开源

Meta AI 是 Meta Platforms 的人工智能研究与模型机构，2013 年以 FAIR 之名成立，推出了 PyTorch 以及 Llama、Muse 等模型系列。

Google 的第二代机器学习系统，2015 年 11 月 9 日以 Apache 2.0 许可开源，接替前代系统 DistBelief。

PyTorch 是 Meta 于 2017 年发布的开源深度学习框架，现由 Linux 基金会旗下的 PyTorch 基金会治理。它既用于研究，也用于训练和运行生产环境中的大模型。

BERT 是 Google 的双向语言模型，通过遮盖部分词再还原的方式预训练，微调后在问答和语言理解基准上刷新成绩，并被用于 Google 搜索。

NVIDIA A100 是首款基于 Ampere 架构的数据中心 GPU，2020 年 5 月 14 日发布。它引入第三代 Tensor Core、TF32 格式和多实例 GPU，后来成为训练大语言模型的常用硬件。

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。

Stability AI 于 2022 年 8 月 22 日公开发布的开放权重文生图模型，基于潜扩散，可在消费级显卡上运行，让本地生成图像变得容易获得。

LangChain 是 2022 年 10 月发布的开源框架，让开发者把大语言模型与外部数据、API 和工具连接起来，组合成「链」和智能体，是构建大模型应用的常用起点。

vLLM 是一个开源的大语言模型服务系统，建立在 PagedAttention 之上，用操作系统管理虚拟内存的思路管理 KV 缓存。论文报告在时延相同的情况下，其吞吐是此前服务系统的 2-4 倍。

Meta AI 于 2023 年 2 月发布的一系列基础语言模型，有 7B 到 65B 四种规模，只用公开数据训练；其中 13B 版本在多数基准测试上被报告优于 GPT-3。

LLaMA 是参数规模 7B 至 65B 的基础语言模型系列，仅用公开数据集训练；13B 模型在多数基准上超过 GPT-3，且全部模型向研究社区发布。

llama.cpp 是用 C/C++ 编写的开源推理引擎，让大语言模型能在普通电脑上运行，由 Georgi Gerganov 于 2023 年 3 月创建，推动了本地推理的普及。

深度求索（DeepSeek）是一家中国人工智能公司，2023 年 7 月在杭州成立，源自幻方量化旗下的 AGI 研究实验室，主力模型多以开放权重发布。

这是一篇 2023 年 7 月由 Hugo Touvron 领衔、Meta 多位作者完成的论文，提出并发布了参数量从 70 亿到 700 亿的 Llama 2 系列预训练与微调模型，并详细说明了对话版本如何微调、如何提升安全性。

Mixtral 8x7B 是 Mistral AI 的稀疏专家混合语言模型，每层由路由器为每个词元挑选 2 个专家，总共可访问 47B 参数，推理时只用到 13B。

ESM3 是 EvolutionaryScale 于 2024 年 6 月发布的蛋白质生成模型，能同时依据序列、结构和功能进行推理，并生成了与已知荧光蛋白相距约 5 亿年演化距离的新蛋白。

Llama 3.1 于 2024 年 7 月 23 日发布，在 Llama 3 系列中加入了 4050 亿参数的模型，并把上下文扩展到 12.8 万个词元。Meta 称，这是目前最强、可公开获取的基础模型。

Meta 2024 年的论文，把 Llama 3 描述为一组基础模型（80 亿、700 亿和 4050 亿参数），预训练语料约 15 万亿 token，并报告其在广泛任务上与 GPT-4 等领先模型质量相当。

模型上下文协议（MCP）是连接 AI 助手与数据所在系统的开放标准。Anthropic 于 2024 年 11 月 25 日开源该协议，后将其捐赠给智能体人工智能基金会。

DeepSeek-V3 是深度求索（DeepSeek）于 2024 年 12 月发布的开放权重模型，采用混合专家（mixture-of-experts）架构，总参数 6710 亿，每个词元激活 370 亿。

DeepSeek-AI 发布的 DeepSeek-V3 技术报告，介绍了一个总参数 6710 亿的混合专家语言模型，涵盖架构、训练流程与评测，并给出了 278.8 万 H800 GPU 小时完成全部训练的效率数据。

DeepSeek-R1 是深度求索（DeepSeek）于 2025 年 1 月 20 日发布的开放权重推理模型，以 DeepSeek-V3-Base 为基础，经强化学习训练，采用允许商业使用和蒸馏的 MIT 许可证。

DeepSeek-R1 报告介绍了如何主要依靠强化学习，并对正确答案给予奖励，训练出一个推理模型。它在数学、代码和推理基准上的表现与 OpenAI 的 o1 相当，权重也以开放形式发布。

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。

通义千问 Qwen3 是阿里巴巴于 2025 年 4 月 29 日以 Apache 2.0 许可证发布的模型系列，主要特点是混合思考模式，同一模型既可逐步推理，也可直接作答。

《Qwen3 技术报告》介绍阿里巴巴 Qwen3 系列大语言模型，覆盖稠密与混合专家架构，统一思考与非思考模式，并加入思考预算机制，全部以 Apache 2.0 许可证发布。

Kimi K2 是月之暗面于 2025 年 7 月发布的开放权重混合专家语言模型，总参数 1 万亿，每个词元激活 320 亿，上下文窗口 128K 个词元。

Kimi K2 是 Moonshot AI 的万亿参数混合专家模型，用 MuonClip 优化器完成预训练，并以大规模智能体数据与强化学习做后训练；报告称它在开源非思考模型中处于领先，并公开了基座与后训练权重。

智能体 AI 基金会（AAIF）是 Linux 基金会旗下的项目，2025 年 12 月启动，为智能体的互操作、安全与可问责提供厂商中立治理。它在不到一年里从托管 3 个项目增至 10 个，成员组织超过 300 家。

DeepSeek-V4 包括 V4-Pro 与 V4-Flash 两款混合专家模型，2026 年 4 月 24 日以预览版发布，支持 100 万词元上下文。

DeepSeek-V4 系列的预览报告：Pro 版总参数 1.6 万亿、Flash 版 2840 亿，两者均支持百万 token 上下文，并给出了让这一长度变得可负担的注意力、连接与优化器改动。

Kimi K3 是月之暗面发布的 2.8 万亿参数开放权重多模态模型，2026 年 7 月 16 日发布，7 月 27 日公开权重，适用 Kimi K3 许可证。

Kimi K3 是月之暗面发布的 2.8 万亿参数混合专家模型，具备原生视觉与百万 token 上下文，权重随报告开放；报告称其多项任务达前沿水平，但整体仍落后最强闭源模型。

K2 Horizon 是基础模型研究院（IFM）于 2026 年 9 月发布的一系列六个开放语言模型，权重、代码、训练数据和训练配方一并以 Apache 2.0 许可公开。

Jais-3-375B-A23B 是基础模型研究所（IFM）推出的阿拉伯语旗舰开源混合专家模型：总参数 3750 亿、每 token 激活 230 亿，上下文窗口 51.2 万 token，权重以 Apache 2.0 发布。

JAX 是一个面向加速器的 Python 数组计算与程序变换库，用于高性能数值计算和大规模机器学习。它提供 NumPy 风格的接口，并把编译、批处理、自动微分和并行化做成可组合的变换。

马克·扎克伯格是 Meta Platforms 董事长兼首席执行官，2013 年推动成立 FAIR 研究实验室，2025 年宣布成立 Meta 超级智能实验室。

梁文锋（Liang Wenfeng）是中国企业家，DeepSeek创始人，也是量化基金High-Flyer的共同创办人。他是DeepSeek-R1论文的通讯作者。

Arthur Mensch（阿蒂尔·门施）是法国 AI 研究者，曾在 DeepMind 工作，2023 年联合创办 Mistral AI 并任首席执行官。

Mila是位于蒙特利尔的深度学习研究所，1993年由约书亚·本吉奥（Yoshua Bengio）创立，前身为LISA，培养出伊恩·古德费洛（Ian Goodfellow）等人。

C4.5 是一个机器学习系统，能从已知类别的案例中生成决策树或 if-then 规则。J. Ross Quinlan 1993 年的书完整介绍了它的 C/UNIX 实现、源代码和使用方法。

1998 年成立的非营利组织，守护《开放源代码定义》，并于 2024 年发布《开源 AI 定义》，为「什么算开源」提供共同参照。

Torch 是一个面向机器学习的科学计算框架，以 LuaJIT 作为脚本层、C/CUDA 作为底层实现，把 GPU 放在首位，并拥有庞大的社区扩展包生态。

OWL（网络本体语言）是 W3C 于 2004 年 2 月 10 日发布的推荐标准：一种在 Web 上发布和共享本体的语义标记语言，用形式语义为词项给出定义，让软件能处理信息的内容，而不只是把它呈现给人。

NVIDIA 研究院是 NVIDIA 的研究机构，2006 年成立，拥有 200 多名科学家，研究 AI、自动驾驶、高性能计算和图形，并开发开放的 Nemotron 模型系列。

Theano 是蒙特利尔学习算法研究所开发的 Python 库与优化编译器，用于高效处理多维数组表达式，自 2007 年起结合符号求导、GPU 运行与 C 代码生成，支撑大规模科学计算与教学。

