模型

Ai2 于 2026 年 3 月 5 日发布的全开放 7B 模型，把 Transformer 注意力与门控 DeltaNet 线性循环层混合堆叠，以少 49% 的训练 token 达到 Olmo 3 7B 的 MMLU 准确率。

大语言模型开源深度学习

NVIDIA Nemotron 3 是 2025 年 12 月宣布的开放混合专家语言模型系列，分 Nano、Super、Ultra 三种规格，最长支持 100 万标记上下文。

大语言模型开源智能体与工具调用

Olmo 3 是艾伦人工智能研究所（Ai2）完全开放语言模型的第三代，2025 年 11 月 20 日宣布，提供 7B 和 32B 稠密 Transformer 规模，上下文 65,536 词元，数据全部公开。

大语言模型开源推理

SAM 3 是 Meta 于 2025 年 11 月发布的分割一切模型第三代，可依据简短文字或示例图像，找出并分割某一概念的全部实例。Meta 报告称，它在这项任务上的准确率是现有系统的两倍。

开源基础模型数据与数据集

DeepSeek-OCR 是一个约 3B 参数的开源文字识别模型，它把长文本渲染成图像、用很少的视觉词元把文字读回来，用来检验「光学压缩」能否代替超长文本上下文。

开源中国 AI多模态

Qwen3-Next 是阿里巴巴通义千问团队2025年9月以 Apache 2.0 许可证开源的模型，总参数 800 亿、每个词元仅激活 30 亿，其混合架构后来被用于 Qwen3.5。

大语言模型开源中国 AI

NVIDIA Nemotron Nano 2 是一款 9B 参数的小型推理模型，采用 Mamba 与 Transformer 混合架构，主打长上下文推理下的高吞吐，并开放了权重与大部分训练数据。

大语言模型开源推理

SmolLM3 是 Hugging Face 于 2025 年 7 月 8 日发布的 30 亿参数开放模型，支持六种语言与最长 128K 令牌的上下文，可切换推理模式。

大语言模型开源推理

Skild Brain 是 Skild AI 开发的通用机器人基础模型，在包含 10 万台不同机器人的虚拟环境中训练，可装配到现有机器人硬件上，而不是为单一任务专门设计。

企业软件深度学习基础模型

Aurora 是一个面向地球系统的基础模型，用超过 100 万小时的地球物理数据训练，在天气、空气质量、海浪和热带气旋路径预报上优于业务预报，计算成本低几个数量级。

深度学习基础模型科学发现

Falcon-H1 是 Falcon 系列的一组开放权重语言模型，把 Transformer 注意力与状态空间模型并行组合，参数规模从 0.5B 到 34B，权重以 Falcon-LLM Licence 发布。

大语言模型开源基础模型

π0.5 是 Physical Intelligence 于 2025 年 4 月发布的视觉-语言-动作模型，主打开放环境泛化，通过混合多种异构数据共同训练，能让移动机器人整理从未见过的房间。

深度学习基础模型多模态

OLMo 2 系列中参数规模最大的模型，320 亿参数，数据、代码、权重与训练细节全部公开；Ai2 称它是首个在多项学术基准上超过 GPT-3.5-Turbo 和 GPT-4o mini 的完全开源模型。

大语言模型开源数据与数据集

Mistral OCR 是 Mistral AI 于 2025 年 3 月 6 日发布的文档理解 API，能识别文档中的文本、表格、公式与媒体，覆盖数千种文字和语言，后来被更新的 OCR 版本取代。

企业软件数据与数据集计算机视觉

Helix 是 Figure 2025 年 2 月发布的人形机器人视觉-语言-动作模型，分两个速度层，用约 500 小时遥操作数据训练，全部在本机 GPU 运行。

深度学习基础模型多模态

Phi-4 是微软于 2024 年 12 月发布的 140 亿参数稠密解码器式语言模型，训练重心放在数据质量与合成数据上，2025 年 1 月以 MIT 许可证放出完整权重。

