zai-org 发布 GLM-5：744B 参数模型面向复杂系统工程与长周期 Agent 任务
zai-org 在 Hugging Face 发布 GLM-5，面向复杂系统工程和长周期 Agent 任务。
推荐理由：材料同时给出参数、训练数据、评测和部署命令，便于比较开放模型在 Agent 与编码任务上的定位。
推理能力
全部主题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。
最新精选
第 81–100 条 · 共 105 条zai-org · Hugging Face 新模型精选AI 评分8282
stepfun-ai · Hugging Face 新模型精选AI 评分7878 StepFun 发布开源模型 Step 3.5 Flash，196B 参数每 token 激活 11B
StepFun 发布 Step 3.5 Flash 开源基础模型，采用稀疏 MoE 架构，196B 总参数中每 token 激活 11B，并支持 256K 上下文窗口。
推荐理由：材料同时给出架构参数、基准成绩、成本估算和部署路径，便于比较开源 MoE 模型的效率取舍。
stepfun-ai · Hugging Face 新模型精选AI 评分6565 stepfun-ai 发布 Step3-VL-10B-FP8 多模态模型量化权重
stepfun-ai 在 Hugging Face 发布 Step3-VL-10B-FP8，并提供 Step3-VL-10B 的在线 Demo、FP8 量化权重和官方 vLLM 支持。
推荐理由：材料同时给出权重、量化、推理框架和训练细节，便于评估小尺寸多模态模型的部署取舍。
stepfun-ai · Hugging Face 新模型精选AI 评分7878 阶跃星辰发布 Step-3.5-Flash-GGUF-Q4_K_S 开源模型
阶跃星辰在 Hugging Face 发布 Step-3.5-Flash-GGUF-Q4_K_S，介绍 Step 3.5 Flash 的 INT4 量化 GGUF 权重和本地部署方案。
推荐理由：原文同时给出架构参数、基准对比和本地部署路径，便于评估开源模型在编码与智能体场景的成本表现。
mistralai · Hugging Face 新模型精选AI 评分7979 Mistral AI 发布 Mistral Small 4 119B 混合多模态模型
Mistral AI 在 Hugging Face 发布 Mistral Small 4 119B 混合模型，可同时作为通用指令模型和推理模型使用。
推荐理由：原文同时给出架构参数、模式切换和部署示例，便于评估开源通用模型的使用成本。
moonshotai · Hugging Face 新模型精选AI 评分8484 月之暗面开源 Kimi K2.5 原生多模态智能体模型
月之暗面在 Hugging Face 发布 Kimi K2.5，这是基于 Kimi-K2-Base 继续预训练的开源原生多模态智能体模型，使用约 15 trillion 混合视觉与文本 token。
推荐理由：原文同时给出架构参数、评测表和部署方式，便于比较多模态智能体模型的能力边界。
Ahead of AI精选AI 评分8585 DeepSeek V3 到 V3.2 的架构、稀疏注意力和 RL 更新解析
Sebastian Raschka 解析 DeepSeek 从 V3 到 V3.2 的技术演进，重点包括 DeepSeek Sparse Attention、混合推理模型和 RL 训练更新。
推荐理由：文章把 V3.2 的稀疏注意力、RL 奖励和 GRPO 改动放进 DeepSeek 演进脉络中比较，便于理解技术取舍。
Mistral AI精选AI 评分8383 Mistral AI 发布 Mistral 3，包含 Mistral Large 3 和 3B/8B/14B Ministral 3
Mistral AI 发布 Mistral 3，包括 14B、8B、3B 三个小型 dense 模型，以及 Mistral Large 3 这一 41B active、675B total parameters 的 sparse MoE 模型，全部采用 Apache 2.0 license。
推荐理由：原文同时给出模型规模、许可证和部署入口，便于比较开源模型的落地成本与覆盖场景选择。
baidu · Hugging Face 新模型精选AI 评分6666 百度发布 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 多模态推理模型
百度在 Hugging Face 发布 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking，基于 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构升级多模态推理能力。
推荐理由：原文同时给出训练思路、工具调用与部署命令，便于评估该多模态模型的落地路径。
moonshotai · Hugging Face 新模型精选AI 评分8585 Moonshot AI 发布 Kimi-K2-Thinking 开源推理模型
Moonshot AI 发布 Kimi-K2-Thinking，称其为最新、能力最强的开源 thinking model，支持逐步推理并动态调用工具。该模型为 MoE 架构，总参数 1T、激活参数 32B、上下文长度 256K，原生 INT4 量化，称可在低延迟模式下实现无损 2x 加速，并在 200–300 次连续工具调用中保持稳定。
