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NVIDIA 开源 Nemotron 3.5 Transcribe:30B MoE 仅约 4B 激活,一个模型做 40 语种转写、说话人标注和翻译,Open ASR 英文榜开源第一

NVIDIA AI 官方账号 10 月 28 日发布 Nemotron 3.5 Transcribe,权重已上架 Hugging Face 和 ModelScope。它是可用自然语言指令驱动的离线语音模型,一个检查点同时做 40 种语言转写、31 种语言与英语互译、13 种语言的说话人标注和音频问答,可处理最长 1 小时录音、最多标注 8 位说话人。官方称它在 Hugging Face Open ASR 英文榜以 5.33% 平均 WER 居开源模型第一;Artificial Analysis 测得 AA-WER 2.8%,与 24B 激活参数的 Voxtral Small 并列开源第一。权重、Granary v2 训练数据和微调配方一并开放。

NVIDIA 开源 Nemotron 3.5 Transcribe:30B MoE 仅约 4B 激活,一个模型做 40 语种转写、说话人标注和翻译,Open ASR 英文榜开源第一

核心要点速览

  • 架构:语音编码器加 Mamba-2/Transformer 混合 MoE 语言模型,总参数约 30B(模型卡含音频编码器计为 34B),每 token 激活约 4B(模型卡为 4.3B),提供 BF16、FP8、NVFP4 版本
  • 能力:40 语种转写、31 语种与英语互译、13 语种说话人标注、音频问答(问答仅英语训练)、词级时间戳,单段最长 1 小时、最多 8 位说话人
  • 官方/第三方口径:Open ASR 英文榜开源第一(平均 WER 5.33%),多语种 7 语言平均 4.62%,长音频 10.98%;Artificial Analysis AA-WER 2.8%,语音智能体对话集 AA-AgentTalk 1.8%(次优开源 2.3%)
  • Artificial Analysis 在 DeepInfra 托管端点实测:速度因子 75 倍,1 分钟音频不到 1 秒转完,价格每 1000 分钟 2 美元
  • 许可为 OpenMDW-1.1,可商用;配套开放 Granary v2 数据和 NeMo Speech 微调工具,官方医疗案例中微调比最佳提示词再降 45.8% 相对 WER
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关联模型 / 智能体 / 厂商:
⚡ Nemotron 3.5 Transcribe 30B-A4B⚡ Voxtral Small🌐 NVIDIA🌐 Hugging Face🌐 Artificial Analysis

港大 Dream 团队创立的 DiffuSpace 开源 Clover-35B-A3B 扩散语言模型:单卡 680 tokens/s,SWE-bench Verified 73.6

扩散智能 DiffuSpace(成员来自推出 Dream 7B 的港大 NLP 实验室)10 月 28 日发布首个模型 Clover-35B-A3B-Preview:基于 Qwen3.6-35B-A3B 初始化的 MoE 扩散语言模型,总参 35B、激活约 3B、128K 上下文,按块并行去噪生成。官方口径下 SWE-bench Verified 73.6、Terminal-Bench 2.1 51.7、GPQA Diamond 83.8,单张 GB300 上 Agent 场景生成速度 680 tokens/s。权重 Apache 2.0,已上 Hugging Face、ModelScope 和 GitHub,支持 SGLang 与 llama.cpp。

港大 Dream 团队创立的 DiffuSpace 开源 Clover-35B-A3B 扩散语言模型:单卡 680 tokens/s,SWE-bench Verified 73.6