Common Crawl 是一家非营利机构，自 2007 年起抓取公开网页，并把 PB 级的存档和数据集免费开放。它的语料库后来成为训练大语言模型的重要数据来源之一。

阿里云是阿里巴巴集团的云计算业务，也是通义千问（Qwen）大模型家族的研发方。通义千问既以开放权重发布，也有闭源的旗舰模型。

scikit-learn 是一个用 Python 编写的开源统计学习库，2007 年起步、2010 年 2 月 1 日首次公开发布，如今是 GitHub 上最流行的机器学习软件之一。

2011 年的一篇 workshop 论文，介绍 Torch7：一个扩展 Lua 的数值计算框架与机器学习库，用轻量脚本语言换灵活性，用底层优化内核换速度。

2011 年《机器学习研究杂志》论文提出一套统一的神经网络架构与学习算法，以大量无标注语料学习表示，用极少任务专用工程完成词性标注、组块分析、命名实体识别和语义角色标注。

谷歌的 Tomas Mikolov 等人 2013 年提交的这篇论文提出 CBOW 和 Skip-gram 两种简单结构，能快速从海量文本学习词向量，是 word2vec 的基础。

保罗·艾伦于2014年创办的非营利人工智能研究机构，总部在西雅图，以 Semantic Scholar 学术搜索和公开训练数据、代码与中间检查点的 OLMo 系列开放语言模型闻名。

Caffe 是以 BSD 许可证发布的 C++ 深度学习库，带 Python 和 MATLAB 绑定，用于训练和部署卷积神经网络，由 Yangqing Jia 等人在 2014 年的论文中提出。

Keras 是用 Python 编写的深度学习 API，可运行在 JAX、TensorFlow 或 PyTorch 之上，让同一份模型代码在多个框架间迁移。

Hugging Face成立于2016年，运营模型社区Hub并开发Transformers等开源库。2026年9月，英伟达宣布收购该公司。

OpenAI Gym 是 2016 年 4 月以 beta 形式公布的强化学习工具包，既提供从经典控制任务到 Atari 游戏、模拟机器人的环境集合，也提供一个用于比较和复现结果的网站。

飞桨（PaddlePaddle）是百度开源的深度学习框架，2016 年 9 月对外开放，前身是 2013 年起在百度内部研发的 Paddle 平台，发布时被称为国内首个开源深度学习平台。

ONNX 是一种开放的机器学习模型表示格式，2017 年 9 月由微软和 Facebook 公布，让开发者能把模型在不同框架之间搬移，而不必每次在互不兼容的格式之间做转换。

AI21 Labs 是一家以色列人工智能公司，2017 年 11 月在特拉维夫创立，开发 Jurassic 与 Jamba 系列大语言模型，以及 Wordtune 写作助手。

GPT-1 是 OpenAI 的第一代生成式预训练 Transformer，发布于 2018年6月。它表明，先用无标注文本预训练、再针对具体任务微调的同一个语言模型，能够改进多项语言任务的结果。

Papers with Code 是免费开放的机器学习论文与代码资源，并维护追踪任务最先进水平的基准排行榜；2019 年底起由 Facebook 控股，2026 年重新上线。

Stability AI 是一家成立于 2019 年的英国生成式 AI 公司，2022 年因公开发布开放权重图像模型 Stable Diffusion 而广为人知，此后面临关于训练数据的版权诉讼。

智谱（Z.ai）是一家总部位于北京的 AI 公司，2019 年由清华大学衍生成立，开发 GLM 模型系列及聊天机器人、视频、智能体与编程产品，2026 年 1 月在香港上市。

穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学（MBZUAI）位于阿布扎比，2019 年成立，2021 年迎来首批研究生。校内设基础模型研究所，开发 K2、Jais 与 PAN 等模型。

GPT-2 是 OpenAI 于2019年2月宣布的大型语言模型，最大版本有 15 亿参数。OpenAI 起初没有公开完整模型，随后分阶段发布，直到2019年11月才发布完整版本。

百度于 2019 年 3 月发布的第一代 ERNIE 预训练语言模型，在 BERT 的掩码预训练基础上加入实体级和短语级掩码，并在五项中文 NLP 任务上报告了当时最好的成绩。

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。

Hugging Face Hub是人们分享机器学习模型、数据集和演示应用的平台，到2026年9月已有300多万个模型和1800多万用户。

EleutherAI 是草根 AI 研究团体，2020年7月始于 Discord 服务器，发布了 The Pile 及多个开放模型，2023年成为非营利研究机构。

The Pile 是 EleutherAI 于2020年12月31日发布的 825 GiB 英文文本数据集，由22个数据源组成，并附有一篇 arXiv 论文。多个该团体的开放模型都用它训练。

OpenAI 于 2021 年发布的图像-文本模型，用约 4 亿对图文数据训练，靠把图像与文字提示逐一比对来完成分类，不需要针对具体任务的训练。

GPT-J-6B 是 EleutherAI 于 2021 年 6 月发布的约 60 亿参数开源语言模型，以 Apache 2.0 许可开放，公开基准成绩接近 GPT-3 Curie，是当时最大的开源类 GPT-3 模型。

LoRA（低秩适配）是一种高效微调方法：冻结预训练模型权重，只训练新加入的低秩矩阵，从而大幅减少可训练参数与显存开销，效果接近全量微调。

Triton 是 OpenAI 开源的、语法接近 Python 的 GPU 编程语言与编译器。没有 CUDA 经验的研究者也能用它写出高效的 GPU 内核，性能多数情况下接近专家手写的水平。

稀宇科技（MiniMax）是总部位于上海的人工智能公司，2021年12月由商汤科技的计算机视觉研究者创办，开发文本、语音和视频生成模型，2026年1月在港交所上市。

GPT-NeoX-20B 是 EleutherAI 于 2022 年 2 月发布的 200 亿参数开放语言模型，权重以 Apache 2.0 协议公开，训练与评测代码一并开源。

BLOOM是BigScience项目于2022年7月12日发布的1760亿参数开放多语言大语言模型，权重依据负责任使用的RAIL许可证提供。

Whisper 是 OpenAI 开源的语音识别系统，2022 年 9 月发布，训练数据达 68 万小时，可转写多语言语音并翻译成英文。

GLM-130B 是清华大学 KEG 实验室与智谱 AI 联合发布的 1300 亿参数开源中英双语稠密语言模型，目标是在千亿参数规模上做出一个不输 GPT-3 的开放模型。

LAION-5B 是一个公开的图文对数据集，包含 58.5 亿条经 CLIP 过滤的图像-文本对，目的是让少数实验室之外的研究者也能研究和复现大规模视觉语言模型。

LlamaIndex 是一个开源的 Python 库，用于在大型语言模型之上构建检索增强生成应用和 AI 智能体。它最初只是 2022 年底一名工程师写的小型索引工具 GPT Tree Index。

阿里巴巴达摩院与 CCF 开源发展委员会等伙伴共同推出的开源模型社区，2022 年正式发布，汇聚数百个可直接取用的模型，推动「模型即服务」。

智谱 AI 与清华 KEG 在 2023 年发布的开源双语对话模型，参数约 62 亿，小到可在一张消费级显卡上跑起来，权重对研究完全开放。

Hugging Face 于 2023 年推出的公开大模型排行榜，用完全统一的设置评测开源模型，让分数可复现、可比较；2025 年退役。

H800 是 NVIDIA 为中国市场改版的 H100 数据中心 GPU，通过削减芯片间传输速率满足 2022 年 10 月的美国出口规则。它后来被用于训练 DeepSeek-V3，并在 2023 年 10 月被收紧后的管制覆盖。

零一万物是 2023 年在北京成立的人工智能公司，由李开复创办。公司研发开源与闭源大模型（包括 Yi 系列），并推出一站式企业平台「万知」。

2023 年在北京成立的中国人工智能公司，由三位清华同学创办，主要产品是长上下文助手 Kimi 和 K 系列模型，估值在几年内快速攀升。

2023 年 3 月发布的开源自主智能体，借助 OpenAI 的大型语言模型（如 GPT-4）把用户给出的目标拆成子任务，并调用网页浏览等工具去完成。

Mistral AI 是 2023 年 4 月在巴黎成立的法国 AI 公司，发布开放权重和商业模型，推出 Le Chat 与 Vibe，并多次大额融资。

Segment Anything 模型（SAM）是 Meta AI 于 2023 年 4 月发布的可提示图像分割模型。给它一个点、框或掩码，它就能圈出对应的物体。

阶跃星辰是 2023 年 4 月在上海成立的 AI 公司，由多名前微软员工创办，专注多模态大模型，并陆续开源了多款 Step 系列模型。

百川智能是一家总部位于北京的 AI 公司，2023 年 4 月由王小川创立。公司自 2023 年起发布开源语言模型，2025 年起把重心转向 AI 医疗应用。

Aider 是运行在终端里的开源 AI 结对编程工具，为整个代码库建立地图，调用云端或本地语言模型修改代码，并把每次改动自动提交到 git。

Ollama 是一个用 Go 编写的开源工具，让用户在 macOS、Linux 和 Windows 上通过命令行或本地 REST 接口拉取并运行大语言模型。

Meta 于 2023 年 7 月发布的开源权重语言模型系列，有 7B、13B、70B 三种规模，各含对话微调版本 Llama 2-Chat，并以允许研究和商业使用的自定义许可证发行。

