阿里开源Qwen3.8系列，千问模型全球下载超30亿次
阿里千问于8月14日晚正式开源Qwen3.8系列模型，其中Qwen3.8-27B为原生多模态稠密模型，仅270亿参数，性能超越Qwen3.7-Plus，在编程和办公场景表现出色，支持消费级显卡量化部署，采用Apache2.0协议。此前旗舰模型Qwen3.8-Max也已开源权重。阿里累计开源460余个模型，Qwen全球下载量超30亿次，衍生模型超30万个，稳居
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 702 条
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8月14日周五 · 7 条
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MiniMax-H3 GGUF curve 版发布：体积缩减40%并适配24GB显存
joeygambino 发布了 MiniMax-H3 的 GGUF 量化版本（curve 形式），基于 MiniMax 的剪枝检查点构建，体积比原版小约 40%，Q8 0 版本可适配 24GB 显存。该版本通过分解 adaln 调制矩阵实现压缩，在 ComfyUI 0.30.0 及以上版本中运行，并提供了与原始版本的渲染对比数据。
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Meta 开源 Muse Glimmer：30B 本地代理模型，优化设备端执行
Meta AI Research 开源了 Muse Glimmer，一个 300 亿参数、Apache 2.0 许可的模型，专为本地设备上的自主代理、工具调用和编码任务设计。该模型通过动态量化和 DFlash 投机解码优化，可在消费级 GPU 上运行，内存占用降至 17-20 GB。Muse Glimmer 在多个基准测试中表现优于同类模型，并支持多种本地框
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英特尔实现Muse Glimmer在Intel平台上的Day-0支持
英特尔宣布其Muse Glimmer模型在Intel GPU和Xeon CPU上通过上游vLLM和Hugging Face Transformers实现Day-0支持，覆盖从工作站到云实例的广泛硬件。该支持得益于英特尔的“Upstream First”承诺、对开源社区的持续贡献以及与Meta的紧密合作。用户可通过vLLM的HTTP服务器（兼容OpenAI A
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Writer 发布新模型 Palmyra X6 并升级 harness 以降低 token 成本
Writer 公司于周四发布了新旗舰模型 Palmyra X6，该模型基于 Z.ai 的开源模型 GLM-5.2 进行后训练，旨在降低企业客户的部署成本。同时，Writer 升级了其智能体 harness 基础设施，预计可为客户在基本任务上节省高达 50% 的成本。CEO May Habib 表示，企业已厌倦追逐基准测试，希望成本下降，而 harness 优
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Deepseek 发布 V4-Pro 更新，开源代理软件并上调 API 价格
Deepseek 发布了 V4-Pro 模型的更新版本（V4-Pro-0813），在代理基准测试中得分显著提升，但仍落后于 Claude Opus 5 等顶级模型。同时，公司开源了其代理软件 Deepseek Harness（MIT 许可），并提高了 API 价格，尤其是缓存命中的费用。这些举措发生在公司融资和准备 IPO 的背景下。
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DeepSeek Harness开源实测：Agent时代的安卓，为自进化而生
DeepSeek正式发布并开源了DeepSeek Harness（DSH），这是一款为自进化与DIY设计的Agent框架，采用Cordis插件架构，一切皆可插拔，内置超100个插件。实测显示DSH在长程任务能力上表现优于Codex，但UI细节仍有差距。DSH被视为Agent时代的安卓，旨在通过开放生态推动AI自进化。
8月13日周四 · 7 条
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Ling 3.0 Flash 发布：同尺寸下最智能的开源模型
蚂蚁集团旗下 inclusionAI 发布了开源模型 Ling 3.0 Flash，在 Artificial Analysis 智能指数上得分 38，与其前身相比大幅提升，与 Qwen3.6 27B 相当，但活跃参数更少。该模型在幻觉率上显著下降，从 97% 降至 44%，并在代理任务上表现强劲。Ling 3.0 Flash 以 MIT 许可证发布，可通过
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Qwen3.8开源首日适配9款芯片，智源FlagOS助力存量算力
阿里巴巴开源了超大规模MoE模型Qwen3.8-2.4T-A95B，智源FlagOS社区在发布首日即完成了该模型在9款AI芯片上的适配，包括平头哥、英伟达、华为昇腾等。FlagOS通过统一的系统软件栈和新增的INT8量化支持，解决了超大规模参数带来的系统优化问题，实现了多芯片的快速适配和精度对齐。此举旨在帮助云服务商和算力基础设施快速部署最新模型，并延长存量
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DeepSeek V4 Pro正式版发布，Agent能力对标Fable 5
DeepSeek发布了V4 Pro正式版，API平台已更新至DeepSeek-V4-Pro-0813，多项基准测试显示其Agent能力接近或超越Fable 5和Opus 4.8。价格与预览版持平，但网友发现其思维链输出变得简略，可能影响写作能力。该发布被视为国产开源模型在性价比之外向SOTA发起冲击的标志。
