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#模型發佈

今日 20 條
1月15日週三
1月13日週一
  1. Mistral AI64

    Mistral AI 發佈 Codestral 25.01,程式碼生成及補全速度約提升 2 倍

    Mistral AI 發佈程式碼模型 Codestral 25.01,稱其架構和 tokenizer 經改進,生成及補全程式碼的速度約為原版 2 倍。在所列基準中,Codestral-2501 的 HumanEvalFIM 平均分為 85.9%,高於 Codestral-2405 的 82.1%。

    推薦理由:文中列出 Codestral 25.01 與舊版及其他模型的程式基準,並交代速度變化和部署入口,便於對照補全表現與採用方式。

12月26日週四
12月19日週四
12月18日週三
  1. Hugging Face Blog67

    Bamba-9B 混合 Mamba2 模型發佈,vLLM 測試吞吐量最高達 Meta Llama 3.1 8B 的 2.5 倍

    IBM、Princeton、CMU 和 UIUC 合作訓練並推出 Bamba-9B 混合 Mamba2 模型,使用完全開放數據。該模型以 2.2T tokens 訓練;在 vLLM 測試中,相較 Meta Llama 3.1 8B,吞吐量最高提升 2.5 倍,延遲改善 2 倍。

    推薦理由:文中對照 Bamba-9B 與 Meta Llama 3.1 8B 的 vLLM 推理數據,並列出數學及 MMLU 評測差距,兼顧效率與基準表現。

12月17日週二
12月10日週二
  1. DeepSeek:API 更新日誌60

    DeepSeek 將 deepseek-chat 升級至 DeepSeek-V2.5-1210

    DeepSeek 將 deepseek-chat 升級至 DeepSeek-V2.5-1210,並改善多項能力。MATH-500 成績由 74.8% 提升至 82.8%,LiveCodebench(08.01 - 12.01)準確率由 29.2% 升至 34.38%;內部測試亦顯示寫作和推理有所改善。新版本亦優化檔案上傳和網頁摘要功能的使用體驗。

12月9日週一
  1. OpenAI News88

    OpenAI 影片生成模型 Sora 現已可在 sora.com 使用

    OpenAI 的影片生成模型 Sora 現已可在 sora.com 使用,支援生成最高 1080p、最長 20 秒的影片。影片可採寬屏、直向或正方形畫幅;用户可用自備素材延展、改編或混合影片,也可單憑文字生成全新內容。

    推薦理由:Sora 的可用入口及生成規格清晰列出,涵蓋影片時長、解像度、畫幅選擇,以及文字生成和自備素材改編等方式。

12月5日週四
  1. Hugging Face Blog61

    Google 發佈 PaliGemma 2 視覺語言模型

    Google 發佈 PaliGemma 2 視覺語言模型,提供 3B、10B、28B 三種規模及 224x224、448x448、896x896 三種輸入解析度。

    推薦理由:PaliGemma 2 將前代單一 3B 規格擴展至 3B、10B、28B,並提供三種輸入解析度,呈現下游微調時在品質與效率間選擇的彈性。

11月26日週二
  1. Hugging Face Blog66

    Hugging Face 發佈 2B 視覺語言模型系列 SmolVLM,開放模型與訓練流程

    Hugging Face 發佈 SmolVLM 2B 視覺語言模型系列,提供 Base、Synthetic 和 Instruct 三個版本。模型檢查點、VLM 資料集、訓練配方及工具均採 Apache 2.0 授權開放;模型亦已整合至 transformers。

    推薦理由:文中將 SmolVLM 與其他模型的多項基準、GPU 記憶體及吞吐量並列,提供評估小型視覺語言模型效能與資源取捨的依據。

11月18日週一
10月24日週四
10月22日週二
10月16日週三
  1. Mistral AI65

    Mistral AI 發佈 Ministral 3B 和 Ministral 8B 邊緣模型

    Mistral AI 發佈 Ministral 3B 和 Ministral 8B,面向裝置端運算及邊緣場景。兩款模型支援最高 128k 上下文長度(vLLM 目前為 32k),Ministral 8B 採用交錯式滑動窗口注意力模式。

    推薦理由:文章以多個評測類別對照 Ministral 3B、8B 與 Gemma 2、Llama 3.2、Llama 3.1、Mistral 7B 等模型,涵蓋預訓練及 Instruct 版本,便於參照各模型表現。

9月25日週三
  1. Hugging Face Blog79

    Meta 發佈 Llama 3.2,涵蓋視覺模型與裝置端小型模型

    Meta 發佈 Llama 3.2,共有 10 個開放權重模型,包括 5 個多模態模型和 5 個純文字模型,涵蓋 11B、90B 視覺模型及面向裝置端的 1B、3B 純文字模型。

