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开源生态

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。

278条精选相关主题模型发布Hugging FaceAI 编码

最新精选

第 261–278 条 · 共 278 条
9月19日周四
  1. Qwen Blog77

    Qwen2.5-Coder 开源模型发布

    Qwen 团队发布 Qwen2.5-Coder 开源编码模型系列，包含 1.5B 和 7B 版本，32B 版本即将推出。模型使用 5.5 万亿 token 代码数据训练，支持 128K 上下文窗口和 92 种编程语言。7B 版本在代码生成、多语言代码生成等任务上超过 DeepSeek-Coder-V2-Lite 和 CodeStral-22B，并采用 Apache 2.0 许可证。

    推荐理由：7B 开源版本在代码生成和多项基准上优于更大模型，适合直接用于构建低成本 Code Agent。

  2. Qwen Blog73

    千问开源 Qwen2.5-Math 数学大模型系列

    Qwen2.5-Math 系列正式开源，包含 1.5B、7B 和 72B 参数的基础模型与指令微调模型，以及 72B 数学奖励模型。相比 Qwen2-Math，该系列支持中英文数学问题求解，并新增 Tool-integrated Reasoning (TIR) 模式，显著提升计算精度。

    推荐理由：千问2.5-Math 系列开源了 1.5B 到 72B 参数模型，支持中英双语和 TIR 推理，提供了详细的基准测试数据和去污染方法。

9月17日周二
7月24日周三
  1. Mistral News83

    Mistral Large 2 发布：123B 参数支持 128k 上下文，强化编码与推理

    Mistral 发布了 Mistral Large 2，该模型拥有 123B 参数和 128k 上下文窗口，在 MMLU 上达到 84.0% 准确率。其在编码和推理基准上的表现与 GPT-4o、Claude 3 Opus 和 Llama 3 405B 相当。

    推荐理由：官方发布了 123B 参数模型，其编码与推理能力对比了 GPT-4o 等竞品，并开放了微调功能。

7月18日周四
  1. Mistral News88

    Mistral 发布开源模型 Mistral NeMo

    Mistral 发布 12B 模型 Mistral NeMo，上下文窗口达 128k tokens。该模型采用 Apache 2.0 许可证，使用支持 FP8 的量化感知训练，可无损失替换 Mistral 7B，并配备了更高效的 Tekken 分词器。

    推荐理由：12B参数、128k上下文，Apache 2.0开源且支持FP8推理，可直接替换Mistral 7B并兼顾多语言。

7月16日周二
  1. Mistral News65

    Mistral AI 发布模型 MathΣtral

    Mistral AI 发布模型 MathΣtral，该模型基于 Mistral 7B 构建，专注于 STEM 领域复杂多步逻辑推理。MathΣtral 在 MATH 基准上得分 56.6%，在 MMLU 基准上得分 63.47%；在 MATH 基准中，通过多数投票策略得分可提升至 68.37%，结合奖励模型筛选 64 个候选结果后得分达 74.59%。

    推荐理由：官方宣布该模型在多项基准上刷新同尺寸纪录，并公布详细评分与获取入口。

6月7日周五
  1. Qwen Blog96

    Qwen2 模型发布：新增 27 种语言支持与 128K 上下文

    千问（Qwen）团队发布了从 Qwen1.5 演进的 Qwen2 模型系列，包含 Qwen2-0.5B 至 Qwen2-72B 共 5 种规格，其中 7B 和 72B 指令微调版支持 128K 上下文。模型在训练数据中增加了 27 种语言，并在编码、数学及多模态基准测试中取得 SOTA 表现，大部分模型已转为 Apache 2.0 许可证开源。

    推荐理由：千问（Qwen）团队发布了包含 5 种规格的 Qwen2 系列大语言模型，支持 128K 上下文并采用 Apache 2.0 协议开放权重。

5月20日周一
  1. AISI Blog66

    英国AI安全研究所发布第四份进展报告：开源Inspect平台并推进国际AI风险评估

    英国AI安全研究所（AISI）发布第四份进展报告，面向即将举办的首尔AI安全峰会披露多项动作：开源AI安全评测平台Inspect；发布首份针对公共前沿模型在Cyber。

    推荐理由：英国AISI开源了评估平台Inspect，并公布了30国AI风险科学综述，政府主导的开源与评测协同细节对安全评测从业者有直接参考价值。

4月25日周四
  1. Qwen Blog78

    Qwen1.5-110B 发布

    千问（Qwen）团队发布 Qwen1.5-110B，这是 Qwen1.5 系列首个超过 1000 亿参数的大模型。基础模型在 MMLU、GSM8K 等基准测试中的表现与 Llama-3-70B 相当，而对应的 Chat 模型在 MT-Bench 和 AlpacaEval 2.0 评测中均优于 Qwen1.5-72B-Chat 和 Llama-3-70B-Instruct。

