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。
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。
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。
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 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。
OpenAI 发布 o1 模型,官方页面标题为 Introducing OpenAI o1,正文内容未能抓取。
OpenAI 发布 o1-mini,官方将其定位为在推理能力上兼顾成本效率的模型。目前公开信息仅有这一标题式说明,具体能力与定价细节尚未给出。
推荐理由:OpenAI 官方发布 o1-mini,读者可据此了解其在推理能力与成本之间的定位。
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。
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 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。
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。
OpenAI 发布 GPT-4o mini,从标题看定位为更具成本效率的智能模型。材料仅提供标题,具体能力、价格与开放方式未给出。
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 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 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。
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。
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 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。
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。
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。
OpenAI 宣布推出新旗舰模型 GPT-4 Omni(GPT-4o),可在音频、视觉和文本之间进行实时推理。
推荐理由:OpenAI 官方发布新旗舰模型,可据此了解其在音频、视觉与文本上的实时跨模态能力。
OpenAI 发布最新旗舰模型 GPT-4o,同时把更多能力开放给 ChatGPT 免费用户。官方称此次发布包含新模型与面向免费用户的功能扩展。
推荐理由:OpenAI 发布新旗舰模型 GPT-4o,并首次把更多能力开放给 ChatGPT 免费用户。