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HuggingModels 宣布发布 Qwen3.6-35B-A3B-Uncensored-Genesis-Hermes-V7-GGUF，这是 Qwen 模型的微调和量化版本。
Meta 发布了 Muse Code（一款终端编码代理）以及 Muse Spark 1.2（一款升级后的编程专注模型，改进了代码生成、调试和长时任务处理能力）。
Ling-3.0-flash MXFP4 是一款量化模型，已发布并可在单个 DGX Spark 上本地运行，实现约 80 tok/s 的解码速度和 2,500–3,500 tok/s 的长输入预填充速度，从而为编码、智能体和离线批处理任务提供私有的设备端推理。
Qwen 开发者在 Twitter 上举行了一场 AMA，确认了即将推出的 27B 模型，分享了 Qwen 3.8 的 2.4T 参数和 95B 激活参数的细节，并提到社区对发布的影响。
Intern-S2 Mobius 是一个基于 Qwen3.5-35B 的模型，其架构差异据称可提高吞吐量并减少 token 消耗。
用户询问关于 Mach-1 Additive 的情况，据称该模型在体积小10倍的情况下，实现了 Qwen 3.6 35B 95% 的性能，并质疑为什么它没有得到更广泛的讨论。
Liquid AI 发布了 LFM2.5-2.6B，一款专注于智能体能力的新型小模型。作者很期待测试它在文档摘要等大规模任务中的表现。
据报道，根据Gavin Baker在一次带时间戳的采访中的说法，Ilya Sutskever的安全超级智能（SSI）预计将于本月发布其首个模型。
Ling-3.0-flash 的权重现已在 MIT 许可下开放下载（约 128GB FP8），展示了仅用纯代码（CSS 渐变、SVG 路径、排版和布局）生成多种设计风格网页的能力，无需外部图像。
Alpamayo 2 Super 是一款面向自动驾驶的开放推理模型，现已在 Hugging Face 上发布，采用 Linux 基金会的宽松许可证 OpenMDW-1.1，支持商业改编和再分发。
一位开发者兴奋地为Qwen的新27B模型排队测试，Qwen承诺该模型将带来全新的能力水平。
InclusionAI 在 Hugging Face 上发布了 Ling-3.0-flash 模型的权重，采用 MIT 许可，包含 BF16 和官方 FP8 版本。该模型使用细粒度 MoE 架构，有 512 个专家，每个 token 激活 8 个，总参数 127.5B，激活参数 5.1B。
inclusionAI 发布了 Ling-3.0-flash，一款原生混合推理模型，总参数量124B，激活参数量5.1B，采用混合线性注意力架构（KDA+MLA）与稀疏MoE。其性能与上一代1T级模型 Ring-2.6-1T 相当或更优，同时计算效率大幅提升，并内置智能体与长上下文优化。
讨论了 NousResearch 在 Hermes 代理上的持续工作，提到 3 月中旬的 0.2 版本发布，并质疑它是否能与 GPT-omni 或 PersonaPlex 等端到端全模态模型竞争。
Ling-3.0-flash 是一个新模型，作者测试后发现它能修复 Qwen3.6-27b 无法修复的棘手软件错误，速度与 DeepSeek V4 flash 相近。其发布时间已推迟到 8 月 6 日。
Reddit 帖子分享了 Qwen 3.8 Max 的 Artificial Analysis 分数，称赞它是 Opus 4.7 的廉价替代品。
SupraLabs 发布了 Supra2-100M Base 和 Instruct 模型，这是一个新的小型语言模型系列，包含社区驱动的改进、基准测试和一个 GGUF 版本。
一条推文强调，像Qwen3.8-Max这样的主要开源模型可能使用线性注意力，并引用了阿里巴巴宣布即将发布Qwen3.8-Max（2.4万亿参数）和Qwen3.8-27B开放权重版本的消息。
Meituan 发布了 LongCat-Flash-Lite-Sparse，这是一款稀疏注意力模型，支持 1M token 上下文，每 token 仅激活约 3B 参数，在 MIT 许可下取得了强劲的 SWE-Bench 成绩。