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Grok 4.6 发布，AI 助手领域竞争白热化
xAI 发布了 Grok 4.6 模型，该模型在知识工作领域表现优异，价格远低于同类前沿模型，并已集成到 Cursor 和 SpaceX 团队的产品中。同日，阿里发布开源模型 Qwen3.8-Max，DeepSeek 推出 V4 Pro GA，微软也发布了自研推理模型 MAI-Thinking-1。这些发布标志着 AI 助手和知识工作领域的竞争加剧。
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美国政府解禁TikTok，DeepSeek V4 Pro上线，阿里开源Qwen3.8
本期资讯涵盖多个AI相关动态：美国政府解除联邦设备上TikTok的使用限制，因TikTok美国业务重组后不再构成安全威胁；DeepSeek发布V4 Pro正式版API，增强Agent能力；阿里开源Qwen3.8-2.4T-A95B模型权重；腾讯发布二季报，AI投入加大；小红书打造AI导购功能；宇树科技IPO中签率创科创板新低。
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AI安全争议中，三位先驱力挺开源
在拉斯维加斯Ai4大会上，Geoffrey Hinton、李飞飞和吴恩达三位AI先驱就开源AI的安全性展开讨论。他们一致认为应保持AI开放，但就开放权重模型的风险存在分歧：Hinton担忧其被滥用，但承认开放已成定局；吴恩达强调开放对美国竞争力的重要性；李飞飞则主张开放与封闭应分层结合。三人均支持适度监管。
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Cohere 发布 2.4B 原生分辨率视觉语言模型 North Micro Vision
Cohere 发布了 North-Micro-Vision-Instruct，一个 2.4B 参数的开源视觉语言模型，支持原生分辨率图像输入，采用 Apache 2.0 许可证。该模型结合了 400M 参数的视觉编码器和 2B 参数的语言模型，通过四阶段训练优化了文档理解、多语言视觉理解等能力。模型旨在支持边缘设备和移动端部署，并可通过微调适应特定领域。
8月12日周三 · 6 条
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英伟达 Nemotron 4 目标万亿参数，规模仍不及中国模型
英伟达正在开发新一代开源权重模型 Nemotron 4，其最大版本参数规模至少达一万亿，是 Nemotron 3 Ultra 的两倍，最早可能于今年秋季发布。为此，英伟达已将其用于内部模型训练的云支出增加至 2031 年的 280 亿美元。尽管规模庞大，但中国实验室已超越这一水平，如 Moonshot AI 的 Kimi K3 有 2.8 万亿参数，Deep
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DavidAU因基准问题封禁用户，分析揭示390个模型依赖过时基准
用户因在DavidAU的模型页面询问现代基准测试分数而被删除帖子并封禁，随后发布了对DavidAU 390多个模型的分析。分析指出这些模型仅使用2018-2019年的饱和基准（如ARC-C），且声称的智能水平基于单一基准的小幅提升，并引用论文证明ARC-C的难度是评估方法造成的假象。该事件揭示了模型评估中基准选择的问题及社区管理中的争议。
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DavidAU 发布 Qwen3.6-27B 多阶段微调模型，ARC-C 突破 700
DavidAU 发布了 Qwen3.6-27B-Fable-Fusion-711-Uncensored-Heretic-NM-DAU-NEO-MAX-MTP-GGUF 模型，这是基于 Qwen3.6-27B 的多阶段微调模型，据称在 8 位和 4 位量化下 ARC-C 得分均超过 700，达到闭源模型水平。该模型在 7 项基准测试中 6 项超过基础模型，并支
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Lightricks 发布 LTX-2.3 音视频生成模型，提升质量与提示遵循
Lightricks 发布了 LTX-2.3 模型，这是对 LTX-2 的重大更新，显著提升了音频和视觉质量以及提示遵循能力。该模型基于 DiT 架构，能够在一个模型中生成同步的视频和音频，并提供了多种检查点，包括完整版、蒸馏版和 LoRA 版本。LTX-2.3 支持本地运行，并提供了 ComfyUI 集成和 PyTorch 代码库，旨在实现实用的本地执行。
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River AI获11亿美元融资，旨在重塑AI训练以打造个人化代理
由xAI联合创始人Igor Babuschkin创立的AI初创公司River AI，在成立仅两个月后获得了由General Catalyst和AMP PBC领投的11亿美元融资，Nvidia、AMD Ventures、Y Combinator和Temasek参投。River AI旨在从头重建AI技术栈，包括训练、模型、产品层和硬件，以开发个人可训练的AI助手
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Mistral推进AI主权：区域推理、开放模型与欧洲新基建
Mistral AI 宣布三项举措以推进AI主权：推出区域端点和优先服务层级，支持第三方开放模型（如Z.ai的GLM-5.2），并组建联盟确保欧洲长期AI算力，目标到2030年建设1GW容量。这些措施旨在让企业和国家控制模型、基础设施和算力，同时保持区域合规和可靠性。