NVIDIA 发布 Apollo 开源物理模型家族：让工业与科学仿真提速
NVIDIA 在 SC25 大会上推出开源物理 AI 模型家族 Apollo，面向半导体、流体力学与气象等计算工程领域。它结合神经算子与扩散模型等架构提供预训练权重，西门子与新思科技等行业巨头已将其接入工业仿真软件，加速工程设计。
开源项目 · 日报
周一
11月17日 星期一
周四
11月13日 星期四
Microsoft 推进气象大模型 Aurora：不仅开源权重，未来连训练管线也开放
Microsoft 宣布推进地球系统与气象预测模型 Aurora 的下一阶段研发。该模型基于海量大气数据训练，官方承诺将持续开源后续版本、衍生模型及训练管线，并携手剑桥大学团队，重点帮助全球气象机构基于其低成本微调定制本地预报系统。
周三
11月12日 星期三
微软开源 MMCTAgent：用双智能体啃动长视频和海量图库
微软研究院推出多模态批判思考智能体 MMCTAgent，基于 AutoGen 打造。它抛弃单次生成模式，由 Planner 拆解任务并调用视觉工具检索，再由 Critic 自我核验纠错。在 MM-Vet 基准上，它把 GPT-4V 的准确率从 60.20% 拉升到 74.24%，目前已在 GitHub 开源。
周二
11月11日 星期二
百度开源多模态模型 ERNIE-Thinking：总参 28B 仅激活 3B，支持图像动态缩放
周一，百度开源多模态模型 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking，采用 Apache 2.0 协议。该模型总参数 28B 但运行时仅激活 3B，支持动态缩放图像来捕捉细节，百度宣称其在图表和文档理解等多项基准上超过了 Gemini 2.5 Pro 与 GPT-5-High。
周一
11月10日 星期一
Meta 开源 Omnilingual ASR：支持 1600 种语言，改用 Apache 许可
Meta 开源语音识别系统 Omnilingual ASR，直接支持 1600 多种语言转录，远超 Whisper 的 99 种。借助零样本上下文学习，它能扩展至 5400 多种语言。最关键的是，它彻底放弃了受限的 Llama 协议，改用完全自由商用的 Apache 2.0 许可。
周日
11月9日 星期日
微博开源 VibeThinker-1.5B：仅花 7800 美元，数学推理逼近大模型
微博 AI 开源 15 亿参数模型 VibeThinker-1.5B，总训练成本仅 7800 美元。该模型在 AIME24 等数学基准上超越早期 DeepSeek R1，展现出极高的参数效率。官方建议将其用于英文算法题与竞赛数学，暂不推荐日常通用任务。
周二
11月4日 星期二
Manifest AI 推出 Brumby-14B：彻底舍弃 Attention，4000 美元重训 Qwen3
据报道 AI 初创公司 Manifest AI 推出新模型 Brumby-14B-Base，彻底舍弃了传统 Transformer 的 Attention 机制。它改用名为 Power Retention 的循环架构，单 token 计算成本不再随长度增长；团队仅花 4000 美元基于 Qwen3 权重重训即达到相近性能。不过该方法仍依赖现有模型，无法从零低成本训练。
周一
11月3日 星期一
PewDiePie 自建 10 卡 AI 工作站：本地跑超大模型，还要自造模型
知名 YouTuber PewDiePie 透露其组建了一台搭载 10 张 GPU 的 PC，利用魔改 48GB 显存的 RTX 4090 等硬件在本地运行大型开源模型。他自研了名为 ChatOS 的界面与多模型协作系统，并计划下月推出专属模型供所有人本地部署。
周一
10月20日 星期一
KREA 开源 14B 视频模型：单张 B200 跑出 11 FPS
KREA AI 宣布开源自回归视频模型 Krea Realtime。该模型参数量达 14B，比同类开源模型大 10 倍，在单张 B200 显卡上能以 11 FPS 的速度生成长视频。官方同步放出了模型权重与技术报告。
Deepseek 开源轻量 OCR：文本压缩十倍，单卡日刷 20 万页
Deepseek 公布一套全新的 OCR 系统，把文本作为图像压缩处理，体积缩减至原来的十分之一，且保留 97% 原文信息。该方案大幅压低视觉 token 占用，单张 Nvidia A100 每天可处理超 20 万页，代码与模型权重已开源。
周四
10月16日 星期四
思科开源 Project CodeGuard：给 AI 写代码全流程装上安全护栏
思科推出开源安全框架 Project CodeGuard，专门针对 AI 辅助编程进行全流程防护。它独立于底层模型，在代码生成前、中、后分别拦截硬编码密钥和漏洞，主打「默认安全」。思科强调它不替代人工审查，旨在降低低级漏洞流入生产环境的概率。
周二
10月14日 星期二
Microsoft 开源 ExCyTIn-Bench：模拟真实 SOC 测试 AI 安全调查
Microsoft 开源安全基准 ExCyTIn-Bench。它把 AI 智能体放进模拟的 Azure 安全运营中心，调用 57 张日志表测试多步威胁排查能力。结果显示 GPT-5 高推理版以 56.2% 得分领跑，降低推理深度会导致性能跌近两成。
周一
10月13日 星期一
Karpathy 开源 nanochat：8000 行代码、100 美元手搓一个 ChatGPT
Andrej Karpathy 开源项目 nanochat。它仅用约 8000 行代码，就打通从分词、预训练、SFT、强化学习到推理界面的全栈流程。在 8 张 H100 上花约 100 美元跑 4 小时，就能训出一个能聊天的基础模型。该项目还将作为其 LLM101n 课程的结业大作业。
周一
10月6日 星期一
Anthropic 开源安全工具 Petri：派 Agent 自动揪出模型违规行为
Anthropic 开源自动化安全审计工具 Petri，通过部署智能体模拟多轮真实对话，快速探测大模型是否存在欺骗、自保或越权等失准风险。首期评测了 14 款前沿模型，Claude Sonnet 4.5 综合风险评分最低，略胜 GPT-5。工具支持主流模型 API，旨在帮研究者摆脱繁重的人工测试。
周五
10月3日 星期五
IBM 开源 Granite 4 系列：混合 Mamba 架构，显存消耗降至六分之一
IBM 于周四开源 Granite 4 语言模型系列。该系列包含 30 亿至 320 亿参数的 4 款模型，将 Transformer 与 Mamba 状态空间模型结合。官方测试显示 Granite-4.0-H-Tiny 显存占用仅为前代的六分之一，大幅降低长文本推理成本。
