月之暗面发布 Kimi K3.1 Pro：2.8T 总参数、104B 激活，权重承诺 11 月 4 日开放
月之暗面发布 Kimi K3.1 Pro，这是一款 2.8 万亿总参数、1040 亿激活参数的多模态 MoE 模型，支持 100 万 token 上下文，已在官网。
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。
130条精选相关主题模型发布Hugging FaceAI 编码
最新精选
第 21–40 条 · 共 130 条10月24日
10月23日
微软与 Hugging Face 用 ThinkingBox 把数据库校验变成 RL 奖励，微调 Qwen3.8-27B
微软与 Hugging Face 联合发布 ThinkingBox-Training，把 ThinkingBox 对数据库终态的确定性校验直接当作 RL 奖励，用于训练有状态业务智能体。
Allen AI 发布 OlmoEarth v1.3 卫星嵌入模型，并开放全球预计算嵌入与浏览器工具
Allen AI 发布 OlmoEarth v1.3 卫星嵌入模型，读取一年的 Sentinel-1、Sentinel-2 和 Landsat 时序数据，为地球上每 10 米像素生成 128 维向量，前 64 维可单独使用。
10月22日
Recursive 发布 Flint：首个由 Eureka Machine 参与研发的 MoE 编码模型
Recursive 发布首个语言模型 Flint，开发过程中名为 Eureka Machine 的 AI 系统参与提出想法、搭建、测试并规划后续实验。
NVIDIA Cosmos 扩展训练、评估与部署世界模型的新工具
NVIDIA 扩展 Cosmos 平台，新增训练工具、仿真 checkpoint 和 Cosmos Data Factory 蓝图，用于构建理解并模拟真实世界的世界模型。
Dharma-AI 如何通过词表专用化将 SLM 推理成本降低 77%
Dharma-AI 在 Hugging Face 博客中介绍即将发布的 VocabX 论文，用按 token 成本而非频率重建词表的方法，在基于 Qwen3-4B 的葡萄牙语作文评分器上把实测推理成本降低 77.0%，平均响应从 350 个 token 降到 101 个，bench 分数从 0.703 升到 0.810。
NVIDIA 发布 Kumo Relational 关系型基础模型，无需训练即可预测
NVIDIA 发布预训练关系型基础模型 Kumo Relational，可直接在企业数据库上做流失、需求、欺诈等预测，单次前向传播完成，无需任务特定训练、特征工程或表扁平化。
10月21日
NVIDIA GTC Berlin 2026：黄仁勋发布 DSX POD、OpenShell 与多款开源模型
NVIDIA CEO 黄仁勋在 GTC Berlin 2026 主题演讲中宣布多项发布，包括由合作伙伴在模块化容器内构建的 Vera Rubin AI 工厂参考设计 DSX POD，现场部署时间可从六个月缩短至 14 天。
NVIDIA 扩展开放模型家族，覆盖语言、机器人、生物与量子计算
NVIDIA 扩展其开放模型家族，覆盖语言、机器人、生物和量子计算，包括新的 Nemotron 3.5 Super VL、Nemotron 3.5 Bolt、Nemotron Retriever，以及 Kumo、Cosmos 3.5、Alpamayo 2 Edge、BioNeMo RFD4-Proteina 和 Ising。
DeepSeek 开源推理框架 DeepInfer，单集群日处理 155 万亿 token
DeepSeek 开源了支撑 V4.1 Flash 的生产推理框架 DeepInfer，基于 vLLM 定制并采用 Apache 2.0 许可，支持分布式推理、投机解码、SWA Bounded Replay 与结构化输出，覆盖 NVIDIA 和华为昇腾平台。
Google 开源 TorchTPU，让 PyTorch 应用无需重写即可跑在 TPU 上
Google 周二宣布开源 TorchTPU，这是 PyTorch 的 TPU 版本，开发者只需修改配置、无需重写代码，就能把现有 PyTorch 应用迁移到 Google 的 TPU 和 Google Cloud。
Hugging Face 接入 TorchTPU，Transformers 与 Diffusers 原生支持 TPU
Hugging Face 宣布接入 TorchTPU 这一原生 PyTorch 后端，Transformers、Diffusers 和 Kernels 现在可直接在 TPU 上运行，加载模型只需传 device_map="tpu" 或 pipe.to("tpu")，不再需要 torch_xla 或 Optimum TPU。
NVIDIA 发布 Cosmos3-H-Dreams 手术生成式模拟模型
NVIDIA 发布 Cosmos3-H-Dreams，把交互式生成模拟扩展到临床胆囊切除场景，基于 160 亿参数的 Cosmos3-H-Embodied-Nano 微调，可在单张 NVIDIA RTX PRO 6000 GPU 上实时运行。
10月20日
Hugging Face 推出 TorchNeuron，让模型在 AWS Trainium 上运行更简单
Hugging Face 发布 TorchNeuron，为 PyTorch 在 AWS Trainium 上提供原生后端，Transformers、Diffusers 和 Kernels 原生支持，10 月 20 日起以公开 beta 开放，可通过 pip install torch-neuronx 安装。
10月17日
DeepSeek-V4.1-Flash-1017 发布，智能体任务表现超过更大模型并大幅降低单任务成本
DeepSeek 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017，已在官网、App 和 API 上线，并在 Hugging Face 与 ModelScope 开源模型权重。
10月16日
Reflection AI 发布开源权重模型 Beam，面向智能体编码并在 AWS 上线
Reflection AI 发布开源权重模型 Beam，面向智能体编码与长周期任务，可维护代码、调用工具并完成多步工作流。
Reflection 发布 501B 开源 MoE 模型 Beam，支持 1M 上下文与编码智能体
美国新实验室 Reflection 在 Hugging Face 发布首个开源模型 Beam，采用 MoE 架构，总参数 501B、每 token 激活 23B，支持 1M token 上下文，以 Apache 2.0 许可开放，面向编码与智能体场景。
Meta 发布 Muse Spark Open，816B 参数重返开源权重赛道
Meta 发布开源权重模型 Muse Spark Open，称其为美国最强开源权重模型，面向编码与智能体任务，拥有 8160 亿参数（激活 420 亿）、最高 100 万 token 上下文，支持文本、图像、视频和音频。
IBM 发布 Granite Switch 4.1：一个端点同时支持对话、决策与语音
IBM 发布 Granite Switch 4.1，包含 Granite-Switch-4.1-8B 和 -30B，把通用决策 aLoRA、安全决策 Guardian aLoRA 以及 OpenASR 榜单上最快的 ASR 模型 Granite-Speech-5.0-Turbo-CTC 组合进一个模型，占用显存与基座模型单独运行时大致相当。
Black Forest Labs 发布开源权重图像模型 FLUX 3 Image Klein，8 GB 显存即可运行
Black Forest Labs 发布 FLUX 3 Image Klein，这是一个 56 亿参数的开源权重模型，支持文生图、图像编辑以及最多十张参考图的生成，原生支持 4K 输出、像素级编辑和用于元素定位的边界框。