2026年10月15日,Meta发布开放权重模型Muse Spark Open,权重当天在Hugging Face上线,采用Muse Model License。据PyTorch Blog,该模型为816B总参数、42B激活参数、1M token上下文窗口,原生多模态并面向编码与智能体任务,在Muse Spark基础上增加安全后训练,可在SGLang和vLLM上运行。10月16日,该模型上线Amazon SageMaker JumpStart,提供BF16与NVFP4两个变体;同日进入Arena的Agent Arena实测,并上线Code Arena的WebDev等项目。10月17日,Arena公布Muse Spark Open (Max)以1511分成为Code Arena WebDev排名第一的美国开源模型,在全部开源模型中排第13。
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LeRobot 是一个面向真实世界机器人的开源项目,提供 PyTorch 下的模型、数据集和工具,目标是降低机器人入门门槛,让更多人共享数据集与预训练模型。据 2026 年 10 月 16 日的报道,该项目在 Hugging Face 社区页托管预训练模型与数据集,涵盖模仿学习与强化学习,并给出 ACT、Diffusion Policy、TDMPC 等策略在 ALOHA、SimXArm、PushT 环境中的示例。官方还提供 SO-100 机械臂教程,单臂价格 110 美元,并可通过 LeKiwi 教程将其改造成移动机器人。目前尚无后续发展事实。
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2026年10月14日,FireRedTeam 发布 DynamicPose 项目与预训练模型。据其介绍,DynamicPose 是一个由人体姿态序列驱动人像动画的框架,支持大幅动作与非写实场景,可从单张照片生成舞蹈视频;项目同时开源姿态服务器与姿态对齐算法,代码采用 MIT 许可。作者列出局限,包括侧脸易生成扭曲面部、复杂背景下难以区分人体与背景、手部持物时难以判断是否保留。后续将陆续放出数据清洗与预处理流程、训练脚本(DeepSpeed Zero2)以及 ComfyUI 和 Hugging Face Gradio 演示。同一时间点,FireRedTeam 还发布了 PhotoPoster 项目与预训练模型,该项目面向姿态驱动的图像生成,在 i2i 翻译中加入精修阶段,并已放出预训练模型和基于 FastAPI 的姿态服务器,同样采用 MIT 许可。
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2026年10月14日,CUA-Lite 发布开源计算机使用智能体平台,用于开发 computer-use agents。该平台围绕 Lite.Gym 环境接口、Lite.Sample 监督数据格式和每个模型一套 harness 三层抽象构建,已接入 15+ 个 benchmark、10+ 个数据集和 30k+ 可验证任务。其中 Lite.Gym 以 Gym 风格的 reset/step/close 循环统一观察格式与 GUI 动作空间,并提供无需 /dev/kvm 的免虚拟机 Docker 桌面沙箱,Lite.OSWorld 可原样运行 OSWorld 的任务与评测器。Lite.Sample 在 Hugging Face 免费提供,harness 已覆盖 14 个模型家族,同一套 harness 同时用于评测、SFT 和基于 Slime 的 GRPO 等 RL 训练。目前尚无后续发展事实。
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NVIDIA 的个人 AI 路由器 NVIDIA PAIR 正式结束 beta。据 NVIDIA Blog 2026 年 10 月 13 日报道,PAIR 在结束 beta 的同时新增 llama.cpp 支持,并支持从 Hugging Face 直接下载模型,兼容 Windows、Linux 和 macOS。该消息与 NVIDIA 同期为 RTX Spark 笔记本铺开本地 AI 软件与模型生态的发布一同出现,同一报道还提到 RTX Spark 笔记本将于 10 月 16 日上市,以及 Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B 24GB 模型于 10 月 15 日发布。目前没有后续发展事实。
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2026年8月11日,NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning 在 Ollama 上线,可完全在本地设备运行。据 Ollama Blog 介绍,该模型为 30B 总参数、每 token 仅 3B 激活的开放模型,采用混合 MoE 架构,支持最高 1M token 上下文,面向读取文件、调用工具、整理结果和失败重试等持续运行的智能体任务;官方称其吞吐量比同类开放模型高 4 倍,任务完成时间快 30%,并针对 Apple silicon 提供 nemotron-3.5-lightning:30b-mlx 版本。同日,SGLang 宣布为该模型提供 Day-0 支持,开发者可通过其 OpenAI 兼容推理栈部署;据 LMSYS Blog 介绍,该模型从 Nemotron 3 Ultra 蒸馏而来,支持 MTP、DFlash、DSpark 三种投机解码,并可通过 enable_thinking 与 thinking_budget 控制推理开关和深度,权重已在 Hugging Face 提供 BF16 和 NVFP4 版本。