核心要点速览

  • 35B 总参、约 3B 激活的 MoE 扩散模型,由 Qwen3.6-35B-A3B 初始化,128K 上下文,支持思考模式
  • 官方称六项 Agent 评测全部第一:SWE-bench Verified 73.6、Terminal-Bench 2.1 51.7、τ³ Overall 65.3,超过 LLaDA2.2 flash、Mercury 2.5 和 Qwen3.6-35B-A3B
  • 速度(官方口径):单张 GB300、BF16、batch=1 下 Agent 场景 680 tokens/s;单张 H200 上 515 tokens/s,高于 DFlash2 加速 Qwen 的 365 tokens/s
  • INT4 量化后可在 16GB 显存的 RTX 5070 Ti 上运行,MATH-500 生成速度 101.8 tokens/s
  • Hugging Face 权重 Apache 2.0,BF16 约 69GB,官方推荐用 SGLang 部署
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关联模型 / 智能体 / 厂商:
⚡ Clover-35B-A3B-Preview⚡ Qwen3.6-35B-A3B⚡ Dream 7B⚡ LLaDA2.2 flash⚡ Mercury 2.5🌐 DiffuSpace🌐 HKU NLP🌐 Alibaba Qwen🌐 NVIDIA

上海 AI 实验室发布 Atria Dawn 正式版:基于 744B MoE GLM-5.2 的智能体模型,上下文翻倍至 512K,MIT 开源

上海人工智能实验室把 Atria Dawn 从 Preview 升级为正式版,Hugging Face(internlm/Atria-Dawn 及 FP8 版)与 ModelScope 均已上线开放权重,MIT 许可。模型基于 744B 参数 MoE 的 GLM-5.2,面向科研与工程类长程智能体任务,上下文从 Preview 的 256K 翻倍到 512K,仅接受文本输入。官方表格显示其在 AutomationBench、CyberGym、SkillsBench 等智能体基准上领先所列模型,但在 SWE-bench Pro、Terminal-Bench 2.1 等编码基准上仍落后 Claude Opus 5(均为厂商口径)。

上海 AI 实验室发布 Atria Dawn 正式版:基于 744B MoE GLM-5.2 的智能体模型,上下文翻倍至 512K,MIT 开源

核心要点速览

  • 上下文 512K,是 Preview 版 256K 的两倍;基座为 744B 参数 MoE 的 GLM-5.2,仅支持文本输入
  • Hugging Face 与 ModelScope 提供 BF16 与 FP8 权重,MIT 许可
  • 厂商口径:AutomationBench 54.7、CyberGym 86.8、SkillsBench 67.8、BFCL V4 78.4,均为表内最高
  • 短板同样来自官方表:SWE-bench Pro 61.7 对 Claude Opus 5 的 76.5,Terminal-Bench 2.1 81.0 对 90.2
  • 本地部署需 SGLang v0.5.13.post1+ 或 vLLM v0.23.0+;也提供 OpenAI 兼容 API,可直接接入 Codex
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关联模型 / 智能体 / 厂商:

蚂蚁 inclusionAI 开源 5 款 Ming-3.0 语音模型:0.5B TTS 拿下开源权重音色控制第一,126B MoE 音频理解模型同步发布

蚂蚁 Ant Ling(inclusionAI)10 月 19 日以 MIT 协议开源 Ming-3.0 的 5 个模型,覆盖语音合成(tts-0.5B、tts-tiny 7.9B/1.3B 激活)、音频理解(audio-flash 126B/6.5B 激活、audio-tiny 9.3B/2.7B 激活)和语音识别(asr-tiny 8.6B/2B 激活)。官方称 tts-0.5B 在 Artificial Analysis Controlled Voice 榜以 1069 Elo 位列开源权重第一,发音稳健性 93.2% 并列全榜第一;asr-tiny 四类 ASR 平均错误率 4.41%。权重已上 Hugging Face 和 ModelScope,SGLang 与 vLLM 首日支持。