大语言模型开源推理

OLMo 2 是艾伦人工智能研究所（Ai2）第二代完全开放的语言模型，2024 年 11 月发布 7B 与 13B 两个规模，权重、数据、代码与训练配方全部公开。

大语言模型开源数据与数据集

SmolLM2 是 Hugging Face 于 2024 年 11 月发布的第二代小型语言模型系列，包含 135M、360M 和 1.7B 三种规模，以 Apache 2.0 许可开放，强调数据而非参数规模。

大语言模型开源消费级应用

π0 是 Physical Intelligence 发布的通用机器人策略，从 30 亿参数的视觉语言模型改造而来，用流匹配输出连续动作，能以每秒最多 50 次的频率驱动机器人完成灵巧操作。

深度学习基础模型多模态

Stability AI 于 2024 年 10 月推出的文生图模型系列：81 亿参数的 Large、4 步出图的 Large Turbo 和 25 亿参数的 Medium，按社区许可发布。

开源生成式模型创意工具

Molmo 是 Ai2 于 2024 年 9 月 25 日发布的一系列开放视觉语言模型，能在图像中指出具体物体，权重、代码、数据与评测全部公开。

开源多模态数据与数据集

SAM 2 是 Meta 于 2024 年 7 月发布的分割一切模型第二代，可以实时分割图像和视频中的物体。随模型发布的还有 SA-V 视频数据集。

开源基础模型数据与数据集

SmolLM 是 Hugging Face 于 2024 年 7 月公开发布的一系列小型语言模型，参数量分别为 135M、360M 和 1.7B，面向设备端运行，并用一套专门构建的语料训练。

大语言模型开源消费级应用

Nemotron-4 340B 是 NVIDIA 于 2024 年 6 月 14 日发布的开放模型系列，包括基础、指令和奖励三个版本，用于生成合成训练数据。

大语言模型开源企业软件

OpenVLA 是一个 70 亿参数的开源视觉-语言-动作模型，在 97 万条真实机器人演示上训练，权重、代码与微调工具一并公开，让其他团队能在自己的机器人上微调和部署。

开源基础模型多模态

Octo 是一个开源的通用机器人策略，用 80 万条机器人轨迹训练的基于 Transformer 的扩散模型，可以直接控制多种机器人，并能高效微调到新的机器人配置。

开源深度学习基础模型

OpenELM 是 Apple 发布的一系列小型开放语言模型，共 270M 至 3B 四种规模，并公开了训练框架、日志、检查点以及转换为 MLX 的代码。

大语言模型研究史开源

StarCoder2 是 BigCode 联合 NVIDIA 于 2024 年 2 月发布的开放代码模型系列，含 3B、7B、15B 三种规模，训练数据与代码一并公开。

大语言模型开源数据与数据集

Stable Diffusion 3 由 Stability AI 于2024年2月22日预览发布，是一组参数从8亿到80亿不等的模型，结合了扩散 Transformer 与流匹配（flow matching）。

开源生成式模型创意工具

Aya 101 是 Cohere For AI 发布的指令微调模型，参数量 13 billion，能用 101 种语言遵循指令，2024 年 2 月以 Apache 2.0 许可证开放。

大语言模型开源基础模型

DeepSeekMoE 是 DeepSeek 在 2024 年 1 月发布的混合专家架构，通过细粒度专家分割与共享专家隔离，让每个专家掌握更聚焦的知识。其 16B 开源模型以远低于同类模型的计算量取得了相当的表现。

大语言模型开源中国 AI

FunSearch 是一种把预训练大语言模型放进进化循环、去搜索「解题程序」而不是「答案」的方法，在 cap set 问题与在线装箱问题上给出了超越已知基线的新结果。

深度学习推理科学发现

Phi-2 是微软研究院 2023 年 12 月 12 日公布的 27 亿参数基座语言模型，微软称它在复杂基准上匹配或超过最多 25 倍大的模型，成为小模型路线的一个参照点。

