fal 推出 FLUX.2 Turbo:生成只需 8 步,單張成本不到 1 美分
fal 推出 FLUX.2 [dev] Turbo 影像模型。藉助 DMD2 蒸餾技術,模型推理步數從 50 步驟減至 8 步,生成單張 1024 解析度圖片僅需 6.6 秒,成本約 0.008 美元。該模型權重已在 Hugging Face 開放,但遵循非商用許可,商用需走 fal 官方 API。
fal 推出 FLUX.2 [dev] Turbo 影像模型。藉助 DMD2 蒸餾技術,模型推理步數從 50 步驟減至 8 步,生成單張 1024 解析度圖片僅需 6.6 秒,成本約 0.008 美元。該模型權重已在 Hugging Face 開放,但遵循非商用許可,商用需走 fal 官方 API。
Liquid AI 釋出實驗模型 LFM2-2.6B-Exp。它基於 LFM2-2.6B 採用純強化學習訓練,在指令遵循、知識和數學基準上超越其他 3B 級別模型,其中 IFBench 得分超過了體積為其 263 倍的 DeepSeek R1-0528。模型已在 Hugging Face 開源。
阿里通義千問開源 Qwen-Image-Layered 影像拆解模型。它能把整張圖片直接拆解為帶透明通道的 RGBA 圖層,支援提示詞指定 3 到 10 層,甚至可在圖層裡套層無限細拆。設計師以後拿到 AI 圖片不用再費勁摳圖,直接就能分層編輯。
Google DeepMind 開源模型可解釋性工具套件 Gemma Scope 2,全面覆蓋 Gemma 3 從 270M 到 27B 的全系列模型。它結合稀疏自編碼器與轉碼器,幫助研究人員看清模型內部計算過程,以此深入分析越獄、幻覺和思維鏈忠實度等安全隱患。
Anthropic 開源自動化行為評測工具 Bloom。研究人員只要給出一個失準行為描述,它就能自動生成多樣化場景和互動來量化模型傾向,幾天內即可搭好測試套件,有效防止基準集被模型訓練汙染或失效。程式碼已在 GitHub 開源。
LMArena 宣佈開源其 AI 排行榜評分核心 Python 包 Arena-Rank。新版本改用 JAX 計算後端,相比原 FastChat 實現提速超 30 倍,並加入樣本重加權演算法以保證少對決模型的公平性。除大模型評估外,該工具還能直接複用於體育或電競對抗排名。
微軟團隊開源 40 億引數的 3D 生成模型 TRELLIS.2-4B。它基於 O-Voxel 稀疏體素結構,支援從單張圖片生成包含完整 PBR 材質與半透明效果的 3D 網格。在 H100 上生成 512³ 解析度資產僅需約 3 秒,執行至少需要 24GB 記憶體的 NVIDIA GPU。
小米釋出並開源大模型 MiMo-V2-Flash,總引數 309B、啟用 15B。它主打程式設計與推理,支援 256k 上下文,並在 SWE-bench Verified 登頂開源第一。模型每秒生成 150 token,百萬輸入輸出僅 0.1 和 0.3 美元,大幅降低了智慧體與程式碼生成的呼叫門檻。
NVIDIA 釋出面向多智慧體系統的開源模型家族 Nemotron 3,首發上線的 Nano 版本採用混合專家架構,吞吐量達到前代的 4 倍。官方還同步開源了配套的訓練資料集與強化學習工具庫。
AI2 正式釋出開源多模態模型 Molmo 2,推出基於 Qwen 3 和 Olmo 的 4B、7B 與 8B 版本,並開源從訓練到部署的完整程式碼。其 8B 模型在影片追蹤與定位上跑贏 Gemini 3 Pro 及前代 72B,訓練影片資料量僅為競品八分之一。
DiffSynth-Studio 開源 Qwen-Image-i2L,支援僅憑單張圖片直接生成定製 LoRA 模型。該套件基於 SigLIP2、DINOv3 與 Qwen-VL,提供 2.4B 風格提取和 7.9B 內容捕捉等模型。這意味著無需繁瑣微調與大批訓練集,靠一張圖就能快速提煉畫風與主體。
Mistral AI 釋出開原始碼模型 Devstral 2(123B)與 Devstral Small 2(24B),並推出終端智慧體 Mistral Vibe CLI。123B 版本在 SWE-bench Verified 達 72.2%,成本號稱比 Claude Sonnet 高出 7 倍價效比;24B 版本可在消費級硬體本地執行。目前其 API 階段性免費開放。
Anthropic 宣佈將 Model Context Protocol(MCP)捐贈給 Linux 基金會旗下的 Agentic AI Foundation。該基金由 Anthropic、Block 和 OpenAI 共同發起,旨在確保智慧體標準中立開放。目前 MCP 已有超 1 萬個活躍公開服務,並獲 ChatGPT 與 Gemini 等主流工具全面接入。
智譜 AI 開源 GLM-4.6V 系列視覺語言模型,涵蓋 106B 及 9B 的 Flash 版本,均採用寬鬆的 MIT 協議。新模型最大看點在於原生多模態工具呼叫,能直接把影像或截圖作為引數傳給工具,支援 128k 上下文。開發者無需中間文本轉換即可商用落地。
Mistral AI 正式推出新一代 Mistral 3 模型家族,且全線採用寬鬆的 Apache 2.0 許可證開源。新系列包括總引數 675B(啟用 41B)的旗艦 MoE 模型 Mistral Large 3,以及覆蓋 3B、8B、14B 的端側模型 Ministral 3。全系均原生支援影像理解與多語言對話,還針對輝達硬體進行了低精度推理深度最佳化。
Hugging Face 開源 Agent Skills 技能包,專門教 Claude Code、Cursor 和 Codex 等編碼智慧體執行模型微調、評估和資料集管理。每個技能都是包含「SKILL.md」的獨立模組,智慧體可按需載入,打通了程式設計助手與機器學習生態之間的操作斷層。
NVIDIA 在 NeurIPS 大會上推出一系列物理與數字 AI 開源工具。其中最受關注的是全球首個工業級開源自動駕駛推理模型 Alpamayo-R1,它把思維鏈推理融入軌跡規劃,讓自動駕駛汽車在行人混行等複雜路況下能像人一樣推導應對方案。此外,NVIDIA 還同步開放了多說話人語音識別和 AI 安全推理模型。
微軟開源計算機使用模型 Fara-7B。它僅 70 億引數,無需輔助功能樹,直接看螢幕截圖就能操縱鍵鼠完成填表、訂票等網頁任務。最關鍵的是它支援在 Copilot+ PC 上離線執行,兼顧了低延遲與隱私安全。
Hugging Face 釋出開源 Swift 庫 AnyLanguageModel。它直接相容蘋果官方 Foundation Models 介面,開發者改動一行 import 語句,就能在 MLX、Core ML 等本地模型與雲端 API 之間自由切換,省去了大量編寫膠水程式碼的麻煩。目前該專案處於 1.0 前期階段。
Meta 釋出分割模型 SAM 3 與 SAM 3D。SAM 3 支援用複雜的自然語言提示在圖片和影片中精確定位並追蹤物體,SAM 3D 則能把單張 2D 影像中的人或物體直接重建成 3D 模型。兩款模型已上線互動試玩區,SAM 3 的程式碼與權重已開源。