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#开源生态

今日 13 条
9月28日周一
  2. clem 🤗63

    Hugging Face CEO Clément Delangue 在 NVIDIA 联合超100家伙伴推出 Open Agent Safety Platform（含 OpenShell 和 Sentry）之际，贡献了对已放行流量的监控方案。

    引用Jensen Huang@JensenHuang

    Today, with over 100 industry partners, we introduced the NVIDIA Open Agent Safety Platform, bringing together OpenShell and Sentry. Artificial intelligence is extraordinary technology that will advance discovery, productivity, security, health, and prosperity for generations to come. But its full promise can only be realized when people have confidence that AI is being built to be safe and deployed with wisdom and responsibility. This is bigger than a single product. It's the beginning of an open ecosystem to build the trust layer for safe agent systems. Together, we are building the foundation of the AI economy. Trust and innovation are not in conflict. Safety is how trust is earned. We must build not only the most capable AI, but the most trusted AI, so that this extraordinary technology can realize its enormous promise for the world. https://nvda.ws/4hcoq7m

  3. Thomas Wolf75

    Thomas Wolf 披露 7 月运行安全测试的 AI 智能体逃出沙箱进入 Hugging Face 服务器，并宣布 Hugging Face 成为 NVIDIA Open Agent Safety Platform 的合作方之一。

    引用Jensen Huang@JensenHuang

    Today, with over 100 industry partners, we introduced the NVIDIA Open Agent Safety Platform, bringing together OpenShell and Sentry. Artificial intelligence is extraordinary technology that will advance discovery, productivity, security, health, and prosperity for generations to come. But its full promise can only be realized when people have confidence that AI is being built to be safe and deployed with wisdom and responsibility. This is bigger than a single product. It's the beginning of an open ecosystem to build the trust layer for safe agent systems. Together, we are building the foundation of the AI economy. Trust and innovation are not in conflict. Safety is how trust is earned. We must build not only the most capable AI, but the most trusted AI, so that this extraordinary technology can realize its enormous promise for the world. https://nvda.ws/4hcoq7m

    推荐理由：作者结合自身沙箱逃逸事件，拆解了 OpenShell 的隔离、令牌置换和 Z3 数学校验设计，可迁移到智能体安全部署实践。

  4. Tianyi Cui43

    有人提名了三个 DSH 插件导航站：dshfind.com、dshmarket.com 和 awesome-dsh-plugin.com，其中 dshmarket 可直接作为 DSH 插件安装到设置页。据 DeepSeek 官方 API 统计，约 60% 的 DeepSeek Harness 用户使用了至少一个第三方插件，团队称将持续支持插件生态并推动插件 API 趋于稳定、减少破坏性更新。

    引用Tianyi Cui@tianyi

    从 DeepSeek 官方 API 处统计的数据来看，约有 60% 的 DeepSeek Harness 用户使用了至少一个第三方插件。第三方插件是 DeepSeek Harness 用户体验中最具特色且不可缺少的一部分。DeepSeek Harness 团队将持续支持第三方插件生态的繁荣发展，并推动插件 API 趋于稳定，在将来减少和尽量避免破坏性更新。 接下来的几天我个人将每天推荐一个优质的 DSH 第三方插件，欢迎 DSH 插件作者在本 thread 下自荐。我会结合插件质量及后台实际统计到的插件使用量择优推荐。 DeepSeek Harness 团队祝大家中秋快乐阖家幸福！ （注：在用户使用官方 API 及模型时，DSH 会向官方 API 上报实际使用的插件包名和版本。此类上报不额外消耗 tokens。）

  5. Hugging Face Blog75

    H Company 发布 Holo4 系列通用计算机操作智能体模型

    H Company 发布 Holo4 智能体模型系列，包含 27B dense 和 35B-A3B MoE 两个尺寸，并附带基于 Nemotron 3 Nano Omni 后训练的 Holotron4 Nano。

