国产LLM大爆发的一周,Hugging Face热榜被承包了

langchain[2]:Langchain实战教学,国内大模型LLM选择以及主流大模型快速使用教程[GLM4/Qwen/Baichuan/Coze/Kimi] 阅读详情

这一周是国产开源LLM集中大爆发的一周:GLM-4.5、Qwen3的5连发、Step3等等,接连发布,PaperAgent专题梳理盘点:

具备强大的视觉感知和复杂推理能力

一、GLM-4.5

GLM-4.5发布,这是新一代开源SOTA模型,专为智能体应用打造,采用混合专家架构,总参数量3550亿,激活参数320亿,具备思考和非思考两种模式,综合能力在推理、代码、Agentic智能体领域达到开源最佳水平,

API调用价格低至输入0.8元/百万tokens、输出2元/百万tokens,高速版生成速度可达100tokens/秒,已在Hugging Face和ModelScope开源,支持全栈开发和工具调用,兼容主流代码智能体框架。

https://hf-mirror.com/zai-org

二、Qwen3的5连发

  • 7.22 Qwen3模型升级为Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507版本,显著提升了通用能力、多语言知识覆盖、用户偏好契合能力及长文本理解能力,并在魔搭社区和HuggingFace开源更新。

  • 7.23 Qwen3-Coder发布,这是480B参数激活35B参数的MoE代码模型,支持256K上下文扩展至1M,具备卓越的代码和Agent能力,在开源模型中表现优异,同时推出Qwen Code命令行工具,可与Claude Code、Cline等结合使用,支持通过API调用,未来还将探索更多尺寸和自改进能力。

  • 7.25 Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507推理模型正式推出,其在编程、数学等核心能力及知识、创意写作、人类偏好对齐、多语言能力等通用能力上实现飞跃,支持256K长文本理解,已在魔搭社区、Hugging Face开源并采用Apache2.0协议,可免费商用。

  • 7.30 Qwen3-30B-A3B模型更新为Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507和Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507,前者非思考模式下性能媲美顶尖闭源模型,通用能力、多语言知识覆盖、用户偏好对齐及长文本理解能力大幅提升;后者推理能力显著增强,数学、代码、知识水平、通用能力均超越前代,支持256K原生上下文(可扩展至1M),已在魔搭社区和Hugging Face开源。

  • 8.1 Qwen3-Coder-Flash(Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct)发布,这是“甜品级”编程模型,拥有超强Agent能力,支持256K原生上下文(可扩展至1M),适配多平台,已在魔搭社区和Hugging Face开源,可自由部署。

https://hf-mirror.com/Qwen/models

三、阶跃星辰Step3

阶跃星辰Step 3正式开源,这是一个总参数量321B、激活参数量38B的多模态推理模型,采用MoE架构,,通过MFA和AFD优化显著提升推理效率,支持跨硬件部署,已在Github、Hugging Face和魔搭ModelScope开源,API上线开放平台,限时折扣中。

https://hf-mirror.com/stepfun-ai/step3

四、混元3D大模型

腾讯发布混元3D世界模型1.0(HunyuanWorld-1),这是首个支持物理仿真的开源3D世界生成系统,可依据文本或图像输入生成沉浸式、可交互的3D场景,具备360°沉浸体验、工业级兼容性和原子级交互三大优势,支持“文生世界”和“图生世界”两种生成方式,应用于VR、游戏开发、物体编辑和物理仿真等领域。

https://hf-mirror.com/tencent/HunyuanWorld-1
https://3d-models.hunyuan.tencent.com/world/
体验地址:https://3d.hunyuan.tencent.com/sceneTo3D

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  • 商业落地:《生成式 AI 商业落地白皮书》《AI Agent 应用落地技术白皮书》;
  • 领域细分:《AGI 在金融领域的应用报告》《AI GC 实践案例集》;
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  • 多模态与 Agent:《Step-Video 开源模型(视频生成进展)》《Agentic RAG 的现在与未来》;
  • 工程落地:《从原型到生产:AgentOps 加速字节 AI 应用落地》《智能代码助手 CodeFuse 的架构设计》。

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公众号:逛逛GitHub 660

对国内外开源大模型(LLM)较为全面的整理

CodeFuse-13B 是基于 GPT-NeoX 框架训练的 13B 参数代码生成模型,能够处理 4096 个字符的代码序列。该模型在 1000B Token 的代码、中文、英文数据数据集上进行预训练,覆盖超过 40 种编程语言。为了进一步提升生成代码的效果和质量,该模型还在CodeFuse-Evol-instruction-66k 数据集上进行了微调,使得该模型能够生成更加准确、高效、符合要求的代码。

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LLM探索:环境搭建与模型本地部署

最近一直在炼丹(搞AIGC这块),突然发现业务代码都索然无味了…上次发了篇AI画图的文章,ChatGPT虽然没法自己部署,但现在开源的LLM还是不少的,只要有一块差不多的显卡,要搞个LLM本地部署还是没问题的。本文将介绍这以下两个国产开源LLM的本地部署ChatGLM-6BMOSS本文先简单的把模型跑起来,后续将继续我近期在LLM方向的一些探索记录~这是清华和智谱公司搞的开源LLM,截止本文撰写时,其在国产开源LLM里面算是天花板的存在了~

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Spring AI Alibaba + Ollama:国产 LLM DeepSeek 低成本AI应用开发认知

Spring AI 是由 Spring 官方维护的 AI 开发框架,旨在简化企业级 AI 应用构建。Spring AI借鉴了 Python 生态的 LangChain 等工具的设计理念,但并非直接移植,而是专注于解决 Java 开发者面临的 AI 集成核心难题——将企业数据/API 与 AI 模型无缝连接,突破 Python 生态垄断,推动生成式 AI 应用向多语言生态扩展。是阿里云为Java开发者打造的开源 AI 开发框架,基于Spring AI深度集成通义系列模型,提供标准化接口和高阶抽象能力。

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我惊了!原来国产模型已经这么强了?一文解锁开源AI:LLM/VLM深度PK,结果令人深思!

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