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#开源生态

今日 5 条
4月29日周二
  1. Hugging Face Blog62

    Meta 发布 Llama Guard 4 与 Llama Prompt Guard 2

    Meta 发布 Llama Guard 4,一个从 Llama 4 Scout 剪枝而来的 12B 稠密多模态安全模型,可评估纯文本和图文输入,覆盖 MLCommons 定义的 14 类危害及代码解释器滥用,可在单张 24GB 显存 GPU 上运行。

    推荐理由:Meta 发布 12B 多模态安全模型与两款提示注入分类器,并给出可直接运行的 transformers 示例。

4月16日周三
4月14日周一
4月5日周六
  1. Hugging Face Blog88

    Llama 4 Maverick 与 Scout 上线 Hugging Face

    Meta 发布 Llama 4 Maverick(约 400B 总参数)和 Llama 4 Scout(约 109B 总参数)两款 MoE 模型,均为 17B 激活参数,原生支持文本与图像输入,已在 Hugging Face Hub 上线。

    推荐理由:文章给出 Llama 4 两款 MoE 模型的参数、上下文长度与架构细节,便于判断其部署门槛与长上下文能力。

4月4日周五
4月3日周四
3月31日周一
3月28日周五
3月27日周四
3月26日周三
3月20日周四
3月19日周三
3月18日周二
3月17日周一
3月12日周三
  1. Hugging Face Blog82

    Google 发布 Gemma 3 开源模型:多模态、多语言、128k 上下文

    Google 发布 Gemma 系列新模型 Gemma 3,提供 1B、4B、12B、27B 四种尺寸,含预训练与指令微调版本。其中 4B、12B、27B 支持图像与文本输入,上下文窗口达 128k,支持 140 多种语言,1B 版本仅支持文本、上下文 32k。

    推荐理由:梳理 Gemma 3 的四种尺寸、多模态与 128k 上下文等规格,并给出 transformers 与端侧推理的可用入口。

3月11日周二
  1. Hugging Face Blog75

    LeRobot 与 Yaak 发布 L2D:全球最大开源自动驾驶数据集

    Hugging Face 的 LeRobot 团队与 Yaak 联合发布 L2D(Learning to Drive),称其为全球最大的开源自动驾驶数据集,包含 90+ TB 多模态数据、5000+ 小时驾驶记录,来自德国 30 座城市的 60 辆驾校车辆。

    推荐理由:L2D 以 90TB 多模态驾驶数据和 LeRobot 训练管线开放,读者可据此判断端到端自动驾驶数据集的规模与可用性。

3月7日周五
3月4日周二
  1. Hugging Face Blog32

    Hugging Face 与 JFrog 合作提升 AI 模型安全透明度

    Hugging Face 宣布与 JFrog 合作,将 JFrog 扫描器集成到 Hugging Face Hub,用于检测模型权重中的恶意代码。相比仅对模块名做模式匹配的 picklescan,JFrog 会解析并分析模型权重中的代码,以减少误报,并覆盖 pickle 之外的更多文件格式。所有公开模型仓库在推送文件后将自动被扫描,无需额外操作。

  2. Hugging Face Blog62

    Cohere For AI 发布 Aya Vision 8B 与 32B 多语言多模态模型

    Cohere For AI 发布 Aya Vision 系列开源权重视觉语言模型,包含 8B 和 32B 两个版本,覆盖 23 种语言。32B 版本在 AyaVisionBench 和 mWildVision 的成对比较中,对 Llama-3.2 90B Vision、Molmo 72B、Qwen2.5-VL 72B 等参数量超过自身两倍的模型取得 50% 至 64% 的胜率。

    推荐理由:原文给出 8B 与 32B 两个开源权重的多语言视觉语言模型及训练细节,读者可据此判断小参数模型在多语言多模态上的位置。

2月27日周四
  1. Hugging Face Blog38

    Hugging Face 与 IISc 合作,推动印度多语言模型构建

    Hugging Face 与印度科学研究所(IISc)及 ARTPARK 达成合作,旨在提升印度多模态多语言数据集 Vaani 的可访问性与易用性。Vaani 由 IISc/ARTPARK 与 Google 于 2022 年发起,目标采集超 15 万小时语音和 1.5 万小时转写文本,覆盖全印 773 个地区、100 万人,目前已开源 790 小时转写音频,涵盖 54 种语言。

