Tới nội dung
Chỉ Mô hình#Mã nguồn mở / repo
  1. Hacker News · AI88

    Edge0 mã nguồn mở các mô hình trên thiết bị Edge0-145B và Edge0-120B cùng khung suy luận

    Edge0 đã mã nguồn mở Edge0-145B và Edge0-120B cùng khung suy luận thống nhất và các công cụ triển khai, tuyên bố Edge0-145B là mô hình trên thiết bị 145 tỷ tham số mã nguồn mở đầu tiên. Công ty báo cáo bộ nhớ đỉnh 29GB, prefill 1.100+ token/giây, decode 80+ token/giây và công suất tiêu thụ điển hình khoảng 120W trên một laptop tương thích, với ngữ cảnh 128K–256K. Họ dẫn điểm số nội bộ 64,6 trên DeepSWE 1.1, 86,52 trên Terminal-Bench 2.1, 90,4 trên GPQA-Diamond và 80,6 trên IFBench, và cho biết trọng số có trên Hugging Face với hỗ trợ ngay từ ngày đầu cho macOS, Windows và Linux.

    Vì sao đáng chú ý: Edge0 mã nguồn mở một mô hình trên thiết bị 145B báo cáo bộ nhớ đỉnh 29GB và decode 80+ token/giây, mang lại một dữ liệu cụ thể về mức độ mà suy luận cục bộ có thể mở rộng.

  2. Hugging Face Blog69

    IBM phát hành các mô hình xem trước LLMON được xây dựng trên Granite 4.1 3B và 8B

    IBM đã phát hành hai mô hình xem trước thử nghiệm, granite-4.1-3b-LLMON-preview và granite-4.1-8b-LLMON-preview, được phát triển từ các checkpoint cơ sở Granite 4.1 và được huấn luyện để tiếp nhận và tạo ra LLMON, một ngôn ngữ đánh dấu bản địa của LLM đánh dấu chỉ dẫn, dữ liệu và yêu cầu bằng các dấu phân cách token đặc biệt dành riêng. Trên bộ đánh giá OPI, các mô hình tránh được nhiều hơn 47% các cuộc tấn công chèn prompt gián tiếp so với mô hình tiên tiến nhất được thử nghiệm và nhiều hơn 95% so với mô hình mã nguồn mở tốt nhất, đồng thời hoạt động ngang bằng với Granite 4.1 Instruct trên các bộ đánh giá tiêu chuẩn. Bản phát hành bao gồm một bộ công cụ GitHub với các bộ chuyển đổi JSON sang LLMON không mất dữ liệu, và các tác giả lưu ý rằng bản xem trước dành cho mục đích khám phá, không phải để sử dụng trong môi trường sản xuất.

    Vì sao đáng chú ý: IBM đã huấn luyện một mô hình xem trước trên Granite 4.1 có thể đọc và ghi các thẻ LLMON, sử dụng việc tách biệt rõ ràng giữa chỉ dẫn và dữ liệu để giảm tỷ lệ thành công của các cuộc tấn công chèn prompt gián tiếp trên bộ đánh giá OPI xuống gần bằng không trong khi vẫn duy trì các khả năng chung.

  1. MiniMax Blog75

    MiniMax phát hành H3-Image, mô hình trọng số mở tạo ảnh 4K trong dưới 10 giây

    MiniMax phát hành H3-Image, một mô hình tạo ảnh trọng số mở được xây dựng trên H3, hỗ trợ tạo ảnh từ văn bản, tạo ảnh dựa trên tham chiếu và chỉnh sửa ảnh, có thể tạo ra ảnh 4096 × 4096 trong dưới 10 giây. Công ty cho biết mô hình xử lý tối đa 16 ảnh tham chiếu, tuyên bố khả năng tuân thủ lời nhắc đạt mức tiên tiến nhất trong các mô hình trọng số mở, và báo cáo tốc độ nhanh gấp tới 5 lần so với các lựa chọn thay thế phổ biến. H3-Image có sẵn qua Nền tảng API MiniMax, MiniMax Code và Hailuo AI, với giá bằng 50–70% các sản phẩm tương đương, giảm 50% cho các yêu cầu 4K trở lên trong tuần ra mắt.