大语言模型开源推理

GNoME 是 Google DeepMind 于 2023 年 11 月 29 日公布的深度学习工具，用于预测新型无机晶体；它给出 220 万个候选晶体，其中 38 万个被预测为最稳定。

深度学习数据与数据集科学发现

GraphCast 是 Google DeepMind 的机器学习天气预报模型，能在单台 TPU 上不到一分钟生成 10 天全球预报，并在多数测试变量上优于 ECMWF 的 HRES。

开源深度学习科学发现

Grok-1 是 xAI 的首个大语言模型，2023 年 11 月 3 日作为 Grok 聊天助手的引擎公布，其 3140 亿参数的权重于 2024 年 3 月开放。

大语言模型开源基础模型

Phi-1.5 是微软研究院的 13 亿参数语言模型，用经过挑选和生成的「教科书式」文本训练，不用网页抓取数据；报告称其自然语言表现可与体积大 5 倍的模型相比。

大语言模型开源推理

RT-2 是 Google DeepMind 2023 年 7 月 28 日公布的视觉-语言-动作模型，把图像和文字指令转成机器人动作，陌生场景成功率从 32% 升至 62%。

多模态机器人计算机视觉

盘古气象大模型是用三维深度网络做全球中期天气预报的模型，论文于2023年发表在《自然》；在再分析数据上，它在所有测试变量上的确定性预报都强于欧洲中期天气预报中心的业务系统。

中国 AI深度学习科学发现

Phi-1 是微软研究院发布的一个 13 亿参数的 Transformer 语言模型，专攻 Python 代码；它用经过筛选的「教科书质量」数据和合成数据说明，数据质量可以在一定程度上替代模型与数据规模。

大语言模型开源数据与数据集

PaLM 2 是 Google 于 2023 年 5 月 10 日发布的第二代 Pathways 语言模型，分为四个规模，被用于包括 Bard 在内的 25 个以上 Google 产品。

大语言模型企业软件消费级应用

StarCoder是BigCode项目于2023年5月4日发布的开放代码语言模型，约155亿参数，由Hugging Face与ServiceNow共同领导的项目推出。

大语言模型开源数据与数据集

Stable LM 是 Stability AI 于 2023 年 4 月发布的开源语言模型系列，首批为 30 亿和 70 亿参数的 alpha 版；基础模型允许商用，指令微调版本仅限研究。

大语言模型开源基础模型

RT-1 是一个控制真实机器人的变换器模型，用 13 台机器人历时 17 个月收集的超过 13 万个回合训练，在 700 多条指令上报告了 97% 的成功率。

研究史基础模型多模态

OPT-175B 是 Meta AI 于 2022 年 5 月公布的 1750 亿参数语言模型。Meta 称，它是同等规模中首个连同预训练模型与训练、使用代码一起发布的模型。

大语言模型研究史开源

AlphaCode 是 DeepMind 面向竞赛编程的代码生成系统，2022 年公布，在训练数据之后的 Codeforces 比赛上估计排名接近中位水平。

大语言模型研究史代码

Gopher 是 DeepMind 于 2021 年 12 月公布的 2800 亿参数大语言模型，同时被用来研究规模究竟能带来什么、不能带来什么。

大语言模型研究史欧洲 AI

NVIDIA 与微软 2021 年 10 月联合发布的 5300 亿参数语言模型，为当时最大的单体 Transformer 语言模型。

大语言模型基础模型硬件与算力

RoseTTAFold 是贝克实验室 2021 年发表的三轨神经网络蛋白质结构预测方法，在 CASP14 上精度接近 AlphaFold2，能仅凭序列预测蛋白质复合物，代码公开并配有公共服务器。

研究史开源深度学习

文心 ERNIE 3.0 是 2021 年公布的大规模预训练语言模型，参数量 100 亿，把纯文本与大规模知识图谱一起用于训练，并融合自回归与自编码两种网络，让同一个模型既能做语言理解也能做生成。

大语言模型研究史中国 AI