Thinking Machines 发布 Inkling 2 Small:68 小时预训练 594B 多模态 MoE 模型
Thinking Machines 发布 Inkling 2 Small,这是一款 594B 总参数、17B 激活参数的多模态 MoE 模型,在 GB300 集群上仅用 68 小时完成 8.4T tokens 的原生 NVFP4 预训练。
推荐理由:原文梳理了 Inkling 2 Small 的训练效率、基准表现及对齐过程,为评估西方开源模型竞争力提供了具体参照。
Thinking Machines 发布 Inkling 2 Small,这是一款 594B 总参数、17B 激活参数的多模态 MoE 模型,在 GB300 集群上仅用 68 小时完成 8.4T tokens 的原生 NVFP4 预训练。
推荐理由:原文梳理了 Inkling 2 Small 的训练效率、基准表现及对齐过程,为评估西方开源模型竞争力提供了具体参照。
Recursive 发布免费开源编码模型 Flint,该模型由 AI 系统 Eureka Machine 辅助构建,可在笔记本本地运行。Flint 采用 MoE 架构,激活参数 25 亿,在 SWE-Bench Verified 等基准测试中表现优于同级别模型,并已在 Hugging Face 开放下载。
推荐理由:文章展示了 Recursive 利用 AI 辅助研发流程在四个月内构建出可本地运行的编码模型,为端侧 AI 开发提供了具体案例。
Black Forest Labs 发布 56 亿参数的开放权重模型 FLUX 3 Image Klein,支持文本生成图像、编辑及多参考图生成。该模型原生支持 4K 输出,INT8 版本仅需 8GB 显存即可在消费级 GPU 上运行,生成一张图像耗时不足 9 秒。
推荐理由:该模型以 8GB 显存即可运行的特性降低了本地部署门槛,其开放权重与商业许可条款为中小开发者提供了新的选择。
Nvidia 发布了 1200 亿参数的开源多模态模型 Nemotron 3.5 Super VL,专为处理文本、图像、文档和视频的企业级智能体设计。该模型采用 MoE 架构,每 token 仅激活 120 亿参数,并同步推出了适用于本地 PC 和边缘设备的 Nemotron 3.5 Bolt 系列。
同一新闻,精选展示《NVIDIA 发布 Nemotron 3.5 Super VL 及 Bolt 系列开源模型,覆盖数据中心至边缘部署》
Mistral 表示其新模型 Le Chonk 能够与顶级闭源模型相媲美,同时保持开放权重特性。
Google DeepMind 发布 EmbeddingGemma 2,这是一个基于 Gemma 4 架构、拥有 7.4 亿参数的开源多模态嵌入模型,支持在端侧统一处理文本、代码、图像、音频和视频。
推荐理由:该模型在 7.4 亿参数规模下统一了文本、图像、音频和视频嵌入,为端侧多模态检索提供了具体的性能基准与部署方案。