SDXL 是 Stability AI 于 2023 年 7 月发布的开源文生图扩散模型：35 亿参数的基础模型加一个精修阶段，原生生成 1024×1024 图像；蒸馏版 SDXL Turbo 把生成压缩到一步。

GGUF 是一种二进制模型文件格式，2023 年由 llama.cpp 项目推出，把张量和元数据装进同一个文件，广泛用于分发可本地推理的量化大语言模型。

通义千问（英文名 Qwen）是阿里巴巴推出的大语言模型系列。2023 年 8 月 3 日，首个开放权重的模型 Qwen-7B 发布，此后该系列陆续推出多个版本和尺寸。

AutoGen 是微软推出的构建 AI 智能体与应用的框架，其中的智能体可定制、可对话，并能把大语言模型、人类输入和工具结合起来。它由 2023 年 8 月 16 日提交到 arXiv 的论文提出。

Code Llama 是 Meta 于 2023 年 8 月发布的代码模型系列，由 Llama 2 在代码数据上继续训练而成，参数从 70 亿到 700 亿不等。

Baichuan 2 是百川智能的第二代开源模型系列，2023年9月6日发布 7B 和 13B 两种规格，提供基础版、对话版和 4 位量化版。商用需申请，并受用户规模限制。

Mistral AI 的第一个模型：2023 年 9 月以 Apache 2.0 许可发布的 73 亿参数语言模型，主打用小体量对标大得多的模型。

DSPy 是一种编程模型，把语言模型流水线表示为声明式模块构成的计算图，并用编译器按给定指标优化。

Fuyu-8B 是 Adept 于 2023 年 10 月开源的多模态模型。它去掉了图像编码器，能接受任意分辨率的图片，面向需要读屏幕、图表和 PDF 的智能体场景。

CrewAI 是一个用 Python 编写的开源框架，用于构建协同工作的 AI 智能体小组，由 João Moura 于 2023 年底创建，并获得 1800 万美元融资。

Yi-34B 与 Yi-6B 是零一万物 2023 年 11 月发布的双语开源基础模型，训练数据为 3 万亿词元，发布时在开源预训练模型中排名第一。

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。

MLX 是苹果机器学习研究团队 2023 年 12 月开源的机器学习框架，主要面向 Apple silicon。它仿照 NumPy 提供 Python 接口，并针对统一内存架构设计，让 CPU 与 GPU 共用同一份数据。

AMD 面向生成式 AI 的数据中心 GPU，2023 年 12 月发售，基于 CDNA 3 架构，以 192 GB HBM3 内存为主要卖点。

Mistral AI 于 2023 年 12 月发布的开源权重稀疏混合专家模型：总参数 467 亿，每个词元只用 129 亿，支持 32k 上下文，在多数基准上超过 Llama 2 70B。

SGLang 是一个用于高效执行复杂语言模型程序的系统，由前端语言和运行时组成；它复用键值缓存、加速结构化输出解码，论文报告在评测负载上吞吐最高达到当时先进推理系统的 6.4 倍。

Black Forest Labs（黑森林实验室）是德国弗莱堡的 AI 实验室，2024年创立，开发 FLUX 系列图像模型，2025年12月完成3亿美元 B 轮融资。

OLMo 是艾伦人工智能研究所（Ai2）的开放语言模型，2024 年 2 月 1 日以 1B 和 7B 两种规模发布，连同 Dolma 训练数据、训练代码、日志和检查点，全部采用 Apache 2.0 许可。

Gemma 是 Google DeepMind 于 2024 年 2 月发布的轻量级开放模型系列，有 2B 和 7B 两个规模，技术与 Gemini 同源，并按 Google 的使用条款开放商用。

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）。

EvoLLM-JP 是 Sakana AI 用进化搜索融合多个开源模型得到的日语模型，不靠从头训练；7B 版本在数学能力上超过了它的三个来源模型各自单独的水平。

DBRX 是 Databricks 于 2024 年 3 月 27 日发布的开放许可大语言模型，采用混合专家结构，总参数 1320 亿，每词元激活 360 亿。

Jamba 由 AI21 Labs 于2024年3月28日发布，是一个开放权重模型，把 Mamba 状态空间层与 Transformer 注意力层组合在一起，总参数 520 亿，上下文窗口为 25.6 万词元。

Llama 社区许可证是 Meta 为 Llama 3 模型定制的授权协议：允许免费使用和修改，但附带用途限制、署名义务和按用户规模设定的门槛，因此不符合通常意义上的开源定义。

Llama 3 是 Meta 于 2024 年 4 月 18 日发布的开放模型系列，有 80 亿和 700 亿参数两种规格。它在超过 15 万亿个公开来源的词元上完成预训练。

Phi-3 是微软的小型语言模型系列，2024 年 4 月以 38 亿参数的 Phi-3-mini 起步，这一模型小到可以在手机上运行。

Snowflake 于 2024 年 4 月发布的开源权重模型，总参数 4800 亿、激活 170 亿，采用稠密与混合专家混合的架构，训练成本不到 200 万美元。

DeepSeek-V2 是 2024 年 5 月发布的混合专家模型，总参数 236B、每 token 激活 21B，引入多头潜在注意力（MLA），是后续架构的验证起点。

通义千问 Qwen2 是 2024 年 6 月发布的新一代模型，包含 0.5B 至 72B 的五个尺寸，上下文最长可达 128K，多数尺寸采用 Apache 2.0 许可。

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。

FineWeb 是从 96 个网络快照构建的 15 万亿 token 预训练数据集，公开了处理代码与实验模型；教育子集 FineWeb-Edu 在知识推理基准上表现更好。

Cline 是一个开源自主编程智能体，可以 IDE 扩展、命令行助手和 SDK 的形式使用，由 Cline Bot Inc. 运营；其 VS Code 扩展的安装量已超过 1100 万开发者。

OpenHands 是一个开源的 AI 软件开发智能体平台，智能体可以写代码、使用命令行、浏览网页；项目采用 MIT 许可证，相关论文被 ICLR 2025 接收。

FLUX.1 是 Black Forest Labs 于2024年8月1日发布的120亿参数文生图（text-to-image）模型系列，分 pro、dev、schnell 三个版本，dev 为开放权重。

xAI 于 2024 年 8 月发布的一对模型，以 beta 形式向 X 订阅用户开放，新增图像输入，公布基准成绩，后来公开了权重。

LMSYS 是一家孵化开源 AI 项目的非营利组织，2023 年由多所大学合作发起，2024 年 9 月注册，做开放模型、系统与评测平台如 Chatbot Arena。

llms.txt 是一项提议中的标准：网站在固定位置放一个 /llms.txt 文件，用机器好读的形式说明自己，方便 AI 智能体使用。

通义千问 Qwen2.5 是 2024 年 9 月发布的一代模型。首批开放了 13 个权重模型，预训练数据最多达 18 万亿 token，上下文最长 128K，多数开源模型采用 Apache 2.0 许可。

Llama 3.2 于 2024 年 9 月 25 日发布，新增 110 亿和 900 亿参数的视觉模型，以及面向边缘和移动设备的 10 亿和 30 亿参数纯文本小模型。

开源人工智能定义（OSAID）是开源促进会于 2024 年 10 月发布的 1.0 版标准，规定一个模型要被称为开源，须公开设计与训练数据信息，并允许使用、修改和在此基础上继续开发。

混元 Large 是腾讯于 2024 年 11 月开源的混合专家模型，总参数 3890 亿，激活参数 520 亿，采用腾讯自有许可证发布。

混元视频（HunyuanVideo）是腾讯开源的文生视频模型，参数超过 130 亿，2024 年 12 月发布。本地运行至少需要 60GB 显存。

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。

MiniMax-01 是 MiniMax（稀宇科技）2025 年 1 月发布的开放权重模型系列，含语言模型 MiniMax-Text-01 与视觉语言模型 MiniMax-VL-01，采用混合注意力并支持超长上下文。

Thinking Machines Lab 是 Mira Murati 于 2025 年 2 月在旧金山创办的人工智能公司，推出用于微调开放权重模型的 API Tinker，并发布了开放权重的 Inkling 模型。

Step-Video-T2V 是阶跃星辰开源的文生视频模型，参数规模 300 亿。2025 年 2 月 17 日发布权重、代码、Turbo 版本和技术报告，采用 MIT 许可证。

通义万相 Wan2.1 是阿里巴巴于 2025 年 2 月开源的视频生成模型，可以根据文字或图片生成视频，并能在画面中呈现中英文文字。

Ling（百灵）是蚂蚁集团 InclusionAI 发布的开放权重混合专家语言模型系列，其技术报告主张无需高端 GPU 也能训练 300B 规模的 MoE 模型。

AGNTCY 是 Cisco 于 2025 年 3 月开源的智能体基础设施项目，2025 年 7 月由 Linux 基金会接纳，为不同厂商的 AI 智能体提供发现、身份、消息传递与可观测性能力。