蚂蚁 inclusionAI 开源 5 款 Ming-3.0 语音模型:0.5B TTS 拿下开源权重音色控制第一,126B MoE 音频理解模型同步发布

核心要点速览

  • 阵容:3 个系列 5 个模型,TTS 2 个、音频理解 2 个、ASR 1 个,全部 MIT 协议。
  • TTS 成绩:tts-0.5B 在 AA Controlled Voice 获 1069 Elo,开源权重第一;Provider Voice 1188 Elo 排第 3;发音稳健性 93.2% 并列全榜第一(官方口径)。
  • TTS 能力:支持 7 种语言加四川话、粤语,14 种行内副语言标签(笑声、叹气、咳嗽等),44.1 kHz 输出,基于 Qwen2.5-0.5B。
  • 音频理解:audio-flash 总参 126B、每步激活 6.5B,可做长录音总结、语音问答、音频推理并生成工具调用请求。
  • ASR:asr-tiny 支持热词和对话上下文,在 15 个方言测试集上评测,四类任务平均错误率 4.41%(官方口径)。
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关联模型 / 智能体 / 厂商:
⚡ Ming-3.0-tts-0.5B⚡ Ming-3.0-tts-tiny⚡ Ming-3.0-audio-flash⚡ Ming-3.0-audio-tiny⚡ Ming-3.0-asr-tiny🌐 Ant Group🌐 inclusionAI🌐 SGLang🌐 vLLM
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DeepSeek 发布 V4.1-Flash-1017:MIT 开源权重同步上线网页、App 与 API,DeepSWE 官方报 77.0,API 价格不变并开放自研 Search/Fetch 接口

DeepSeek 于 10 月 17 日把 V4.1 Flash 升级为 V4.1-Flash-1017,网页、App 与 API 同步切换(deepseek-flash 调用方式和价格不变),权重以 MIT 协议上架 Hugging Face 与 ModelScope。官方口径下 DeepSWE v1.1 从 74.2 升至 77.0、Terminal-Bench 4.0 从 31.2 升至 42.3,同时任务耗时与输出长度下降;同步开放自研搜索引擎驱动的 Search/Fetch API($0.75/千次)。

DeepSeek 发布 V4.1-Flash-1017:MIT 开源权重同步上线网页、App 与 API,DeepSWE 官方报 77.0,API 价格不变并开放自研 Search/Fetch 接口

核心要点速览

  • 官方口径 DeepSWE v1.1 77.0(上一版 74.2),表中高于 Claude Opus 5 的 74.0 与 GPT-5.6 Sol 的 73.0
  • Terminal-Bench 4.0 由 31.2 升至 42.3、ProgramBench 由 20.3 升至 29.1,但仍低于 Opus 5 的 51.8 / 37.0;HLE(无工具)42.6 对 Opus 5 的 56.3
  • API 定价不变:deepseek-flash 高峰期输入(未命中缓存)$0.3、输出 $1.2 每百万 token,非高峰减半;上下文 1M、最大输出 384K
  • Search / Fetch API 各 $0.75/千次;经 DeepSeek Harness、Claude Code、Codex 服务端工具调用的部分免费至北京时间 11 月 1 日 00:00
  • 权重 MIT 开源,Hugging Face 为 FP8 存储(专家权重 FP4),不附 Jinja 模板,需用官方 encoding.py 或 deepseek-recipe
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NVIDIA 开源 Nemotron 3.5 Super VL:120B-A12B 多模态智能体模型、1M 上下文;同步放出 2-bit 24GB 本地版 Bolt 74B-A9B

NVIDIA 于 2026-10-15 发布开源多模态智能体模型 Nemotron 3.5 Super VL:120B 总参、每 token 激活 12B,Mamba-2/Transformer 混合 MoE + C-RADIO 视觉编码器,支持文本、图像、文档与视频输入,最长 1M 上下文,自带 MTP 与 LiLiCorr 投机解码。权重、数据集与训练配方以 OpenMDW-1.1 开放,已上 Hugging Face、OpenRouter、ModelScope 与 NIM。同日放出面向 RTX/DGX Spark 的 Bolt 74B-A9B 24GB(原生 2-bit 量化感知训练),4GB 的 Bolt E4B 将于 10 月 23 日跟进。

NVIDIA 开源 Nemotron 3.5 Super VL:120B-A12B 多模态智能体模型、1M 上下文;同步放出 2-bit 24GB 本地版 Bolt 74B-A9B

