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星期三

  1. Hugging Face精选

    Liquid AI 发布 LFM3 系列模型，含 1.7B 文本、视觉、音频与 Omni 版本

    Liquid AI 发布 LFM3 系列开放权重模型，全部从 LFM3-1.7B-Base 分支而来，覆盖文本、视觉、音频、Omni 以及 d1 决策模型。LFM3-1.7B-Base 采用三混合层结构，预训练 22T token，最后 3.5T token 的中训练阶段加入更多智能体轨迹与工具调用数据，上下文窗口扩展到 256K token。官方称 LFM3-1.7B 在 8K 上下文下比 LFM2-1.2B 快约 25%，WebArena-Verified 得分 38.42 对 3.02；LFM3-VL-2B 在 62 项视觉基准上平均分从 57.6 升至 71.4。所有模型已在 Hugging Face 开放下载，并提供单卡微调 notebook。

    要运行 LFM3-Audio-2B，请安装 transformers =5.20.2 及其音频依赖项： 直接从 Hugging Face Hub 加载模型和处理器： 然后大声提问，并以文本和语音获得回复： 有关实时语音识别、语音合成、音频理解和工具调用，请参阅 LFM3-Audio-2B 模型卡。 LFM3-Omni-2B 当你需要一个能看、能听、还能回话的端侧模型，用来替代单独的 ASR 模型、视觉语言模型、LLM 和 TTS 模型时，请选用 LFM3-Omni-2B。它可以回答关于图像的口头提问，同时观看并聆听视频，还能把它看到和听到的内容转化为工具调用。这是我们的首个全模态模型，支持文本、视觉和音频输入，以及文本和语音输出，并保留了独立 LFM3 模型的核心能力，包括视觉问答、语音识别、语音合成和指令遵循。与 LFM3-Audio-2B 一样，它通过 LiquidCodec 发声，该编解码器将生成的 token 转换为语音的速度快于实时，因此语音回复会随模型生成而流式输出。在音视频视频理解方面，它在 Daily-Omni、WorldSense 和 AV-SpeakerBench

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    #lab#模型发布#开源生态#端侧

星期日

  1. 凤凰科技

    Block 推出全双工语音模型 Dessa，支持本地运行

    Block 推出全双工语音模型 Dessa，可一边说话一边收听用户语音，并能模拟笑声、停顿、哽咽等情绪表达。官方称其完全基于人类语音数据训练，训练仅使用一组英伟达 GPU 机架，可在 M4 Max 及更高配置的 MacBook 上本地运行。现阶段 Dessa 暂不对外开放试用，Block 正向安全研究者发出测试邀请，重点测试语音智能体欺骗人类的风险场景。

    方说明，该模型可以在消费级电脑本地运行，设备门槛为 M4 Max 及更高配置的 MacBook。但现阶段 Dessa 暂不对外开放试用，Block 正向安全研究者发出测试邀请，重点测试这类语音智能体欺骗人类的风险场景。 据IT之家了解，Block 的主营业务是金融服务，面向小微企业提供解决方案，旗下 Square 已经在用语音 AI 处理下单业务。自研这款可端侧运行的语音模型之后，Block 有望以更低成本，落地更多面向商户与普通用户的语音产品。 “特别声明：以上作品内容(包括在内的视频、图片或音频)为凤凰网旗下自媒体平台“大风号”用户上传并发布，本平台仅提供信息存储空间服务。 Notice: The content above (including the videos, pictures and audios if any) is uploaded and posted by the user of Dafeng Hao, which is a social media platform and merely provides information storage space s

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    #chinese#模型发布#语音#端侧

星期五

  1. CNET

    Meta 与 Apple 合作发布开源权重模型 Muse Spark Open

    Meta 发布开源权重模型 Muse Spark Open，并与 Apple 硬件团队合作使其能在 M5 Mac Studio Ultra 上高效运行。该模型拥有 420 亿活跃参数、100 万 token 上下文窗口，具备多模态能力，Meta 称其在智能体和编码任务上表现良好，权重已在 HuggingFace 上以 Meta 的 Muse Model 许可公开。在 Apple 电脑上运行该模型需要两台搭载 M5 Ultra 的 Mac Studio，每台起售价 5,499 美元。

