OpenAI 视频生成模型 Sora 上线 sora.com
OpenAI 的视频生成模型 Sora 现已可在 sora.com 使用。用户可生成最高 1080p 分辨率、最长 20 秒的视频，支持宽屏、竖屏和方形画幅。用户可导入自己的素材进行扩展、重混和融合，也可完全由文本生成新内容。
推荐理由：OpenAI 官方公布 Sora 的开放入口与分辨率、时长、画幅等具体能力，读者可据此判断可用范围。
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 201–220 条 · 共 264 条OpenAI News精选AI 评分8282 OpenAI News精选AI 评分7272 OpenAI 发布 Sora 视频生成模型系统卡
OpenAI 发布 Sora 系统卡，介绍这是其视频生成模型，可接收文本、图像和视频输入并生成新视频。Sora 基于 DALL-E 和 GPT 系列模型的经验构建，定位是为用户提供更丰富的叙事与创意表达工具。
推荐理由：OpenAI 官方系统卡披露 Sora 的输入输出形态与模型来源，可据此了解其能力边界。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 Google 发布视觉语言模型 PaliGemma 2，提供 3B、10B、28B 三种规格
Google 发布新一代视觉语言模型 PaliGemma 2，沿用 SigLIP 图像编码器，文本解码器升级为 Gemma 2，提供 3B、10B、28B 三种参数规格，均支持 224x224、448x448、896x896 三种输入分辨率，而上一代 PaliGemma 仅有 3B 版本。
推荐理由：Google 新视觉语言模型给出 3B 到 28B 三种规格与三档分辨率，可据此判断微调选型空间。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 Hugging Face 发布 SmolVLM：2B 视觉语言模型，主打低显存占用
Hugging Face 发布 SmolVLM 系列 2B 视觉语言模型，包含 Base、Synthetic 和 Instruct 三个版本，模型权重、数据集、训练配方与工具均以 Apache 2.0 协议开源。
推荐理由：2B 视觉语言模型给出显存占用与吞吐对比，可据此判断端侧多模态部署的可行边界。
Mistral AI精选AI 评分7878 Mistral AI 发布 124B 开源多模态模型 Pixtral Large
Mistral AI 发布 Pixtral Large，一个基于 Mistral Large 2 构建的 124B 开放权重多模态模型，含 1B 参数视觉编码器和 128K 上下文窗口，可容纳至少 30 张高分辨率图像。
推荐理由：官方给出 Pixtral Large 在多项多模态基准上的对比数据与开放权重许可，读者可据此判断其与 GPT-4o、Gemini-1.5 Pro 的位置。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 Cohere For AI 发布 Aya Expanse 多语言模型，公开完整后训练流程
Cohere For AI 发布 Aya Expanse 系列多语言模型，包含 8B 和 32B 两个参数版本，均以开放权重形式发布。在成对比较中，Aya Expanse 32B 优于 Gemma 2 27B、Mistral 8x22B 和参数量超过其两倍的 Llama 3.1 70B；Aya Expanse 8B 在同参数级别中胜率为 60.4% 至 70.6%。
推荐理由：Cohere For AI 公开了 Aya Expanse 的完整后训练流程，读者可了解多语言模型在数据、偏好训练与模型合并上的具体做法。
Mistral AI精选AI 评分6666 Mistral 发布 Ministral 3B 与 8B 端侧模型
Mistral AI 在 Mistral 7B 发布一周年之际推出两款端侧模型 Ministral 3B 和 Ministral 8B，面向设备端与边缘计算场景。
推荐理由：Mistral 在 7B 发布一周年推出两款端侧小模型，给出定价与许可，可据此判断本地推理的选型空间。
Hugging Face Blog精选AI 评分8282 Llama 3.2 发布：多模态与端侧小模型上线 Hugging Face
Meta 发布 Llama 3.2 系列共 10 个开放权重模型，包括 5 个多模态模型和 5 个纯文本模型，均已上线 Hugging Face。
推荐理由：Hugging Face 与 Meta 同步放出 10 个开放权重模型，并给出端侧运行与单卡微调的具体路径。
Mistral AI精选AI 评分7070 Mistral AI 发布 Pixtral 12B 多模态模型
Mistral AI 发布 Pixtral 12B，一个原生多模态模型，采用从零训练的 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宽高比，可在 128k token 上下文窗口中处理任意数量图像。
推荐理由：官方给出 Pixtral 12B 的架构、基准与部署方式，可据此判断开源多模态模型在文档与图表任务上的位置。