核心要点速览

  • 规模:Super VL 120B 总参 / 12B 激活,最长 1M 上下文;BF16 参考部署需 4×H100 或 2×GB200,另有 NVFP4 版(模型卡)
  • 编码与终端(官方口径):SWE-bench Verified 71.10、Terminal-Bench 2.1 66.70、LiveCodeBench v6 88.22;同表 Qwen3.5-122B-A10B 分别为 71.9 / 48.70 / 76.7,GLM-5.3-Flash 为 79.10 / 82.70 / 80.6
  • 智能体评测:Hermes Bench 63.44%(Nemotron 3 Ultra 56.33%),LangChain Evals 87.05%(Ultra 84.3%);NVIDIA 称单卡吞吐最高达同级开源模型 5 倍、Baseten 端点 600+ TPS(技术博客)
  • 本地版 Bolt 74B-A9B 24GB:原生 2-bit(IQ2+QAT)、256K 上下文,Terminal-Bench 2.1 50.98、BrowseComp 66.75,对照 Qwen3.6-35B-A3B 为 44.38 / 48.74;PinchBench 87.82 略低于 Qwen3.6 的 88.07(Bolt 模型卡)
  • 推理工程:LiLiCorr 投机解码在 DGX Spark 上最高提速 2.3 倍;Dynamo 方案在 16×B200、50 tok/s/用户下服务人数提升 8 倍、首 token 延迟降 85%
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关联模型 / 智能体 / 厂商:
⚡ nemotron-3.5-super-vl⚡ nemotron-3.5-bolt-74b-a9b⚡ nemotron-3.5-bolt-e4b⚡ Nemotron 3 Ultra🤖 hermes-agent🤖 opencode🤖 OpenHands (All-Hands AI)🤖 Cline (VS Code Agent)🌐 Nvidia (NIM)

阶跃星辰 Step 5 Preview 开源权重落地:600B/27B 稀疏 MoE、1M 上下文智能体旗舰,Hugging Face 与 ModelScope 同步上线

阶跃星辰于 2026-10-15 履约放出 Step 5 Preview 开源权重:600B 总参、每 token 激活 27B 的稀疏 MoE,支持最长 1M token 上下文与视觉输入,定位智能体与软件工程。权重已上 Hugging Face(FP8/BF16/NVFP4)与 ModelScope;官方评测 StepCodeBench 49.0%、FrontierFinance 66.4%、Artificial Analysis Intelligence Index 44。此前 9 月仅有 API/指数报道,本次是权重本身首次公开可下载。

阶跃星辰 Step 5 Preview 开源权重落地:600B/27B 稀疏 MoE、1M 上下文智能体旗舰,Hugging Face 与 ModelScope 同步上线

核心要点速览

  • 规格:稀疏 MoE 600B 总参 / 27B 激活,上下文最长 1M token,输入支持文本与图像(官方模型页)
  • 权重仓库:stepfun-ai/Step-5-Preview(及 BF16、NVFP4)已在 Hugging Face 与 ModelScope 可下载(HF 模型卡)
  • 编码基准:StepCodeBench avg@4 为 49.0%(开源权重对比中领先官方所列对手);DeepSWE v1.1 为 67.7%(官方评测表)
  • 金融与智能指数:FrontierFinance 66.4%;Artificial Analysis Intelligence Index 44(与此前 AA 报道一致)
  • 部署:官方给出 vLLM / SGLang Docker 与 OpenAI 兼容 API 示例;许可为 StepFun Model License 1.0(类 Apache-2.0 另附商用条件)
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关联模型 / 智能体 / 厂商:

