MiniMax 发布 MiniMax-H3,一个可接受文本、图像、音频和视频并生成最长 15 秒带音频视频片段的通用全模态生成系统。Python 包 PipeNetwork/minimax-h3-mlx 将其移植到 MLX,支持 Apple Silicon 运行。作者在 M5 Max MacBook Pro 上实测,下载约 115 GB 模型文件,视频生成耗时不到 45 分钟。
MiniMax 发布 MiniMax-H3,一个可接受文本、图像、音频和视频并生成最长 15 秒带音频视频片段的通用全模态生成系统。Python 包 PipeNetwork/minimax-h3-mlx 将其移植到 MLX,支持 Apple Silicon 运行。作者在 M5 Max MacBook Pro 上实测,下载约 115 GB 模型文件,视频生成耗时不到 45 分钟。
Soup 推出 v0.72.4,支持在配备 4 GB 显存的笔记本 GPU 上通过 QLoRA 微调 8B 模型,无需 SSH 或云服务。
一个开源仓库提供了在单颗 AMD MI300X 上生产运行 DeepSeek-V4-Flash-0731 的完整配置与补丁,无需额外量化或权重卸载。该 304B 参数模型在 192 GB HBM 上实现单流 168.6 tok/s 解码、8 并发流 542 tok/s 聚合吞吐,并验证了 256K 上下文。
Swiftlet 是一个 Swift + Metal 运行时,可在普通 Apple 设备上运行 Qwen3-Next 和 Qwen3.5/3.6 MoE 混合模型,仅将小型稠密核心驻留内存,按需从存储流式加载路由专家权重。
AirLLM 项目支持在单块 4GB 显存 GPU 上运行 70B 参数大模型推理,无需多卡或大规模显存配置。该项目已开源,相关讨论在 Hacker News 上获得 103 点热度,引发社区关注。
一个开源引擎让 Gemma 4 26B 模型能在任何 M 系列 Mac 上运行,仅需 2 GB 内存。该项目已发布在 GitHub 上,大幅降低了本地运行大语言模型的硬件门槛。
Deltafin 项目成功在 64 GB M1 Max 上运行了 2.8T 参数的 MoE 模型 Kimi K3,当前中位推理速度为 0.0687 token/s(14.6 秒/token)。完整安装需约 1.7 TB 本地磁盘,流式模式仅需 215 GB 但推理速度降至 3 分钟以上/token。项目提供 OpenAI 兼容 API 服务器,支持聊天和代码补全,但建议客户端超时设为小时级别。
开发者成功在售价约 8 美元的 ESP32-S3 微控制器上运行了一个 28.9M 参数的大语言模型,完全在芯片本地运行,无需连接服务器,生成速度约 9.5 tok/s。
SANA-Video 2.0 是一个混合视频扩散 Transformer,提供 5B 和 14B 两种规模,可在单 GPU 上生成最高 720p 视频。其 Hybrid Linear-Softmax Attention 以 3:1 比例混合线性与 softmax 注意力,配合 Block Attention Residuals 将深层有效秩提升约 12%。
Cactus 推出基于 Gemma 4 的混合模型“Cactus Hybrid”,在模型检查点内嵌入置信度探针,为每个生成答案输出 0-1 之间的结构化置信度分数。高置信度时在设备端直接回答,低分时可自动路由至更大模型。该探针在零音频训练数据下,于四个音频基准上达到 0.79-0.88 AUROC,远超 token 熵基线(均值 0.549),且 MIT 协议开源。
NVIDIA 在 Hugging Face 上开源了 Cosmos 3 Edge,一个 40 亿参数的世界模型,旨在帮助机器人和视觉 AI 智能体在边缘设备上理解环境、实时推理并生成动作。
面壁智能联合OpenBMB发布端侧模型MiniCPM5-2B,以2B参数量在AA-Index榜单取得4B以下模型最高分17分,平均分54.26,超越Qwen3.5-2B等竞品。模型原生支持混合思考与512K上下文,已完成华为昇腾、英伟达等9款芯片的Day0适配,即将开源。
面壁智能联合 OpenBMB 在 WAIC 2026 发布端侧模型 MiniCPM5-2B,以 2B 参数量在 AA-Index 榜单登顶 4B 以下模型榜首,平均分 54.26,超 Qwen3.5-2B(41.66)。模型原生支持混合思考与 512K 上下文,Agent 能力得分 90.35,并完成华为昇腾、英伟达等 9 款芯片的 Day0 适配。
阿里巴巴的Qwen模型将被集成到Apple Intelligence中,为中国的iOS、iPadOS、macOS和visionOS用户提供文本与图像理解、内容生成等AI功能。中国网信办已公布包括Apple Intelligence、华为小艺大模型、OPPO AndesGPT在内的七项移动端生成式AI服务备案信息。阿里巴巴董事会主席蔡崇信表示,苹果在选定阿里前曾与多家中国公司洽谈。
苹果技术开发(上海)有限公司的“Apple 智能”大模型已于 2026 年 7 月 8 日完成备案,适用场景为苹果手机。阿里千问将作为 AI 能力集成至 Apple 智能,为 iOS、iPadOS、macOS 和 visionOS 的中国用户提供文本与图像理解、内容生成等功能,用户无需在应用间切换即可直接体验。
我们刚刚发布了 Hy3 的 1-bit 和 4-bit 版本,这是一款旗舰级规模的 295B 模型,可以在单张 GPU 上运行。👌 使用 llama.cpp 运行 Hy3,启用 MTP,在显著降低的硬件配置上体验强大的智能能力。🚀🚀�...
Bonsai 27B 基于 Qwen3.6 27B,提供三元(1.71 有效比特/权重,5.9 GB)和 1-bit(1.125 有效比特/权重,3.9 GB)两个变体,后者首次将 27B 级模型装入 iPhone 17 Pro。模型支持多步推理、结构化工具调用、视觉任务和计算机使用智能体循环,拥有 262K token 上下文窗口,支持推测解码加速。在 15 项基准测试中,三元变体保留全精度基线 95% 的性能,1-bit 变体保留 90%,数学和编码能力几乎无损。采用 Apache 2.0 许可证开源。
在 Google I/O Connect India 上,Google 展示了由定制 Tensor SoC 和 TPU 驱动的 Pixel 10 系列所支持的 100% 私有端侧 AI 未来。活动首次推出轻量级 Gemma 4 E2B 模型,该模型原生运行于设备端,可实现完全离线的多模态功能,包括 AI 聊天、实时图像识别和个人智能体任务。开发者即日起可通过新发布的 Tensor SDK beta 及其配套开源资源,开始构建这些安全的边缘应用。
面壁智能CTO曾国洋指出,端侧模型是AI落地的关键路径。其原创方法论“模型风洞”可在小规模实验中预测完整训练效果,并基于“知识密度”提出“面壁定律”:知识密度每3.5个月翻一番。2B参数的MiniCPM表现优于同期8B竞品。面壁已完成高通、联发科、英特尔、英伟达、AMD等芯片适配,新发布的BitCPM-CANN模型系列可在华为昇腾芯片上让同一内存多装约6倍模型。全双工全模态模型MiniCPM-o4.5支持实时打断与情绪调整。团队开发了全球首个完全由AI编写的生产级训练框架ForgeTrain,并引入行为模式库实现无需开口的“默契系统”。
腾讯混元开源端到端 OCR 大模型 HyOCR-1.5,仅 1B 参数覆盖 8 种以上 text-centric 任务,在 OmniDocBench v1.6 上以 94.74 分居端到端第一。