Hugging Face

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Hugging Face 官方博客，关于开源机器学习、HF 生态系统与社区项目的最新动态。

State of Open Models: Summer 2026 Observations

Hugging Face 发布2026年夏季开源模型生态报告。中国实验室在2026年每月发布的最大开源模型参数量（7540亿至2.78万亿）均超过美国实验室（多数月份低于1300亿）。下载量与点赞数几乎无重叠——Top 25下载模型中仅有1个进入Top 25点赞榜，13个下载冠军来自2022年。Qwen已成为社区基础模型，衍生出15.1万个下游仓库，是Llama的4.7倍。小于1B参数的模型仍占历史总下载量的83%。Agent正成为新的主要用户，Claude Code在7月占Hub agent流量的67.8%，但市场尚无固定格局。
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Qwen 3.8 27B 开源发布：迄今最强本地稠密模型

通义千问发布 Qwen3.8-27B 开源模型，FP8 量化版本，原生支持图像和视频理解，上下文长度可达 100 万 token。在 SWE-bench Pro 上得分 61.7，Terminal Bench 达 73.0，多项基准测试超越 Qwen3.6-27B 和 Muse Glimmer-30B，与 Opus4.6 Max 互有胜负。支持 vLLM、SGLang 等推理框架，推理深度可通过 reasoning_effort 参数调节。
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小红书开源 dots3-note 预览版多模态模型

小红书发布 dots3-note preview 开源多模态模型，280B总参数、16B激活参数，支持512K上下文长度。支持文本、图像、视频、音频理解与生成。提供FP8量化版本，推荐8卡H100部署，支持SGLang和vLLM推理框架。
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复现2200篇ICML论文，我们发现了什么

Hugging Face组织黑客松，1200多名社区成员用AI编程代理复现ICML 2026的2226篇论文，占大会34%。51%的论文至少有一个声明被独立验证，23%至少有一个声明被证伪。发现了多个具体问题：分页论文证明在步骤224后失效，一篇论文的理论与代码使用的KL散度方向相反，评估被EOS padding稀释导致结果虚高。部分作者已提交arXiv修正。关键发现：纯代理执行有局限，人类仍需负责引导实验、质疑假设、做感知判断。
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MiniMax Music 3：开源多分钟级音乐生成模型，混合架构支持精细控制

MiniMax 发布 MiniMax Music 3，一个能生成最长五分钟完整歌曲的开源音乐生成模型。采用 8B 全局 LLM + 0.6B 局部 LLM 的混合架构，结合 Flow Matching 和 Flow-VAE，输出 32kHz 立体声 WAV。支持歌词和结构化音乐描述双重输入，可精细控制曲风、人声、编曲和段落演进。模型已开源在 HuggingFace，支持 SGLang-Omni、diffusers 和 ComfyUI 推理框架，最低 8GB 显存可运行。
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OlmoEarth 嵌入向量导出功能上线：支持下游地球观测分析

AllenAI 的 OlmoEarth Studio 现支持导出嵌入向量，可用于相似性搜索、少样本分割和变化检测等地球观测任务。Tiny 编码器（192维）仅用 60 个标注像素即可实现 F1=0.84 的土地覆盖分割，支持 Sentinel-2 和 Sentinel-1 数据，输出 int8 量化的 COG 格式。
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Qwen3.8开源模型发布：2.4T参数对标GPT-5.6和Claude

阿里通义千问发布Qwen3.8开源模型，2.4T总参数、95B激活，是Qwen系列首次以开源形式发布Max级别模型。在Terminal Bench、SWE-bench Pro、PaperBench等编程和Agent任务上，Qwen3.8-Max得分接近或超过GPT-5.6 Sol和Claude Opus 4.8，原生支持262K上下文，可扩展至100万token。模型支持reasoning_effort调节推理深度，兼容vLLM、SGLang等推理框架。
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Liquid AI 发布 LFM2.5-VL-3B：面向边缘设备的更快更强视觉语言模型

Liquid AI 发布 LFM2.5-VL-3B，一个 3.1B 参数的视觉语言模型，专为边缘设备设计。在屏幕理解、对象定位和工具调用方面表现突出，M5 Max 上解码速度达 228 tokens/s，Galaxy S26 Ultra 上也能跑 20 tokens/s。在多个视觉基准上超越同量级模型，接近甚至超过 5B-8B 的 Gemma-4 和 InternVL。
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想用 ACE？其实用更少的 Token 也能做到

Hugging Face 的 ALTK-Evolve 系统在与 ACE 的对比测试中，用更少的 token 实现了同等甚至更高的任务完成率。核心思路是：Agent 从自身轨迹中学习经验教训，但不压缩成简短摘要，而是保留完整指南并按模型能力选择性检索。在 DeepSeek-V3.2 上，ALTK-Evolve 用约 40% 的推理成本达到 89.3% TGC（ACE 为 80.4%）；在 gpt-oss-120b 上，准确率持平但成本仅为 ACE 的约七分之一。关键差异在于交付策略——ACE 每步注入完整手册，ALTK-Evolve 按任务动态选择指南数量。
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NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning 开源模型发布

NVIDIA 发布 Nemotron 3.5 Lightning 开源大模型，30B 总参数仅 3B 激活，支持 1M token 上下文。采用 MoE + Mamba-2 + Attention 混合架构，在 DGX Spark 或 H100 单卡即可部署。提供 DSpark、DFlash、MTP 三种推测解码策略加速生成。SWE-bench Verified 达 52.80，GPQA Diamond 达 75.57。支持 W4A16 量化兼容 Ampere 系列显卡。
评论点赞收藏4 天前

法国律师被要求用开源AI处理机密数据，闭源云AI合同承诺被认定"不可验证"

法国国家律师理事会（CNB）3月正式规定：律师不得将客户机密数据发送至Claude、ChatGPT、Gemini等任何闭源云AI服务，违者可能面临纪律或法律制裁。理事会明确指出，闭源厂商承诺"不训练数据"既不可证明也不可验证，合同不等于数据主权。真正可行的方案只有两条：彻底匿名化数据，或在本地运行开源模型。医生、会计师、HR等处理敏感数据的职业同样面临这一架构选择。欧洲律师协会（CCBE）已将本地部署AI视为最安全的保密方案，预计这一趋势将蔓延至全欧洲。
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