    推薦理由:Llama 3.2 涵蓋 11B、90B 視覺模型與 1B、3B 裝置端純文字模型,並列出 Transformers、llama.cpp 等運行示例,可作為選擇部署路徑的參考。

9月17日週二
  1. Mistral AI70

    Mistral AI 發佈 Pixtral 12B 多模態模型

    Mistral AI 發佈 Pixtral 12B,這款多模態模型採用基於 Mistral Nemo 的 12B 參數解碼器,以及從零訓練的 400M 參數視覺編碼器。它支援不同尺寸與長寬比的圖像,並可在 128K tokens 上下文窗口中處理多張圖片;在 MMMU 推理基準上取得 52.5%。模型採用 Apache 2.0 授權,可透過 Le Chat 或 La Plateforme 試用。

    推薦理由:Mistral AI 以相同評測流程比較 Pixtral 12B 與多個開源及閉源模型,並列出 MMMU 52.5% 等基準結果,便於理解其多模態表現。

9月12日週四
9月5日週四
8月12日週一
  1. Hugging Face Blog68

    TII 發佈 Falcon Mamba 7B 純 Mamba 模型

    阿布扎比的 Technology Innovation Institute(TII)發佈 Falcon Mamba 7B,這是一款採用純 Mamba 架構、以 TII Falcon Mamba 7B License 1.0 開放存取的模型。

    推薦理由:文章並列 Falcon Mamba 的基準表現與長序列生成結果,也説明 sequential prefill 對可處理提示長度的影響。

7月31日週三
  1. Hugging Face Blog71

    Google 發佈 Gemma 2 2B、ShieldGemma 和 Gemma Scope

    Google 發佈 Gemma 2 2B、ShieldGemma 安全分類模型及 Gemma Scope 稀疏自編碼器套件。Gemma 2 2B 有 2.6B 參數,補充既有 9B、27B 版本,並可作 Gemma 2 27B 的輔助模型,最高提速 3x 且不損失品質。

    推薦理由:這次更新同時涵蓋小型模型部署、安全內容分類與模型內部分析,讀者可據此比較 Gemma 系列在推理、安全防護及可解釋性研究中的用途。

7月24日週三
  1. Mistral AI78

    Mistral Large 2 發佈,支援 128k 上下文窗口及單節點推理

    Mistral AI 發佈 Mistral Large 2,提供 128k 上下文窗口、支援 80+ 種程式語言,並面向單節點推理及長上下文應用。模型有 123 billion parameters,預訓練版本在 MMLU 的準確率為 84.0%,並加強指令遵循、推理與函數調用能力。

    推薦理由:Mistral Large 2 披露參數規模、上下文窗口與多項基準表現,並交代研究授權和商用自部署條件,方便比較其能力及部署門檻。

7月23日週二
  1. Hugging Face Blog87

    Meta 發佈 Llama 3.1,推出 8B、70B、405B 模型並支援多語言與 128K tokens 上下文

    Meta 發佈 Llama 3.1,提供 8B、70B、405B 三種規模的 base 與 instruct 模型,均支援 128K tokens 上下文和 8 種語言。Instruct 版本加入工具調用能力,並支援自訂 JSON 函數;授權亦允許以模型輸出改進其他 LLM。Hugging Face 同時列出 Transformers、TGI 等整合,以及各型號在推理和微調時的記憶體需求。

    推薦理由:文章將 8B、70B、405B 的部署定位、128K tokens 上下文及記憶體需求一併列出,可比較不同規模模型的使用取捨。

7月18日週四
  1. Mistral AI70

    Mistral AI 與 NVIDIA 合作發佈 Mistral NeMo 12B 模型,支援 128k tokens 上下文窗口

    Mistral AI 與 NVIDIA 合作發佈 12B 模型 Mistral NeMo,支援最高 128k tokens 上下文窗口。其預訓練基礎版與指令微調版 checkpoints 採 Apache 2.0 授權;標準架構可替換採用 Mistral 7B 的系統,並支援無性能損失的 FP8 推理。

    推薦理由:文章將 Mistral NeMo 與 Mistral 7B 的替換相容性、FP8 推理支援及 Tekken 多語壓縮數據放在一起,呈現模型部署適配與語言處理效率的比較脈絡。

7月16日週二
  1. Mistral AI69

    Mistral AI 發佈 Codestral Mamba 指令模型

    Mistral AI 發佈 Codestral Mamba,這是一款採 Mamba 架構、擁有 7,285,403,648 個參數的指令模型。Mistral AI 表示,Mamba 模型提供線性時間推理,Codestral Mamba 的程式與推理能力可媲美 SOTA Transformer 模型,且上下文檢索測試至 256k tokens。

    推薦理由:Codestral Mamba 以 Mamba 架構切入程式助手場景,並列出線性時間推理特點及至 256k tokens 的上下文檢索測試,呈現其技術定位。

