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DeepSeek v4 Pro 0813在网络安全漏洞发现基准测试中超越了所有其他模型，在pass@3下实现了87.5%的CVE重新发现率，但精确度和运行一致性较低。
本文介绍了Macaron-V1，一个开放的持续学习智能体-模型家族，使用Mixture-of-LoRA在冻结的基础模型上组合专家适配器，并具有递归自我改进和模型-框架协同设计。
一个名为 kimi-k3-in-c 的新工具，在单个 CPU 上以低至 8.24 GB 的内存运行 2.78T 参数的 Kimi K3 开源模型，从磁盘流式加载专家，并以每 token 10-32 秒的确定性输出运行。
NVIDIA released Alpamayo 2 Super, an open reasoning model for autonomous vehicles, now available for commercial use under the OpenMDW-1.1 license, delivering frontier-scale reasoning for robotaxis and AV development.
Arcee AI、Loka、AWS 和 Prime Intellect 使用强化学习对开放模型进行后训练，以提升科学工具使用和生物推理能力，在药物工具和 Gene Ontology 基准测试上取得了显著进展。
Kimi K3是Moonshot AI推出的2.8T参数开放模型，基准测试表现强劲，但可能过度优化，且落后顶级闭源模型数月。它从Claude蒸馏而来，其发布可能先于IPO。
NVIDIA 发布了 Cosmos 3 Edge，一个40亿参数的开源世界模型，专为边缘设备设计，帮助机器人和视觉AI代理理解周围环境、实时推理并生成动作。它在同类模型中实现了领先的吞吐量和准确度。
Google宣布了为Pixel 10的TPU优化的Gemma 4 E2B，实现了设备端多模态AI能力，如离线聊天、图像识别和音频转录。
一个开放模型，通过控制信号预测机器人的动作，引发了一个问题：它到底是一个世界模型，还是一个视频生成器？
本文分析了开放语言模型的采用情况，发现以Qwen为首的中国模型目前在下载量上占据主导地位，到2026年3月已超越美国模型。Qwen的领先优势来自其多样化的模型尺寸，而DeepSeek在超大型模型领域领先，一些美国模型仍显示出强劲的增长势头。
介绍 Leanstral 1.5，一个119B参数（6B活跃）的开放模型，用于Lean 4的形式化证明工程，在miniF2F上达到100%，在PutnamBench和FATE基准测试上达到最先进分数，并发现了开源仓库中先前未知的漏洞。
GLM 5.2，一个开放AI模型，现已通过与Fireworks的合作在Cursor编码工具中可用。
NVIDIA 发布了 Nemotron-TwoTower-30B-A3B-Base-BF16，这是一种基于扩散的语言模型，采用逐块自回归扩散方法，通过对令牌块进行迭代去噪来生成文本，实现了自回归基线 2.42 倍的生成吞吐量，同时保留了基准测试质量 98.7% 的水平。
GLM-5.2 是一款新的开源AI模型，为开放模型树立了高标准，但仍在追赶专有前沿模型，并且缺乏一些功能，如视觉功能。
NVIDIA发布了Nemotron 3开放模型，提供了Nano、Super、Ultra三种尺寸，通过混合Mamba Transformer、潜在MoE和多token预测等架构创新优化硬件效率，并采用Open MDW 1.1开放许可协议。
NVIDIA 优化了 Google DeepMind 的 DiffusionGemma——一个能并行生成 256 个令牌文本块的开放模型，在本地 RTX GPU、DGX Spark 和 DGX Station 系统上实现了高达 4 倍的性能提升。
Google推出DiffusionGemma，这是一个实验性的26B MoE开源模型，通过文本扩散技术，在GPU上实现高达4倍的文本生成速度提升，针对速度要求高的交互式本地工作流。
Nex AGI 发布了 Nex-N2，这是一个开源智能体模型系列，用于编程、工具使用、深度研究和长时工作流，具备最先进的基准测试结果并采用 Apache 2.0 许可证。
NVIDIA 宣布推出 Alpamayo 2 Super，这是一款面向 L4 级自动驾驶出租车的 32B 开源推理模型，具备 360 度感知、元动作等功能，并提供包括 AlpaGym 仿真和 OmniDreams 场景生成在内的全套技术栈。
文章指出，腾讯的Hy3 Preview开放模型在评估中表现惊人，缩小了与顶级闭源模型的差距，但与西方AI实验室相比仍讨论不足。