通义千问团队于 2025 年 3 月 6 日发布的开源权重推理模型，参数规模 320 亿，主要靠规模化强化学习训练，官方称其表现可与体量大得多的 DeepSeek-R1 相若。

OpenAI 于 2025 年 3 月发布的开源智能体开发工具包，提供可配置的智能体、智能体之间的任务交接、安全护栏和调用追踪，是实验性项目 Swarm 的正式继任者。

Gemma 3 是 Google 于 2025 年 3 月发布的第三代 Gemma 开放模型，共有 1B 到 27B 四种规模，支持 128,000 词元的上下文，较大版本可处理图像，预训练阶段覆盖 140 多种语言。

文心大模型 4.5 是百度于 2025 年 3 月发布的原生多模态基础模型，可处理文本、图像、音频和视频。2025 年 6 月，百度开源了该系列的十款模型。

Llama 4 Maverick 是 Meta 于 2025 年 4 月 5 日与 Scout 同时发布的混合专家模型，总参数 4000 亿，上下文窗口为 100 万个词元。它在 LMArena 上的排名之后受到质疑。

Llama 4 Scout 是 Meta 于 2025 年 4 月 5 日发布的混合专家模型，总参数 1090 亿，每个词元激活其中 170 亿，上下文窗口达 1000 万个词元。

MiMo-7B 是小米 LLM-Core 团队推出的 70 亿参数推理模型，基座在 25 万亿 token 上预训练，再用可验证的数学与编程题做强化学习，报告称其表现超过 OpenAI o1-mini。

基础模型研究所（IFM）是阿布扎比穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学（MBZUAI）下属的研究机构，2025 年 5 月成立，在阿布扎比、硅谷、巴黎三地设点，研发 K2、Jais、PAN 等基础模型。

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。

2025 年的一篇论文提出「绝对零」范式：同一个模型自己出题、自己解题，由代码执行器统一判定对错，不使用任何外部数据，就在编程与数学推理上达到总体最佳水平。

这是 DeepSeek 推理模型的更新版本，2025 年 5 月 28 日以 MIT 许可证发布，在竞赛数学、科学与编程基准上成绩明显提高，并支持系统提示、增强了函数调用能力。

FLUX.1 Kontext 是 Black Forest Labs 于 2025 年 5 月 29 日宣布的图像模型系列，可以同时以文字和图片为输入，进行生成与编辑。其开放权重的 dev 版本于 2025 年 6 月发布。

MiniMax-M1 是 MiniMax（稀宇科技）于 2025 年 6 月发布的开放推理模型，总参数 456B，原生支持 100 万词元上下文，采用 Apache 2.0 许可，提供 40K 与 80K 两种思考预算版本。

GLM-4.5 是智谱（Z.ai）2025 年 7 月发布的开源大语言模型，总参数 3550 亿，同时发布较轻量的 GLM-4.5-Air。两者均为混合推理模型，采用 MIT 许可证。

EXAONE 4.0 是 LG 的大语言模型系列，一次发布 32B 与 1.2B 端侧两个尺寸，把易用的对话能力与推理模式合并到同一模型，并加入工具调用和西班牙语支持。

NAVER 于 2025 年 7 月发布的 147.4 亿参数推理模型，用剪枝与蒸馏把模型做小，再用四阶段推理训练流程训练，并称训练成本远低于同级模型。

Qwen3-2507 是 2025 年 7 月至 8 月分批发行的 Qwen3 更新系列，把思考与非思考模式拆成各自独立的模型，原生上下文扩到 262,144 个 token，多项基准成绩大幅超过原版非思考模式。

Qwen3-Coder 是 Qwen 团队推出的开放权重代码模型系列；其中 2025 年 7 月公布的旗舰版拥有 4800 亿参数，专门为智能体式编程任务而训练。

Step 3 是阶跃星辰开源的多模态推理模型，总参数 3210 亿，每个 token 激活 380 亿参数。2025 年 7 月发布，采用 Apache 2.0 许可证。

gpt-oss 是 OpenAI 于 2025 年 8 月 5 日发布的开放权重推理语言模型系列，提供 120b 和 20b 两个规模，采用宽松的 Apache 2.0 许可证。

字节跳动 Seed 于 2025 年 8 月开源的 360 亿参数模型系列，使用 12 万亿 token 训练，原生支持 512K 上下文，并允许用户设置「思考预算」。

DeepSeek-V3.1 由深度求索（DeepSeek）于 2025 年 8 月 21 日发布，采用 MIT 许可证，是该公司首个混合推理模型，同一组权重同时支持思考模式和非思考模式。

Qwen3-VL 是阿里巴巴通义千问团队2025年9月发布的开放视觉语言模型系列，以 Apache 2.0 许可证发布，旗舰版本为 2350 亿参数，支持长视频、界面操作与空间定位。

LongCat-Flash 是美团 LongCat 团队推出的 5600 亿参数混合专家语言模型，每个 token 平均激活约 270 亿参数，权重以 MIT 许可证开放。

腾讯 2025 年 9 月开源的图像生成模型：原生多模态，用自回归的混合专家结构把图像理解与生成放进同一个框架。

MiniMax-M2 是 MiniMax 于 2025 年 10 月发布的开源权重混合专家模型，总参数 230B、激活 10B，面向编程与智能体工作流。

智能体技能（Agent Skills）是由指令、脚本和资源组成的文件夹，Claude 只在相关任务中加载。2025 年 10 月推出，2026 年 10 月捐赠给开放基金会。

Kimi K2 Thinking 是 Moonshot AI 于 2025 年 11 月发布的推理模型，沿用 Kimi K2 的混合专家结构，针对原生 INT4 推理与长链条工具调用做了训练。

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。

FLUX.2 是 Black Forest Labs 于 2025 年 11 月 25 日发布的图像生成与编辑模型系列，包含托管版本与开放权重版本，支持最高 4 百万像素输出和最多 10 张参考图。

DeepSeekMath-V2 于 2025 年 11 月 27 日发布，是一个能够验证自身证明的数学推理模型，报告在 IMO 2025 题目上达到金牌水平。

GLM-4.7 是智谱于 2025 年 12 月发布的开源权重语言模型，主打多语言智能体编程与终端任务，在软件工程类基准上较 GLM-4.6 有明显提升，并以 MIT 许可证开放。

DeepSeek-V3.2 于 2025 年 12 月 1 日发布，是 V3.2-Exp 的正式后继版本；配套的 V3.2-Speciale 专注于最大化推理，在多项竞赛中达到金牌水平。

Mistral AI 于 2025 年 12 月发布的旗舰模型，稀疏混合专家架构，总参数 6750 亿，开放权重，支持图像理解与 40 多种语言。

Solar Open 100B 是韩国 Upstage 于 2025 年 12 月发布的英韩双语混合专家模型，总参数 1026 亿、每 token 激活 120 亿，权重以自定义许可发布。

OpenSandbox 是面向 AI 应用的通用沙箱平台，已由阿里巴巴捐赠给 Agentic AI Foundation，提供多语言 SDK 与统一 API。

Open Responses 是一套开放规范与生态，基于 OpenAI 的 Responses API，为调用模型、流式返回结果和编排智能体工作流提供跨厂商共用的 schema。

Kimi K2.5 是月之暗面于 2026 年 1 月 27 日发布的开放权重模型，原生支持多模态，总参数 1 万亿，上下文 256K 个词元，并带有可并行调度子智能体的 Agent Swarm 功能。

Step 3.5 Flash 是阶跃星辰推出的开源混合专家（Mixture-of-Experts，MoE）语言模型，2026 年 2 月发布，总参数 1960 亿，上下文长度 256K，采用 Apache 2.0 许可证。

MiniMax-M2.5 是 MiniMax 于 2026 年 2 月发布的开源权重大模型，229B 参数，面向智能体编程与办公任务，同时推出速度更快的 Lightning 版本，并在软件工程基准上取得高分。

GLM-5 是智谱 2026 年 2 月 12 日发布的开源模型，采用 MIT 许可证，总参数 7440 亿，每个 token 激活 400 亿参数，面向智能体工程（agentic engineering）。

通义千问 Qwen3.5 是阿里巴巴2026年2月发布的原生多模态模型系列，开放旗舰总参数 3970 亿、每个词元激活 170 亿，以 Apache 2.0 许可证发布。

Reka Edge 是 Reka AI 于 2026 年 3 月 11 日发布的 70 亿参数视觉语言模型，可接收图像、视频和文本并输出文本，主打在笔记本电脑、手机和小型端侧设备上本地运行。

NVIDIA 面向人形机器人发布的开放推理型视觉-语言-动作模型，2026 年 3 月发布，可在真实环境中商用，并用大规模机器人操作数据训练。

通义千问 Qwen3.6 是 2026 年 4 月发布的一代模型：闭源的 Plus、Max 版本主打智能体编程，开放权重的 Qwen3.6-35B-A3B 以 350 亿总参数、30 亿激活参数给出基准成绩。

Gemma 4 是 Google 在 2026 年 4 月发布的第四代开放权重模型，与 Gemini 3 建立在同一套研究和技术之上，覆盖从手机可跑的 E2B、E4B，到 26B 混合专家模型和 31B 稠密模型。