  2. Hugging Face Blog64

    Hugging Face 發佈 135M、360M 和 1.7B 三種 SmolLM 模型及 SmolLM-Corpus

    Hugging Face 發佈 135M、360M 和 1.7B 三種 SmolLM 模型,並公開訓練語料 SmolLM-Corpus。語料包括 28B tokens 的 Cosmopedia v2、4B tokens 的 Python-Edu,以及 220B tokens 的 FineWeb-Edu;三款模型分別以 600B、600B 和 1T tokens 訓練。

    推薦理由:文章梳理 SmolLM 的資料集整理流程、訓練配置與各參數級別的基準結果,並列出三種模型規模及本地運行選項,便於比較小型模型的訓練和部署取捨。

6月28日週五
6月27日週四
  1. Hugging Face Blog79

    Google 發佈開放式大語言模型 Gemma 2

    Google 發佈 Gemma 2,提供 9B 和 27B 兩種參數規模的基礎版與指令微調版,合共四個開放權重模型。Gemma 2 每隔一層採用滑動窗口注意力,其餘層使用全局注意力;9B 模型採用知識蒸餾預訓練。Hugging Face Hub 已提供四個模型,並介紹 Transformers 整合、Inference Endpoints 部署及 TRL 微調示例。

    推薦理由:文章並列 Gemma 2 9B 與 Mistral 7B、Llama 3 8B 等模型在 MMLU、GSM8K 等基準的成績,提供小型開放模型效能比較的具體參照。

6月14日週五
6月12日週三
  1. Hugging Face Blog79

    Diffusers 支持 Stable Diffusion 3 Medium

    Hugging Face 宣佈 Stable Diffusion 3 Medium(2B parameters)已在 Hugging Face Hub 上提供,並可透過 Diffusers 使用。

    推薦理由:文章比較 offloading、移除 T5 與 8-bit T5 的顯存和耗時,並提供 torch.compile 加速與 LoRA 微調腳本,可作為 SD3 推理部署與微調的實作參考,並呈現節省顯存方案的耗時取捨。

5月29日週三
  1. Mistral AI69

    Mistral AI 發佈 22B 開放權重程式碼模型 Codestral

    Mistral AI 發佈 22B 開放權重程式碼生成模型 Codestral,支援 80+ 種程式語言,並提供 32k 上下文窗口。其評測圖表稱,Codestral 在 RepoBench 長距離程式碼生成評測中超越其他模型;模型亦可補全程式碼、編寫測試及以 fill-in-the-middle 機制補完片段。

    推薦理由:文章列明 Codestral 的研究與測試授權、商業授權申請方式,以及專用 endpoint 的免費 beta 和候補名單,呈現不同使用入口的條件。

5月24日週五
  1. Hugging Face Blog58

    Falcon 2 發佈 11B LLM 與 11B VLM,LLM 以逾 5000B tokens 訓練並涵蓋 11 種語言

    TII 發佈 Falcon 2 系列的 11B LLM 與 11B VLM,VLM 可接收圖像並回答相關問題。LLM 使用逾 5000B tokens 訓練,主要支援英語,並對另外 10 種語言具備良好能力。VLM 結合 CLIP ViT-L/14 視覺編碼器,先以 558K 圖像描述配對訓練多模態投影器,再以 1.2M 圖像文字指令資料微調。

5月17日週五
5月14日週二
  1. Hugging Face Blog71

    PaliGemma:Google 的前沿開源視覺語言模型

    Google 發佈 PaliGemma,一系列可接收圖像與文字並輸出文字的開源視覺語言模型。模型結合 SigLIP-So400m 圖像編碼器與 Gemma-2B 文字解碼器,提供 PT、Mix、FT 三類檢查點及 224x224、448x448、896x896 三種解像度。PaliGemma 是單輪模型,不適用於對話;Mix 檢查點適合以自由文字提示進行通用推理,但僅供研究用途。

    推薦理由:文章整理 PT、Mix、FT 檢查點的用途,並指出高解像度會增加記憶體需求、多數任務的質素提升有限,有助按任務需要選擇模型。

  2. Sam Altman:Blog89

    GPT-4o 在 ChatGPT 免費提供,並推出新語音及影片模式

    OpenAI 在 ChatGPT 免費提供 GPT-4o,並推出新的語音及影片模式。Sam Altman 形容新模式的回應速度和表達能力達到人類水平,令與電腦交談感覺自然。他亦提到,會加入可選的個人化、存取用户資訊及代用户採取行動等能力。

    推薦理由:文章並列 GPT-4o 免費提供與新語音、影片模式,呈現 OpenAI 擴大高能力 AI 使用範圍和改善人機互動的兩個方向。

5月13日週一