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阿里巴巴发布了Zvec，一个完全开源的向量数据库（Apache 2.0），可通过pip安装，支持针对RAG应用的稠密、稀疏和混合搜索，能在毫秒内处理数十亿向量。

Jay Alammar 强调了本地 AI 模型如何成为各个规模级别的关键基础设施，并引用了 Sebastian Raschka 的一篇关于搭建本地模型的文章，文中提到了 Cohere 的 North Mini Code (Nomico)，该模型以 Apache 2.0 许可证开源。

Vercel 发布了 Eve，这是一个开源框架，用于构建和扩展 AI 代理，采用文件系统优先的方法，将代理视为文件目录。该框架开箱即用地提供了持久会话、沙盒、审批、追踪和评估功能。

Cohere 发布了 North Mini Code，这是一款 30B 参数的混合专家（MoE）模型，在 Apache 2.0 许可下拥有 3B 激活参数，专为智能体软件工程任务优化，在编程基准测试中性能优于同类尺寸模型。

Cohere发布Command A+，其首个混合专家模型，采用Apache 2.0许可，具备高效量化，可在1-2块GPU上部署，优先考虑实用性和对开发者的开放访问。

上海人工智能实验室发布 Intern S2，一个35B的科学多模态模型，在科学基准上与其自身1T模型表现相当，引入了Task Scaling作为新的扩展维度。采用Apache 2.0许可证。

IBM发布Granite Embedding Multilingual R2，这是一系列基于Apache 2.0的开源多语言嵌入模型，包含一个紧凑的97M参数模型，实现了参数量低于1亿的同类最佳检索质量，以及一个采用Matryoshka嵌入的311M参数模型，两者均支持32K上下文和200多种语言。

一位用户赞扬 QuixiAI 新发布的 AI 模型，特别提到了其运行速度快、采用 Apache 2.0 许可证以及美国出身。

本文详细介绍了 IBM Granite 4.1 大语言模型的技术架构与训练流程，涵盖预训练、SFT（监督微调）及 RL（强化学习）阶段。文章指出，该 8B 稠密模型在性能上超越了更大的 MoE（混合专家）模型，并提及模型以 Apache 2.0 许可证开源发布。

Poolside 发布 Laguna XS.2，这是一个拥有 33B 总参数、3B 激活参数的 MoE 模型，专为智能体编码设计，可在配备 36GB RAM 的 Mac 上本地部署。

IBM 发布 Granite-4.1-8B：Apache 2.0 许可的 80 亿参数长上下文 Instruct 模型，工具调用与多语言能力全面升级。