    推荐理由：原文公布了 110B 参数规模下的具体评测数据，帮助读者判断该模型在推理和数学能力上的边界。

4月17日周三
  1. Mistral News82

    Mistral 开源 Mixtral 8x22B 模型

    Mistral 发布开源模型 Mixtral 8x22B，采用稀疏混合专家架构，141B 总参数中仅 39B 激活。模型支持 64K 上下文，在数学、编码和多语言任务上表现优于其他开源模型，并以 Apache 2.0 许可开放。

    推荐理由：Mistral 开源发布 Mixtral 8x22B，提供 Apache 2.0 许可和 64K 上下文窗口，兼顾推理效率与多语言表现。

4月16日周二
  1. Qwen Blog81

    CodeQwen1.5 发布开源编码模型

    Qwen 发布 CodeQwen1.5-7B 与 CodeQwen1.5-7B-Chat 两款开源编码 LLM，基于 Qwen1.5 并以约 3 万亿 token 的代码相关数据预训练。模型支持 92 种编程语言、64K 上下文窗口，在 HumanEval、MBPP、LiveCodeBench、SWE-bench 与 Text-to-SQL 基准中表现接近或优于部分专有模型。

    推荐理由：开源编码模型7B规模在多个基准表现领先同类，并推进长上下文能力，为构建代码智能体提供可复用的基础方案。

4月2日周二
  1. Qwen Blog80

    Qwen1.5-32B 发布：兼顾性能与效率的 320 亿参数语言模型

    Qwen 团队发布 Qwen1.5-32B 及 Qwen1.5-32B-Chat 模型，作为 Qwen1.5 系列在约 30B 参数规模上的补充。基准测试显示 Qwen1.5-32B 在 MMLU、GSM8K 等任务上性能接近 Qwen1.5-72B，且优于 Llama2-34B 和 Mixtral-8x7B。

    推荐理由：给出了32B模型在保持72B级性能的同时显著降低资源需求的基准对比，为平衡效率与能力的部署决策提供了具体参考。

2月4日周日
  1. Qwen Blog92

    千问团队开源 Qwen1.5 系列模型

    千问团队开源 Qwen1.5 系列基础与对话模型，参数规模涵盖 0.5B 至 110B 共六种尺寸及一个 MoE 模型。全尺寸模型统一支持 32768 token 上下文，并在多语言理解、对齐、RAG 和 Agent 能力上均有提升。

    推荐理由：此次开源了多个尺寸的千问1.5模型，并统一支持32K上下文与多语言，同时深度集成主流推理与微调框架。

1月23日周二
  1. Qwen Blog85

    Qwen 官方博客：介绍千问（Qwen）大模型系列、开源计划与对齐技术

    千问（Qwen）官方博客发布 Qwen 系列大模型介绍，展示 Qwen-1.8B 至 72B 四个开源模型规格，确认其支持 32K 上下文窗口并具备多语言预训练能力。文章详细说明了基于 SFT 和 RLHF 的对齐流程，以及支持工具调用、代码解释和 Agent 构建的应用能力。

    推荐理由：官方博客全面介绍 Qwen 系列架构、参数规模及多模态拓展，并公开对比基准性能，为理解开源大模型研发路径提供一手资料。

12月11日周一
  1. Mistral News96

    Mistral AI 发布开源稀疏混合专家模型 Mixtral 8x7B

    Mistral AI 发布开源稀疏混合专家模型 Mixtral 8x7B，其采用 Apache 2.0 许可。该模型总参数量为 46.7B，每个 token 仅激活 12.9B 参数，推理速度比 Llama 2 70B 快 6 倍且性能在多数基准上优于 Llama 2 70B 和 GPT-3.5。

    推荐理由：Mixtral 8x7B 在提供 Apache 2.0 许可的同时实现了比 Llama 2 70B 更快的推理速度，为开发者提供了高效且开放的 MoE 模型选项。

9月27日周三
  1. Mistral News93

    Mistral AI 开源首个 7B 参数模型 Mistral 7B

    Mistral AI 发布首个 7B 参数开源模型 Mistral 7B，基于 Apache 2.0 许可，性能超过所有 13B 及以下参数的现有开源模型。模型在两个月内快速迭代，从 Gopher 到 Llama 2 再到 Mistral 7B，证明小模型可高效完成摘要、问答等任务，运行成本显著低于专有 API。

    推荐理由：Mistral 7B 以 Apache 2.0 协议开源，性能超越所有 13B 及以下开源模型，提供可审计且低成本的开源 AI 替代方案。

  2. Mistral News88

    Mistral AI 发布开源 7.3B 参数大语言模型 Mistral 7B

    Mistral AI 团队正式发布 7.3B 参数的大语言模型 Mistral 7B，采用 Apache 2.0 许可证开源。该模型在所有基准测试中性能均超越 Llama 2 13B，在多项基准上接近 Llama 1 34B，并在代码任务上接近 CodeLlama 7B。

    推荐理由：Mistral 7B 以 Apache 2.0 许可发布，性能超越 Llama 2 13B 且推理效率更高，为开发团队提供了可本地部署的高性价比开源大语言模型。