Together AI 发布 CoderForge-Preview：最大开源编码智能体数据集
Together AI 发布了 CoderForge-Preview，这是目前最大的开源测试验证编码智能体数据集，包含 258,134 条轨迹（其中 155,144 条成功），覆盖 51,201 个任务和 1,655 个仓库。通过在该数据集上微调 Qwen-3 32B 模型，SWE-Bench Verified 性能提升了 23.0%，达到 59.4% 的
开源生态
技术方向 · 开源模型、框架与仓库动态：权重开放、社区项目、开源与闭源的力量对比 · 共 703 条
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8月3日周一 · 5 条
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Kimi K2.7 Code 对比 Claude Fable 5：落地页成本降低 94%
Together AI 进行了一项实验，比较了开源模型 Kimi K2.7 Code 与专有模型 Claude Fable 5 在生成落地页方面的表现。结果显示，Kimi 的成本平均低 94%，且质量评分接近，尤其在通过自定义 MCP 服务器提供设计灵感后，Kimi 的输出质量显著提升。该实验表明，开源模型在成本效益上具有明显优势，且质量差距正在缩小。
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Together AI 推出 Provisioned Throughput，提供开放模型预留推理容量
Together AI 推出了 Provisioned Throughput 服务，为前沿开放模型提供预留推理容量，采用基于 token 的定价和 99% 可用性 SLA。该服务允许客户购买 PTU 单位，以固定速率保证吞吐量，成本比 Claude Opus 4.8 低 90%。目前支持 MiniMax M3 和 GLM-5.2，覆盖北美和 EMEA 地区。
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Kimi K3 对比 Claude Fable 5：成本与编码能力分析
Together AI 发布了对 Kimi K3 与 Claude Fable 5 在 DeepSWE 基准上的对比分析。结果显示，Kimi K3 在 pass@1 上以 68.5% 略低于 Fable 的 69.9%，但在 pass@2 和 pass@4 上反超，且每次运行成本仅为 4.65 美元，远低于 Fable 的 13.41 美元，每美元解决任务数
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Together AI 推出生产级推理平台更新及自定义训练测试版
Together AI 发布了其推理平台的重大更新，提供对性能、成本和质量的完全控制，支持金丝雀发布、蓝绿部署、A/B 测试和自动回滚等功能，并宣布了自定义训练的封闭测试版。该平台旨在帮助团队在生产环境中运行开源权重模型，同时避免从零构建推理栈的复杂性。Together AI 每月处理超过 4000 亿 token，其新平台整合了研究、模型优化和平台工程团队
8月2日周日 · 15 条
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开放模型新动态：Inkling、Hy3、Kimi K3 等展示帕累托前沿价值
Interconnects AI 发布第23期开放模型盘点，指出开放模型生态持续繁荣，而非此前预测的行业整合。文章重点介绍了 Thinking Machines 的 Inkling、腾讯的 Hy3、Poolside 的 Laguna S2.1、DeepSeek-V4-Flash 和 Moonshot 的 Kimi K3 等模型，并讨论了开放模型的商业价值、许
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Together AI 发布开源视频翻译工具 Violin
Together AI 推出了完全开源的视频翻译工具 Violin，基于 Together API，结合语音识别、大语言模型和语音合成技术，实现高质量视频翻译。Violin 提供 Web 应用、CLI 和代理技能三种使用方式，并内置视频内容感知的聊天助手和自然语言语音选择器。该工具采用 MIT 许可证发布，旨在打破语言障碍，使视频内容更易于全球观众访问。
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LeRobot Humanoid：开源低成本3D打印人形机器人发布
Hugging Face 发布了 LeRobot Humanoid，一个开源、低成本、3D 打印的人形机器人项目，硬件成本约 2500 美元。该项目提供完整技术栈，包括硬件文件、组装文档、仿真、数据采集、模型识别和训练环境，旨在让研究人员和爱好者能够构建、修改和进行机器人学习实验。该平台强调可复现性和快速迭代，以推动开放机器人学习的发展。
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Mistral AI 发布 Mathstral：专攻数学推理的 STEM 模型
Mistral AI 发布了 Mathstral，这是一个专为数学和 STEM 领域设计的新模型，基于 Mistral 7B 构建，在 MATH 基准上达到 56.6%，在 MMLU 上达到 63.47%。该模型旨在支持学术研究，与 Project Numina 合作开发，并可通过 HuggingFace 获取。Mathstral 在推理时增加计算量可显著提
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Mistral AI 与 NVIDIA 联合发布 12B 模型 Mistral NeMo
