模型

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

GWM-1 是 Runway 发布的首个「通用世界模型」，以自回归方式实时逐帧生成 720p 视频，并可由相机位姿、机器人指令或音频驱动。

多模态机器人生成式模型

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

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

Genie 3 是 Google DeepMind 的通用世界模型，于 2025 年 8 月 5 日公布。它用文字提示生成可实时导航的 720p 交互环境，帧率为每秒 24 帧，以有限研究预览的形式发布。

智能体与工具调用生成式模型仿真

混元 3D 世界模型 1.0 是腾讯开源的 3D 世界生成模型，可从文字或图像生成可探索、可导出网格的三维场景。它于 2025 年 7 月发布，此后又推出了一系列更轻量、更快的版本。

开源中国 AI生成式模型

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

Isaac GR00T N1 是 NVIDIA 于 2025 年 3 月 18 日发布的人形机器人开放基础模型。它可针对具体机器人或任务再做后训练，并把负责规划的模型与负责快速运动的模型组合在一起。

开源基础模型机器人

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

NVIDIA Cosmos 是一组世界基础模型，可生成符合物理规律的视频，用于训练机器人和自动驾驶汽车，2025 年 1 月以开放权重发布。

开源基础模型机器人

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

Genie 2 是 Google DeepMind 开发的基础世界模型，于 2024 年 12 月 4 日公布，能把一张提示图像变成一个可玩的 3D 环境，人和 AI 智能体都能用键盘鼠标在其中行动。

智能体与工具调用生成式模型仿真

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

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

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

Google DeepMind 的生成式世界模型，110 亿参数，能根据文本、图像或草图生成可逐帧操控的虚拟世界；是首个在无标注互联网视频上训练、无需动作标签的生成式交互环境。

研究史生成式模型仿真

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

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

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

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

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

MuZero 是 DeepMind 的强化学习算法，将树搜索与学习到的模型结合，在未被告知环境规则的情况下，于 Atari、围棋、国际象棋和将棋上达到超人类水平。

研究史深度学习推理

T5 是 Google 的 Transformer 语言模型系列，把所有语言任务统一成「文本输入、文本输出」。其 110 亿参数版本在多项基准上取得当时最好成绩，代码、预训练模型与 C4 数据集均公开。

大语言模型开源基础模型

AlphaStar 是 DeepMind 开发的《星际争霸 II》AI。2019 年它在三个种族上都达到宗师水平，在 Battle.net 活跃玩家中排名超过 99.8%。

研究史深度学习推理

IBM Watson 是 IBM 研发的问答计算机系统，由 David Ferrucci 领导团队开发；2011 年 2 月它在电视问答节目《Jeopardy!》中击败了该节目历史上最强的两位冠军。

研究史企业软件推理