GLM-5.1 是智谱于 2026 年 4 月以 MIT 许可证开源的大模型，主打编程与长程智能体任务，在 SWE-Bench Pro 上取得其对比表中的最高分。

EXAONE 4.5 是 LG AI Research 于 2026 年 4 月发布的首个开放权重视觉语言模型，总参数 330 亿，其中视觉编码器 12 亿，上下文长度 256K 个 token，侧重文档理解与韩语语境推理。

《Qwen3.5-Omni 技术报告》介绍阿里巴巴数千亿参数的多模态模型：可理解超 10 小时音频，支持 10 种语言语音生成，在 215 项音视频基准上报告最优结果。

Laguna XS.2 是 Poolside 首个开放权重模型，总参数 330 亿、每个 token 激活 30 亿，以 Apache 2.0 许可发布，训练用了 30 万亿 token。

Command A+ 是 Cohere 于 2026 年 5 月 20 日以 Apache 2.0 许可发布的开源混合专家模型，总参数 2180 亿、激活 250 亿，面向主权部署与关键基础设施场景。

MiniCPM5 是 MiniCPM 团队的小参数、稠密架构开放权重模型系列，2026 年 5 月先发布 1B 版本，9 月跟进 2B 版本，面向端侧与资源受限场景。

MiniMax 于 2026 年 6 月发布的大规模混合专家语言模型，总参数约 428B，支持 100 万 token 上下文，并引入为长上下文设计的新型稀疏注意力。[^1]

智谱于 2026 年 6 月以 MIT 许可发布的开源大模型，上下文扩至 100 万 token，通过跨层共享稀疏注意力索引器压低长上下文成本，推理与编程成绩高于 GLM-5.1。

混元 Hy3 是腾讯于 2026 年 7 月 6 日发布的开放权重推理模型，采用 Apache 2.0 许可，总参数 2950 亿，每个词元激活 210 亿，支持 256K 上下文。

Inkling 是 Thinking Machines Lab 发布的第一个模型：9750 亿参数混合专家模型，开放权重，原生支持文本、图像和音频输入，上下文窗口最高 100 万 token。

通义千问 Qwen3.8 是阿里巴巴2026年的旗舰系列。开放的 Qwen3.8-2.4T-A95B 于2026年8月发布，总参数 2.4 万亿，激活 95B，采用自定义许可证。

GLM-5.3 是智谱于 2026 年 8 月 14 日发布的开源权重模型。它沿用 GLM-5.2 的基座，全部提升来自后训练，在智能体编程与网络安全类基准上取得开源最好成绩。

混元 Hy4 preview 是腾讯于 2026 年 8 月 28 日发布的开放权重混合专家模型，总参数 7700 亿，每个词元激活 490 亿，上下文超过一百万词元。

DeepSeek-V4.1-Flash 于 2026 年 9 月 10 日发布，是一款 5520 亿参数的多模态混合专家模型，API 模型名为 deepseek-flash。

Kimi K3.1 Pro 是月之暗面（Moonshot AI）于 2026 年 10 月发布的开放权重模型，K3.1 系列的首个成员，面向金融研究、3D 建模与编程。它沿用 K3 的规模，但把全注意力层换成了稀疏注意力层。

Kolibri-1 是 Aleph Alpha 发布的开源权重混合专家模型，只做德语和英语，总参数 781 亿、每个 token 激活 34.6 亿，上下文窗口超过 100 万 token，权重可装进单张 GPU。

Mistral Large 4 是 Mistral AI 的旗舰开放权重模型，总参数约 1 万亿，上下文窗口为 100 万词元（token），原生支持多模态。2026年10月6日公开预览，同年10月29日发布改进版权重。

Jais-3-MoVA-36B-A4B 是基础模型研究院（IFM）推出的阿拉伯语中心模型：总参数 360 亿、每个 token 仅激活 40 亿，上下文窗口 51.2 万 token，注意力层采用 MoVA 稀疏方案。

Jais-3-7B 是基础模型研究院推出的稠密 7B 阿拉伯语与英语模型，上下文窗口为 512,000 个 token，约 18 GB 即可在单张 GPU 上运行，思考过程放在单独字段返回。

Muse Spark Open 是 Meta 于 2026 年 10 月 15 日发布的开放权重大语言模型，总参数 8,160 亿，主打编程和智能体任务，权重可下载。

LFM3-Omni-2B 是 Liquid AI 在 LFM3 系列中推出的首个全模态模型：一个 21.7 亿参数的模型即可读入文本、图像、视频和音频，并以文字或语音作答。

LG 人工智能研究院是 EXAONE 系列大语言模型背后的研究机构，以技术报告和自定义许可证的方式公开发布模型。

Aleph Alpha 于 2026 年 10 月 3 日发布开放权重模型 Kolibri，以「主权」和德语专精而非原始规模作为主要卖点，面向公共管理、工业与航空航天等关键任务场景。

Sarvam AI 是一家致力于在印度构建自主 AI 技术栈的公司；其发布的 Sarvam-M 以 Mistral Small 为底座做后训练，以 Apache-2.0 许可开放权重，在印度语言基准上有明显提升。

Transformers是Hugging Face的开源Python库，通过统一的接口提供预训练的Transformer模型。其论文于2019年10月9日发布在arXiv上。

美团 LongCat 团队发布 LongCat-Flash，这是一个总参数 5600 亿的混合专家语言模型，平均每个 token 激活约 270 亿参数，并以 MIT 许可开放权重。

蚂蚁集团旗下团队在 2025 年发布开放权重的 Ling（百灵）混合专家语言模型，在没有高端 GPU 的条件下训练，以 MIT 许可证公开。

AMD 是芯片设计公司，AI 业务核心是 Instinct 系列 GPU 与加速处理器；通过收购赛灵思、ZT Systems 扩展版图，并与 OpenAI 达成 6 吉瓦 GPU 部署协议。

斯坦福大学计算机科学系教员，基础模型研究中心（CRFM）主任，研究重点是让语言模型更开放、更可测量。

LangGraph 是 LangChain 的智能体运行时与低层编排框架，内置记忆、流式输出和人工审核，1.0 版本于 2025 年 10 月发布，是该领域首个稳定大版本。

LangChain 是一家提供开源框架 LangChain、LangGraph 和商业平台 LangSmith 的公司。开发者用这套工具构建、观测、评估并部署建立在大语言模型之上的应用。

Agent Development Kit（ADK）是开源的、以代码为先的 Python 框架，用于构建、评估和部署 AI 智能体，核心是一套基于图的工作流运行时，并有多种语言的移植版。

ACP（智能体通信协议）是面向智能体互操作的开放协议，通过标准化 RESTful API 连接 AI 智能体、应用与人，由 Linux 基金会支持开发，现已并入 A2A。

技术创新研究院（TII）是阿布扎比政府先进技术研究委员会下属的研究机构，研究覆盖十个技术领域，并开发 Falcon 系列语言模型，公开发布模型权重、技术报告和自定义许可。

语义网是 W3C 推动的一套标准与技术，用 RDF 和 OWL 描述数据，让不同应用、企业和社区能够共享和复用信息，并推动相关技术走向实用工具。

阿里·法哈迪（Ali Farhadi，1982年生）是华盛顿大学的计算机科学家，2023年至2026年担任艾伦人工智能研究所首席执行官，任内该机构完成了OLMo、Molmo与Tülu的完全开放发布。

埃马德·莫斯塔克（Emad Mostaque）是英国籍孟加拉裔前对冲基金经理，2019 年创立 Stability AI 并担任 CEO，直至 2024 年 3 月辞职。

UCI 字母识别数据集收录了 2 万个经过随机变形的英文大写字母图像，每张图被压缩成 16 个整数属性，用来在 26 类识别任务上检验分类算法。

Apache Hadoop 是一组开源软件工具，用 Hadoop 分布式文件系统存储数据、用 MapReduce 模型并行处理大数据，2006 年首次发布，源自 Nutch 搜索项目。

Apache MXNet 是开源深度学习库，同时提供符号式与命令式写法，可运行在手机到 GPU 集群上，并有 8 种语言接口。论文由陈天奇、李沐等人在 2015 年 12 月发布。

OpenAI 于 2016 年 12 月发布的软件平台，用游戏、网站和其他应用衡量并训练 AI 的通用智能，首批包含 1000 个建立在 Gym 之上的环境。

文心 ERNIE 2.0 是百度提出的预训练语言模型框架，以持续多任务学习的方式不断叠加预训练任务，并在中英文多项基准上报告了超过 BERT 与 XLNet 的成绩。

Google 在 2019 年发表的 T5 论文，把所有语言任务统一为「文本进、文本出」，使用同一个编码器-解码器 Transformer 和同一种训练方式。论文还发布了 C4 数据集。

Writer 是一家企业级人工智能公司，2020 年由 May Habib 与 Waseem AlShikh 创办，向大型企业销售贴合品牌调性的智能体与管控工具，并发布 Palmyra-mini 系列小型开放模型。

昇思（MindSpore）是华为开源的 AI 计算框架，于 2020 年 3 月宣布开源，原生适配端、边、云全场景，与昇腾处理器协同优化，并配有训练可视化与模型安全工具。

