modelscope
PulseAugur coverage of modelscope — every cluster mentioning modelscope across labs, papers, and developer communities, ranked by signal.
7 天有情绪数据
-
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。
-
Z.ai 和阿里巴巴通过发布高效新模型将 AI 模型成本降低 10 倍 · 跟踪 1 个来源
本周，两家主要的人工智能实验室 Z.ai 和阿里巴巴发布了新的前沿模型，显著降低了访问高性能人工智能功能的成本。Z.ai 的 GLM-5.3-Flash 和阿里巴巴的 Qwen3.8-Flash-Next 都提供了与更昂贵模型相当的性能，但价格却低得多，输入 token 每百万成本约为 0.15 美元。这些发布利用了先进的架构设计，如混合专家模型（Mixture-of-Experts）和稀疏注意力机制，以实现更高的效率和更低的部署成本…
-
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。
-
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。
-
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…
-
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。
-
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。
-
POCKET LLM 在 CPU 上运行 35B 模型，无需 GPU
POCKET 是一款新的设备端 LLM，旨在无需 GPU 即可在标准 CPU 上运行 35B 参数模型，利用 llama.cpp 推理栈。此方法旨在克服本地和边缘部署中 GPU 稀缺和成本的障碍。虽然其吞吐量约为设备端基线 Bonsai 的 3.4 倍，但其性能和输出质量，尤其是在韩语生成方面，在很大程度上取决于量化级别，建议使用 Q4 或更高版本以获得可用结果。
-
MiniMax H3开源模型发布，用户询问其能力 · 追踪2个来源
开源模型MiniMax H3已发布，其可用性在专注于本地LLM和Stable Diffusion的Reddit论坛上公布。用户正在询问其能力，特别是其在动画生成中间帧方面的潜力。发布日期通过ModelScope的官方X账号确认是8月3日午夜UTC。
-
ModelScope 发布 ms-swift 用于开源模型微调
ModelScope 发布了 ms-swift，一个开源工具，用于微调和部署各种语言和视觉-语言模型。该工具旨在简化处理众多 AI 模型的开发人员的工作流程。
-
AI爱好者担心可访问性问题而囤积开源模型 · 跟踪到1个来源
Reddit 的 r/LocalLLaMA 子版块上的一场讨论探讨了用户购买大容量硬盘来存储开源 AI 模型这一想法。这次对话源于对 Hugging Face 等平台上托管的模型长期可用性和可访问性的担忧。参与者分享了替代的模型存储库，并讨论了保存对这些宝贵 AI 资源访问权的策略。
-
Wan Dancer 14B：新的开源视频模型发布
一款名为Wan Dancer 14B的新型开源视频生成模型已发布。该模型能够生成长达三分钟的视频，并展现出令人鼓舞的结果。该模型可在ModelScope上获取。
-
Wan-Dancer框架从音乐生成分钟级连贯舞蹈视频
研究人员推出了一种名为Wan-Dancer的新型框架，该框架能够根据音乐生成长时间、高质量的舞蹈视频。该方法通过将过程分解为全局关键帧规划和局部时间细化，并利用全曲音乐上下文，来确保时间连续性和全局结构。模型权重和推理代码已发布，用户可以在Hugging Face和ModelScope等平台上进行实验。
-
Robbyant发布LingBot-Video，一款开源MoE视频生成模型
Robbyant发布了LingBot-Video，这是一款开源的混合专家（MoE）视频生成模型，专为具身智能设计。该模型在包含网络视频和具身数据的海量数据集上进行训练，采用高效的MoE架构，推理速度比以往模型快约三倍。LingBot-Video集成了多奖励系统，优先考虑输出的美学质量、物理合理性和任务完成度。
-
媒体合成博物馆提供对旧AI图像生成模型的访问
媒体合成博物馆（Media Synthesis Museum）可在Hugging Face上访问，允许用户使用旧的AI模型生成图像。该平台托管了ModelScope、DALL-E Mini和VQGAN+CLIP等模型，为实验图像生成基础技术提供了一种方式。
-
ModelScope 发布 Agents-A1，一款用于长期任务的 35B MoE 模型
ModelScope 推出了 Agents-A1，一个拥有 350 亿参数的专家混合（MoE）模型，专为搜索和工程等长期任务设计。该模型通过 Mastodon 上的转推宣布。
-
WeiboAI 发布 VibeThinker-3B 以应对高级推理任务
WeiboAI 发布了 VibeThinker-3B，这是一个拥有30亿参数的模型，专为数学、编码和STEM等具有挑战性的推理任务而设计。该模型采用了优化的训练后流程，在AIME、HMMT和LeetCode竞赛等基准测试中取得了与领先前沿模型相当的性能。开发者提出了参数压缩覆盖假设，认为可验证的推理依赖于多步推理和自我纠正等参数密集型能力。
-
MiniMax AI 发布开放权重多模态 M3 模型
MiniMax AI 发布了其 MiniMax M3 模型，该模型具有开放权重，总参数约 4280 亿，激活参数 230 亿。该模型专为智能体时代设计，支持文本、图像和视频的原生多模态，上下文窗口高达 100 万 token。此次发布还包括更新的许可条款，年收入低于 2000 万美元的个人或公司可免费商用，只需通知。
-
在 ModelScope AI 库中发现关键远程代码执行漏洞
在 ModelScope AI 库中发现了一个关键的远程代码执行漏洞，标识为 CVE-2025-51427。此漏洞可能允许攻击者控制运行使用该库的项目。建议波兰数据科学团队审计他们在 ModelScope 中使用的模型，以减轻潜在风险。
-
OpenBMB发布MiniCPM5-1B，10亿参数模型表现超越更大模型
OpenBMB发布了MiniCPM5-1B，这是一款拥有十亿参数的小型语言模型，其性能表现可与更大模型相媲美。该模型旨在本地运行，加速边缘AI的实际应用。在20亿参数以下模型的人工分析指数中，它已超越Qwen3.5-2B等竞争对手，位居榜首。此外，OpenBMB还推出了桌面AI宠物应用“MiniCPM Desk Pet”，利用该模型的轻量化能力实现设备端交互。