开源模型

Nace AI 开源 27B 多模态决策模型 Drex Max v1，综合得分 67.52，主打在 Apple Silicon 上本地运行。

英伟达在 Hugging Face 上线名为 nemotron-halloween 的模型条目，延续其 Nemotron 开源模型线。本文梳理这一命名的含义、Nemotron 系列的开源策略，以及它对开发者和开源模型格局的潜在影响。

Edge0 发布 Audio8-TTS-Realistic，一款 0.6B 参数、Apache 2.0 许可的零样本语音克隆 TTS 模型，支持 23 种语言，并在训练末端加入由学习型真实感评审驱动的 GRPO 阶段。

Baseten 推出 2B 开源权重模型 joey-1，不生成文本而是返回校准后的概率，P50 延迟约 20 毫秒，输入价格低至每百万 token 0.01 美元。

有人在树莓派Pico 2 W这类微控制器上运行了一个极小的世界模型来玩游戏，展示了端侧AI在资源极度受限设备上的可行性。

Prime Intellect 为 DeepSeek 的融合 Mega MoE 内核补上反向传播，使其从只能推理变为可训练，前向速度提升 3.11 倍，在 prime-rl 中让 Qwen3 MoE 训练步最高快 34%。

Mistral 开源万亿参数模型 Large 4（Le Chonk），编程能力超过自家开源对手且推理快、成本低，但独立测试显示其综合得分仍落后 DeepSeek 与智谱的最新模型。

Mistral 将其旗舰级大模型 Large 4（代号 Le Chonk）以开放权重形式发布，这是欧洲头部厂商在开源与闭源路线之间的一次关键选择。

法国 AI 实验室 Mistral 称其新模型 Le Chonk 在编程与网络安全任务上追平甚至超过 DeepSeek、Z.ai 的顶尖开源模型，开源权重竞赛的领先者可能正从中国团队转向欧洲。

Mistral 发布万亿参数模型的权重，主打网络安全场景，强调开放权重能让企业获得闭源模型给不了的控制权。

英伟达发布开源权重语音大模型 Nemotron 3.5 Transcribe，采用 30B 级 MoE 架构、约 4.3B 激活参数，支持 40 种语言转写，并原生输出说话人标签与词级时间戳，英语 Open ASR 榜单平均 WER 为 4.71%。

Hugging Face 上出现面向苹果平台的开源语音识别与决策模型，试图把端侧推理能力从单一任务扩展到语音转写与决策两类基础能力。