    Vì sao đáng chú ý: MiniMax phát hành H3-Image trọng số mở, tuyên bố tạo ảnh 4K trong dưới 10 giây và giá bằng 50–70% các sản phẩm phổ biến tương đương, mang đến cho nhà phát triển một lựa chọn mở mới cho công việc hình ảnh độ phân giải cao.

  1. Amazon Science62

    Amazon phát hành mô hình nền tảng dạng bảng Mitra-v2 với tiền huấn luyện tổng hợp mở rộng

    Amazon giới thiệu Mitra-v2, mô hình nền tảng dạng bảng thế hệ thứ hai cho phân loại và hồi quy, được phát hành kèm các mô hình đã tinh chỉnh cùng mã suy luận và tinh chỉnh theo giấy phép Apache-2.0 trên Hugging Face. Mô hình được tiền huấn luyện trên các bảng tổng hợp có số hàng gấp 10 lần và số cột gấp khoảng ba lần so với Mitra-v1, sử dụng prior SCM lai mới và bộ tối ưu lai trong khi giữ nguyên kiến trúc Transformer. Trên TabArena, một benchmark công khai gồm 51 bộ dữ liệu thực tế, Mitra-v2 dẫn đầu nhóm mô hình đơn, vượt Mitra-v1 trên 32 trong số 33 bộ dữ liệu mà cả hai chạy gốc, và hoàn thành cả 51 bộ trong giới hạn một giờ; Mitra-v2 đã tinh chỉnh cũng đứng đầu trên ScoringBench.

    Vì sao đáng chú ý: Mitra-v2 cho thấy việc mở rộng dữ liệu tiền huấn luyện tổng hợp, thay vì làm sâu mạng, đưa một mô hình nền tảng dạng bảng lên đỉnh nhóm mô hình đơn của TabArena.

  1. Zyphra Research78

    Zyphra phát hành ZONOS3-Mini, mô hình TTS nhân bản giọng nói zero-shot theo giấy phép Apache 2.0 chạy trên thiết bị

    Zyphra đã phát hành ZONOS3-Mini, một mô hình chuyển văn bản thành giọng nói MoE thưa với 100M tham số hoạt động và 800M tổng tham số theo giấy phép Apache 2.0, được huấn luyện trên 112 NVIDIA H100 trong 2,5 ngày. Mô hình đạt thời gian đến âm thanh đầu tiên dưới 570 ms trên trình duyệt với Pixel 9 và dưới 150 ms trên M3 MacBook Air, với các runtime cho WebGPU, SGLang, vLLM và GGML. Mô hình bổ sung khả năng kiểm soát danh tính, giọng điệu, chất lượng, tâm trạng và cách thể hiện, bao gồm điều khiển ở cấp độ từ, và Zyphra báo cáo rằng mô hình đứng đầu trong số các mô hình mở trên benchmark ZTTS2-Eval mới của họ.

    Vì sao đáng chú ý: Mô hình TTS MoE nhỏ gọn của Zyphra kết hợp nhân bản giọng nói zero-shot với điều khiển cách thể hiện ở cấp độ từ trong khi chạy thời gian thực trên điện thoại và máy tính xách tay.

  1. Preferred Networks News71

    PFN phát hành PLaMo 3 Translate, LLM dịch thuật trọng số mở cho thiết bị biên

    Preferred Networks đã phát hành PLaMo 3 Translate, một LLM chuyên dịch thuật được sử dụng trong dịch vụ PLaMo Translation của họ, dưới dạng mô hình trọng số mở trên Hugging Face vào ngày 5 tháng 11. 8B, 2B, 8B và 31B) và hỗ trợ 53 ngôn ngữ bao gồm tiếng Nhật và tiếng Anh, chạy trên điện thoại thông minh, máy tính xách tay và máy chủ nội bộ mà không cần kết nối đám mây.

    Vì sao đáng chú ý: PFN phát hành một LLM chuyên dịch thuật với bốn kích cỡ từ 0.8B đến 31B, cho phép các công ty và cá nhân chạy dịch thuật 53 ngôn ngữ trên thiết bị mà không cần truy cập đám mây.

