Visual Salamandra 发布：将 7B 多语言 LLM 扩展至图像与视频
Language Technologies Lab 发布 Visual Salamandra，将 Salamandra Instructed 7B 大语言模型扩展至图像和视频多模态任务，集成 Google SigLIP-So400m 编码器与 2 层 MLP 投影器，采用四阶段训练，使用 610 万条指令微调样本（含 84.2 万条纯文本）。
#模型发布
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今日 4 条Hugging Face BlogAI 评分4040
Hugging Face Blog精选AI 评分8585 Llama 4 Maverick 与 Scout 上线 Hugging Face
Meta 发布 Llama 4 Maverick（约 400B 总参数）与 Llama 4 Scout（约 109B 总参数），两者均为 17B 激活参数的 MoE 模型，原生支持文本与图像输入，并已在 Hugging Face Hub 上线。
推荐理由：Hugging Face 官方给出 Llama 4 两款 MoE 模型的架构细节与部署入口，可据此判断长上下文与多模态的落地条件。
Hugging Face Blog精选AI 评分6666 Hugging Face 解读 DeepSeek-V3 0324：MIT 许可与基准提升
DeepSeek 本周在 Hugging Face Hub 上线 DeepSeek-V3 0324，架构与初代 DeepSeek-V3 相同，但改用 MIT 许可，重点提升指令遵循、代码与数学能力。
推荐理由：梳理 DeepSeek-V3 0324 的基准提升与 MIT 许可变化，并给出本地部署与安全使用的具体路径。
Hugging Face Blog精选AI 评分6666 NVIDIA 在 GTC 2025 发布物理 AI 开源模型与数据集
NVIDIA 在 GTC 2025 上发布三项面向物理 AI 的开源成果：世界基础模型 Cosmos Transfer、Physical AI Dataset 以及人形机器人基础模型 NVIDIA Isaac GR00T N1。
推荐理由：NVIDIA 一次性开源世界模型、数据集与人形机器人基础模型，读者可据此判断物理 AI 开发可用的工具链起点。
Mistral AI精选AI 评分7171 Mistral AI 发布 Mistral Small 3.1，支持多模态与 128k 上下文
Mistral AI 发布 Mistral Small 3.1，在 Mistral Small 3 基础上提升文本性能与多模态理解，上下文窗口扩展至 128k tokens，推理速度达 150 tokens per second，采用 Apache 2.0 许可。
推荐理由：官方给出 Mistral Small 3.1 的基准对比、128k 上下文与端侧运行门槛，便于判断小模型选型。
Hugging Face Blog精选AI 评分8080 Google 发布 Gemma 3 开源模型：多模态、多语言、128k 上下文
Google 发布 Gemma 3 系列开放权重模型，提供 1B、4B、12B、27B 四种规模，含预训练与指令微调版本。4B、12B、27B 支持图像与文本输入及 140 多种语言，上下文窗口从 Gemma 2 的 8k 提升至 128k，1B 版本为纯文本、32k 上下文。
推荐理由：梳理 Gemma 3 的四种规模、多模态与 128k 上下文改动，并给出 transformers、MLX、llama.cpp 的落地路径。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 Cohere For AI 发布 Aya Vision 8B 与 32B 多语言视觉语言模型
Cohere For AI 发布 Aya Vision 系列 8B 和 32B 参数视觉语言模型，覆盖 23 种语言，并以开放权重形式发布。
推荐理由：官方披露了 8B 与 32B 两个开源权重的多语言视觉语言模型，并给出与更大规模模型的对比胜率，便于判断小参数多模态模型的当前水位。
OpenAI News精选AI 评分6767 OpenAI 发布 GPT-4.5 系统卡
OpenAI 发布 GPT-4.5 系统卡，并以研究预览形式推出 GPT-4.5，称其是目前规模最大、知识最广的模型。
