美国团队从零预训练了个开源模型，作者David Zhang放出来的，做开源模型的朋友可以看看细节。
一篇文章介绍了一个美国团队从零开始预训练（pretrained from scratch）的开源大语言模型。作者提到开发者为 David Zhang（@DZhang50），为发布加班赶工。该模型强调美国开源路线，未公布参数规模或基准成绩。
THIS IS SO EXCITING
A new open-source American LLM pretrained from scratch!!!!
I know @DZhang50 has been working overtime to get this out! :)
Hugging Face 聊开源模型怎么变现，还对比了中国和美国开源玩家的差距，做 AI 创业或选型的都该看看。
PyTorch 2.15 更新了：NCCL 新后端转正，FSDP2 内存控制更细，Blackwell 上 NVFP4 解码提速。做训练推理的可以看看直播问答。
webAI 开源了 88 亿参数的 TwIL-8B，编码、指令遵循、数学都能打到前沿模型九成左右的成绩，还小到自己的电脑能跑，权重直接放 Hugging Face 上了。
NVIDIA 出了个开源语音模型 Nemotron 3.5 Transcribe，30B MoE 只激活 4B，40 种语言转录还能分清谁在说话，已经登上 Hugging Face 热榜第一了。
月之暗面把 2.8T 参数的 Kimi K3.1 Pro 权重直接开源了，4-bit 发布省存储，编程基准分数贴近 Claude Opus 5.5，纯知识题却差 GPT-6 一截，许可证对云托管商还有限制。
8.8B 参数的小模型就能到前沿编码性能的 93%，自己电脑就能跑，去 Hugging Face 下载试试。