Mistral AI 与 NVIDIA 合作发布了 12B 参数的 Mistral NeMo 模型，支持 128k 上下文窗口，在推理、世界知识和编码方面达到同类最佳水平。该模型采用 Apache 2.0 许可，支持 FP8 推理，并引入新分词器 Tekken，在多语言压缩效率上显著提升。Mistral NeMo 已可通过 HuggingFace、Mistr
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Mistral AI 发布 Pixtral 12B 多模态模型
Mistral AI 发布了 Pixtral 12B，这是一个原生多模态模型，基于 Mistral Nemo 架构，并新训练了 4 亿参数的视觉编码器，支持可变图像尺寸和 128K 长上下文。该模型在 MMMU 基准上达到 52.5%，在指令跟随和多模态任务上表现优异，同时保持文本性能不妥协。模型采用 Apache 2.0 许可证，可在 La Platefo
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xAI 将 Grok 集成至开源代理 Hermes Agent
xAI 宣布其 Grok 订阅现可在 Nous Research 的开源自我改进代理 Hermes Agent 中使用。用户可通过 OAuth 登录，在 Hermes 中调用 Grok 模型，适用于所有订阅层级。此举扩展了 Grok 的应用场景，并加强了与开源生态的整合。
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xAI 将 Grok 集成至开源智能体 OpenClaw
xAI 宣布其 Grok 模型现已集成到开源、本地优先的智能体平台 OpenClaw 中，用户可使用 SuperGrok 或 X Premium 订阅在 OpenClaw 内调用 Grok 模型。OpenClaw 支持多种硬件和消息平台，提供持久记忆，所有订阅层级均可使用该集成。
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Mistral AI 推出“AI for Citizens”计划，助力政府主权AI部署
Mistral AI 宣布推出“AI for Citizens”计划，旨在帮助各国政府和公共机构战略性地利用人工智能，通过提供开放、可定制的AI解决方案，避免对封闭式大型科技供应商的依赖。该计划强调数据主权、部署选择和定制化研发，已与法国、新加坡等多国政府及机构合作。此举旨在让国家和公民掌握AI应用的主动权，促进公共服务转型和创新。
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Mistral AI 发布 Devstral 新模型，提升代码智能体能力
Mistral AI 与 All Hands AI 合作推出 Devstral Medium 和升级版 Devstral Small 1.1，前者在 SWE-Bench Verified 上得分 61.6%，后者得分 53.6% 且为开源模型中的新 SOTA。Devstral Small 1.1 以 Apache 2.0 协议发布，Devstral Medi
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Mistral AI 发布 Voxtral 语音模型，开源且成本减半
Mistral AI 发布了 Voxtral 语音理解模型，提供 24B 和 3B 两种规模，均采用 Apache 2.0 许可证，并可通过 API 使用。该模型支持长上下文、多语言、问答、摘要和函数调用，在转录和音频理解基准上优于 Whisper 等模型，且成本低于同类 API。
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Together AI 发布 ThunderKittens：简化 AI 内核编程的嵌入式 DSL
Together AI 发布了名为 ThunderKittens 的开源嵌入式 DSL，旨在简化 AI 内核的 CUDA 编程，使 GPU 性能最大化。该框架在 H100 上比 FlashAttention-2 更快，并已集成到 NanoGPT 项目中。团队希望降低 AI 内核开发门槛，同时保持对底层硬件的透明控制。
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Together AI 完成 8 亿美元 C 轮融资，推动开源 AI 普及
Together AI 宣布完成 8 亿美元 C 轮融资，投资方包括 NVIDIA、Salesforce Ventures 等，并额外获得超过 500 兆瓦计算能力承诺。该公司提供开源 AI 全栈平台，客户包括 Cognition、Cursor 等，其平台通过优化推理栈帮助客户降低 6 至 20 倍成本。CEO 表示将继续推动开源 AI 的普及和高效推理。
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Groq 即时支持 OpenAI 开源安全模型 GPT-OSS-Safeguard-20B
Groq 宣布在 GroqCloud 上提供 OpenAI 最新开源安全模型 GPT-OSS-Safeguard-20B 的即时访问，该模型基于 GPT-OSS-20B 微调，专为安全分类任务设计，支持自带策略、可配置推理努力、完整推理轨迹和提示缓存，运行速度超过 1000 tokens/秒，定价与基础模型相同。该模型旨在提供可解释的分类器而非原始分数，便于
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Cohere 发布开源 ASR 模型 Transcribe，刷新语音识别准确率纪录
Cohere 发布了开源自动语音识别模型 Transcribe，基于 Conformer 架构，支持 14 种语言，在 HuggingFace Open ASR 排行榜上以 5.42% 的平均词错误率排名第一，超越 Whisper Large v3 等模型。该模型注重生产就绪性，提供高效推理和多种部署方式，并计划与 Cohere 的代理编排平台 North