推荐理由：原文同时给出架构参数、评测设置和部署入口，便于比较开源推理模型的长程工具调用能力。
moonshotai · Hugging Face 新模型精选AI 评分6666 Moonshot AI 发布 Kimi Linear 48B A3B 模型并开源 KDA kernel
Moonshot AI 发布 Kimi Linear 混合线性注意力架构，开放 KDA kernel，并提供 48B total params、3B activated params、1M context 的 Base 与 Instruct 检查点。
推荐理由：材料同时给出架构、速度与部署命令，便于比较线性注意力在长上下文中的工程取舍。
Cognition Blog精选AI 评分7777 Cognition 发布 SWE-1.5 快速软件工程 Agent 模型
Cognition 发布 SWE-1.5，称其是面向软件工程优化、拥有数千亿参数的 frontier-size 模型，达到 near-SOTA 编码性能，并已在 Windsurf 可用。
推荐理由：原文披露了模型、推理与 agent harness 的协同优化路径，可用于理解编码 Agent 的速度取舍。
openai · Hugging Face 新模型精选AI 评分6969 OpenAI 发布 gpt-oss-safeguard-20b 安全推理模型
OpenAI 在 Hugging Face 发布 gpt-oss-safeguard-20b，这是基于 gpt-oss 构建的安全推理模型，可按用户提供的安全政策对文本内容分类并执行基础安全任务。
推荐理由：原文说明了自带策略分类和可调推理强度，便于评估开源安全模型在内容审核中的适配方式。
openai · Hugging Face 新模型精选AI 评分7373 OpenAI 发布 gpt-oss-safeguard-120b 安全推理模型
OpenAI 在 Hugging Face 发布 gpt-oss-safeguard-120b 和 gpt-oss-safeguard-20b，两者是基于 gpt-oss 构建的安全推理模型。
推荐理由：原文给出参数规模、许可和安全推理用法，便于评估开源安全分类模型的部署条件。
baidu · Hugging Face 新模型精选AI 评分6565 百度发布 Qianfan-VL-70B 视觉语言模型
百度在 Hugging Face 上发布 Qianfan-VL-70B，属于 Qianfan-VL 通用多模态大语言模型系列，面向企业级多模态应用。该系列包含 Qianfan-VL-3B、Qianfan-VL-8B 和 Qianfan-VL-70B，均为 32k 上下文，其中 8B 和 70B 支持 CoT，70B 面向复杂推理和数据合成。
推荐理由：材料同时列出3B、8B、70B差异与训练流程，便于比较文档理解场景的部署取舍。
baidu · Hugging Face 新模型精选AI 评分6666 百度发布 Qianfan-VL-8B 多模态视觉语言模型
百度在 Hugging Face 发布 Qianfan-VL-8B，属于 Qianfan-VL 系列通用多模态大语言模型，面向企业级多模态应用并强化 OCR 与文档理解。
推荐理由：原文同时给出模型规格、训练流程和基准对比，便于评估其在 OCR 与文档理解场景的适配度。
baidu · Hugging Face 新模型精选AI 评分6969 百度 Qianfan-VL-3B 多模态模型上线 Hugging Face
百度在 Hugging Face 发布 Qianfan-VL-3B，属于 Qianfan-VL 通用视觉语言模型系列，面向企业级多模态应用并强化 OCR、文档理解等场景。
推荐理由：模型卡列出3B到70B规格、训练阶段、基准和部署示例，便于比较企业多模态场景适配。
Ahead of AI精选AI 评分8686 从 GPT-2 到 gpt-oss：解析 OpenAI 开权重模型的架构演进
Sebastian Raschka 分析 OpenAI 本周发布的 gpt-oss-120b 和 gpt-oss-20b，称这是自 GPT-2 以来 OpenAI 再次共享大型完全开权重模型。
推荐理由：文章把 gpt-oss 与 GPT-2、Qwen3 的结构差异逐项拆开，便于理解开权重模型的工程取舍。
openai · Hugging Face 新模型精选AI 评分9393 OpenAI 发布 gpt-oss-20b 开放权重模型
OpenAI 发布 gpt-oss 系列开放权重模型，gpt-oss-20b 面向低延迟、本地或专用场景，拥有 21B parameters 和 3.6B active parameters。
推荐理由：材料同时给出参数规模、许可、硬件需求和多种推理部署方式，便于评估开源权重落地成本。
openai · Hugging Face 新模型精选AI 评分9494 OpenAI 发布开放权重模型 gpt-oss-120b 和 gpt-oss-20b
OpenAI 在 Hugging Face 发布 gpt-oss 系列开放权重模型，包括 gpt-oss-120b 和 gpt-oss-20b，面向推理、智能体任务和开发者用例。
推荐理由：原文同时列出许可、显存需求、量化方式和多种推理接入路径，便于评估开放权重模型的部署成本。