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先学会画，再学会听话。 LLaDA-Image 在预训练和中期训练阶段直接从图片学习视觉先验，超过 90% 的累计生成训练样本采用 image-only 监督；图文对则集中用于后续语言对齐。模型权重、训练代码和完整配方同步开放。
红杉资本合伙人Sonya Huang指出，随着开放权重模型逼近前沿水平、后训练基础设施逐渐成熟，越来越多AI应用公司开始通过纵向整合构建自有AI能力、掌握模型权重，以降低成本并掌控产品命运。
百灵为开发者提供了多个可继续训练的起点。今日，蚂蚁百灵开源Ling-3.0-tiny-base和Ling-3.0-flash-base。除最终Base模型权重外，团队还同步开放了两款模型的预训练和中期训练权重，共计6个checkpoints。
刚刚，阿里千问正式开源Qwen3.8-27B模型权重。Qwen3.8-27B是一款270亿参数的原生多模态稠密模型，支持图像、视频理解，原生上下文长度达到262K，并可通过YaRN扩展至100万Tokens。
刚刚，阿里千问大模型团队开放Qwen3.8-2.4T-A95B模型权重！ Qwen3.8-Max是基于Qwen3.8-2.4T-A95B的官方版本，于8月3日发布，拥有更多功能，例如视觉输入功能、无需思考即可使用、默认支持1百万上下文长度处理、内置官方工具等。
最近，月之暗面 kimi 正式开源 Kimi K3 完整模型权重，Kimi K3 是一款总参数量达 2.8 万亿、上下文窗口达 100 万 token 的 MoE 大模型，更是全球首个落地的近 3 万亿参数级开源大模型，引起业界热议。
就在刚刚，全球首个3万亿参数级开源模型Kimi K3正式开源！https://github.com/MoonshotAI/Kimi-K3/tree/main。Moonshot AI宣布，发布Kimi K3的模型权重、技术报告，并开源支撑Kimi K3模型训练的关键Infra技术：MoonEP、FlashKDA和AgentEnv。
来自港科大的研究团队提出了RepetitionCurse，这是一种针对MoE大模型服务的黑盒压力测试方法。它不需要模型权重，不需要梯度，也不需要知道后端专家如何部署，只利用高度重复的输入模式，就能诱导专家路由把大量token路由到同一小批专家上。
我们在上周五开源了 MiniMax M3 模型权重，同步发布了 MSA（MiniMax Sparse Attention）技术论文。MSA 的架构设计让 M3 在长上下文下的计算成本大幅降低，论文中完整披露了架构与工程实现细节。
刚刚的，面壁智能联合 OpenBMB 搞了个端侧开源周。今天作为开源周的第一天，端出来的是个好东西 BitCPM-CANN，模型权重只需要约 200 MB 的内存，手表也够跑