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代季峰创立的Naive AI开源首个模型Naive-N0.5-Flash，总参数量309B、激活参数量15.5B，原生支持百万token上下文，面向编程与AI研发任务，由AI参与研发并在论文复现等评测中表现优异，权重与代码采用MIT许可开源。
文章指出当办公Agent深度介入工作后，用户面临工作方式主导权被平台锁定的风险，认为模型开源不等于Agent开源，Agent Runtime开源才是关键，并以DeepSeek发布的Harness和网易有道开源的LobsterAI（含OpenClaw）为例，说明开源Agent Runtime能为用户带来数据主权、可审计性、连续性和可定制性。
视觉编程成绩超GPT-5.4。
DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp多模态模型正式开源，该模型为DeepSeek-V4系列首个实验性多模态模型，基于DeepSeek-V4-Flash架构集成视觉模块，在真实世界软件工程测试DeepSWE中以59.3%反超Opus-4.8登顶，并在零样本视觉推理测试ZeroBench中击败Opus-4.8。
8月13日凌晨，DeepSeek V4 Pro正式登场，给开源模型生态又添一把猛火。从Kimi K3到MiniMax H3，再到DeepSeek V4 flash、DeepSeek V4 Pro，在中国开源模型的猛攻之下，美国的AI公司这次是真的坐不住了。
今日，蚂蚁百灵大模型开源了一款轻量级混合推理MoE模型——Ling-3.0-tiny。该模型总参数量为7.9B，推理时激活参数量为1.3B，主要面向高效本地部署而设计。其同步提供BF16、FP8和INT4三个版本，已在DGX Spark、MacBook、Mac mini等设备上完成验证，兼顾性能、效率与可部署性。
再牛的大模型，也要放到行业面前公开露个面，才算真交卷。
当数字人视频从数秒扩展到数分钟，生成系统面对的核心问题不再只是单帧质量，而是递归生成中的误差累积。
新智元报道 2026年，AI行业最昂贵的新故事，已经不只是「训练一个更大的模型」。 资本开始直接押注：让AI参与制造下一代AI。 4月，AlphaGo核心缔造者David Silver创办的 Inef
2026 年初，国内具身智能赛道掀起了一波开源潮，越来越多团队开始公开自己的视觉-语言-动作（VLA）模型、数据集与训练框架。与此同时，行业竞争也逐渐集中到 benchmark 成绩、任务成功率以及跨任务泛化能力上，尤其是在标准化或已训练任务中的表现。