GPT-Neo 是 EleutherAI 于 2021 年 3 月发布的一组开放文本生成模型，含 125M、1.3B、2.7B 三种规模，意在复现 GPT-3 架构，权重可自由下载，采用 MIT 许可证。

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。

Galactica 是 Meta AI 与 Papers with Code 于 2022 年 11 月推出的科学大语言模型。上线约三天后，Meta 撤下了公开演示，但模型仍向研究者开放。

Stable Diffusion 2 是 Stability AI 于 2022 年 11 月 24 日发布的开源文生图模型系列，采用新的 OpenCLIP 文本编码器，并附带超分辨率、深度引导与修复模型。

RedPajama 是一个开源项目，第一步是把 LLaMA 的训练数据集复现出来，以「洁净室」方式完整开源了 1.2 万亿 token 的语料。

Pythia 是 EleutherAI 发布的一套 16 个开源语言模型，规模从 7000 万到 120 亿参数，全部用同一份数据、按同样的顺序训练，每次训练公开 154 个检查点。

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。

HuggingChat 是 Hugging Face 2023 年 4 月推出的免费聊天机器人，作为 ChatGPT 的开源替代品，最初使用 Open Assistant 模型，可在多个开放模型间切换。

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。

AI SDK 是 Vercel 推出的 TypeScript 工具包，用一套接口对接多家模型提供商，并提供与前端框架无关的聊天界面钩子，以及统一运行智能体框架的方式。

Baichuan-7B 是 2023 年 6 月发布的开源中英双语大语言模型，参数量 70 亿，是百川的第一个模型，训练约 1.2 万亿词元，并在中英文基准上给出了评测成绩。

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。

百川智能2023年7月发布的开源130亿参数语言模型，分基座版与对话版，以1.4万亿token训练，并在中英文基准上同LLaMA-13B做对照。

Qwen-VL 是 2023 年 8 月发布的一系列视觉语言模型，在通义千问语言模型基础上加入看图、答问、定位物体和读取文字的能力，Base 与 Chat 版本开放。

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。

PLaMo-13B 是 Preferred Networks 训练并开源的 130 亿参数日英双语语言模型，以 LLaMA 为基础，2023 年 9 月以 Apache-2.0 许可在 Hugging Face 公开。

DeepSeek 的第一个模型发布：开源代码模型系列，参数规模从 1.3B 到 33B，在 2 万亿 token 上从零训练，据报在多项基准上超过 Codex 与 GPT-3.5。

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。

Stable Video Diffusion 是 Stability AI 于 2023 年 11 月 21 日发布的研究预览版图像转视频模型，可把一张静态图片生成为数秒短片。

DeepSeek LLM 是深度求索于 2023 年 11 月 29 日发布的首个通用语言模型系列，提供 7B 和 67B 两种规模，每种都有基础版和对话版。

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。

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。

AlphaGeometry 是 Google DeepMind 开发的几何解题系统，把神经语言模型与符号推演引擎结合在一起，在一组 30 道奥赛几何题上达到接近人类金牌选手的水平。

Yi-VL-34B 与 Yi-VL-6B 是零一万物 2024 年 1 月 23 日开源的多模态模型，能够同时理解图像与文字，在 MMMU 与 CMMMU 基准上位列开源模型第一。

Dolma 是一个公开发布的英文语料库，规模约三万亿词元，由网页文本、论文、代码、书籍、社交媒体与维基百科混合而成；配套论文同时记录了数据集本身和整理流程。

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。

DeepSeekMath 是 2024 年发布的开源数学模型，参数规模 7B，不用外部工具就在竞赛级 MATH 基准上取得 51.7% 的成绩，并提出比 PPO 更省显存的强化学习算法 GRPO。

通义千问 Qwen1.5 是 2024 年 2 月发布的开源模型系列，包含 0.5B 到 72B 参数的基础模型和对话模型，后扩展至 110B，并有一个混合专家模型。

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。

孟子3（Mengzi3）是澜舟科技开源的一系列大语言模型，有 8B 与 13B 两种规模，采用 Llama 架构，在数万亿多语言 token 上继续训练，以 Apache-2.0 许可开放。

Mistral AI 于 2024 年 4 月发布的稀疏混合专家语言模型，总参数 1410 亿，每个词元激活其中 390 亿，以 Apache 2.0 许可开放权重。

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。

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。

Yi-1.5 是零一万物于 2024 年 5 月开源的模型系列，含 34B、9B、6B 三种规模，各有基础版与对话版，由原 Yi 模型继续预训练而来。

混元 DiT（Hunyuan-DiT）是腾讯推出的开源文生图模型，对中文和英文提示词都有细粒度理解。2024 年的技术报告与模型权重均对外公开，人工评测中它超过多个开源模型，但落后于领先的闭源模型。

Aya 23 是 Cohere For AI 发布的开放权重多语言指令微调模型，2024 年 5 月推出 80 亿和 350 亿参数两个版本，覆盖 23 种语言，作者称其表现优于 Aya 101 等模型。

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。

DeepSeek 2024 年 6 月发布的开源混合专家代码模型，支持语言从 86 种增至 338 种、上下文从 16K 扩到 128K，并在代码与数学基准上高于多个闭源模型。

Google 于 2024 年 6 月 27 日发布的第二代 Gemma 开放模型，含 90 亿与 270 亿参数两个版本，采用分组查询注意力与 8192 词元上下文窗口，许可证允许商业使用。

可图（Kolors）是快手于2024年7月6日发布的开源文生图模型，基于潜在扩散，主打中英文双语提示词理解。

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。

Mistral NeMo 是 Mistral AI 与 NVIDIA 于 2024 年 7 月发布的 120 亿参数开放权重模型，支持 128K token 上下文与多语言。

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。

Phi-3.5 是微软 Phi 系列小模型在 2024 年 8 月的一次更新，一次发布 mini、vision 和该系列首个混合专家模型三个版本，均以 MIT 许可证开放。

CogVideoX 是智谱 AI 与清华大学推出的开源文生视频模型系列，2024 年 8 月起陆续发布，前身是 2022 年开源的 CogVideo。

EXAONE 3.0 7.8B 是 LG AI Research 首个对外开放的模型，为指令微调版本，韩语能力突出，权重以申请制方式在 Hugging Face 发布。

Jamba 1.5 是 AI21 Labs 的指令微调语言模型系列，含 Mini 与 Large 两个规模，混合 Transformer 与 Mamba 层，有效上下文 25.6 万词元，权重开放。

Qwen2-VL 是阿里巴巴于 2024 年 8 月 29 日发布的视觉语言模型。它能理解 20 分钟以上的视频，能读取多种语言的图中文字，还可以作为代理操作手机和机器人。

OLMoE 是 Ai2 发布的完全开放的稀疏专家混合语言模型：总参数 70 亿，每个词元激活 10 亿，在 5 万亿词元上预训练，权重、数据、代码和日志全部公开。

DeepSeek-V2.5 是 DeepSeek 于 2024 年 9 月 5 日发布的模型，把对话模型与代码模型合并为一个，兼顾聊天和编程能力，并提升了安全评测成绩。

Yi-Coder 是 01.AI 于 2024 年 9 月开源的一系列代码模型，有 1.5B 和 9B 两种规模，各自提供基础版和对话版，覆盖 52 种编程语言，上下文最长 128K token。

Mistral AI 的第一个多模态模型，把 12B 参数的语言解码器与 400M 参数、从零训练的视觉编码器组合起来，以 Apache 2.0 开放权重，2024 年 9 月发布，2025 年底退役。

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。

Aya Expanse 是 Cohere For AI 于 2024 年 10 月发布的多语言开放权重模型系列，分为 8B 和 32B 两个规模，覆盖 23 种语言。

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。

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。

Tülu 3 是 Ai2 于 2024 年 11 月发布的一套公开后训练方案及配套模型，基于 Llama 3.1 的 80 亿和 700 亿参数两个版本，结合了指令微调、同策略偏好微调与带可验证奖励的强化学习。

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。

QwQ-32B-Preview 是通义千问团队于 2024 年 11 月 28 日发布的实验性推理研究模型，32B 参数、32K 上下文，权重以 Apache 2.0 开放；数学成绩突出，团队同时公开列出了它的典型问题。

LG AI Research 于 2024 年 12 月发布的韩英双语指令微调模型系列，含 2.4B、7.8B、32B 三档规模，支持 32K 上下文，权重以允许研究使用的许可证开放。

Llama 3.3 70B 是 Meta 于 2024 年 12 月 6 日发布的纯文本指令模型。Meta 称，它的表现接近 4050 亿参数的 Llama 3.1，成本却低得多，并可在普通开发者工作站上运行。

DeepSeek 发布的混合专家视觉语言模型系列，是 DeepSeek-VL 的后继版本，分 1.0B、2.8B、4.5B 三个激活参数规模，面向文档、表格、图表与 OCR 理解。

Falcon3 是 TII 的开放权重语言模型系列，覆盖 1B 到 10B 参数，各有基础与 instruct 版本；10B instruct 权重于 2024 年 12 月 14 日上传到 Hugging Face。

