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Hy-SimulMT - 腾讯混元推出的实时同声传译大模型
Hy-SimulMT是腾讯混元推出的开源实时同声传译大模型，支持中英双向语音翻译、流式译文生成和实时音色克隆，提供30B-A3B模型权重及推理训练工具，适用于会议、演讲、访谈等跨语言交流场景。- 351
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Hy-Nomas - 腾讯混元开源的交互式视频世界生成模型
Hy-Nomas 是腾讯混元开源的交互式视频世界生成模型，支持多轮文本指令、相机视角控制、连续视频生成和世界记忆，可通过自然语言创建并探索动态虚拟场景，适用于 AI 视频创作、虚拟世界探索及机器人仿真研究。- 457
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月之暗面发布Kimi K3.1 Pro：3T级开放权重旗舰模型，长程编程、3D建模与金融研究全面升级
2026年10月24日，月之暗面发布Kimi K3.1 Pro，3T级MoE开放权重模型，支持1M上下文，在长程编程、3D建模与金融研究上全面升级，权重将于11月4日前发布。- 1.9k
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Kimi K3.1 Pro - 月之暗面推出的万亿参数级多模态旗舰大模型
Kimi K3.1 Pro 是月之暗面推出的3万亿级参数旗舰大模型，支持100万Token上下文，强化AI编程、3D建模、金融分析与智能体任务，并提供Highspeed高速版本。- 1.3k
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DeepSeek发布V4.1-Flash-1017，开放自研搜索API
2026年10月17日，DeepSeek宣布将V4.1 Flash模型更新至V4.1-Flash-1017版本，官方网页端、App与API已同步切换至新模型。本次更新距离V4.1 Flash于9月10日首次发布仅一个多月，官方称新版本在各项基准测试中较上一版本取得明显提升，同时缩短了任务运行时间与输出长度。与模型更新一同发布的，还有DeepSeek自研搜索引擎的Search与Fetch接口，这是该…- 2.5k
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小米发布并开源 MiMo-V2.6：扩展强化学习规模，增强全模态 Agent 能力
小米正式发布并开源 Xiaomi MiMo-V2.6 系列，包含 Pro 和 Flash 两个原生全模态模型。新模型通过扩大强化学习算力与复杂任务规模，重点提升软件工程、计算机操作、视觉推理、3D 世界构建和科研辅助能力，同时开放模型权重、技术报告、RL 训练框架及7000余个任务环境。- 3k
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阶跃星辰发布 Step 5 Preview：600B MoE 旗舰模型，支持 100 万 Token 上下文
阶跃星辰发布新一代旗舰基座模型 Step 5 Preview，面向真实世界 Agentic 任务设计。模型采用 600B 稀疏 MoE 架构，每 Token 激活约 27B 参数，支持 100 万 Token 上下文及文本、视觉输入，重点强化 AI 编程、软件工程、专业知识工作和金融研究等复杂任务。Step 5 Preview 已开放 API 与 Studio 体验，官方计划于 10 月 15 日…- 2.8k
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Step 5 Preview：阶跃星辰推出的新一代旗舰基座模型
Step 5 Preview 是阶跃星辰推出的新一代旗舰 Agentic 模型，采用 600B 稀疏 MoE 架构，每 Token 激活 27B 参数，支持 100 万 Token 上下文和视觉输入，重点面向 AI 编程、软件工程、金融研究及复杂 Agent 任务。- 1.3k
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DeepSeek V4.1 Flash正式发布：原生支持多模态，API 成本进一步降低
DeepSeek 正式发布 V4.1 Flash 模型，采用全新的非对称 Causal-Encoder-Decoder 架构，总参数量为 552B，输入激活 8B、输出激活 16B。新模型原生支持视觉理解，并通过压缩 KV Cache、优化推理效率和下调 API 价格，进一步降低 AI Agent、编程及长上下文任务的使用成本。- 8.1k
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DeepSeek V4.1 Flash - DeepSeek开源的原生多模态 MoE 模型
DeepSeek-V4.1-Flash 是深度求索开源的原生多模态 MoE 模型，552B 主干参数、非对称 CED 架构，支持 1M 上下文与图片理解，面向 Agent 与编程任务，API 模型名 deepseek-flash，在AIHub了解更多。- 3k
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DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp开放模型权重，采用MIT协议开源
DeepSeek正式开放DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp模型权重及参考推理代码，采用MIT协议，支持多模态Agent研究、私有化部署与二次开发。- 2.2k
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腾讯发布并开源 Hy4 preview：770B参数、1M上下文，强化编程与科研能力
腾讯混元发布并开源新一代旗舰模型 Hy4 preview，采用770B总参数、49B激活参数的MoE架构，支持1M Tokens上下文，重点提升软件工程、办公分析、游戏开发与科学研究能力，现已上线腾讯云和OpenRouter。- 1.8k