  1. Mistral AI86

    Mistral phát hành trọng số mở cho Mistral Large 4 (Le Chonk), mô hình đa phương thức 1 nghìn tỷ tham số

    Mistral AI đã phát hành trọng số mở của Mistral Large 4 (Le Chonk), một mô hình đa phương thức bản địa 1 nghìn tỷ tham số đã vào bản xem trước công khai đầu tháng này và được huấn luyện từ đầu tại châu Âu. Công ty cho biết thêm ba tuần học tăng cường đã đưa nó lên đỉnh về lập trình với trọng số mở, đạt 41% trên Terminal-Bench 4.0 và 48% trên Artificial Analysis Coding Agent Index trong khi sử dụng ít hơn 47% token mỗi tác vụ so với GLM-5.3. Mô hình bổ sung các chế độ suy luận Low, Medium và High, đạt 51% trên Artificial Analysis Cyber Index, và có giá 0,70 USD đầu vào, 0,07 USD đầu vào được lưu cache và 2,10 USD đầu ra trên mỗi triệu token theo giấy phép MIT sửa đổi.

    Vì sao đáng chú ý: Mistral mở trọng số cho mô hình hàng đầu 1 nghìn tỷ tham số của mình, kết hợp các cải thiện về điểm chuẩn lập trình và an ninh phòng thủ với ba chế độ suy luận và giá theo token.

  1. Mistral AI71

    Mistral ra mắt mô hình nền tảng chuỗi thời gian Timestral, đứng đầu GIFT-Eval, TIME và fev-bench

    Mistral đã ra mắt Timestral, họ mô hình nền tảng chuỗi thời gian đầu tiên của mình, với bốn kích thước từ 5M đến 209M tham số. Mô hình lớn nhất xếp hạng nhất trên cả ba bộ đánh giá công khai chính là GIFT-Eval, TIME và fev-bench, trong số các mô hình zero-shot đã được huấn luyện trước từ một checkpoint duy nhất mà không cần ensemble, chỉ sử dụng hai phần ba số tham số so với mô hình tốt nhất trước đó. Timestral tạo ra dự báo đa biến theo xác suất với 21 phân vị, hỗ trợ các biến đồng biến chỉ trong quá khứ và biến đồng biến đã biết trong tương lai, chạy trên CPU mà không cần GPU, và có sẵn thông qua Mistral Forge để tinh chỉnh, cùng với kho lưu trữ GitHub và báo cáo kỹ thuật được công bố theo giấy phép MIT đã sửa đổi.

    Vì sao đáng chú ý: Họ mô hình nền tảng chuỗi thời gian đầu tiên của Mistral tuyên bố đứng đầu xếp hạng zero-shot trên GIFT-Eval, TIME và fev-bench với checkpoint 209M tham số, cung cấp tài liệu tham khảo về đánh đổi kích thước-độ chính xác cho công việc dự báo.

  2. inclusionAI Repositories67

    inclusionAI phát hành các mô hình âm thanh Ming-3.0-audio-flash và Ming-3.0-audio-tiny

    inclusionAI đã phát hành Ming-3.0-audio-flash, một mô hình âm thanh Mixture-of-Experts 126 tỷ tham số với 6,5 tỷ tham số được kích hoạt, cùng với Ming-3.0-audio-tiny nhỏ gọn với 9,3 tỷ tham số và 2,7 tỷ tham số được kích hoạt. Mô hình flash bao phủ nhận dạng giọng nói tiếng Trung và tiếng Anh trên các phương ngữ và môi trường nhiều người nói ồn ào, hiểu âm thanh dài, nhận thức âm thanh không phải giọng nói và âm nhạc, suy luận âm thanh, và hội thoại nói đầu-cuối với đầu ra giọng nói tổng hợp tùy chọn. Nó đi kèm với các đường suy luận vLLM-Omni, SGLang và Transformers theo Giấy phép MIT, với các cấu hình Flash mặc định sử dụng song song tensor trên bốn GPU H800 80 GB ở ngữ cảnh 128K.

    Vì sao đáng chú ý: Bản phát hành mô tả chi tiết một mô hình âm thanh MoE 126 tỷ tham số với 6,5 tỷ tham số được kích hoạt, cùng với một biến thể tiny 9,3 tỷ, cung cấp một tham chiếu cụ thể cho việc định cỡ và triển khai mô hình ngôn ngữ-âm thanh mở.

Bạn đã xem hết