推理能力的进展：思维链、推理模型、数学与逻辑基准的突破与争议。
103 条精选近 30 天 11 条共收录 231 条
OpenAI 发布开源权重模型家族 gpt-oss，包含 117B 参数的 gpt-oss-120b 和 21B 参数的 gpt-oss-20b，两者均为 MoE 架构并采用 MXFP4 4-bit 量化，激活参数分别为 5.1B 和 3.6B，采用 Apache 2.0 许可。
推荐理由：Hugging Face 汇总了 gpt-oss 两个开源模型的参数、量化方案与各推理框架的适配情况，可据此判断本地部署门槛。
OpenAI 发布 gpt-oss-120b 和 gpt-oss-20b 两款开放权重推理模型，采用 Apache 2.0 许可，并适用 gpt-oss 使用政策。
推荐理由：OpenAI 以 Apache 2.0 开源两款推理模型，读者可据此了解开放权重模型的新选项与许可条件。
Mistral 为 Le Chat 上线一批新功能，包括预览版 Deep Research 模式、由新语音模型 Voxtral 驱动的语音模式、由推理模型 Magistral 支持的多语言推理、用于整理对话的 Projects，以及与 Black Forest Labs 合作的高级图像编辑。
推荐理由：Mistral 官方一次性为 Le Chat 补齐深度研究、语音、推理与图像编辑能力，可据此判断其产品线的功能覆盖方向。
Numina 与 Kimi 团队发布基于 Qwen2.5-72B、采用 Kimi k1.5 RL 流程训练的定理证明模型 Kimina-Prover-72B，同时开源基于 Qwen3-8B 和 Qwen3-1.7B 的两个蒸馏版本。
推荐理由：原文给出 Kimina-Prover 系列在 miniF2F 上的成绩与 TTRL 搜索、错误修复两项方法细节，可据此了解形式化定理证明的当前进展。
Hugging Face 发布 SmolLM3，一个完全开源的 3B 模型，在 11T token 上训练，支持 6 种语言和最长 128k 上下文，并提供 think / no_think 双模式推理。
推荐理由：Hugging Face 公开了 3B 模型的完整训练配方与数据配比，读者可据此复现或改进同规模模型。
Mistral AI 发布首款推理模型 Magistral，分为 24B 参数的开源版 Magistral Small 和企业版 Magistral Medium。
推荐理由：Mistral 首款推理模型同时给出开源小杯和企业版，并公开训练论文与评测数据，可对比其推理路线。
Falcon-H1 系列发布六个开源模型，参数规模从 0.5B 到 34B，每个尺寸均提供 base 与 instruct 版本，采用 Apache 2.0 许可。
推荐理由：Falcon-H1 用注意力与 SSM 并行混合架构覆盖 0.5B 到 34B 六个尺寸，可对照其长上下文吞吐与同尺寸 Transformer 模型的取舍。
ServiceNow 开源实验性 RL 实现 PipelineRL，核心是在 RL 训练中做 inflight 权重更新，推理不中断即可接收新权重，从而维持高推理吞吐并减少 rollout 权重与最新模型权重之间的滞后。
推荐理由：原文给出开源仓库与训练契约设计，读者可据此判断大规模 RL 训练中吞吐与 on-policy 数据如何兼顾。
DeepSeek-V3-0324 本周上线 Hugging Face Hub，架构与初代 DeepSeek-V3 相同，但许可从自定义协议改为 MIT，改进重点是指令遵循、代码与数学能力。
推荐理由：DeepSeek-V3-0324 的基准提升与 MIT 许可变化，能帮读者判断开源基座模型的迭代节奏。
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。
Hugging Face 的 Open R1 项目发布第三期更新，公开了约 10 万条由 DeepSeek-R1 蒸馏的 CodeForces-CoTs 数据集、基于 2024 国际信息学奥林匹克（IOI）的 IOI 基准，以及微调 Qwen2.5 Coder Instruct 7B 和 32B 得到的 OlympicCoder-7B 与 OlympicCoder-32B。
推荐理由：Open R1 复现计划公开了数据集、基准与 7B/32B 模型，并给出五条蒸馏训练经验，可迁移到自建推理模型。
Open R1 项目发布首个大规模数学推理数据集 OpenR1-Math-220k，用 DeepSeek R1 为 NuminaMath 1.5 的 40 万道题各生成两个解答，经 Math Verify 与 Llama3.3-70B-Instruct 双重过滤后保留 22 万道有正确推理轨迹的题目。
推荐理由：Open R1 项目公开了 22 万条数学推理数据集的构建流程与蒸馏对比结果，可了解复现 R1 训练管线的具体做法。
OpenAI 发布 deep research，一个用推理综合大量在线信息并完成多步研究任务的智能体。该功能今日面向 Pro 用户开放，Plus 和 Team 用户随后可用。
推荐理由：OpenAI 官方公布 deep research 的定位与开放节奏，可据此判断哪些用户能先用上这一研究型智能体。
Hugging Face 的 Open-R1 项目发布首周进展，在 MATH-500 上复现了 DeepSeek-R1 蒸馏系列模型的评测分数，例如 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B 得 95.0、DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B 得 93.4。
推荐理由：Open-R1 一周内复现了 DeepSeek-R1 蒸馏模型的 MATH-500 评测分数，并公开了合成数据生成与 GRPO 训练的工程细节。
OpenAI 发布 o3-mini 模型，官方页面已上线，但正文内容抓取失败，暂无可确认的能力、参数或开放范围信息。
这篇教程用 GRPO 和 Countdown Game 复现 DeepSeek R1 的 aha moment，基于 Qwen2.5-3B-Instruct 在 4x H100 上训练，450 步后解题成功率达 50%。
推荐理由：完整复现流程与训练观察记录，可看到小模型在 RL 下从文字推理转向程序化求解的过程。
Hugging Face 发布 Open-R1 项目，计划系统重建 DeepSeek-R1 的数据与训练流程，补齐官方未公开的数据集和训练代码。
推荐理由：Hugging Face 公开了复现 DeepSeek-R1 数据与训练流程的三步计划，读者可据此了解开源推理模型缺哪几块拼图。
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。
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。
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。