GLM-5.3 已为 389 个开源项目揪出 4249 个潜在漏洞
GLM-5.3 已协助 OpenVuln 项目防守 389 个开源项目，累计发现 4249 个潜在漏洞。该项目仍在运行，服务保持免费，所有发现都会私下报告给项目维护者，而不是公开披露。这是 LLM 用于开源供应链安全防护的规模化案例。
#开源生态
#开源生态
今日 2 条AGI HuntAI 评分4141 Hugging Face BlogAI 评分5252 NVIDIA 发布开源表格预测基础模型 Kumo Tabular
NVIDIA 发布开源表格预测基础模型 Kumo Tabular，给定带标签的表格行和待预测行，单次前向推理即可返回类别概率或数值预测，无需训练、调参和特征工程。
AGI HuntAI 评分4646 NVIDIA 开源表格数据基础模型 Kumo Tabular
NVIDIA 发布并开源表格数据基础模型系列 Kumo Tabular，开放权重且可商用，由 Jure Leskovec 团队推出。该模型只需提供带标签的表格数据即可使用，支持分类与回归任务。官方称其在精度与推理时间的权衡上建立了新的 Pareto 前沿。
AGI HuntAI 评分5454 Lightricks 发布 LTX 2.5 两款 LoRA，用于视频放大与老片修复
Lightricks 在 Hugging Face 开源了针对 LTX 2.5（22b）的两款 LoRA，分别面向视频放大与老素材修复。Refine 用于把 HD 画面推到 8K，在贴近原始内容的前提下补出 8K 应有的细节；Restore 可把 540p 片段升到 4K，增强色彩并带来干净锐利的现代数码摄影机质感。
AGI HuntAI 评分6262 IQuest 开源 320B MoE 模型 IQuest-Q1，vLLM 宣布首日支持
IQuest 研究团队发布并开源 IQuest-Q1，这是总参数 320B 的 MoE 模型，每 token 仅激活 15B，256 个专家中每次激活 8 个，上下文长度达 524,288。
AGI HuntAI 评分4242 ornith-ai 开源 Ornith-1.5 三款 DFlash 投机解码草稿模型
ornith-ai 在 Hugging Face 发布三个 DFlash 草稿模型检查点，为 Ornith-1.5-9B、Ornith-1.5-397B 和 Ornith-1.5-35B-A3B 提供投机解码加速。DFlash 草稿模型并非独立语言模型，须与目标模型在支持 DFlash 的推理环境中配合运行，仓库同时附带 serving 配置。
AGI HuntAI 评分4747 Claude Opus 5.5 领跑 SimpleBench，代码模型变身解释视频引擎
Claude Opus 5.5 以 88.4% 领跑 SimpleBench，推理强度提到 xhigh 时 Terminal-Bench-Science 由 24% 升至 62%，但 max 反降到 59%。它被评为 Anthropic 史上最佳视觉模型，成本比 Fable 5.1 低约 60%。Opus 5.5 与 GPT-6 Astra 还能纯用代码生成视频动画。
Latent Space精选AI 评分8181 小米发布 MiMo-V2.6 系列开放权重模型，旗舰 Pro 为 1T-A42B、训练成本 300 万美元
小米发布 MiMo-V2.6 系列开放权重模型，包含原生全模态的 MiMo-V2.6-Pro、MiMo-V2.6-Flash 以及 MiMo-V2.6-Pro-UltraSpeed，其中 Pro 以 1.02T 总参数、42B 激活参数在 Artificial Analysis 智能指数上以 46 分成为该榜首位开放权重模型。
推荐理由：原文给出 MiMo-V2.6 的 RL 训练细节与开源清单，可对照开放权重模型的成本与复现门槛。
HuggingFace BlogAI 评分5656 NeoMME 发布：高效多模态原生多语言编码器
NeoMME 发布，这是一个包含 260M 和 800M 两个版本的多语言多模态编码器家族，用单个双向 Transformer 同时处理文本 token 和原始图像 patch，不依赖预训练视觉塔或因果语言模型。
Google ResearchAI 评分5454 Google 发布 TimesFM-3 零样本多变量时间序列基础模型
Google 发布 TimesFM-3，一个原生支持多变量零样本预测的时间序列基础模型，在 Gift-Eval、FEV-Bench 和 Time 三个公开基准上，无论点预测还是概率预测都取得预训练基础模型中的最佳平均排名。
HuggingFace BlogAI 评分5454 NVIDIA 发布 Magpie TTS 多语言模型，扩展至 12 种语言
NVIDIA 发布 Magpie TTS Multilingual，一款 364M 参数的开放权重语音合成模型，支持 12 种语言，新增现代标准阿拉伯语、韩语和巴西葡萄牙语。官方数据显示 B200 单流首音频延迟 32ms，64 并发流下 TTFA 239ms、吞吐约 320 倍实时。模型提供 Hugging Face 开放权重与 NVIDIA NIM 生产部署，并可用 NeMo 微调发音和音色。
HuggingFace Blog精选AI 评分7979 Meta 发布开源多模态模型 Muse Glimmer，30B 参数主打本地智能体