2026年8月11日,NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning 在 Ollama 上线,可完全在本地设备运行。据 Ollama Blog 介绍,该模型为 30B 总参数、每 token 仅 3B 激活的开放模型,采用混合 MoE 架构,支持最高 1M token 上下文,面向读取文件、调用工具、整理结果和失败重试等持续运行的智能体任务;官方称其吞吐量比同类开放模型高 4 倍,任务完成时间快 30%,并针对 Apple silicon 提供 nemotron-3.5-lightning:30b-mlx 版本。同日,SGLang 宣布为该模型提供 Day-0 支持,开发者可通过其 OpenAI 兼容推理栈部署;据 LMSYS Blog 介绍,该模型从 Nemotron 3 Ultra 蒸馏而来,支持 MTP、DFlash、DSpark 三种投机解码,并可通过 enable thinking 与 thinking budget 控制推理开关和深度,权重已在 Hugging Face 提供 BF16 和 NVFP4 版本。
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2026年6月8日,小米MiMo与TileRT联合发布MiMo-V2.5-Pro-UltraSpeed,首次在1万亿参数模型上把解码速度突破1000 tokens/s,且仅用单台标准8卡通用GPU节点实现,不依赖晶圆级集成或片上SRAM芯片。该速度来自模型与系统协同设计:模型侧采用FP4量化与DFlash块级掩码并行推测解码,编码场景平均接受长度6.30;系统侧由TileRT定制编译器与kernel。官方已在Hugging Face开源MiMo-V2.5-Pro-FP4-DFlash权重。该API按申请制限时开放,试用窗口为6月9日至6月23日,价格为MiMo-V2.5-Pro的3倍、生成速度约10倍。
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2026年10月8日,Unsloth公布Unsloth Studio与Unsloth Desktop的安全概览,说明模型从下载转入执行时会触发四道加载前安全检查。据MarkTechPost报道,这四道检查包括:代码指纹绑定审批、独立的权重文件拦截、操作系统沙箱探测和包内容扫描。其中,代码指纹变化后需重新授权;Hugging Face的恶意扫描结论会拦截加载路径中被标记的权重文件;工具则在bubblewrap、Seatbelt、MXC等系统级沙箱中运行。报道还提到,deepseek-ai/deepseek-ocr与moonshotai/Kimi-VL-A3B-Instruct在加载时会弹出审批并列出发现项,Unsloth也在其适配仓库中移除了eval调用等问题代码。目前该事件尚无后续发展事实。
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2026年10月6日,Google DeepMind发布开放权重多模态嵌入模型EmbeddingGemma 2,可将文本、图像、视频帧和音频映射到统一向量空间,参数量740M。据Google Developers Blog介绍,文本权重在Google Pixel 11 Pro上仅需约191MB活跃内存,完整多模态模型约567MB,无需训练数据或微调即可作为端侧决策引擎,实现毫秒级零样本意图路由;Google AI Edge Gallery新增Instant Media Search和Video Moments Finder演示,未来数周内该模型将通过ML Kit以服务形式登陆Android并支持NPU加速。据Google DeepMind介绍,该模型采用Apache 2.0许可,在MTEB Code上从68.76提升到78.68,支持8K token上下文窗口,权重已在Hugging Face和Kaggle开放下载。10月6日,Georgi Gerganov宣布llama.cpp对EmbeddingGemma 2提供Day-0支持;10月7日,Simon Willison表示赞赏其采用
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2026年10月3日,Perplexity开源了七项模型、推理工具与安全项目。据当时报道,其中包括多模态决策模型pplx-decider-v1-27b,在11项基准上平均85.7%,领先Jev;上下文嵌入向量模型pplx-embed-v2-context-9b-preview,在ConTEB和turbopuffer context-bench上表现最佳;面向Apple silicon的本地推理引擎Lily,用Rust加自定义metal kernel实现,在M5 Max上prefill比MLX-LM快1.23倍、decode快1.35倍;以及0.6B端侧PII分类器PII-Tracer及配套PII-TRACE基准、面向深度研究智能体的WANDR基准、笔记本与工作站智能体检测响应工具Numbat、只读供应链扫描器Bumblebee。2026年10月7日,Perplexity宣布其决策模型在Hugging Face Decision Index上登顶,并称该模型为开放权重。
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2026年9月20日,Qwen团队开源Qwen-Image-2.1图像模型,将文生图与图像编辑统一到单一模型,支持多种图像编辑任务。官方介绍,该模型视觉生成组件为7B参数、32层Single-Stream DiT,原生支持透明图像生成与编辑,支持最多10张参考图以及圈选、掩码等局部编辑方式,并通过混合粒度注意力与KV cache复用降低多图编辑时的推理开销和显存占用;模型权重已在GitHub、Hugging Face和ModelScope发布。同日,Qwen宣布Qwen-Image-2.1在ComfyUI中原生支持,用户更新ComfyUI或使用Comfy Cloud、从Hugging Face下载权重并加载模板即可使用。
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2026年9月8日,Unsloth宣布其Qwen3.8-27B GGUF成为Hugging Face上史上点赞最多的GGUF。据Unsloth介绍,该模型上线24天内获得1000万次下载和3.7K点赞,Unsloth同时给出了GGUF下载地址和使用指南链接。目前该消息由Unsloth方面发布,尚无其他来源的独立说明。
