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。
模型发布
全部主题新模型的发布、开源与迭代：大模型厂商的旗舰更新、开源权重放出、性能与价格变化的第一时间记录。
最新精选
第 181–200 条 · 共 212 条Hugging Face Blog精选AI 评分6262
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。
Mistral AI精选AI 评分8282 Mistral 发布开源模型 Mixtral 8x22B
Mistral 发布最新开源模型 Mixtral 8x22B，采用稀疏 MoE 架构，141B 总参数中仅激活 39B，以 Apache 2.0 许可开放。该模型支持英语、法语、意大利语、德语和西班牙语，具备数学与编码能力，原生支持函数调用，上下文窗口为 64K tokens。
推荐理由：官方给出 Mixtral 8x22B 的激活参数、上下文窗口与多语言、数学编码基准表现，可据此判断其成本与能力定位。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 Hugging Face 发布 Idefics2：面向社区的 8B 视觉语言模型
Hugging Face 发布 Idefics2，一个 8B 参数的通用多模态模型，可接受任意文本与图像序列输入并生成文本回复，采用 Apache 2.0 开源许可，已集成进 Transformers。
推荐理由：8B 参数、Apache 2.0 许可并同步开源指令微调数据集，可据此判断社区多模态微调的门槛变化。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 Google 发布代码专用模型 CodeGemma，含 2B 与 7B 三个版本
Google 发布代码专用开源模型系列 CodeGemma，基于预训练的 2B 和 7B Gemma checkpoint 继续训练，额外使用 5000 亿 token 的英文、数学和代码数据，共三个版本：2B 基础模型专注代码填充，7B 基础模型混合代码填充与自然语言，7B Instruct 面向代码对话。
推荐理由：Google 开源代码专用模型 CodeGemma 的三个版本与 Hugging Face 生态集成细节，可据此判断代码补全场景的选型。
Hugging Face Blog精选AI 评分7878 BigCode 发布 StarCoder2 系列代码模型与 The Stack v2 数据集
BigCode 发布 StarCoder2，这是新一代透明训练的开放代码大语言模型，包含 3B、7B、15B 三个尺寸，分别由 ServiceNow、Hugging Face 和 NVIDIA 训练。
推荐理由：BigCode 同时放出三个尺寸的代码模型与配套数据集，读者可据此了解开源代码模型当前的规模与训练数据构成。
Mistral AI精选AI 评分8080 Mistral AI 发布旗舰模型 Mistral Large 与 Mistral Small
Mistral AI 发布最新旗舰文本生成模型 Mistral Large，可通过 la Plateforme 和 Azure 使用，Azure 是其首个分发合作伙伴。
推荐理由：Mistral 官方给出旗舰模型 Mistral Large 的基准对比与 Azure 分发路径，可据此判断其能力定位与接入方式。
Hugging Face Blog精选AI 评分7777 Google 发布开源大模型 Gemma，Hugging Face 全面集成
Google 发布开源大模型家族 Gemma，包含 2B 和 7B 两种规模，各有基础版与指令微调版共 4 个开放模型，上下文长度 8K tokens。Hugging Face 同步完成集成，覆盖 Transformers 4.38、Google Cloud、Inference Endpoints 以及用 TRL 在单卡上微调的示例。
推荐理由：Google 开源 Gemma 后，Hugging Face 同步给出 2B/7B 四个模型的集成与部署路径，可对照榜单分数判断其定位。
Mistral AI精选AI 评分8585 Mistral AI 发布开源稀疏 MoE 模型 Mixtral 8x7B
Mistral AI 发布 Mixtral 8x7B，一个采用 Apache 2.0 许可、开放权重的稀疏混合专家模型（SMoE）。该模型总参数 46.7B，每个 token 仅激活 12.9B 参数，推理速度比 Llama 2 70B 快 6 倍，在多数基准上匹配或超过 Llama 2 70B 与 GPT3.5，支持 32k token 上下文和英法意德西五种语言。
推荐理由：官方给出 Mixtral 8x7B 的稀疏 MoE 架构与推理成本数据，可据此判断开源模型的性价比边界。
Hugging Face Blog精选AI 评分8080 Mistral 发布 Mixtral 8x7B，Hugging Face 全面集成
Mistral 发布 Mixtral 8x7B，采用 Mixture of Experts 架构，8 个专家模型每个时间步激活 2 个，总参数量约 45B，支持 32k token 上下文，在多数基准上超过 Llama 2 70B 并追平 GPT-3.5，以 Apache 2.0 许可开放。
推荐理由：文章给出 Mixtral 8x7B 的架构说明、基准对比与 Hugging Face 全套集成方式，便于判断开源 MoE 模型的可用性。
OpenAI News精选AI 评分9090 OpenAI 在 DevDay 发布 GPT-4 Turbo 等新模型与开发者产品
