modelscope
PulseAugur coverage of modelscope — every cluster mentioning modelscope across labs, papers, and developer communities, ranked by signal.
6 天有情绪数据
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RollingGo在ModelScope上提供免费无限酒店MCP
RollingGo在ModelScope上推出了一项新的酒店MCP（模型通信协议）服务，为开发者提供对超过200万家全球酒店房源的免费、无限制访问。该服务拥有实时定价和可用性的直接库存，与超过500家供应商集成，并支持Cursor和Claude Code等众多LLM客户端。作者发现注册过程非常快捷，不到五分钟即可完成，并且文档内容全面，包含示例代码，使得与Trae和Cursor等工具的集成变得简单快捷。
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Phocinae-Largha-150M-v1 模型发布，用于本地 AI 代理决策
Phocinae 发布了 Phocinae-Largha-150M-v1，一个拥有 1.443 亿参数的模型，专为 AI 代理内的结构化决策而设计。该模型旨在通过在本地处理重复性任务（如命令批准和工具选择）来降低成本，而不是依赖外部 LLM API 调用。它在 RTX 5090 等消费级硬件上提供快速推理，显著优于 API 往返延迟。
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180B AI 模型通过 MoE 和 SSD 流式传输在游戏本上运行
VIDRAFT 发布了 POCKET-Darwin-180B，这是一款拥有 1800 亿参数的 AI 模型，专为包括游戏本在内的消费级硬件部署而设计。该模型利用稀疏专家混合（MoE）架构、SSD 流式传输和 llama.cpp 运行时，使其能够以显著降低的内存需求运行。该模型的主要用例是在无法使用基于云的 AI 解决方案的隔离网络或受监管环境中。
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180B 人工智能模型通过 4 位量化在笔记本电脑上运行
一种新方法允许一个拥有 1800 亿参数的模型 POCKET-Darwin-180B-GGUF 在没有专用 GPU 的消费级硬件上运行。这是通过模型的稀疏专家混合架构（每个 token 只激活其一部分参数）和选择性的 4 位量化过程（保留关键权重的准确性）相结合实现的。量化后的模型以 GGUF 格式提供，需要显著更少的存储和内存，使其能够在具有至少 8GB VRAM 的笔记本电脑上运行，甚至在具有足够 RAM 的迷你 PC 上运行，同…
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阿里云ModelScope镜像Hugging Face模型
阿里云的ModelScope平台现已自动镜像Hugging Face的开源模型。此次整合旨在简化跨平台模型部署并解决所有权声明问题，正如FINAL-Bench案例研究所示。此举有助于在不同环境中更广泛地访问和利用AI模型。
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180B AI模型可在笔记本电脑上运行，位居排行榜前列
VIDRAFT发布了POCKET-Darwin-180B，这是其Darwin-180B-RSI模型的深度压缩版本，现可在笔记本电脑和迷你PC等消费级硬件上运行，无需专用GPU。该模型大小为111 GB，相比其原始的360 GB大小显著减小，但在Hugging Face七个排行榜上均保持了顶尖性能。该模型的效率归功于其Mixture-of-Experts架构和内存映射技术，使其能够满足数据隐私要求严格的组织的需求。
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中国在面临全球开源访问挑战之际，正构建国内 AI 平台 · 跟踪 1 个来源
中国正在培育阿里巴巴的 ModelScope 和 OSChina 的 MoArk 等国内开源 AI 平台，作为 Hugging Face 等外国网站的替代品，Hugging Face 于 2023 年被屏蔽。此举旨在平衡对国内互联网用户免受外国影响的控制，同时保持中国开发者与全球 AI 进步的联系。尽管官方屏蔽，中国 AI 公司继续在国际平台上发布模型，开发者利用 GitHub 等全球网站获取未经审查的内容和进行协作，这凸显了复杂的监管环境。
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用户提供本地测试旧版AI图像生成模型
一位Reddit用户已成功在本地设置并提供测试各种旧版AI图像生成模型的提示词服务。这些模型包括First Order Motion Model、DeepDaze、Big Sleep、VQGAN+CLIP、OG DALL-E Mini、Disco Diffusion、Latent Diffusion、Stable Diffusion 1.1至1.5版本以及ModelScope。该用户邀请其他人提供提示词，并指定他们希望测试的模型。
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OpenBMB发布MiniCPM5-2B，一款性能媲美Gemma 4-12B的2B模型
OpenBMB发布了MiniCPM5-2B，这是一款拥有20亿参数的AI模型，其性能可与Gemma 4-12B等更大模型相媲美。该模型在智能密度方面表现出色，并提供强大的日语语言能力，这在其模型尺寸中非常罕见。它在人工智能分析指数上名列40亿参数以下开源模型之首，并根据Apache License 2.0在Hugging Face和ModelScope上免费提供。
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Spark-X2.5 LLM 荣登 Hugging Face 排行榜榜首，启动数学推理挑战赛
Spark-X2.5，一个大型语言模型，已荣登 Hugging Face 热门模型榜单榜首。为进一步测试其能力，开发者正在启动 Spark-X2.5 数学推理挑战赛。鼓励参赛者使用各种基准和方法来评估模型的数学推理能力，提交时间为 2026 年 9 月 7 日至 9 月 13 日。
