LeRobot v0.6.0 发布：世界模型策略、奖励模型与六个仿真基准
Hugging Face 发布 LeRobot v0.6.0，围绕机器人学习闭环引入世界模型策略（VLA-JEPA、FastWAM、LingBot-VA）、新一批 VLA（GR00T N1.7、MolmoAct2、EO-1、EVO1、Multitask DiT）以及统一奖励模型 API（Robometer、TOPReward）。
开源生态
全部主题开源模型、框架与仓库动态：权重开放、社区项目爆火、开源与闭源的力量消长。
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最新精选
第 41–60 条 · 共 66 条7月7日
Hugging Face 与 SkyPilot 联合推出零出口流量存储集成
Hugging Face 与 SkyPilot 联合发布集成，用户可用一个 hf:// URL 和已有的 HF_TOKEN 把 Hugging Face Bucket 或任意模型、数据集、Space 仓库挂载进 SkyPilot 任务，并在 20 多个云、Kubernetes、Slurm 和本地环境上运行。
7月2日
Mistral 发布 Leanstral 1.5 形式化验证模型
Mistral 发布 Leanstral 1.5，一个 Apache-2.0 许可的模型，总参数 119B、激活参数 6B，在形式化验证上大幅升级。它在 miniF2F 上达到 100%，解出 PutnamBench 672 题中的 587 题，并在 FATE-H 取得 87%、FATE-X 取得 34% 的当前最佳成绩。
7月1日
Hugging Face 与 Cerebras 将 Gemma 4 引入实时语音 AI
Hugging Face 与 Cerebras 联合演示了一套实时语音到语音流水线，用 Cerebras 加速 Gemma 4 31B 推理，串联 Nvidia Parakeet 语音识别与阿里 Qwen3TTS 语音合成。
6月11日
Google DeepMind 发布 DiffusionGemma 文本扩散模型，推理速度最高提升 4 倍
Google DeepMind 发布实验性开源模型 DiffusionGemma，采用文本扩散方式并行生成整块文本，在专用 GPU 上推理速度最高提升 4 倍。
6月9日
Google DeepMind 发布 Gemma 4 12B：统一无编码器多模态模型
Google DeepMind 发布 Gemma 4 12B，一款面向笔记本本地运行的多模态模型，介于边缘端 E4B 与 26B MoE 之间，采用无编码器统一架构，视觉和音频输入直接进入 LLM 主干。
6月4日
Google 开源洪水预报水文建模框架
Google Research 在 GitHub 上以 Apache 2.0 许可开源其水文建模框架，供各国气象与水文机构将 AI 洪水预报整合进自身工作流。该框架是使用 PyTorch 的 Python 包，采用 LSTM 网络架构，可基于 Caravan 数据集训练或微调模型，并附带交互式教程 notebook 和视频教程。
5月28日
Mistral AI 发布 Search Toolkit 公开预览版
Mistral AI 发布 Search Toolkit 公开预览版，这是一个用于构建 AI 应用生产级搜索管线的可组合框架，把摄取、检索和评估整合到共享接口的单一框架中，开源且可部署在云、本地或边缘。
5月22日
Mistral 发布 Mistral Medium 3.5 与 Vibe 云端远程智能体
Mistral 发布 Mistral Medium 3.5，这是其首个将指令遵循、推理与编码合并的 128B 稠密模型，采用修改版 MIT 许可开放权重，支持 256k 上下文窗口，最少四块 GPU 即可自托管。
5月17日
Google DeepMind 推出 Gemini for Science 科研工具与 Science Skills
Google DeepMind 发布 Gemini for Science，在 Google Labs 上线三款实验工具：基于 Co-Scientist 的 Hypothesis Generation。
4月3日
Google DeepMind 发布 Gemma 4 开源模型家族
Google DeepMind 发布 Gemma 4 开源模型家族，包含 E2B、E4B、26B MoE 和 31B Dense 四种尺寸，采用 Apache 2.0 许可。
3月24日
Mistral AI 发布 Voxtral TTS 语音合成模型
Mistral AI 发布首款文本转语音模型 Voxtral TTS，参数规模 4B，支持英语、法语、德语、西班牙语、荷兰语、葡萄牙语、意大利语、印地语和阿拉伯语 9 种语言，可通过 API 和 Mistral Studio 使用，定价为每 1k 字符 0.016 美元。
3月17日
Mistral 发布 Mistral Small 4，统一推理、多模态与编码智能体能力
Mistral AI 发布 Mistral Small 4，这是 Mistral Small 系列的下一个主要版本，也是 Mistral 首个把 Magistral 的推理、Pixtral 的多模态和 Devstral 的智能体编码能力统一到单一模型中的版本，采用 Apache 2.0 许可。
Mistral 发布开源 Lean 4 代码智能体 Leanstral
Mistral AI 发布 Leanstral，这是首个面向 Lean 4 的开源代码智能体，采用 6B 激活参数的稀疏架构，权重以 Apache 2.0 许可开放，并接入 Mistral vibe 与免费 API 端点 labs-leanstral-2603。
3月11日
Mistral 用 Vibe 搭建自动编写 Rails 测试的智能体
Mistral 基于其开源编码助手 Vibe 搭建了一个自主智能体，可读取 Rails 源文件、生成或改进 RSpec 测试，并在 CI/CD 流程中无需人工干预运行。
3月7日
Google Research 发布 WAXAL 非洲语言语音数据集，覆盖 27 种语言
Google Research 发布 WAXAL 大规模开放语音数据集，初期覆盖 27 种撒哈拉以南非洲语言、超过 1 亿使用者，以 CC-BY-4.0 许可开放。
2月5日
Mistral 发布 Voxtral Transcribe 2 语音转写模型家族
Mistral 发布 Voxtral Transcribe 2，包含面向批量转写的 Voxtral Mini Transcribe V2 和面向实时场景的 Voxtral Realtime 两款语音转文本模型。
12月9日
Mistral 发布 Devstral 2 编码模型与 Mistral Vibe CLI
Mistral AI 发布下一代编码模型系列 Devstral 2，含 123B 的 Devstral 2 和 24B 的 Devstral Small 2，分别采用修改版 MIT 和 Apache 2.0 许可，均为开源。
12月3日
Mistral 发布 Mistral 3 系列模型，含 675B 参数 Mistral Large 3
Mistral 发布 Mistral 3 系列，包括 14B、8B、3B 三个小尺寸稠密模型和迄今最强的 Mistral Large 3，后者为稀疏 MoE 架构，41B 激活参数、675B 总参数，全部以 Apache 2.0 许可开源。
7月15日
Mistral AI 发布 Voxtral 语音理解模型，24B 与 3B 双版本开源
Mistral AI 发布 Voxtral 语音理解模型，提供 24B 和 3B 两个版本，均以 Apache 2.0 许可开源并上线自家 API。模型支持 32k token 上下文，可处理最长 30 分钟音频转写或 40 分钟音频理解，具备内置问答与摘要、多语言自动检测和语音触发函数调用能力，文本能力继承 Mistral Small 3.1。