DeepSeek опубликовала контрольную точку модели DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp на Hugging Face. Репозиторий теперь доступен для публичного доступа.
DeepSeek выпустила DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp на Hugging Face
Thinking Machines выпускает Inkling, Tencent обновляет Hy3 с лицензией Apache 2.0
Последний обзор артефактов открытых моделей выделяет значительные релизы от Thinking Machines и Tencent, а также обновления от Poolside и DeepSeek.
Лаборатория Thinking Machines Lab выпускает базовую модель Inkling с открытыми весами
Thinking Machines Lab выпустила Inkling, свою первую полностью доступную семейство базовых моделей с открытыми весами. Позиционируемая как настраиваемая мультимодальная базовая модель, а не флагманская модель, максимизирующая показатели бенчмарков, Inkling поддерживает текстовые, визуальные и аудиовходные данные с нативной мультимодальностью.
Мощь интеллекта лучше лежит в руках людей, чем в кабинетах магнатов
Проект PearlOS запустил открытую платформу для распределённого интеллекта, которая использует локальные модели для выполнения многомодальных задач. Она автоматически выбирает и переключается между наиболее эффективными моделями на основе критериев оценки, обеспечивая пользователям постоянный доступ к самым новым и наиболее мощным моделям, не завися от закрытых систем или подписок.
Команда Qwen от Alibaba выпустила Qwen3.8-Flash-Next — 125B MoE с предпросмотром архитектуры Qwen4
Команда Qwen от Alibaba выпустила Qwen3.8-Flash-Next, мультимодельную модель Mixture-of-Experts с открытыми весами, предназначенную для демонстрации архитектуры будущей серии Qwen4. Чекпоинт сочетает в себе базовую модель на 125B параметров, таблицу N-граммных эмбеддингов на 51B и модуль многозадачного предсказания токенов на 4B, активируя лишь 6B параметров на каждый токен.
Zhipu AI выпустила GLM-5.3-Flash, мультимодальную модель с открытыми весами
Zhipu AI выпустила GLM-5.3-Flash, первую нативно мультимодальную модель в серии GLM-5 и первый релиз архитектуры glm5_next с открытыми весами. Модель с 320B параметров обучена на 30T-токенном мультимодальном корпусе и использует гибридный механизм внимания, сочетающий разреженность и линейность, для снижения затрат на обслуживание длинного контекста.