6月30日
03:06
01:17
01:17官方账号Simon Willison’s Weblog博客/媒体
精选
DeepReinforce 发布 Ornith-1.0,一款 MIT 许可的开源模型,基于 Gemma 4 和 Qwen 3.5 预训练。提供 9B Dense、31B Dense、35B MoE 和 397B MoE 四种规格。在编码基准上达到同尺寸开源模型 SOTA。作者在 LM Studio 上测试 35B Q4_K_M GGUF 版本,能流畅运行代理工具调用并处理代码定位任务。
事件专题

推荐理由:DeepReinforce 新出的开源编码模型,基于 Gemma 4 和 Qwen 3.5,在代理编码任务上表现不错,LM Studio 就能跑,值得试试。
6月29日
17:55
13:52
13:51
13:51官方账号Together AI@togethercompute
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随着Token使用量爆发式增长,模型选择已从技术决策变为产品策略。团队正在测试GLM-5.2等新模型,追求前沿质量与更好的Token经济学。Together AI正在构建面向开源模型未来的推理层,以提供更可控的成本、数据和部署选项。

推荐理由:团队开始用GLM-5.2替换闭源模型?Together AI的推理层让开源模型更可控,想省钱又保质量可以看看。
13:49
13:49官方账号阶跃星辰 Stepfun@Stepfun_AI
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Step 3.7 Flash 是开源多模态推理模型,现已在 DeepInfra API 上线。该模型支持私有端点部署,适用于专用负载场景。它专为智能体编码、工具使用、搜索和视觉工作流设计。开发者可通过 DeepInfra 的 API 直接调用。
推荐理由:Step 3.7 Flash 开源多模态推理模型刚上线 DeepInfra,支持私有部署,适合智能体编程和视觉任务,开发者可以试试。
6月28日
16:03
16:03官方账号Decoder@Jonathan Kemper
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新浪微博发布开源模型VibeThinker-3B,仅30亿参数。在数学和编程基准上,它匹配了DeepSeek V3.2和Kimi K2.5,后两者参数规模大333倍。模型通过多阶段后训练实现高性能。研究人员假设:逻辑推理可压缩进小模型,但广泛世界知识不行。

推荐理由:30亿参数的小模型推理能力居然能打千亿级大模型,新浪VibeThinker-3B在数学和编程上很强,而且开源了。
13:01
07:07
07:07Suhail@Suhail
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Hamish Ivison等人发布了Tmax,一个基于强化学习的开源终端智能体模型。在默认设置和65k token预算下,Tmax优于之前的开源终端使用工作。团队公开了所有训练数据、模型权重和rollouts,方便复现和进一步研究。
推荐理由:Tmax把终端智能体的RL训练配方全开源了,65k token里就跑赢之前的工作,想自己训智能体的可以抄作业。
04:49
6月27日
19:36
19:36官方一手Sebastian Raschka: Ahead of AI@Sebastian Raschka, PhD
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本文介绍如何用aider和Continue等本地编码代理工具替代Claude Code与GitHub Codex订阅。这些工具可搭配Ollama部署的Llama 3和DeepSeek Coder等开源模型。本地运行能保护代码隐私,并节省每月订阅费用。作者给出了从安装Ollama到连接模型的完整配置步骤。

推荐理由:想省掉Claude Code的月费?Sebastian手把手教你用本地开源模型加aider和Continue自己搭编码代理,便宜又安全。
13:13
12:53
6月26日
23:47
23:47Ate-a-Pi@svpino
Santiago Valenzuela指出Claude Tag的粘性极高,会吸收公司全部信息。若停止付费,用户将被锁定无法获取数据。他呼吁采用开源方案,避免被单一AI公司绑架。开源能提供灵活切换模型和迁移数据的自由。
事件专题

推荐理由:一句话敲警钟——别被Claude Tag这类闭源方案锁死,用开源才能随时换模型、带走数据。
09:54
09:54Gary Marcus@GaryMarcus
Ramez Naam在推文中警告,若前沿AI仅由少数美国公司掌控并受美国政府意志左右,将带来高反乌托邦风险。他认为应促进激烈竞争、开源模型(open weight models)以及不受白宫控制的AI发展。Gary Marcus转发了这一观点,引发对AI权力集中风险的讨论。
推荐理由:Ramez Naam和Gary Marcus在聊一个严肃话题:前沿AI被少数美国公司垄断,受政府支配,有反乌托邦风险。他们呼吁开源和竞争,值得看看。