Open-R1:DeepSeek-R1 的完全开源复现项目
Hugging Face 发布 Open-R1,对 DeepSeek-R1 进行完全开源的复现。原文正文抓取失败,仅标题可用。
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。
Hugging Face 发布 Open-R1,对 DeepSeek-R1 进行完全开源的复现。原文正文抓取失败,仅标题可用。
Mistral AI 发布 Codestral 25.01,采用更高效的架构和改进的 tokenizer,生成与补全代码速度约为原版 Codestral 的 2 倍,上下文长度从 32k 提升到 256k。
推荐理由:官方给出 Codestral 25.01 的架构与 tokenizer 变化、256k 上下文和多项基准对比,可据此判断它在代码补全场景的位置。
Hugging Face 发布 Falcon 3 系列开源模型。
OpenAI 发布 o1 模型,同时为开发者带来 Realtime API 改进、新的微调方法等多项更新。
OpenAI 的视频生成模型 Sora 现已上线 sora.com 供用户使用。用户可生成最高 1080p 分辨率、最长 20 秒的视频,支持宽屏、竖屏和方形画幅。用户还能导入自有素材进行扩展、重混和融合,或完全由文本生成新内容。
推荐理由:OpenAI 公布 Sora 的开放入口与分辨率、时长、画幅等具体规格,读者可据此判断视频生成能力边界。
OpenAI 发布 Sora 系统卡,介绍其视频生成模型 Sora 支持文本、图像和视频输入并生成新视频。Sora 基于 DALL-E 和 GPT 模型的经验构建,旨在为叙事和创意表达提供更丰富的工具。
推荐理由:OpenAI 官方系统卡披露 Sora 的输入输出形式与技术来源,可了解其能力边界与安全评估框架。
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:原文给出 Pixtral Large 的基准成绩与开放权重入口,读者可据此判断开源多模态模型与闭源前沿的差距。
Hugging Face 博客宣布 Diffusers 库已支持 Stable Diffusion 3.5 Large 模型。原文正文抓取失败,仅标题可用。
Mistral AI 发布 Ministral 3B 和 Ministral 8B 两款面向端侧与本地计算的模型,称其在 10B 以下类别中刷新知识、常识、推理、函数调用和效率表现。
推荐理由:Mistral 在 7B 发布一周年推出两款端侧小模型,给出了上下文长度、定价和对比基准,可据此判断小模型在本地与智能体工作流中的位置。
Hugging Face 博客宣布 Llama 3.2 发布,Llama 现在可以看图并能在用户设备上运行。
Mistral AI 发布 Pixtral 12B,一个原生多模态模型,采用新训练的 400M 参数视觉编码器和基于 Mistral Nemo 的 12B 多模态解码器,支持可变图像尺寸与宽高比,可在 128k token 上下文窗口中处理任意数量图片。
推荐理由:官方给出架构、基准与部署方式,读者可据此判断这个 12B 多模态模型在开源阵营中的位置。
OpenAI 发布 o1 模型,官方页面标题为 Introducing OpenAI o1,正文内容未能获取。
OpenAI 发布 o1-mini,官方将其定位为面向高性价比推理的模型。
阿布扎比技术创新研究院(TII)发布 Falcon Mamba 7B,采用纯 Mamba 架构并加入额外 RMS 归一化层以保证大规模训练稳定,以 TII Falcon Mamba 7B License 1.0 开放,可在 Hugging Face 生态中使用。
推荐理由:原文给出 Falcon Mamba 的架构取舍、训练数据与两组基准对比,可据此判断无注意力架构在长序列上的位置。
OpenAI 发布 GPT-4o 系统卡,用于说明该模型的能力、限制与安全评估情况。原文正文未能抓取,仅标题可用。
Google 在 Gemma 2 发布一个月后扩充模型家族,新增 2.6B 参数的 Gemma 2 2B(含 base 与指令微调版)、安全分类器系列 ShieldGemma 以及覆盖 Gemma 2 2B 和 9B 每一层的稀疏自编码器套件 Gemma Scope。
推荐理由:Google 一次性放出 Gemma 2 2B、ShieldGemma 与 Gemma Scope,读者可据此了解小模型端侧部署与安全过滤的配套方案。
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,可在单节点上以较大吞吐运行。官方称其在 MMLU 上准确率达 84.0%,代码与推理表现与 GPT-4o、Claude 3 Opus、Llama 3 405B 相当,并针对减少幻觉和遵循精确指令做了训练。
推荐理由:原文给出 123B 参数、128k 上下文与多项基准对比,可据此判断单节点部署的成本与能力边界。
Meta 发布 Llama 3.1 系列,包含 8B、70B、405B 三个尺寸的 base 与 instruct 版本共六个开放权重模型,均支持 128K token 上下文和英语、德语、法语、意大利语、葡萄牙语、印地语、西班牙语、泰语 8 种语言,并新增工具调用能力。
推荐理由:Hugging Face 官方梳理了 Llama 3.1 三个尺寸的显存需求、量化方案与微调路径,可据此估算部署成本。
OpenAI 发布 GPT-4o mini,定位为更具成本效率的智能模型。
Mistral AI 与 NVIDIA 联合发布 12B 模型 Mistral NeMo,支持最高 128k tokens 上下文窗口,以 Apache 2.0 许可开放预训练基座和指令微调 checkpoint。
推荐理由:Mistral 与 NVIDIA 联合发布的 12B 模型给出 128k 上下文和 Apache 2.0 权重,读者可据此判断它能否直接替换现有 Mistral 7B 部署。