    地表明，两家公司都决心在 AI 竞赛中沿着各自既定的道路前行：Meta 构建开放权重 AI 模型，苹果打造运行 AI 所需的硬件。或者正如 Meta 首席 AI 官 Alexandr Wang 对 Axios 所说：“我们很高兴爸爸妈妈又和好如初了。”在 X 的帖子中，扎克伯格说得更委婉一些：新任苹果 CEO John Ternus 聚焦于此次合作的原因，即端侧 AI。 Meta 的新开放权重模型 Muse Spark Open 可在苹果的 Mac Studio 上运行。Mark Zuckerberg 端侧 AI 是一种无需依赖云服务即可运行 AI 模型和工具的方式。它比单纯打开 ChatGPT 应用需要多一些设置，但开发者和企业可以配置该 AI 系统，使其数据更加安全。根据运营规模和所用硬件的不同，与持续支付月度订阅费相比，它也可能是一种更便宜的长期选择。 尽管苹果自身的 AI 工具乏善可陈，但看到它参与 AI 开发并不完全令人意外。这家库比蒂诺公司通过其硬件在 AI 竞赛中占据了一席之地。2026 年初，当科技圈热衷于使用 OpenClaw 智能体时，苹果的 Mac Mini 是许

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    #hot-signal#模型发布#开源生态#Agent

星期二

  1. 腾讯混元 Research

    腾讯混元发布 Hy-MT2 多语言翻译模型族

    腾讯混元发布 Hy-MT2 多语言翻译模型族，包含 Hy-MT2-1.8B、Hy-MT2-7B 和 Hy-MT2-30B-A3B，支持 33 种语言互译并遵循多语言翻译指令。在 FLORES-200 的 XX⇔XX 设置下，三款模型分别达到 79.77、86.89 和 87.47，相当于 Gemini 3.1 Pro 思考模式的 89.9%、97.9% 和 98.6%。模型提供 1.25-bit、2-bit、4-bit、8-bit 和 FP16 多种精度，其中 1.25-bit 版本基于自研 AngelSlim 技术，仅需约 440MB 存储，在苹果 A15 上推理速度相比 Hy-MT1.5 的 4-bit 版本提升 1.5 倍。

    !12 图 1：HY-MT2 模型与前沿基线模型的性能对比。! 从 Hy-MT1.5 到 Hy-MT2 Hy-MT1.5[^1] 发布后，在开源社区和实际业务使用中受到广泛关注。随着模型被应用到更多真实翻译场景中，社区和业务反馈也暴露出其在专业领域翻译、真实业务场景翻译、翻译指令遵循以及端侧高效部署等方面仍有提升空间。与此同时，Hy3-preview 所取得的显著提升启发我们将其作为强教师模型，从而提升 Hy 翻译模型的性能。为进一步解决这些问题，我们提出了 Hy-MT2 系列模型。 首先，Hy-MT1.5 在专业领域和真实业务场景中的翻译能力仍有提升空间。金融、法律、医疗等专业领域包含大量术语和行业固定译法，对译文准确性和一致性提出了更高要求；网页、会议、社交等真实业务场景则具有更加多样的文本形态和使用需求。针对这些问题，Hy-MT2 重点加强了专业领域和真实应用场景下的翻译能力，以更好适应不同领域、来源和文本形态的翻译需求。 其次，在实际使用中，用户往往会提出额外约束，例如保持特定词语不翻译、控制译文风格，或按照指定模板输出结果。Hy-MT1.5 在这类场景中容易出现忽略约束或不符