OpenAI 在 DevDay 上发布 GPT-4 Turbo，支持 128K 上下文且价格更低，并推出 GPT-4 Turbo with Vision。同时公布新的 Assistants API 和 DALL·E 3 API 等开发者产品。
推荐理由：OpenAI 在 DevDay 一次性公布模型与开发者产品更新，可据此了解其 API 能力与定价方向。
Mistral AI精选AI 评分7878 Mistral AI 发布首个模型 Mistral 7B，以 Apache 2.0 开源
Mistral AI 发布首个模型 Mistral 7B，这是一个 7B 参数模型，在全部标准英文与代码基准上超过当时所有 13B 参数以下的开源模型，并以 Apache 2.0 许可发布、可无限制使用。官方称这是三个月内从零搭建团队、MLops 栈与数据处理流水线的结果，同时开放 GitHub 仓库和 Discord 频道，并计划今年秋季继续发布更大模型与新架构。
推荐理由：Mistral AI 首篇官方博客，交代开源路线与 Mistral 7B 的定位，可对照其后续模型演进。
Mistral AI精选AI 评分8080 Mistral AI 发布 7.3B 参数模型 Mistral 7B
Mistral AI 发布 7.3B 参数语言模型 Mistral 7B，采用 Apache 2.0 许可，可无限制使用，并提供了参考实现、vLLM 推理服务器、Skypilot 及 HuggingFace 等使用方式。
推荐理由：Mistral 7B 以 7.3B 参数在多项基准上超过 Llama 2 13B，并给出 Apache 2.0 许可与本地、云端部署路径。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 Hugging Face 发布 Würstchen：面向图像生成的快速扩散模型
Hugging Face 发布 Würstchen，一个文本条件部分在高压缩潜空间中工作的扩散模型，通过 Stage A 的 VQGAN 与 Stage B 的 Diffusion Autoencoder 实现 42x 空间压缩，Stage C 在该潜空间中训练。
推荐理由：原文给出 42x 空间压缩与训练算力对比，读者可据此判断文生图模型的成本与显存门槛变化。
Hugging Face Blog精选AI 评分8080 TII 的 Falcon 180B 上线 Hugging Face
TII 的 Falcon 180B 正式上线 Hugging Face，以 1800 亿参数成为当时最大的公开可用语言模型，基于 RefinedWeb 等数据训练了 3.5 万亿 token，使用最多 4096 张 GPU、约 700 万 GPU 小时。
推荐理由：官方给出 180B 模型的训练规模、评测对比与显存需求，可据此判断开源大模型的部署门槛。
Hugging Face Blog精选AI 评分8282 Code Llama 发布：Llama 2 学会写代码，Hugging Face 生态同步集成
Meta 发布 Code Llama，这是基于 Llama 2 初始化、在 5000 亿 token 代码数据上训练的代码模型家族，包含 7B、13B、34B 三个规模，并额外提供 Python 专精版和指令微调版，采用与 Llama 2 相同的社区许可，可商用。
推荐理由：Hugging Face 生态对 Code Llama 的集成说明，含 7B/13B/34B 各版本基准与部署方式，便于判断选型与落地成本。
Hugging Face Blog精选AI 评分6666 Hugging Face 发布 IDEFICS：Flamingo 的开源复现视觉语言模型
Hugging Face 发布开源视觉语言模型 IDEFICS，复现 DeepMind 未公开的 Flamingo，接受任意图像与文本序列输入并生成文本。模型提供 9B 和 80B 两个参数规模，各有基础版和指令微调版，仅基于公开数据与模型（LLaMA v1、OpenCLIP）构建。
推荐理由：IDEFICS 用公开数据和模型复现了未开源的 Flamingo，读者可了解其数据构成与开放程度。
Hugging Face Blog精选AI 评分9090 Meta 发布 Llama 2，Hugging Face 同步上线 12 个开放模型
Meta 发布 Llama 2 系列开放大语言模型，包含 7B、13B、70B 三种规模的预训练与微调版本，采用允许商用的社区许可，代码、预训练模型和微调模型同日放出。
推荐理由：Meta 开放 Llama 2 商用许可，Hugging Face 同步给出推理、量化与微调的完整接入路径。
Hugging Face Blog精选AI 评分7676 Falcon 模型家族落地 Hugging Face 生态
阿布扎比 TII 发布 Apache 2.0 许可的 Falcon 语言模型家族，包含 Falcon-40B 与 Falcon-7B 两个基础模型及对应 instruct 版本。
推荐理由：以 Apache 2.0 开源的 Falcon 系列在 Hugging Face 生态中的推理、量化与微调路径被完整拆解，可据此判断开源大模型落地成本。
Hugging Face Blog精选AI 评分7878 BigCode 发布 StarCoder：15B 参数开源代码大模型
Hugging Face 与 ServiceNow 联合主导的 BigCode 发布 StarCoder 与 StarCoderBase，两个代码大模型基于 GitHub 上许可宽松的数据训练，覆盖 80 多种编程语言，参数量约 15B、训练 1 万亿 token。
推荐理由：官方给出 StarCoder 的参数量、训练数据与 HumanEval 对比表，可据此判断开源代码模型当时的位置。