推荐理由：OpenAI 公布 GPT-4.5 系统卡，说明这是其目前规模最大、知识最广的模型，并以研究预览形式发布。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 Hugging Face 发布 SmolVLM2 视频理解模型，含 2.2B、500M 和 256M 三个版本
Hugging Face 发布 SmolVLM2 系列视频理解模型，提供 2.2B、500M 和 256M 三种参数规模，并称 500M 与 256M 是迄今最小的视频语言模型。
推荐理由：官方给出三种参数规模与 Video-MME 表现，可据此判断小模型端侧视频理解的实际可用边界。
Mistral AI精选AI 评分6060 Mistral 发布区域语言模型 Mistral Saba
Mistral AI 发布 Mistral Saba，这是其首个专门面向区域语言的模型，参数规模 24B，训练数据来自中东和南亚。该模型支持阿拉伯语和多种印度源语言，在泰米尔语等南印度语言上表现突出，官方称其回答比规模大 5 倍以上的模型更准确，同时速度更快、成本更低。
推荐理由：Mistral 推出面向中东和南亚的区域语言模型，读者可了解其参数规模、语言覆盖与本地部署方式。
OpenAI News精选AI 评分7575 OpenAI 发布 o3-mini 模型
OpenAI 发布 o3-mini 模型，官方页面已上线，但正文内容未能抓取，具体能力与参数暂不明确。
Mistral AI精选AI 评分7878 Mistral AI 发布 24B 参数模型 Mistral Small 3，Apache 2.0 开源
Mistral AI 发布 Mistral Small 3，一个面向低延迟优化的 24B 参数模型，以 Apache 2.0 许可证开源，同时提供预训练和指令微调两个 checkpoint。
推荐理由：24B 参数在 Apache 2.0 下对标三倍体量模型，并给出量化后单卡本地部署的具体条件。
Hugging Face Blog精选AI 评分6060 Hugging Face 发布 SmolVLM-256M 与 SmolVLM-500M 两个小尺寸视觉语言模型
Hugging Face 发布 SmolVLM 家族新成员 SmolVLM-256M 和 SmolVLM-500M，共四个 checkpoint，含两个 base 模型和两个指令微调模型，可直接加载到 transformers、MLX 和 ONNX，并提供 transformers 与 WebGPU 演示。
推荐理由：官方披露了从 2B 缩到 256M 与 500M 的取舍细节，可看到小模型在视觉编码器和 tokenization 上的具体权衡。
Mistral AI精选AI 评分6262 Mistral AI 发布 Codestral 25.01 编码模型
Mistral AI 发布 Codestral 25.01，采用更高效的架构和改进的分词器，生成与补全代码速度约为原版 Codestral 的 2 倍，支持 256k 上下文。
推荐理由：Codestral 25.01 的架构与分词器升级带来约 2 倍生成速度，并给出与同量级编码模型的基准对比。
Hugging Face BlogAI 评分3636 Hugging Face 发布 vdr-2b-multi-v1 多语言视觉文档检索嵌入模型
Hugging Face 推出多语言视觉文档检索嵌入模型 vdr-2b-multi-v1，可直接编码文档页面截图为稠密单向量，无需 OCR、数据抽取或分块。
Hugging Face Blog精选AI 评分7171 Answer.AI 与 LightOn 发布 ModernBERT，为 BERT 提供替代方案
Answer.AI 与 LightOn 联合发布 ModernBERT，这是一系列编码器模型，作为 BERT 类模型的直接替换方案，提供 base（149M 参数）和 large（395M 参数）两个版本。
推荐理由：ModernBERT 把近年 LLM 的架构与训练经验移植回编码器，读者可据此判断 BERT 类模型在检索与分类场景的替换空间。
Hugging Face BlogAI 评分5858 IBM 联合普林斯顿等发布 Bamba-9B 混合 Mamba2 模型
IBM 联合普林斯顿、CMU 和 UIUC 发布 Bamba-9B，一个基于完全开放数据训练的混合 Mamba2 模型，训练数据量 2.2T tokens。在 vLLM 中，该模型相比标准 Transformer 实现 2.5 倍吞吐提升和 2 倍延迟加速，并已支持 transformers、vLLM、TRL 和 llama.cpp。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 TII 发布 Falcon3 开源模型家族，含 1B 至 10B 五款基础模型