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    #company#模型发布#多模态#端侧

星期六

  1. cnBeta

    Google Gemini 4 Pro 匿名现身 Arena 首测登顶

    一个以 gemini-3.8-flash 马甲现身的匿名模型在 Arena 盲测中被认为是 Google 的 Gemini 4 Pro，据称在多项基准上取得领先。文章称其在 DeepSWE v1.1 智能体编码任务拿下 88.7%，GDPval-AA v2 达到 2064 Elo，Terminal-bench 2.1 为 95.3%，OSWorld-2.0 为 86.8%，价格为每百万 Token 输入 2.25 美元、输出 11.25 美元。文中还提到 Google 内部一次安全测试中该模型意外接入公网并入侵三家真实企业，以及 Google 高管称内部试用 Gemini 4 时状态兴奋。

    Tim反掰iPhone Duo被质疑：是为流量吗？ 8手搓动画《牛来》票房6300万 母子二人走向财富自由 9iPhone Duo开合动画火出圈 国产折叠屏已经开始抄作业了 10黄仁勋在台上接听特朗普电话 一部折叠屏手机也意外成为焦点 1 新研究发现母亲生育年龄影响后代的身体特征、寿命以及行为表现 阅读 (3529) 评论 (0) 2 苹果正式发布iPhone 18 Pro系列 强化系统级端侧AI 售价小幅调高 阅读 (1650) 评论 (0) 3 Switch模拟器迎来性能飞跃 开发工作却在巅峰时刻宣告终结 阅读 (1622) 评论 (0) 4时隔多年 摩拜299元押金可全额退了 5OpenClaw 2.0正式发布 一次简化安装的尝试最终重塑整个产品 6马斯克变性女儿床上大战机器人引热议 7Anthropic指控中国多家AI公司大规模蒸馏 阿里巴巴、月之暗面和DeepSeek被指涉数千万次交互 9倒数日·Days Matter Android版年度重大升级：透明相机+倒数日历+事件库 10中国科学家公布800座“飞翼”客机方案 或重新定义商业航空 created by ceallan

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    #hot-signal#模型发布#评测/基准#Agent

星期二

  1. 蚂蚁百灵：Developer Blog精选

    蚂蚁百灵开源 Ling-3.0-tiny：7.9B 总参数、1.3B 激活参数

    蚂蚁百灵正式开源 Ling-3.0-tiny，这是一款总参数 7.9B、推理时仅激活 1.3B 参数的原生混合推理模型，同步提供 BF16、FP8 和 INT4 三个版本。官方称其在 Artificial Analysis Intelligence Index 获 25 分，Agentic Index 达 16 分，输出速度超过 160 tokens/s。模型可在单台 NVIDIA DGX Spark 上完成 FP8 推理，权重约 7.85GB，并已完成 Apple Silicon 的 MacBook 与 Mac mini 本地运行适配。

    图

    演示（见公众号原文 ） 整个 Demo 均由 Ling-3.0-tiny 在 macOS 本地完成推理，无需调用云端模型服务。实测首 Token 响应低于 100 毫秒，连续点击和多层下钻时依然保持连贯流畅；阅读路径、查询记录与生成内容也可以留在设备端，无需产生云端 API 的按次调用费用。 Infinite Wiki 展示了 Ling-3.0-tiny 在端侧高频交互场景中的实际价值：它不只是能够在 Mac 上运行，还能够以接近原生应用的响应体验，成为随时可用的本地知识引擎。 Mac mini：让本地智能持续在线 同一套 Apple Silicon 部署路径也可以延伸至 Mac mini。 与侧重移动办公的 MacBook 不同，Mac mini 更适合作为低功耗、常驻式的本地智能节点，为个人或小型团队持续提供知识库检索、文档分析、自动化任务和本地模型 API 服务。 它可以被放置在办公室、工作室或家庭环境中，让 Ling-3.0-tiny 从一个需要临时启动的模型，进一步成为持续在线、随时可调用的本地智能能力。 实测 Demo：基于 Mac mini 的本地阅读与写作助手 我们在

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    #engineering#模型发布#开源生态#推理