无问芯穹 2024 年 12 月开源的 29 亿参数语言模型，采用 Llama-2 结构与 32K 上下文，Apache-2.0 许可，面向本地部署。

Megrez-3B-Omni 是 2024 年 12 月发布的开源全模态模型，能在端侧设备上理解图像、文本与音频，以 22.9 亿参数的语言主干搭配 SigLip 与 Whisper 编码器，总参数约 40 亿。

通义千问 Qwen2.5-VL 是阿里巴巴 2025 年 1 月发布的视觉语言模型系列，有 3B 至 72B 四个尺寸，能读取图表和文档、定位物体并作为视觉代理工作，还能理解一小时以上的视频。

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。

UI-TARS 是字节跳动 Seed 的图形界面智能体模型，只输入截图、直接输出键盘和鼠标操作，在十多个基准上报告了当时最好的成绩，并以 Apache-2.0 协议开放权重。

混元 3D 2.0 是腾讯的大规模三维生成系统，输入条件图像即可生成带高分辨率纹理的三维资产；它由生成形状的扩散 Transformer 与生成纹理的模型组成，2025 年 1 月 21 日随技术报告一同开源。

Baichuan-M1 是百川智能的医疗大模型系列，2025年1月24日发布 Baichuan-M1-preview，并开源 Baichuan-M1-14B。公司称后者从零开始为医疗场景训练。

Janus-Pro 是 DeepSeek 于 2025 年 1 月 27 日发布的多模态模型，同一个模型既能看图生文，也能按文字生成图片，有 1B 和 7B 两个规模，是 Janus 的升级版。

Mistral Small 3 是 Mistral AI 于 2025 年 1 月发布的 240 亿参数开源语言模型，以 Apache 2.0 许可发布，主打低延迟，可在单张显卡或笔记本上运行。

Step-Audio 是阶跃星辰 2025 年 2 月 17 日开源的语音交互模型系列，包括 1300 亿参数的 Step-Audio-Chat 和 Step-Audio-TTS-3B。

Phi-4-mini 是 38 亿参数的文本模型，Phi-4-multimodal 是 56 亿参数、可同时处理文字、图像与语音的模型，二者于 2025 年 2 月作为 Phi-4 家族的小尺寸成员发布。

AI21 Labs 于 2025 年 3 月发布的开放权重混合 SSM-Transformer 模型系列，含 Large 与 Mini 两档，支持 256k 上下文。

Cohere 的第一个视觉语言模型，2025 年 3 月以 8B 和 32B 两个开放权重版本发布，支持 23 种语言的图文输入，按非商业许可开放。

Reka Flash 3 是 Reka 推出的 210 亿参数通用推理模型，从零训练，2025 年 3 月以 Apache 2.0 许可在 Hugging Face 开放权重。

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。

Mistral Small 3.1 是 Mistral AI 于 2025 年 3 月发布的开放权重模型，新增图像理解，上下文窗口扩至 128K token，可在单卡上运行。

Llama Nemotron 是 NVIDIA 2025 年 3 月推出的开放推理模型系列，分 Nano、Super、Ultra 三种规格，基于 Meta 的 Llama 3 模型。

DeepSeek-V3-0324 是 2025 年 3 月对 DeepSeek-V3 的一次更新：模型结构不变，基准成绩提高，并改用 MIT 许可证发布。

Qwen2.5-Omni 是阿里巴巴的端到端全模态模型，输入可包括文字、图片、音频和视频，并以文字与自然语音作答。7B 版本于 2025 年 3 月 26 日发布。

Kimi-VL 是月之暗面（Moonshot AI）于 2025 年 4 月发布的开源视觉语言模型。它把 16B 参数、约 3B 激活的混合专家语言模型与原生分辨率视觉编码器组合在一起，可在宽松的 MIT 许可下使用。

xLAM-2 是 Salesforce 的大行动模型系列，参数规模从 10 亿到 700 亿，用模拟智能体与人交互生成的数据训练，面向多轮工具调用而非单次函数调用。

字节跳动 Seed 在 2025 年 4 月发布的界面操作模型，是 UI-TARS 的后继版本。7B 版本以 Apache-2.0 协议开源，完整版本在多项屏幕操作基准上报告了当时最好成绩。

Step1X-Edit 是 StepFun 开源的图像编辑模型：多模态语言模型读参考图与编辑指令，扩散解码器负责出图，发布时一并公开权重、推理代码和评测集 GEdit-Bench。

DeepSeek 发布的 Lean 4 形式化定理证明开源模型，用子目标分解流程构造训练数据，在 MiniF2F-test 上通过率达 88.9%，并提出 ProverBench 基准。

微软于 2025 年 4 月发布的 140 亿参数开放权重推理模型，在 Phi-4 上用 OpenAI o3-mini 生成的推理过程做微调，以 MIT 许可证发布。

Seed-Coder 是字节跳动 Seed 团队于 2025 年 5 月发布的开源代码模型系列，三个版本均为 8B 参数，其数据筛选由语言模型而非人工规则完成。

Devstral 是 Mistral AI 与 All Hands AI 合作推出的智能体编程模型系列，2025 年 5 月首次发布，首个版本在 SWE-Bench Verified 上得分 46.8%。

Sarvam-M 是 Sarvam AI 发布的开源权重模型，在 Mistral Small 基础上后训练而成，覆盖 11 种印度语言，支持思考与不思考两种模式，在印度语言、数学和编程基准上有明显提升。

一个 8TB 的公共领域与开放许可文本数据集，用于大语言模型预训练；作者同时发布两个在该数据上训练的 70 亿参数模型，用以证明这批数据够用。

MiniCPM4 是面壁智能面向端侧设备而非服务器设计的语言模型，采用可训练的稀疏注意力 InfLLM v2，并在数据、训练与推理环节做了配套优化，以 Apache-2.0 许可开放权重。

Magistral 是 Mistral AI 的首批推理模型系列，2025 年 6 月发布开放权重的 Small 与企业版 Medium，支持多语言推理，后经 1.1、1.2 更新并退役。

Gemini CLI 是 Google 于 2025 年 6 月 25 日发布的开源 AI 智能体，把 Gemini 模型带进终端；个人账号登录即可获得免费额度，并支持模型上下文协议。

Gemma 3n 是 Gemma 家族中以移动端为先的开放模型，2025 年 6 月发布，有 E2B 与 E4B 两个规格，运行时占用约 2 至 3 GB 内存，原生支持图像、音频、视频和文本输入。

混元 A13B 是腾讯于 2025 年 6 月开源的混合专家语言模型，总参数 800 亿、每个词元激活 130 亿，支持 256K 上下文和可开关的深度思考。

Jamba 1.7 是 2025 年 7 月发布的 Jamba 系列更新，含 Large 与 Mini 两版，提供 256k 上下文、九种语言，并在事实性和指令遵循上有所改进。

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。

Voxtral 是 Mistral AI 于 2025 年 7 月 15 日发布的语音理解模型系列，含 240 亿与 30 亿参数两个规模，以 Apache 2.0 许可发布，可转写长音频、就音频内容问答，并按口述意图触发函数调用。

Megrez2-3x7B-A3B 是面向端侧部署的混合专家语言模型，通过让相邻层共用一个专家池，把存储参数压到 75 亿，而每个 token 只激活约 30 亿参数。

Step-Audio 2 是阶跃星辰（StepFun）发布的语音模型，既能理解音频内容，也能进行语音对话。其中 mini 版本于 2025 年以 Apache 2.0 许可证开源。

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。

2025 年 7 月以 Apache 2.0 许可开源的视频生成模型系列，把双专家的混合专家结构引入视频扩散，其中的 5B 版本可在单张消费级显卡上运行。

Baichuan-M2 是百川智能开源的医疗增强大模型，参数规模为 32B，基于 Qwen2.5-32B 构建，采用 Apache 2.0 许可证，供研究与参考使用。

Qwen 系列的图像生成模型，200 亿参数，2025 年 8 月以 Apache 2.0 协议开源，以在图像中渲染文字（尤其是中文）见长。

智谱于 2025 年 8 月 11 日发布的视觉语言模型，基于 GLM-4.5-Air 微调，可处理图像推理、视频理解、长文档解析与 GUI 任务；智谱称其在 42 个公开基准上取得同规模模型中的最优成绩。

Qwen3-Omni 是通义千问团队 2025 年 9 月以 Apache 2.0 协议发布的全模态模型，可接收文本、音频与视频输入，并用文本或多语种语音作答。

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。

GLM-4.6 是智谱于 2025 年 9 月下旬发布的开源大语言模型，上下文窗口扩展到 200K tokens，检查点约 3570 亿参数，以 MIT 许可证发布，重点面向编码、推理与智能体任务。

Writer 发布的小型英文模型，17 亿参数，从 Qwen2.5-1.5B 微调而来，采用 Apache 2.0 许可，支持 131,072 词元的上下文，发布时主打小学阶段的数学题。

百度于 2025 年 9 月开源的深度思考混合专家模型，总参数 210 亿、激活参数 30 亿，支持 128K 上下文，以 Apache 2.0 协议发布。

Writer 于 2025 年 9 月发布的小型推理模型，17 亿参数，微调自 Nvidia 的 OpenReasoning-Nemotron-1.5B，在 AMC23、MATH500 等数学基准上表现突出。