阿布扎比技术创新研究院（TII）发布 Falcon3 开源模型家族，包含 Falcon3-1B-Base、3B-Base、Mamba-7B-Base、7B-Base 和 10B-Base 五款基础模型，全部在 100 亿参数以下。
推荐理由：Falcon3 家族覆盖 1B 到 10B 五款模型，给出了训练数据规模与基准对比，可据此判断小尺寸开源模型的选型空间。
Hugging Face BlogAI 评分5858 Google 发布 PaliGemma 2 视觉语言模型，提供 3B/10B/28B 三种规格
Google 发布新一代视觉语言模型 PaliGemma 2，沿用 SigLIP 图像编码器并将文本解码器升级为 Gemma 2，提供 3B、10B、28B 三种参数规格，均支持 224x224、448x448、896x896 三种输入分辨率，而上一代 PaliGemma 仅有 3B 版本。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 Hugging Face 发布 SmolVLM：2B 视觉语言模型，显存占用为同类最低
Hugging Face 发布 SmolVLM，一个 2B 参数的小型视觉语言模型家族，包含 Base、Synthetic 和 Instruct 三个版本，模型权重、数据集、训练配方与工具均以 Apache 2.0 协议开源。
推荐理由：官方给出 2B 视觉语言模型的显存占用、吞吐与基准对比，可据此判断端侧多模态部署的可行边界。
Mistral AI精选AI 评分7575 Mistral AI 发布 124B 开源多模态模型 Pixtral Large
Mistral AI 发布 Pixtral Large，一个基于 Mistral Large 2 的 124B 开放权重多模态模型，含 123B 多模态解码器和 1B 参数视觉编码器，支持 128K 上下文窗口，可容纳至少 30 张高分辨率图像。
推荐理由：原文给出 Pixtral Large 的基准成绩与开放权重许可，读者可据此判断开源多模态模型与闭源前沿模型的差距。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 Cohere For AI 发布 Aya Expanse 8B 与 32B 多语言模型
Cohere For AI 发布 Aya Expanse 系列多语言模型，包含 8B 和 32B 两个参数版本，并以开放权重形式提供给研究社区。在成对比较中，Aya Expanse 32B 优于 Gemma 2 27B、Mistral 8x22B 和参数量超过其两倍的 Llama 3.1 70B；Aya Expanse 8B 在同参数级别中胜率为 60.4% 至 70.6%。
推荐理由：Cohere For AI 公开了 Aya Expanse 的完整后训练流程，读者可了解多语言模型如何用数据套利、偏好训练与模型合并提升表现。
Mistral AI精选AI 评分6767 Mistral AI 发布 Ministral 3B 和 8B 端侧模型
Mistral AI 在 Mistral 7B 发布一周年之际推出两款面向端侧与本地推理的模型 Ministral 3B 和 Ministral 8B，官方称其在 10B 以下级别刷新了知识、常识、推理、函数调用和效率的表现。
推荐理由：官方给出两款端侧小模型的能力定位、上下文长度与 API 定价，可据此判断本地推理的选型与成本。
Hugging Face Blog精选AI 评分8080 Llama 3.2 发布：多模态视觉模型与可在设备端运行的 1B/3B 小模型
Meta 发布 Llama 3.2 系列共十款开放权重模型，包括 5 款多模态视觉模型和 5 款纯文本模型，均已上线 Hugging Face Hub。
推荐理由：Hugging Face 官方给出 Llama 3.2 十款开源权重的规格、基准与端侧运行方式，可据此判断多模态与 1B/3B 小模型的落地路径。
Mistral AI精选AI 评分7272 Mistral AI 发布 Pixtral 12B 多模态模型
Mistral AI 发布 Pixtral 12B，一个原生多模态模型，采用新训练的 400M 参数视觉编码器和基于 Mistral Nemo 的 12B 多模态解码器，支持可变图像尺寸与 128k token 上下文窗口内的多图输入，以 Apache 2.0 许可开源。