Meta 发布开源多模态模型 Muse Glimmer，30B 参数、Apache 2.0 许可，面向本地智能体场景。模型由 2B 视觉编码器与 28B 文本解码器组成，并附带 DFlash 投机解码草稿模型，transformers、llama.cpp、vLLM 与 Inference Endpoints 均已提供 day-0 支持。
推荐理由：30B 多模态模型以 Apache 2.0 开放并在多智能体基准上与同级模型对比，可供本地部署的选型参考。
Google DeepMind精选AI 评分7979 Google DeepMind 开源 WeatherNext 气旋预测模型，预警可多出一天
Google DeepMind 的 WeatherNext AI 模型在气旋路径、强度和风场结构预测上达到当前最优精度，平均为预报员多争取约一天的有效提前量，成果发表在 Nature。
推荐理由：原文给出气旋路径与强度预测的领先幅度，并公开模型权重与代码，可对照传统预报方法理解改进来源。
Mistral AI精选AI 评分6161 Mistral AI 发布 3B 开源多模态安全分类器 Shieldstral
Mistral AI 发布 3B 开源多模态安全分类器 Shieldstral，以 Apache 2.0 开放权重，可在单张 16GB NVIDIA GPU 上运行。
推荐理由：Mistral 把内容审核改写成推理时的自然语言问答，给出了小模型适配新策略的可迁移做法。
HuggingFace Blog精选AI 评分7979 Thinking Machines 发布开源多模态模型 Inkling 及 Inkling-Small
Thinking Machines 发布开源多模态模型 Inkling，总参数 975B、激活 41B，支持 1M 上下文并原生接收图像、音频和文本输入。同期推出 Inkling-Small（总参数 276B、激活 12B），采用与 Inkling 相同的架构。
推荐理由：约 1T 参数的开源多模态模型，文章给出多个推理引擎的部署配置和基准对比，便于判断它能否落到现有工作流。
Mistral AI精选AI 评分6363 Mistral 发布 Leanstral 1.5 形式化验证模型
Mistral 发布 Leanstral 1.5，一个 Apache-2.0 许可、119B 总参数与 6B 激活参数的形式化验证模型，在 miniF2F 验证集和测试集上均达到 100%。
推荐理由：可对照 Leanstral 1.5 在 PutnamBench 的解题数与约 4 美元单题成本，比较形式化证明模型的性价比。
Google DeepMind精选AI 评分7676 Google DeepMind 发布实验性开源文本扩散模型 DiffusionGemma，推理最高提速 4 倍
Google DeepMind 发布实验性开源模型 DiffusionGemma，采用文本扩散方式并行生成整块文本，在专用 GPU 上推理速度最高提升 4 倍。
推荐理由：原文说明 DiffusionGemma 与 Gemma 4 的分工，前者面向低并发本地推理，并列出速度与质量上的取舍。
Google DeepMind精选AI 评分7777 Google DeepMind 发布 Gemma 4 12B 无编码器多模态模型
Google DeepMind 发布 Gemma 4 12B，一款无编码器的多模态模型，可在笔记本本地运行。该模型把视觉输入改为单次矩阵乘法的轻量嵌入模块，并去掉音频编码器，将原始音频信号投影到与文本 token 相同的维度，是 Gemma 4 系列首款支持原生音频输入的中等规模模型。
推荐理由：Gemma 4 12B 用无编码器架构让视觉和音频直接进入 LLM，性能接近 26B MoE 而内存占用不到一半。
Mistral AI精选AI 评分7171 Mistral 发布 Mistral Medium 3.5，并在 Vibe 与 Le Chat 上线远程编码智能体
Mistral 发布 Mistral Medium 3.5，这是一个 128B 稠密模型，以开源权重、修改版 MIT 许可发布，并成为 Mistral Vibe 和 Le Chat 的默认模型。
推荐理由：把编码智能体迁到云端并以 128B 开源权重模型驱动，读者可据此判断自托管部署与异步并行任务的成本变化。
Google DeepMind精选AI 评分7777 Google DeepMind 发布 Gemma 4 开源模型家族，含 26B MoE 与 31B Dense 四种尺寸
Google DeepMind 发布 Gemma 4 开源模型家族，提供 E2B、E4B、26B MoE 和 31B Dense 四种尺寸，采用 Apache 2.0 许可。
推荐理由：原文列出四档尺寸、Arena 排名与 Apache 2.0 许可，便于判断本地部署和微调的硬件与授权取舍。
Mistral AI精选AI 评分6666 Mistral AI 发布首个文本转语音模型 Voxtral TTS，4B 参数支持 9 种语言
Mistral AI 发布首个文本转语音模型 Voxtral TTS，4B 参数，支持英语、法语、德语、西班牙语、荷兰语、葡萄牙语、意大利语、印地语和阿拉伯语 9 种语言，已通过 API 提供，定价 $0.016 / 1k 字符。
推荐理由：官方给出了 4B 模型在 9 种语言上的延迟、单价以及和 ElevenLabs 的人评对比口径，便于判断语音 Agent 的选型与成本。