DeepSeek 于 2025 年 9 月 29 日发布的实验模型，首次引入 DeepSeek 稀疏注意力以降低长上下文的训练与推理成本，同时开放权重并大幅下调 API 价格。

OpenEnv 是 Hugging Face 的开放框架与社区中心，把强化学习环境打包成容器化服务，同时提供智能体接口、MCP 和 Gym 训练协议。

Tinker 是 Thinking Machines Lab 于 2025 年 10 月 1 日宣布的托管 API，用于微调语言模型，用户自行选择算法和数据。

AI21 Labs 于 2025 年 10 月 8 日以 Apache 2.0 许可发布的小型开源推理模型，30 亿参数，Transformer 与 Mamba 混合架构，256k 上下文，可在手机、Mac 和 PC 上本地运行。

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。

百度 2025 年 11 月发布的开源多模态推理模型，总参数 280 亿、每个 token 激活 30 亿，支持「边看图边想」的放大与工具调用，权重按 Apache 2.0 开放。

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。

MiniMax-M2.1 是 MiniMax 于 2025 年 12 月发布的开源权重模型，是 M2 的后继版本，主打软件工程与多语言编程能力，参数规模 2290 亿（229B）。

Mistral AI 于 2025 年 12 月发布的小型稠密模型系列，含 3B、8B、14B 三个规模，每个规模都有基础、指令和推理版本，均支持图像理解，以 Apache 2.0 许可发布。

Devstral 2 是 Mistral AI 2025 年 12 月发布的智能体式编程模型，SWE-bench Verified 得分 72.2%，2026 年 7 月退役。

Mistral Vibe 是 Mistral AI 的开源命令行编程助手，2025 年 12 月随 Devstral 2 发布，后来扩展出云端沙箱会话、VS Code 扩展与订阅套餐。

Molmo 2 是 Ai2 开放视觉语言模型家族的第二代，2025 年 12 月 11 日发布，把 Molmo 从图像扩展到视频，支持指点、目标跟踪和带时间戳的问答。

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。

Baichuan-M3 是百川智能的新一代开源医疗增强语言模型，参数为 235B，基于 Qwen3-235B-A22B 构建，采用 Apache 2.0 许可证，2026年1月发布。

MiniMax-M2.7 是 MiniMax 于 2026 年 3 月发布的 2290 亿参数大语言模型，面向智能体任务，被公司称为第一个深度参与自身演化的模型。

Phi-4-reasoning-vision-15B 是微软于 2026 年 3 月 4 日以 MIT 许可发布的 150 亿参数开放权重视觉语言模型，能在数学、科学问题上展开推理，在图像感知任务上直接作答。

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。

Mistral Small 4 是 2026 年 3 月发布的开源混合专家模型，把指令跟随、逐步推理和智能体编程合进一个模型，并用一个参数控制推理的深浅。

Kimi K2.6 是月之暗面于 2026 年 4 月发布的开放权重模型，主打长程编程，上下文 262,144 个词元，支持文本与图像输入，Agent Swarm 最多可调度 300 个子智能体。

日日新 U1（SenseNova U1）是商汤科技 2026 年 4 月发布的开放权重多模态模型，采用 Apache 2.0 协议，不用独立的视觉编码器和 VAE 就能理解和生成图像。

Mistral AI 于 2026 年 4 月发布的 128B 参数开放权重多模态模型，面向智能体与编程任务，曾短暂担任 Le Chat 默认模型，后被 Mistral Large 4 取代。

Stability AI 于 2026 年 5 月发布的一组音频生成模型：三个开放权重版本加一个通过 API 提供的大模型，可生成和编辑最长约 6 分 20 秒的音乐与音效。

Step 3.7 Flash 是阶跃星辰于 2026 年 5 月 29 日发布的开源权重模型，在 Step 3.5 Flash 的基础上加入了原生图像输入，支持 256K 上下文，采用 Apache 2.0 许可证。

日日新 U1.5 是商汤发布的开源权重模型，80 亿参数，用同一套网络完成图像理解、推理与原生 4K 生成，不依赖独立的视觉编码器或 VAE，以 Apache 2.0 许可开放。

Granite 4.2 是 IBM Granite 团队于 2026 年 8 月 25 日发布的开源权重模型系列，有 3B、8B、30B 三个稠密尺寸，其中 8B 版本带可切换的推理模式，采用 Apache-2.0 许可。

MiniMax-M3.1-Flash 是 MiniMax 的稀疏混合专家模型，约 428B 总参数、23B 激活，支持文本、图像、视频输入，上下文最长 100 万 token。

PLaMo 3 Translate 是 Preferred Networks（PFN）推出的翻译专用模型系列，有 0.8B、2B、8B、31B 四种规模，覆盖 53 种语言，并提供多种量化格式与社区许可。

Nemotron 3.5 Transcribe 是英伟达于 2026 年 10 月 28 日发布的免费、开放权重语音转写模型。它能处理长达一小时的录音，支持最多 40 种语言的转写，并可区分最多 8 位说话人。

文心 ERNIE 5.5 Flash Base 是百度于 2026 年 11 月 5 日公开的基座模型检查点：纯文本的稀疏混合专家模型，总参数 2800 亿、每 token 激活 140 亿，定位是供微调而非开箱即用的助手。

蒂莫泰·拉克鲁瓦是 Mistral AI 的联合创始人兼首席技术官，也是 LLaMA 论文与 Mistral 7B 论文的共同作者。

SLIM（安全低延迟交互消息协议）是面向智能体流量的安全传输协议。它用一套加密覆盖网络承载 A2A、MCP 与 SLIMRPC，让智能体通过出站连接按名称被访问，并提供六种语言的 SDK。

All Hands AI 是 OpenHands 背后的公司。OpenHands 被描述为面向智能体软件开发的开放平台，智能体围绕与代码仓库绑定的对话工作，可发起拉取请求，也可由事件自动触发。

扣子 Coze 是 coze-dev 以 Apache-2.0 协议开源的可视化 AI 智能体开发工具，后端用 Go、前端用 React，可自行部署。

Dify 是一个用来搭建大语言模型应用的开源平台，界面集成了 AI 工作流、RAG 流水线、智能体能力和模型管理，并提供托管云、VPC 与自托管三种部署方式。

克莱芒·德朗格是法国企业家，2016年与他人共同创立 Hugging Face 并担任首席执行官，带领公司从聊天机器人应用转型为开放的机器学习平台和模型库。

纳特·弗里德曼（Nat Friedman）曾任 Xamarin 与 GitHub 首席执行官，2025 年加入 Meta，参与领导 Meta Superintelligence Labs。

Soccer Server 是一个用软件模拟足球比赛的平台，由 Itsuki Noda 等人发起，用于多智能体系统研究，后来成为 RoboCup 的官方足球服务器。

托马斯·沃尔夫是 Hugging Face 的联合创始人兼首席科学官，也是 2019 年那篇向研究者和实践者介绍该公司开源 Transformers 库的论文的第一作者。

法国企业家，2016 年与 Clément Delangue、Thomas Wolf 共同创办 Hugging Face，现任首席技术官，参与搭建共享开放模型与数据集的平台，并公开为开源 AI 发声。

纪尧姆·朗普勒（Guillaume Lample）是 Mistral AI 的联合创始人兼首席科学官，是 LLaMA 论文 14 位作者中的最后一位，并参与撰写了 Mistral 7B 论文。

康纳·莱希（Connor Leahy）是德裔美国 AI 安全倡导者。他共同创立了 EleutherAI 和 Conjecture，2026年起任 ControlAI 美国主任。

OASF（开放智能体模式框架）是 AGNTCY 发布的一套标准化模式系统，用机器可读的记录描述 AI 智能体的属性、技能与能力，让不同协议下的智能体能够相互发现和理解。

Codestral Mamba 是 Mistral AI 于 2024 年 7 月发布的 7B 开源代码模型，用 Mamba 状态空间架构取代 Transformer，以获得线性时间的推理开销。

Mathstral 是 Mistral AI 于 2024 年 7 月 16 日发布的 70 亿参数数学模型，基于 Mistral 7B 构建，专攻数学与 STEM 推理，以 apache-2.0 许可开放权重，现已被列为弃用模型。

NVLM 是 NVIDIA 的多模态大语言模型系列，论文于 2024 年 9 月发表；旗舰模型 NVLM-D-72B 随后以开放权重形式发布，限非商业用途。

NVIDIA 于 2024 年 10 月发布，基于 Meta 的 Llama-3.1-70B-Instruct 进一步训练，主打更有帮助的回答，发布时三项自动对齐基准均列第一。

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。

Voxtral TTS 是 Mistral AI 于 2026 年 3 月发布的第一个文本转语音模型，约 40 亿参数，支持 9 种语言、最短 3 秒参考音频的音色克隆，权重开放但限非商业使用。

Blackhole 是 Tenstorrent 的 AI 加速芯片，Galaxy Blackhole 是装载 32 颗该芯片的服务器，block FP8 算力 23 PFLOPS，芯片之间与集群之间都以以太网互联。