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4月30日
14:52
13:45
宝玉@dotey
54
OpenAI将推出GPT-5.5-Cyber网络安全模型

Sam Altman 刚宣布，OpenAI 将在未来几天向“关键网络安全防御者”推送 GPT-5.5-Cyber，一个专门为网络安全打造的前沿模型。他说 OpenAI 会和整个行业生态及政府合作，建立可信的访问机制，目标是尽快帮助保护企业和基础设施。

OpenAI模型发布
13:13
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Baidu Inc.@Baidu_Inc
精选65
百度ERNIE 5.1 Preview模型正式上线。该模型采用更轻量高效的架构，在总参数量压缩至前代约1/3、激活参数量约1/2的同时，仅消耗可比模型约6%的预训练成本，实现了在其规模下的领先基础性能。根据@arena的Text Arena榜单，ERNIE 5.1 Preview在全球总排名第13位，并位列中国实验室第一。其在多个细分领域进入全球前十，特别是在法律与政府领域排名第一。百度预告将在2026年的Baidu Create大会上发布更多ERNIE模型更新。
推理模型发布
推荐理由：ERNIE 5.1 Preview 把参数量砍到前代的 1/3，性能还稳住了，6% 的训练成本近乎白嫖，国产模型打榜的意义不大，但这效率提升对做应用落地的人来说是实打实的好处。
09:39
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Ant Ling@AntLingAGI
精选72
SGLang团队（隶属于LMSYS Org）揭示了其旗舰指令模型实现快速、高效、大规模执行的关键在于可靠的基础设施与针对性优化。团队宣布对AntLingAGI发布的Ling-2.6-1T万亿参数模型提供Day-0支持。该模型采用快速思考方法，在保持质量的同时，成本可比同类模型降低约4倍，并在AIME26和SWE-bench基准测试中达到SOTA水平。它专为高级编码、复杂推理和大规模智能体工作流设计，具备万亿参数能力与即时模型延迟。团队正持续进行优化，以进一步提升性能。
智能体推理模型发布编码
推荐理由：万亿参数做到即时延迟和4倍成本优势，还有SWE-bench SOTA，这份承诺如果兑现，会改变大规模Agent部署的性价比计算。值得去cookbook跑一下验证。
4月29日
23:42
Ant Ling@AntLingAGI
精选71
Ling-2.6-1T万亿参数模型开源，主打令牌高效

AntLingAGI正式开源其万亿参数旗舰模型Ling-2.6-1T。该模型采用总参数1万亿、激活参数630亿的架构，核心设计理念是“令牌高效”，旨在以极低的令牌开销实现顶尖智能。它通过“快速思考”机制优化，具备可靠的多步骤执行能力，在指令遵循、工具使用和上下文控制方面表现优异。模型为实际生产需求优化，部署便捷，兼容广泛的智能体框架，适用于从代码生成到错误修复等多种任务。

开源/仓库推理模型发布部署/工程
关联讨论 2 条X：蚂蚁百灵 (@AntLingAGI)X：Artificial Analysis (@ArtificialAnlys)
推荐理由：蚂蚁把万亿参数模型开源了，但强调的不是大，而是省 token，这对成本敏感的生产环境是真正的性价比之选，做 agent 的可以上手测测。
23:40
23:10
Artificial Analysis@ArtificialAnlys
63
IBM发布三款高效非推理模型Granite 4.1，采用Apache 2.0开源许可

IBM发布了三款采用Apache 2.0许可的Granite 4.1开源模型（30B、8B、3B）。其核心特点是极高的令牌效率，例如8B模型运行智能指数仅需4M输出令牌，远低于同类模型。在开放性指数上，三款模型均获得61分，领先多数同行。但高效率也带来了智能指数的相对折衷，其得分低于Qwen3.5、Gemma 4等竞品。不过，与上一代Granite 4.0系列相比，新模型的智能表现仍有提升。该系列模型拥有128K令牌的上下文窗口，主要面向企业和边缘部署，可通过WandB、Replicate和Hugging Face获取。

Hugging Face开源生态模型发布
关联讨论 1 条Hugging Face：Blog（RSS）
22:42
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Tencent Hy@TencentHunyuan
精选67
腾讯开源Hy-MT1.5-1.8B-1.25bit翻译模型，440MB体积支持手机离线运行