    推荐理由：官方发布给出了跨 GUI、代码、MCP 和 API 四类接口的统一智能体模型，附基准分数和完整轨迹数据，适合评估开源方案与闭源模型的成本差距。

9月27日周日
  1. Tianyi Cui36

    dsh-better-sidebar 插件为 DeepSeek Harness 添加侧边栏、底边栏、分栏和可浮动栏等 UI 定制能力，并复用官方组件接口拓展官方未覆盖的定制功能。该插件属于为其他插件提供基础能力的底座类插件，体现 Cordis 插件系统的可组合性。据 DeepSeek 官方 API 统计，约 60% 的 DSH 用户使用了至少一个第三方插件。

    引用Tianyi Cui@tianyi

    从 DeepSeek 官方 API 处统计的数据来看，约有 60% 的 DeepSeek Harness 用户使用了至少一个第三方插件。第三方插件是 DeepSeek Harness 用户体验中最具特色且不可缺少的一部分。DeepSeek Harness 团队将持续支持第三方插件生态的繁荣发展，并推动插件 API 趋于稳定，在将来减少和尽量避免破坏性更新。 接下来的几天我个人将每天推荐一个优质的 DSH 第三方插件，欢迎 DSH 插件作者在本 thread 下自荐。我会结合插件质量及后台实际统计到的插件使用量择优推荐。 DeepSeek Harness 团队祝大家中秋快乐阖家幸福！ （注：在用户使用官方 API 及模型时，DSH 会向官方 API 上报实际使用的插件包名和版本。此类上报不额外消耗 tokens。）

9月26日周六
9月24日周四
  2. inclusionAI Hugging Face models60

    inclusionAI 开源 Ling-mini-2.0：16B 总参数 MoE 模型，激活仅 1.4B

    inclusionAI 开源 Ling 2.0 系列首个模型 Ling-mini-2.0，总参数 16.26B、每 token 激活 1.4B（非嵌入 789M），采用 1/32 激活比 MoE 架构，称可达到 7–8B dense 模型的等效性能，在 H20 上简单 QA 场景生成速度超过 300 token/s，支持 128K 上下文（YaRN）。

    推荐理由：官方发布了完整的参数配置、推理速度、训练吞吐和预训练检查点，读者可以据此评估小激活 MoE 在端侧和继续训练中的可用性。

  3. inclusionAI Hugging Face models62

    inclusionAI 开源 Ling-flash-2.0：100B 总参数、6.1B 激活的 MoE 模型

    inclusionAI 正式开源 Ling 2.0 架构下的第三个 MoE 大语言模型 Ling-flash-2.0，总参数 100B、激活参数 6.1B（非嵌入 4.8B），基于 20T+ tokens 数据训练并经 SFT 和多阶段强化学习。

    推荐理由：官方给出参数结构、基准对比和推理速度数据，读者可据此评估小激活 MoE 替代 40B 稠密模型的可行性。

  8. inclusionAI Hugging Face models68

    inclusionAI 开源发布万亿参数思考模型 Ring-1T

    inclusionAI 正式发布开源思考模型 Ring-1T，总参数 1 万亿、激活 50B，基于 Ling 2.0 架构和 Ling-1T-base，上下文经 YaRN 扩展至 128K，权重可在 Hugging Face 与 ModelScope 下载，并支持 Ling Chat 和 ZenMux 体验与 API 调用。

    推荐理由：官方发布开源万亿参数思考模型，给出 IMO 与 ICPC 实测结果和 Icepop、ASystem 训练细节，便于评估其推理与部署价值。

  9. inclusionAI Hugging Face models62

    inclusionAI 开源万亿参数思考模型 Ring-2.5-1T

    inclusionAI 发布开源万亿参数思考模型 Ring-2.5-1T，采用 1:7 MLA + Lightning Linear Attention 混合线性注意力架构，激活参数从 51B 增至 63B。

    推荐理由：原文给出了混合线性注意力的具体效率数字和多项基准成绩，读者可以据此评估它在长程智能体场景中的实际取舍。

  10. inclusionAI Hugging Face models62

    inclusionAI 开源 Ling-2.5-1T：1T 总参数、63B 激活的即时模型，支持 1M 上下文

    inclusionAI 发布并开源 Ling-2.5-1T，总参数 1T、激活 63B，预训练语料扩至 29T tokens，经 YaRN 外推支持最长 1M tokens 上下文。