Mistral AI精选AI 评分7373 Mistral AI 发布 Mistral Small 4，统一推理、多模态与编码智能体能力
Mistral AI 发布 Mistral Small 4，称其是首个把 Magistral 的推理、Pixtral 的多模态和 Devstral 的编码智能体能力统一进单一模型的 Mistral 模型，以 Apache 2.0 许可开源。
推荐理由：Mistral Small 4 把推理、多模态与编码能力合进一个开源模型，读者可据此评估单模型替代多模型组合的部署取舍。
Mistral AIAI 评分4949 Mistral 发布 Leanstral：面向可信 vibe-coding 的开源基础模型
Mistral 发布 Leanstral，首个面向 Lean 4 的开源代码智能体，Apache 2.0 开源并提供免费 API。该模型激活参数 6B，采用稀疏架构，支持任意 MCP，并针对 lean-lsp-mcp 训练，也可在 Mistral vibe 的 agent 模式中使用。
Mistral AI精选AI 评分6363 Mistral 发布 Voxtral Transcribe 2，推出实时与批处理两款语音转写模型
Mistral 发布 Voxtral Transcribe 2 系列两款语音转写模型，包括用于批处理的 Voxtral Mini Transcribe V2 和面向实时场景的 Voxtral Realtime，后者以 Apache 2.0 权重在 Hugging Face 开源。
推荐理由：Realtime 以 sub-200ms 延迟和 Apache 2.0 权重开源，读者可据此比较实时语音应用的端侧落地成本。
Mistral AI精选AI 评分7474 Mistral AI 发布 Devstral 2 系列编码模型和 Mistral Vibe CLI
Mistral AI 发布新一代编码模型系列 Devstral 2，包含 123B 的 Devstral 2 和 24B 的 Devstral Small 2，两者均开源，分别采用修改版 MIT 和 Apache 2.0 许可。
推荐理由：材料给出 Devstral 2 在 SWE-bench Verified 上 72.2% 的成绩，并附上与 DeepSeek V3.2、Claude Sonnet 4.5 的人工评测胜负对比。
Mistral AI精选AI 评分7878 Mistral 发布 Mistral 3 系列模型，全部以 Apache 2.0 开源
Mistral 发布 Mistral 3 模型家族，包含稀疏 MoE 的 Mistral Large 3（41B 激活、675B 总参数）与三款密集小模型 Ministral 3（3B、8B、14B），全部以 Apache 2.0 开源。
推荐理由：Mistral 3 一并公布参数规模、开源许可与硬件适配方案，读者可据此对照自身部署条件判断选型。
Mistral AIAI 评分5151 Mistral 发布 Codestral 25.08 及企业级完整编码栈
Mistral 发布 Codestral 25.08 及配套企业编码栈，涵盖补全、语义检索、智能体工作流和 Mistral Code IDE 插件，今日起可用于企业部署。
Mistral AI精选AI 评分6161 Mistral AI 发布 Devstral Medium 并升级 Devstral Small 1.1
Mistral AI 与 All Hands AI 合作发布 Devstral Medium，并将 Devstral Small 升级到 1.1，两款模型都强调对不同提示词和智能体框架的泛化能力。
推荐理由：官方给出两款编码智能体模型的 SWE-Bench 分数与 API 定价，便于比较开源与商业方案的成本性能。
Mistral AI精选AI 评分6363 Mistral AI 发布首个推理模型 Magistral，Small 版 24B 开源
Mistral AI 发布首个推理模型 Magistral，分为 24B 参数的开源版 Magistral Small 和企业版 Magistral Medium。
推荐理由：原文列出两档模型的 AIME2024 分数、开源许可与部署渠道，便于比较开源推理模型的落地方式。
Mistral AI精选AI 评分7070 Mistral AI 与 All Hands AI 开源编码智能体模型 Devstral
Mistral AI 与 All Hands AI 合作发布面向软件工程任务的智能体模型 Devstral，以 Apache 2.0 许可开源，在 SWE-Bench Verified 上得分 46.8%，超过此前开源 SoTA 6 个百分点以上。
推荐理由：给出同框架模型对比数据、单卡部署门槛与 API 价格，可帮助判断开源编码智能体当前的能力水位与落地条件。
Mistral AI精选AI 评分6565 Mistral 发布 Mistral Small 3.1，支持多模态与 128k 上下文
Mistral AI 发布 Mistral Small 3.1，在 Mistral Small 3 基础上提升了文本表现和多模态理解，上下文窗口扩展至最高 128k tokens。
推荐理由：官方列出多模态、长上下文与推理速度指标，可对照 Gemma 3、GPT-4o Mini 判断开源小模型的性能位置。