OpenAI News精选AI 评分8282 OpenAI 发布 o1 模型
OpenAI 发布 o1 模型，原文页面标题为 Introducing OpenAI o1，正文内容未能抓取。
OpenAI News精选AI 评分7878 OpenAI 发布 o1-mini，主打低成本推理
OpenAI 发布 o1-mini，官方将其定位为在推理能力上追求成本效率的模型。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 TII 发布 Falcon Mamba：首个强性能无注意力 7B 模型
阿布扎比技术创新研究院（TII）发布 Falcon Mamba 7B，采用纯 Mamba 架构并加入额外 RMS 归一化层以保证大规模训练稳定，模型以 TII Falcon Mamba 7B License 1.0 开放，可在 Hugging Face 生态中使用。
推荐理由：TII 发布首个纯 Mamba 架构 7B 模型，给出与同规模 Transformer 的基准对比和长序列显存实测。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 Google 发布 Gemma 2 2B、ShieldGemma 与 Gemma Scope
Google 在 Gemma 2 发布一个月后扩充模型家族，新增 2.6B 参数的 Gemma 2 2B（含 base 与指令微调版），适合端侧使用。同时发布 ShieldGemma 安全分类器系列（2B、9B、27B），用于过滤应用输入输出，以及面向 Gemma 2 2B 和 9B 每一层的稀疏自编码器套件 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组合。
Mistral AI精选AI 评分7878 Mistral AI 发布 Mistral Large 2，123B 参数、128k 上下文
Mistral AI 发布 Mistral Large 2，参数规模 123B，支持 128k 上下文窗口，可在单节点上实现大吞吐推理。
推荐理由：官方给出 123B 参数、128k 上下文与多项基准对比，可据此判断单节点部署的成本与性能取舍。
Hugging Face Blog精选AI 评分8888 Llama 3.1 发布：405B、70B 与 8B，支持多语言和长上下文
Meta 发布 Llama 3.1 系列，含 8B、70B、405B 三个尺寸的 base 与 instruct 版本，共 6 个开放权重模型，另发布 Llama Guard 3 和 Prompt Guard。
推荐理由：Hugging Face 官方给出 Llama 3.1 三个尺寸的显存、微调与量化配置，可据此估算部署成本。
OpenAI News精选AI 评分7878 OpenAI 发布 GPT-4o mini，主打低成本智能
OpenAI 发布 GPT-4o mini，定位为更具成本效益的智能模型。
Mistral AI精选AI 评分7575 Mistral 与 NVIDIA 联合发布 12B 模型 Mistral NeMo
Mistral AI 与 NVIDIA 合作发布 12B 模型 Mistral NeMo，支持最长 128k tokens 上下文窗口，预训练基座与指令微调 checkpoint 均以 Apache 2.0 许可开源，可替换现有 Mistral 7B 系统。
推荐理由：Mistral 与 NVIDIA 联合发布的 12B 模型，给出了 128k 上下文、Apache 2.0 许可和 Tekken 分词器的具体压缩数据，便于判断其替换 Mistral 7B 的可行性。
Mistral AI精选AI 评分7171 Mistral 发布 Codestral Mamba 代码模型
Mistral AI 发布 Codestral Mamba，这是继 Mixtral 系列之后在新架构上的又一步探索，可免费使用、修改和分发。该模型采用 Mamba 架构，具备线性时间推理和理论上可建模无限长序列的能力，在 256k tokens 的上下文检索能力上做了测试，Mistral 称其表现与基于 Transformer 的 SOTA 模型相当。
推荐理由：Mistral 发布基于 Mamba 架构的代码模型，给出参数规模、256k 检索测试和多种部署路径，可据此判断非 Transformer 架构在代码场景的可用性。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 Hugging Face 发布 SmolLM 系列小模型，含 135M、360M 和 1.7B 三个尺寸
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：原文公开了三个尺寸小模型的训练数据配比与评测对比，可据此判断端侧小模型的取舍。
Hugging Face Blog精选AI 评分7878 Google 发布开源模型 Gemma 2，含 9B 与 27B 两个版本
Google 发布开源大模型 Gemma 2，提供 9B 和 27B 两个规模，各有预训练基础版和指令微调版，上下文长度 8K tokens，沿用可商用、可微调、可再分发的宽松许可。
推荐理由：梳理 Gemma 2 的滑窗注意力、软截断与蒸馏等改动，并给出与 Llama 3、Qwen 1.5 的基准对比。