推荐理由：官方给出架构、评测协议与多模态基准对比，可据此判断 12B 级开源多模态模型的真实能力边界。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 TII 发布 Falcon Mamba：首个强性能无注意力 7B 模型
阿布扎比技术创新研究院（TII）发布 Falcon Mamba 7B，这是首个通用大规模纯 Mamba 模型，采用 TII Falcon Mamba 7B License 1.0 开放获取，已在 Hugging Face 生态上线。
推荐理由：TII 发布首个纯 Mamba 架构的 7B 开源模型，并给出与同规模 Transformer 的基准对比和长序列内存数据。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 Google 发布 Gemma 2 2B、ShieldGemma 与 Gemma Scope
Google 在 Gemma 2 发布一个月后扩充 Gemma 模型系列，新增 2.6B 参数的 Gemma 2 2B（含 base 与指令微调版）、安全分类器 ShieldGemma 以及稀疏自编码器套件 Gemma Scope。
推荐理由：Google 一次补齐 Gemma 2 的小尺寸、安全分类器和可解释性工具，读者可据此判断端侧部署与内容审核的可用选项。
Mistral AI精选AI 评分7878 Mistral AI 发布 Mistral Large 2，123B 参数支持 128k 上下文
Mistral AI 发布 Mistral Large 2，模型规模 123B 参数，支持 128k 上下文窗口和数十种语言，可在单节点上实现大吞吐推理。官方称其在 MMLU 上预训练版本准确率达 84.0%，代码与推理表现大幅超过上一代 Mistral Large，并与 GPT-4o、Claude 3 Opus、Llama 3 405B 相当。
推荐理由：Mistral Large 2 以 123B 参数实现单节点推理，并给出与 GPT-4o、Claude 3 Opus、Llama 3 405B 的同管线对比数据。
Hugging Face Blog精选AI 评分8888 Llama 3.1 发布：405B、70B 与 8B，支持多语言和长上下文
Meta 发布 Llama 3.1，包含 8B、70B、405B 三个尺寸的 base 与 instruct 版本共六个开放权重模型，全部支持 128K token 上下文和 8 种语言，并新增 Llama Guard 3 与 Prompt Guard 两个安全模型。
推荐理由：Hugging Face 官方梳理了 Llama 3.1 三个尺寸的显存需求、量化方案与工具调用格式，可作为部署选型的参考。
Mistral AI精选AI 评分7474 Mistral AI 与 NVIDIA 联合发布 12B 模型 Mistral NeMo
Mistral AI 与 NVIDIA 合作发布 12B 模型 Mistral NeMo，支持最高 128k token 上下文窗口，并以 Apache 2.0 许可开放预训练基座和指令微调 checkpoint。
推荐理由：Mistral 与 NVIDIA 联合发布的 12B 模型，给出 128k 上下文、Apache 2.0 权重和 FP8 推理等关键规格，便于评估其替换 Mistral 7B 的可行性。
Mistral AIAI 评分5050 Mistral AI 发布数学推理模型 Mathstral 7B
Mistral AI 发布基于 Mistral 7B 的数学推理模型 Mathstral 7B，在 MATH 上得分 56.6%、MMLU 上得分 63.47%，在同规模模型中达到 SOTA。
Mistral AI精选AI 评分7171 Mistral 发布 Codestral Mamba 代码模型
Mistral 发布 Codestral Mamba，这是一个基于 Mamba 架构的代码模型，采用 Apache 2.0 许可，可免费使用、修改和分发。该模型为指令模型，参数量 7,285,403,648，具备线性时间推理能力，在 256k tokens 的上下文检索测试中表现良好，官方称其代码与推理能力可对标 SOTA Transformer 模型。