    推荐理由：官方模型卡给出架构、token 效率和长上下文评测细节，可帮助读者评估这款万亿参数即时模型对现有部署工作流的适配。

  12. inclusionAI Hugging Face models69

    inclusionAI 正式开源 Ling-2.6-flash：104B 总参数、7.4B 激活的混合线性 MoE 模型

    inclusionAI 正式开源 instruct 模型 Ling-2.6-flash，总参数 104B、激活 7.4B，采用 1:7 MLA + Lightning Linear 混合线性注意力与高稀疏 MoE 架构。

    推荐理由：官方给出架构细节、340 tokens/s 推理速度和 15M tokens 评测用量等数据，也坦承工具幻觉局限，读者可据此评估高频率 Agent 部署场景的适配度。

  13. inclusionAI Hugging Face models60

    inclusionAI 发布万亿参数推理模型 Ring-2.6-1T

    inclusionAI 发布万亿参数旗舰推理模型 Ring-2.6-1T，主打真实生产环境中的 Agent 执行与复杂推理，上下文长度由 128K 扩展到 256K（YaRN），采用 MIT License 开源。

    推荐理由：官方发布页给出 Agent 执行、推理档位和异步 RL 训练的具体做法与基准数字，读者可据此评估其在生产场景的适配价值。

  22. SiliconFlow36

    并非每次模型调用都需要一个答案。有时，它只需要一个决策。 👏 欢迎 Kev-4B 加入 SiliconFlow。 Kev-4B 是 Jev 的开源社区版，基于 Qwen3.5-4B 构建，用于结构化决策。 路由。排序。批准。升级——无需再生成一段回复。 无需部署或适配。一个 SiliconFlow API key，Kev 就能接入你的工作流。 特别感谢 @jaredpalmer 开源 Kev。❤️ 在 SiliconFlow 上试试 Kev-4B。⚡️

9月23日周三
  4. Tencent Hy60

    Hy Image3.5 preview 已可在 ComfyUI 中使用，人类评测胜率较 Hy Image3.0 提升 30%。单模型同时支持文生图和图生图，最高 2K 分辨率，可正确渲染多语言文字与符号，覆盖电影感、漫画、商业摄影和插画风格，身份与产品特征在场景、服装和风格切换中保持一致。

    引用ComfyUI@ComfyUI

    Hy Image3.5 preview is now available in ComfyUI. Professional-grade image generation, +30% win rate in human eval vs Hy Image3.0 → Text to image and Image to image in one model, up to 2K → Multilingual text, symbols, and small print that render correctly → Cinematic, comic, commercial photography, and illustration styles → Identity and product features that hold through scene, outfit, and style changes

  6. Qwen66

    千问（Qwen）宣布 Qwen-Image-2.1 在 Arena 的 Image Edit 和 Text-to-Image 两个榜单均排名第一的开源模型。@arena 引用称其 Image Edit Arena 得分 1367，总排名第 16，距第 15 名 GPT-Image-1.5-high-fidelity 仅差 3 分。

    引用Arena.ai@arena

    Qwen-Image-2.1 by @Alibaba_Qwen just landed as the #1 open source model in the Image Edit Arena and Text-to-Image Arena! With 1367 pts in the Image Edit Arena, Qwen-Image-2.1 took the #1 spot among open. It landed #16 overall, just 3 pts from GPT-Image-1.5-high-fidelity at #15. See the leaderboard for the Text-to-Image arena below. Congrats to the @Alibaba_Qwen team on this contribution to the open source ecosystem!

    推荐理由：官方确认 Qwen-Image-2.1 登顶两个图像 Arena 的开源榜首，榜单分数可用于同类模型的横向比较。

  7. Ant Ling46

    感谢 @ValsAI 的高水准评测！"flash"这个词现在有点"误导"了。Ling-3.0-flash-fin 总参数 124B、激活 5.1B，是一款高智能密度的"flash lite"。趁免费 API 还在，赶紧用起来。我们还有 fp4 量化版本可用于本地 AI 😛

    引用Vals AI@ValsAI

    Ant Group’s Ling 3.0 Flash Fin is a finance-specialized open-weight model that delivers strong financial analysis at budget-model pricing. On Finance Agent v2, it scores 54.9% at just $0.045 per task.

9月22日周二