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2026年8月15日,Z.ai发布GLM-5.3模型。据Interconnects报道,该模型当时仅在编码套餐中提供,即将上线API,并计划两周后在Hugging Face开放权重;其与GLM-5.2同基座,仅大幅扩展后训练,参数量约750B,在多项智能体编码基准上超过Kimi K3,部分指标超过Claude Fable 5或GPT-5.6-Sol。此后,Unsloth于8月27日发布GLM-5.3-Flash的GGUF量化版本,称其3-bit量化需128GB内存,该模型为320B-A18B、MIT许可证、原生多模态并支持1M token上下文窗口,此前以Ox Alpha名义预览。8月28日,Unsloth又发布GLM-5.3的2-bit量化版及运行指南,称模型从1.51TB压缩到239GB,体积减少83%,精度保留约81%,可在256GB Mac或相应RAM/VRAM配置上运行。
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2026年8月28日,Anthropic开放Model Hardware Standard(MHS)研究预览,让AI智能体通过自然语言生成的参考文件学习并操作显微镜、机械臂等设备。据Anthropic介绍,MHS可将设备接入时间从数周缩短至数小时或数分钟,并计划日后开源;Tecan、QIAGEN、AWS、Hugging Face和Raspberry Pi将参与合作或设备适配。目前尚无后续有证据的发展。
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2026年8月26日至27日,阿里发布Qwen3.8-Flash-Next模型权重。据Qwen Blog,该模型为多模态MoE架构,主模型125B参数、额外51B N-gram嵌入参数,每token激活6B,训练成本约为Qwen3.7-Plus的1/9,原生支持262,144 tokens上下文并可通过YaRN扩展至1,000,000 tokens。该模型是Qwen4架构的早期预览,在注意力、残差、嵌入和优化四方面升级,采用GDN+QSA混合注意力、Gated Residual、N-gram Embedding与Muon优化器,权重已在Hugging Face和ModelScope开放;生产版本以qwen3.8-flash名称在QwenCloud提供服务,默认1M上下文并内置官方工具,定价为每百万输入tokens 0.15美元、每百万输出tokens 0.47美元。NVIDIA方面称,其提供SGLang、vLLM和TensorRT LLM的Day 0功能支持,并在GB300 NVL72上验证推理,单GPU吞吐超过16K token/秒、单用户超过200 token/秒;开发者可用NVI
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2026年8月10日,Meta发布Muse Glimmer 30B开放权重稠密模型,面向本地AI智能体工作负载。据Hugging Face介绍,该模型由2B视觉编码器和28B文本解码器组成,支持图像、无音频视频、多模态工具调用和目标检测,并获得Transformers、llama.cpp及vLLM支持。NVIDIA方面称其上下文窗口120K+,可完整放入单卡显存,覆盖GeForce RTX 5090、DGX Spark、DGX Station和Jetson平台,权重已上线Hugging Face。同日,LMSYS宣布与Meta Superintelligence Labs合作,为Muse Glimmer在SGLang上提供Day-0支持,并针对本地智能体工作流推理优化。8月13日,Unsloth宣布可免费微调该模型,其notebook同时支持GRPO RL训练。
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2026年7月15日,Thinking Machines Lab发布原生多模态开放权重模型Inkling。据Hugging Face介绍,Inkling原生接收文本、图像和音频,为MoE架构,拥有975B总参数、41B激活参数和1M上下文窗口,bf16与NVFP4检查点分别需要2TB和600GB显存,已获Transformers、SGLang、vLLM和llama.cpp支持。同日,Modal官方工程博客称Inkling以Day 0合作上线Modal按token计费的托管端点,并为其定制DFlash推测解码器,在8x B200智能体负载上实现每用户250 tokens/s、每GPU 2.5M TPM,交互性比模型内置推测路径快67%。同日,LMSYS Blog称LMSYS与Thinking Machines团队合作,为Inkling在SGLang和Miles上提供Day-0支持,SGLang针对其MoE架构优化,在Nvidia Blackwell GPU上实现最高71.7k tok/s输入吞吐和171.0 tok/s单用户解码速度,Miles通过定制Megatron后端支持全参数与Lo
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Hugging Face Diffusers 原生支持 Nunchaku Lite四比特扩散模型推理
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Hugging Face Transformers与vLLM 优化 Transformers建模后端的推理性能
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Hugging Face 发布 LeRobot v0.6.0
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