腾讯开源了Hy-MT1.5-1.8B-1.25bit翻译模型，其参数量为18亿，经量化后仅440MB，可在手机上完全离线运行。该模型支持33种语言、5种方言及1056个翻译方向，包括藏语、蒙古语等少数语言。在标准测试中，其性能媲美商业翻译API和2350亿参数的大模型。通过量化至1.25比特，模型内存占用从FP16格式的3.3GB大幅降低，比之前的1.67比特方法体积缩小25%、速度提升约10%，且无精度损失。该模型已在国际机器翻译竞赛中获得30项第一，并部署于腾讯多个产品中。

Hugging Face开源生态模型发布端侧
推荐理由：440MB的模型能在手机上跑33种语言翻译，还宣称比谷歌翻译强，这个量化技术让离线翻译不再是‘能看不能用’，出差党可以试试看。
22:10
17:16
16:46
SenseTime@SenseTime_AI
精选65
是的，SenseNova U1 现已在 Hugging Face 和 GitHub 上发布！ 探索它如何以语义精确性和像素级保真度实现复杂的 #信息图 创作。 Hugging Face： https：//huggingface.co/collections/sensenova/sensenova-u1 GitHub： https：//github.com/OpenSenseNova/SenseNova-U1 Discord： https：//discord.gg/cxkwXWjp
Hugging Face图像生成多模态模型发布
推荐理由：SenseNova U1 开源了，能生成像素级精准的信息图，对于做电商和可视化的人是个直接可用的工具，值得跑一下看看实际表现。
14:49
Alibaba Cloud@alibaba_cloud
精选64
HappyHorse 1.0 现已在 @fal 上线。去构建吧。 【引用 @fal】：Happy Horse 1.0 is live on fal， day 0 🐎 🎬 一流的运动质量 🎧 原生1080p，音频同步一步完成 🔗 音视频联合生成，非拼接 🔓 限制更少，商业用途更广 ⚡ 为生产规模而构建
多模态模型发布视频
关联讨论 1 条X：阿里云 / Alibaba Cloud (@alibaba_cloud)
推荐理由：阿里云不声不响丢了个跟 Sora 对标的视频生成模型，音画同步一镜出片，直播带货团队可以立刻试试。
14:40
10:37
09:38
ginobefun@hongming731
49
NVIDIA发布多模态模型Nemotron 3 Nano Omni

NVIDIA发布了多模态模型Nemotron 3 Nano Omni，专为处理长上下文设计，能够同时理解文本、图像、音频和视频。该模型在文档分析、自动语音识别、音视频理解以及智能体计算机使用等实际应用场景中表现优异。在多项基准测试中，Nemotron 3 Nano Omni均展现出领先的准确性和效率。

多模态模型发布端侧
09:35
阿绎 AYi@AYi_AInotes
精选76
蚂蚁发布Ling-2.6系列模型，以极致token效率推动AI生产落地竞赛

蚂蚁集团发布Ling-2.6系列模型，通过MoE架构与Fast-Thinking机制，将推理激活率降至7%，在实现接近GPT-5.4非推理水平综合智能的同时，大幅降低token成本。该模型在SWE-bench Verified等真实Agent场景测试中表现领先，旨在解决Agent规模化应用的成本痛点。目前已在OpenRouter提供免费API并即将开源，推动行业焦点从刷榜转向生产落地。其高效率特性尤其适合高频任务，在部分任务中速度比Claude Sonnet 4.6快6倍、成本低50倍。

阿绎 AYi：后续来了兄弟们，卧槽真的太炸了，同样的任务，同样的配置，速度比Claude Sonnet 4.6还快 6 倍，成本低约 50 倍， openrouter 和 官…

智能体推理评测/基准
关联讨论 2 条X：蚂蚁百灵 (@AntLingAGI)X：Artificial Analysis (@ArtificialAnlys)
推荐理由：把 token 成本砍到对手四分之一而智能分不降，Agent 规模化终于有了真正的成本解决方案，做 Agent 的必看。
08:38
07:38
07:38
Berryxia.AI@berryxia
60
NVIDIA发布高效开源多模态模型Nemotron 3 Nano Omni

NVIDIA 重磅发布！🚀 Nemotron 3 Nano Omni 多模态开源模型来了！ 🔥 30B 参数 🔥 256K 超长上下文 🔥 最高效开放多模态模型（语言+视觉+语音+视频+音频一体化） 🔥 专为 subagents / Agentic 任务设计 🔥 完全开源（权重 + 数据 + 配方），领跑多项榜单 可通过 NVIDIA NIM API 免费试用！完美驱动多代理工作流。