2月25日周二
2月24日周一
2月21日周五
  1. Hugging Face Blog62

    Google 发布 SigLIP 2 多语言视觉语言编码器

    Google 发布 SigLIP 2 系列多语言视觉语言编码器,在 SigLIP 的 sigmoid loss 基础上加入解码器、自蒸馏 Global-Local loss 与 Masked Prediction loss 等训练目标,在零样本分类、图文检索和视觉表征迁移上均优于旧版 SigLIP。

    推荐理由:梳理 SigLIP 2 相比前代新增的训练目标与 naflex 动态分辨率变体,便于判断视觉编码器的选型。

2月20日周四
2月19日周三
  1. Hugging Face Blog42

    Google 发布 PaliGemma 2 Mix 指令视觉语言模型

    Google 发布 PaliGemma 2 Mix,这是基于 SigLIP 和 Gemma 2 的 PaliGemma 2 视觉语言模型系列中经过多任务混合微调的版本,覆盖 OCR、长短描述、视觉问答、目标检测和图像分割等任务。模型提供 3B、10B、28B 三种参数规模和 224、448、896 三种分辨率,支持 HF Transformers 与 JAX 框架,并已上线演示。

2月18日周二
2月14日周五
  1. Hugging Face Blog60

    Hugging Face 用 Math-Verify 重评 Open LLM Leaderboard 全部 3,751 个模型

    Hugging Face 用 Math-Verify 替换旧评测器,重新评估了 Open LLM Leaderboard 上提交过的全部 3,751 个模型。旧评测器因答案格式、SymPy 解析和答案比对问题误判正确答案,替换后模型平均多解出 61 道题,MATH 子集平均提升 4.66 分,Algebra 与 Prealgebra 分别提升 8.27 和 6.93 分。

    推荐理由:原文给出评测器替换前后的具体差异与榜单变化,读者可据此判断数学评测口径对模型排名的影响。

2月11日周二
  1. Hugging Face Blog62

    Open R1 发布 OpenR1-Math-220k 数学推理数据集

    Open R1 项目发布首个大规模数学推理数据集 OpenR1-Math-220k,在 512 张 H100 上用 vLLM 和 SGLang 本地生成 80 万条 R1 推理轨迹,经 Math Verify 与 Llama3.3-70B-Instruct 过滤后保留 22 万道题。

    推荐理由:Open R1 项目公开了 220k 数学推理数据集的构建流程与本地生成方案,读者可据此复现或迁移到其他领域。

2月10日周一
2月4日周二
2月2日周日
1月31日周五
1月30日周四
1月28日周二
  1. Hugging Face Blog60

    Hugging Face 在 Hub 上线 Inference Providers,接入 fal、Replicate、SambaNova、Together AI

    Hugging Face 在 Hub 的模型页上线 Inference Providers,首批接入 fal、Replicate、SambaNova 和 Together AI 四家无服务器推理服务,并集成到 JS 与 Python 客户端 SDK。

    推荐理由:Hugging Face 把四家无服务器推理商接入模型页与 SDK,读者可据此判断多供应商调用与计费方式的变化。

  2. Hugging Face Blog62

    Hugging Face 发起 Open-R1 项目,完整复现 DeepSeek-R1

    Hugging Face 发起 Open-R1 项目,计划系统重建 DeepSeek-R1 的数据与训练流程。DeepSeek 虽开放了模型权重,但未公开训练数据集和代码,Open-R1 将分三步复现:蒸馏高质量推理数据集复现 R1-Distill 模型、复现 R1-Zero 的纯 RL 流程、展示从 base model 到 SFT 再到 RL 的多阶段训练。

    推荐理由:Hugging Face 公开了复现 DeepSeek-R1 数据与训练流程的三步计划,读者可了解开源推理模型补全路径。