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在英伟达交易引发担忧之际，ModelScope 成为 Hugging Face 的替代品
ModelScope 正在成为 Hugging Face 的一个潜在替代品，尤其是在英伟达最近达成交易的背景下。用户表达了对英伟达过去专注于游戏 GPU 而非当前转向权力整合的偏好。这种情绪促使人们对 ModelScope 产生兴趣，以防 Hugging Face 在英伟达交易最终确定后面临挑战。
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Qwen发布Qwen3.8-Flash-Next多模态MoE模型，支持1M上下文
Qwen团队发布了其Qwen3.8-Flash-Next模型的权重，这是一款多模态混合专家（MoE）架构模型。该新模型集成了多项创新，如Gated DeltaNet+Qwen Sparse Attention (GDN+QSA)混合、Gated Residual Networks、N-gram embedding和Muon优化器，旨在提高性能同时降低计算和训练成本。该模型支持262,144个token的基础上下文长度，可通过YaRN扩…
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Z.ai发布开源GLM-5.3模型，可与GPT-5.6 Sol匹敌
中国AI公司Z.ai已将其GLM-5.3模型作为开源模型发布，可供下载和定制。该模型拥有令人印象深刻的性能，据报道在某些测试中，尤其是在智能体编码和网络防御能力方面，其表现超越了Claude Fable 5和GPT-5.6 Sol等模型的基准。虽然完整模型需要大量的计算资源，但也有一个量化版本可用于要求较低的硬件，并且还发布了一个较小的变体GLM-5.3-Flash。
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中国AI实验室独立研发相似前沿模型，大幅降低成本
两家中国AI实验室，Z.ai和阿里巴巴，已分别独立开发并发布了新的大型语言模型GLM-5.3-Flash和Qwen3.8-Flash-Next。这两个模型共享一个非常相似的架构，其特点是混合注意力机制，包含高比例的线性注意力层和压缩索引器，以高效管理长上下文窗口。这些架构上的趋同使得两个模型都能提供显著降低的计算成本和更快的推理速度，使先进的AI能力更加易于获取和负担得起，输入令牌价格约为每百万个0.15美元。
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阿里巴巴推出 Qwen3.8-Flash 模型，获广泛合作伙伴支持
阿里巴巴的 Qwen 推出了其 Qwen3.8-Flash 模型，可在 Qwen Cloud 上使用，API 使用价格具有竞争力。该模型也可通过 OpenRouter 访问，支持编码助手和代理工作流等各种应用。此外，Qwen3.8-Flash-Next 已获得 SGLang 和 vLLM 等关键合作伙伴的零日支持，并已在 NVIDIA 和 AMD 硬件上确认兼容。这种新架构旨在实现极致的成本效益，也可通过 Ollama 获取。
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腾讯发布开源语音模型AuK
腾讯发布了AuK，一个用于语音生成和编辑的开源基础模型。该模型拥有15亿参数，在海量音频数据上进行训练，并通过自然语言接口支持零样本TTS、内容编辑和语音增强等多种任务。AuK已在Hugging Face和ModelScope上发布，并支持通过SGLang Omni进行推理。
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阿里巴巴发布Qwen3.8开源模型，在排行榜上获得关注
阿里巴巴的Qwen发布了其Qwen3.8系列开源模型，包括Qwen3.8-27B和Qwen3.8-2.4T-A95B。Qwen3.8-27B模型拥有262K的原生上下文窗口，通过YaRN可扩展至1M token，并在Hugging Face等平台上获得了显著关注，其量化版本下载量达数百万次。此次发布使Qwen成为本地部署和代理开发的有力竞争选项，其中Qwen3.8-Max在前端代码排行榜上显著优于Claude Fable-5。
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inclusionAI 发布轻量级 Ling-3.0-tiny MoE 模型以支持本地部署
inclusionAI 发布了 Ling-3.0-tiny，这是一款新的混合推理专家混合（MoE）模型，总参数为 79 亿，每个 token 激活参数为 13 亿。该模型专为高效的本地部署和资源受限环境而设计，提供强大的推理和代理能力。它采用了新颖的 Kimi Delta Attention (KDA) 和 Multi-Head Latent Attention (MLA) 架构，支持快速响应和多步推理，并在 Apple Silico…
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RynnValue 模型利用时间距离扩展机器人学习 · 跟踪 2 个来源
研究人员推出 RynnValue，这是一种用于机器人操作的开源价值基础模型，它利用时间距离作为监督目标。这种方法允许模型扩展到超过 7000 小时的数据，而无需偏好或进度注释。RynnValue 在 RBM-EVAL-OOD 基准测试上达到了 0.675 的 Kendall's tau_a，优于现有的最先进方法。当转换为密集奖励时，RynnValue 显著提高了现实世界策略的成功率，证明了时间距离对于通用机器人策略的有效性。
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新的T2VAttack方法揭示了文本到视频扩散模型的漏洞
研究人员开发了T2VAttack，一种探测文本到视频扩散模型漏洞的新方法。该攻击侧重于视频生成的语义和时间两个方面，旨在降低生成视频与其文本提示之间的对齐度，以及视频本身的时间连贯性。T2VAttack采用同义词替换和优化词语插入等策略来扰乱提示，证明即使是微小的改动也会显著损害包括ModelScope和Open-Sora在内的几款领先模型的视频质量和时间动态。