智能体多模态开源生态模型发布
关联讨论 3 条HuggingFace Daily Papers（社区热门论文）Nathan Lambert：Interconnects（RSS）Hugging Face：Blog（RSS）
05:39
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阿绎 AYi@AYi_AInotes
66
蚂蚁发布Ling-2.6-1T模型，以token效率革新生产级AI

蚂蚁集团AGI团队发布Ling-2.6-1T模型，其核心创新在于聚焦token效率而非参数规模。该模型采用MoE架构，每次推理仅激活7.4B参数，结合Linear Attention与Multi-Token Prediction技术，在保持接近GPT-5.4非推理水平的高智能同时，将token成本降至可比模型的四分之一。在Artificial Analysis评测中以极低消耗获得高分，并在SWE-bench等硬核Agent场景领先。该模型专为处理海量真实生产请求设计，旨在为高频Agent应用提供高效、低成本的解决方案，并通过免费API策略加速生态布局，预示AI竞赛重心正向真实生产成本效率转移。

阿绎 AYi：后续来了兄弟们，卧槽真的太炸了，同样的任务，同样的配置，速度比Claude Sonnet 4.6还快 6 倍，成本低约 50 倍， openrouter 和 官…

智能体模型发布部署/工程
01:08
01:03
00:53
4月28日
23:51
Ant Ling@AntLingAGI
精选62
AntLingAGI与SGLang团队合作，正式推出Ling-2.6-flash（亦称Elephant-alpha）即时指令模型，并在SGLang平台上实现了首发支持。该模型总参数量达104B，但活跃参数仅7.4B，专为低延迟的智能体工作流优化，能够实现即时响应。它在编码、文档处理和智能体任务中展现出极高的token效率，所用token数量显著减少。尽管活跃参数较少，其模型质量仍与当前SOTA水平相当，兼具速度与执行力，适合需要快速响应的生产级智能体应用。团队强调，快速且稳定的推理是提升用户体验的关键。
智能体模型发布部署/工程
推荐理由：104B 总参但只激活 7.4B，蚂蚁这步棋是冲着 Agent 场景的低延迟去的，做 Agent 产品的人值得跑一下看看实际体感。
23:19
Ant Ling@AntLingAGI
59
灵码2.6-flash模型正式开源，专为高效智能体工作流打造

灵码2.6-flash模型现已开源，这是一个专为现实世界智能体工作流构建的快速、高效的指令模型。该模型总参数量达1040亿，激活参数量为74亿，并提供BF16、FP8和INT4多种量化版本以适应不同部署需求。其核心优势包括：生成速度高达每秒215个token，在完整评估中仅消耗1500万token，效率突出；在代码、文档处理和轻量级智能体工作流等实际任务中表现强劲；同时，其中英文切换能力及与主流编程框架的兼容性也得到了进一步改善。

智能体开源/仓库模型发布编码
23:15
20:36
20:25
SenseTime@SenseTime_AI
59
SenseNova U1 Lite系列开源，统一多模态理解与生成

SenseNova宣布开源其U1 Lite系列模型。该系列基于NEO-unify架构，原生统一了多模态理解与生成能力。其核心优势包括：在开源模型中具备领先的效率，紧凑的8B和A3B模型在保持商业级性能的同时实现了优异的成本效益；支持原生的图像-文本交织生成，单一模型即可在单次流程中生成连贯交织的图文内容，适用于制作指南等实用场景；并拥有高密度信息渲染能力，擅长为知识图解、海报、PPT、漫画等信息密集型格式生成结构丰富的版式。模型已在Hugging Face、GitHub等平台发布。

图像生成多模态开源/仓库模型发布
18:36
Berryxia.AI@berryxia
56
商汤开源多模态大模型SenseNova-U1，推动本地化部署

商汤发布开源可商用的多模态大模型SenseNova-U1，采用NEO-Unify架构统一处理视觉与语言。其核心功能包括图文交错生成、智能图像编辑与图表渲染。模型提供8B密集版和约3B活性参数的轻量版，适合个人显卡本地部署。现提供每日5小时及1500次免费调用额度，并即将推出办公场景应用功能。

图像生成多模态开源生态模型发布
13:33
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