OpenBMB 开源 MiniCPM-V 4.7:35B-A3B 首个 MoE 端侧多模态模型,iPhone 17 Pro Max 实测 13+ token/s

2026-10-12 OpenBMB(面壁智能)发布 MiniCPM-V 4.7 开源多模态系列,含 35B-A3B(系列首个 MoE)与 1B 两款,Apache-2.0。配套的 Lookahead Expert Scheduling(LES)跨层预取专家,叠加分层混合精度量化与 DSpark 投机采样,官方在 iPad Pro M4(16GB)上把专家从 SSD 加载的解码速度从 2.97 提到 17.39 token/s(5.86 倍)。权重已上架 Hugging Face / ModelScope / Ollama,支持 vLLM、SGLang、llama.cpp 与 iOS / Android / 鸿蒙端侧部署。

OpenBMB 开源 MiniCPM-V 4.7:35B-A3B 首个 MoE 端侧多模态模型,iPhone 17 Pro Max 实测 13+ token/s

核心要点速览

  • 两款开源权重(Apache-2.0):35B-A3B(系列首个 MoE,语言底座 Qwen3.6)与 1B,另附 FP8 / AWQ / GPTQ / int4 / GGUF 与 DSpark 草稿模型(Hugging Face)
  • LES 端侧解码(官方口径,iPad Pro M4 16GB):基线 2.97 → LES 9.81 → +分层量化 14.92 → +DSpark 17.39 token/s,累计 5.86×(LES 文档)
  • iPhone 17 Pro Max 上 35B-A3B 达 13+ token/s;视觉 token 支持 4x / 16x 混合压缩,按任务切换细节与成本
  • 厂商评测(Instruct,4x):MMBench 91.72、OCRBench 91.20、OmniDocBench v1.6 94.24、MMMU 80.22,对比 Qwen3.6-35B-A3B 分别为 86.76 / 86.00 / 80.17 / 77.44;SimpleVQA、ScreenSpot 等项仍落后
  • Day-0 芯片支持 Rockchip、后摩、Intel、AMD、Arm;推理框架覆盖 vLLM、SGLang、llama.cpp、Ollama,微调支持 SWIFT / LLaMA-Factory
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⚡ MiniCPM-V 4.7 35B-A3B⚡ MiniCPM-V 4.7 1B⚡ Qwen3.6-35B-A3B🌐 OpenBMB🌐 面壁智能

上海 AI Lab 开源 Atria Dawn Preview:基于 744B MoE GLM-5.2 的长程智能体模型,MIT 许可

上海人工智能实验室发布 Atria Dawn Preview:面向长程研究/工程任务的智能体基础模型,基于 744B 参数 MoE GLM-5.2,支持工具使用、代码与实验闭环。权重已上 Hugging Face(internlm)与 ModelScope,另有 FP8 版与 256K 上下文,并提供 GitHub、网站与 API 试用入口。

核心要点速览

  • Atria Dawn Preview 基于 744B MoE GLM-5.2,面向长程研究与工程智能体任务。
  • 开源权重已上 Hugging Face/ModelScope,含 FP8 与 256K 上下文,MIT 许可。
  • 覆盖 Discovery/Creation/Delivery/Cybersecurity 四类端到端生产力场景,并提供 API 试用。
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上海 AI Lab Intern-S2-397B 上线 BF16/FP8:SWE-bench Multilingual 84.0,Apache-2.0

ModelScope 宣布上海人工智能实验室 Intern-S2-397B 以 BF16 与 FP8 权重开放(Apache-2.0)。官宣分数含 FrontierScience-Olympiad 87.0、SWE-bench Multilingual 84.0,并强调长时程 agent RL、工具使用与 thinking/non-thinking 模式;训练直接吃原始科学页面(文/图/符号),覆盖 20+ 科学域。合集见 modelscope.ai。

核心要点速览

  • BF16/FP8 权重开放,协议 Apache-2.0,可在 ModelScope 获取。
  • SWE-bench Multilingual 84.0、FrontierScience-Olympiad 87.0,官宣为对比榜领先。
  • 长时程 agent RL 强化工具调用与持续执行,并提供 thinking / non-thinking 模式。
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