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Hy4 preview - 腾讯混元发布的新一代开源旗舰大语言模型
Hy4 preview 是腾讯混元推出的770B参数MoE旗舰模型，激活49B参数，支持1M上下文，重点强化编程、办公分析、游戏开发与科学研究能力。- 4.5k
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Qwen3.8-Flash：阿里通义千问最新推出的多模态大模型
Qwen3.8-Flash-Next 是阿里通义千问推出的开放权重多模态 MoE 模型，预览 Qwen4 架构，支持编程、办公智能体、图像视频理解及百万级上下文。- 2k
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智谱发布 GLM-5.3-Flash：GLM-5 系列首款原生多模态模型
2026年08月26日，智谱 AI 正式发布 GLM-5.3-Flash，也就是此前受到行业关注的“ox-alpha”。这是 GLM-5 系列首款原生多模态模型，面向 Coding、Agent 和专业生产力任务，在保持较强模型能力的同时，进一步降低推理与使用成本。 GLM-5.3-Flash 采用 320B 总参数、18B 激活参数的 MoE 架构，并在 GLM 系列中首次结合稀疏注意力与线性注意…- 4.9k
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GLM-5.3-Flash - 智谱推出的高性价比原生多模态模型
GLM-5.3-Flash 是智谱 AI 推出的 GLM-5 系列首款原生多模态模型，拥有 320B 总参数和 18B 激活参数，支持 100 万 token 上下文。模型聚焦编程、智能体与专业办公任务，通过混合注意力架构降低推理成本，并以 MIT 协议开放模型权重。- 2.5k
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Qwen3.8 正式开源：27B 原生多模态模型开放，消费级显卡可部署
阿里正式开源 Qwen3.8 系列，Qwen3.8-27B 采用 270 亿参数原生多模态 Dense 架构，综合能力超过 Qwen3.7-Plus，支持编程、办公和视觉理解，采用 Apache 2.0 协议，量化后可在消费级显卡部署。- 6.5k
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GLM-5.3：智谱推出的开源AI编程与网络安全大模型
GLM-5.3 是智谱推出的新一代开源大模型，基于 GLM-5.2 相同基座通过大规模后训练提升 AI 编程、长程 Agent、终端操作、代码审查和漏洞发现能力，并计划在安全加固后开放完整模型权重。- 2.3k
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Meta 发布开源模型 Muse Glimmer：30B 参数，Apache 2.0 协议，单张消费级显卡可运行
2026 年 8 月 10 日，Meta Superintelligence Labs 发布开放权重多模态模型 Muse Glimmer，这是该实验室成立以来首个公开权重的模型，也是 Meta 首次采用 OSI 认可的 Apache 2.0 协议发布模型，此前 Llama 系列使用的是带月活规模门槛的自定义社区许可。模型从旗舰闭源模型 Muse Spark 蒸馏而来，定位于常驻本地运行的智能体工作…- 2.4k
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Muse Glimmer - Meta 开源的 30B 本地智能体模型，单卡即可常驻运行
Muse Glimmer是Meta开源的30B多模态智能体模型，Apache 2.0协议，支持131K上下文与函数调用，24GB显存单卡可本地运行。- 1.7k
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阿里发布 Qwen3.8-Max：2.4T 参数旗舰模型，Max 级别首次开源权重
2026年8月3日，阿里巴巴 Qwen 团队今日正式发布 Qwen3.8-Max，这是 Qwen 家族目前规模最大的基础模型。与历代 Max 级模型仅通过 API 提供服务不同，官方明确表示这一级别的权重将首次开源，预计下周在 Hugging Face 与 ModelScope 上线。模型现已通过千问AI平台开放调用，模型 ID 为 qwen3.8-max。 技术规格上，Qwen3.8-Max 基…- 5.3k
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月之暗面发布Kimi K3：2.8万亿参数，支持百万Token上下文
月之暗面正式发布Kimi K3，模型总参数达到2.8万亿，支持100万Token上下文、原生图像与视频理解，重点强化长程编程、复杂智能体、科研分析和知识工作能力，并计划开放完整模型权重。- 9.1k
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Kimi K3 - 月之暗面推出的2.8万亿参数开放权重多模态模型
Kimi K3是月之暗面推出的2.8万亿参数多模态旗舰模型，支持100万Token上下文、图像与视频理解、长程编程、AI智能体、知识工作及深度推理，可通过Kimi、Kimi Work、Kimi Code和API使用。- 6k
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智谱 GLM-5.2 上线并开源，面向 Coding 与长程任务优化
2026年6月17日，智谱AI正式上线并开源新一代旗舰模型 GLM-5.2。该模型延续 GLM 系列在 Coding、Agent 和复杂工程任务方向的技术路线，重点提升长上下文处理、长程任务执行和项目级代码理解能力。 根据官方介绍，GLM-5.2 面向“长程任务”进行优化，支持 1M 上下文窗口 和 128K 最大输出 Tokens，可用于大型代码仓库理解、复杂系统重构、多步骤调试、移动端开发、多…- 9.9k
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