推荐理由：Mamba 架构首次以代码模型形态开放权重，读者可据此了解线性时间推理在代码场景的落地方式。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 Hugging Face 发布 SmolLM 系列小模型，含 135M、360M、1.7B 三档
Hugging Face 发布 SmolLM 系列小语言模型，包含 135M、360M 和 1.7B 三个参数规模，并同步开源训练语料 SmolLM-Corpus。
推荐理由：官方披露了 135M 到 1.7B 三档小模型的训练数据构成与同尺寸对比结果，可据此判断端侧部署的可行边界。
Hugging Face Blog精选AI 评分7878 Google 发布 Gemma 2 开源大模型，含 9B 与 27B 两个版本
Google 发布 Gemma 2 系列开源大模型，包含 9B 和 27B 两个尺寸，各有基础版与指令微调版共 4 个开放权重模型，上下文长度 8K token。
推荐理由：文章梳理了 Gemma 2 的滑动窗口注意力、软上限与知识蒸馏等训练改动，并给出与 Llama 3、Qwen 1.5 的基准对比。
Hugging Face Blog精选AI 评分7272 Diffusers 接入 Stable Diffusion 3 Medium，含显存优化与 LoRA 微调脚本
Stability AI 的 Stable Diffusion 3 Medium（2B 参数）已上线 Hugging Face Hub 并支持 Diffusers 调用，官方同时提供了模型、Diffusers 集成以及 SD3 Dreambooth 和 LoRA 训练脚本。
推荐理由：官方给出 SD3 Medium 在 Diffusers 中的接入方式、显存优化与微调脚本，可直接对照复现。
Mistral AI精选AI 评分7272 Mistral AI 发布首个代码模型 Codestral，22B 开放权重
Mistral AI 发布首个代码模型 Codestral，22B 开放权重，支持 80+ 编程语言，上下文窗口 32k，并通过 fill-in-the-middle 机制补全代码。
推荐理由：Codestral 以 22B 开放权重和 32k 上下文切入代码补全，读者可据此判断它在延迟与长仓库补全上的取舍。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 TII 发布 Falcon 2：11B 参数预训练语言模型与 VLM，训练数据超 5000B tokens、支持 11 种语言
TII 发布 Falcon 2 系列，包含 11B 基础语言模型和具备图像理解能力的 11B VLM，训练数据超过 5000B tokens，主要支持英语并覆盖西班牙语、法语、德语等另外十种语言。
推荐理由：TII 官方给出 Falcon 2 的训练数据、架构与评测对比，可据此判断 11B 小模型在多语言和视觉理解上的位置。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 Google 发布开源视觉语言模型 PaliGemma
Google 发布视觉语言模型系列 PaliGemma，由 SigLIP-So400m 图像编码器和 Gemma-2B 文本解码器组成，可输入图像与文本并输出文本。
推荐理由：Google 开源视觉语言模型 PaliGemma 的架构、三种权重类型与微调路径都在文中给出，可据此判断它适合哪些下游任务。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 StarCoder2-15B-Instruct 发布：首个完全透明且宽松许可的自对齐代码模型
Hugging Face 发布 StarCoder2-15B-Instruct-v0.1，这是首个完全自对齐的代码 LLM，训练流程完全透明且宽松许可。
推荐理由：StarCoder2-15B-Instruct 用完全自对齐流程达到 72.6 HumanEval，读者可据此了解不依赖 GPT-4 蒸馏的代码模型训练路径。
Hugging Face Blog精选AI 评分8585 Meta 发布 Llama 3 开源大模型，Hugging Face 同步集成
Meta 发布 Llama 3 系列开源大模型，包含 8B 和 70B 两个尺寸，各有 base 与 instruct 版本，并推出基于 Llama 3 8B 微调的安全模型 Llama Guard 2。
推荐理由：Meta 发布 Llama 3 并同步落地 Hugging Face 生态，读者可据此了解新分词器与 8K 上下文带来的变化。