Apache 2.0
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开放权重 AI
小红书 dots3-note：280B 开源 MoE，仅激活 16B
小红书的 dots studio 发布了其首个开放权重模型 dots3-note preview：一个多模态 MoE，拥有 280B 参数、16B 激活参数和 512K 上下文窗口。这种稀疏设计旨在降低单台 8-GPU 节点上的服务成本，但模型卡尚未公布基准测试数字。
2026-08-20
开源AI
Muse Glimmer：Meta的300亿参数智能体占用不到20GB，无需云端
Meta 开源了 Muse Glimmer，这是一个 30B 智能体模型，可在单块消费级 GPU 上离线运行。量化使其保持在 20 GB 以下，DFlash 草稿模型在 RTX 5090 上带来最高 3.1 倍的解码加速，权重以 Apache 2.0 许可发布在 Hugging Face 上。
2026-08-10
AI 安全
Mistral 的 Shieldstral 将审核策略放在提示词中，而非权重里
Shieldstral 将审核框定为二元问题：一条指令、一个是/否查询，以及待判断的内容。Mistral 表示，这款 3B 模型在文本安全方面可媲美体积高达其七倍的开源护栏模型，其 Apache 2.0 权重可在单个 16GB GPU 上运行。
2026-08-05
开源TTS
Audio8的新TTS模型免费克隆11种语言的语音
Audio8以Apache 2.0许可发布Audio8-TTS预览版，这是一个0.6B参数的模型，支持11种语言、零样本语音克隆，并捆绑了44.1 kHz编解码器。该发布针对需要速度和隐私的边缘语音应用。
2026-07-30
边缘 AI
Mistral Nano 可在低于 1GB RAM 的设备上运行，推理得分达到其更大版本模型的 85%
Mistral AI 的新款 Mistral Nano 面向内存小于 1GB 的边缘设备，在标准基准测试中实现了其更大版本 Mistral Small 模型 85% 的推理性能。
2026-07-25
开源AI
480毫秒与开源：Voxtral Realtime在Whisper的赛道上发起挑战
Voxtral Realtime以低于一秒的延迟达到了离线转录质量，并且是开源的。该13语言模型采用了一种新颖的因果音频编码器，并针对流式传输进行了端到端训练，而非从离线系统改造而来。
2026-07-17
多模态AI
12B参数模型击败90B：扩展范式遭遇挑战
Pixtral-12B 在多模态基准测试中匹配或超越了比其大七倍的模型，且未牺牲语言性能。Mistral 还发布了一个用于实用视觉语言评估的新开放基准，挑战了“越大越好”的观念。
2026-07-17
大语言模型与模型
Mistral 级联蒸馏：在不牺牲推理能力的前提下压缩大语言模型
Mistral 的级联蒸馏技术将大模型压缩为小模型，同时保留了推理和视觉能力。3B 变体所具备的能力过去需要十倍于其参数的模型才能实现，且全部采用 Apache 2.0 许可证。
2026-07-17
Google DeepMind
Gemma 4 让其他所有开放权重模型看起来都大了10倍
Google DeepMind 的 Gemma 4 原生多模态开放权重系列引入了思考模式、无编码器架构和 MoE 选项。2.3B 模型性能与 Gemma 3 的 27B 模型相当。31B 模型登顶开放权重排行榜。
2026-07-13