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阿里通义千问发布Qwen 3.8开源模型

阿里巴巴通义实验室推出Qwen 3.8系列模型，以Apache 2.0许可证开放全部权重。该密集型模型参数量为270亿，宣称在编程与办公任务上超越更大的Qwen 3.7 Plus，并原生支持最高26.2万token上下文长度。

来源 The Decoder · 2026-08-15

智谱发布GLM-5.3开源编码模型

智谱AI正式推出GLM-5.3，自称是当前最强的开源权重编码大模型。据其内部基准测试，该模型仅通过后训练即较前代提升50%性能。专为网络安全场景训练，已在269个项目中协助发现2436个漏洞。模型权重将于两周后开源。

来源 The Decoder · 2026-08-14

Z.ai发布GLM-5.3：不重训基座模型，强化复杂编码与长周期任务能力

Z.ai正式推出GLM-5.3，复用GLM-5.2的743B基座模型，全部性能提升均来自规模化后训练——扩展任务环境、增加环境类型、延长训练时长。在Terminal-Bench 3.0等长周期编码基准上得分从4.6跃升至28.3；CyberGym网络安全评测达84.5%，超越Mythos 5与GPT-5.6 Sol。模型权重暂未开源，预计发布后约两周开放。

来源 MarkTechPost · 2026-08-14

构建推理专注型大模型：SupraLabs推理语料库实操指南

本教程演示如何端到端构建推理增强型小语言模型：从Hugging Face流式加载SupraLabs推理语料库（4K-5M-v1），分析其来源分布、token长度、任务构成与推理占比，实施多层质量过滤，并以带<think>标签的对话格式对SmolLM2-135M-Instruct进行LoRA微调。

来源 MarkTechPost · 2026-08-14

大模型

Ling 3.0 Flash成同尺寸最强开源模型

The Decoder报道称，Ling 3.0 Flash是当前同参数规模下性能最强的开源大语言模型。该模型由Ling团队发布，主打高效与智能平衡。

来源 The Decoder · 2026-08-13

xAI发布Grok 4.6：性能比肩GPT-5.6，价格低60%

xAI最新大模型Grok 4.6在Artificial Analysis Intelligence Index评测中获61分，与OpenAI当前最强模型GPT-5.6持平，仅略逊于Anthropic的Claude Opus 5。在智能体任务中，其完成复杂工作流仅需约53步，显著少于Claude Opus 5的103步，且定价超过六成低于竞品。

来源 The Decoder · 2026-08-13

英伟达Nemotron-4瞄准万亿参数，中国实验室已率先突破

英伟达正研发开源权重大模型Nemotron-4，目标参数量达一万亿，意在对标全球顶尖开源模型。报道指出，该规模已被中国多家实验室此前实现。

来源 The Decoder · 2026-08-12

英伟达开源Nemotron 3.5 Lightning：小模型高吞吐

英伟达发布开源权重的Nemotron 3.5 Lightning大模型，仅含36亿活跃参数，体积仅为OpenAI gpt-oss-120b的四分之一，却在Intelligence Index基准上表现相当。其推理速度达近670 tokens/秒，为当前对比中最快模型。

来源 The Decoder · 2026-08-11

新方法提取大模型推理轨迹

研究人员开发出一种新技术，可从Claude、GPT和Gemini等主流大模型中提取‘推理轨迹’。他们称，分析结果暗示部分中国AI模型可能基于领先美国模型进行训练。

来源 WIRED · 2026-08-11

OpenAI发布GPT-5.6-Cyber辅助安全人员提前发现漏洞

OpenAI推出专用于网络安全的GPT-5.6-Cyber模型，声称其可响应高达98.5%原本会被屏蔽的安全类查询，并已协助发现两个此前未知的Chrome漏洞。该模型仅向通过身份验证的安全从业者开放。OpenAI指出，防御方发现漏洞的时间窗口正在持续收窄。

来源 The Decoder · 2026-08-11

初创公司竞逐下一代大模型架构

MIT科技评论指出，Transformer架构正面临计算效率与上下文扩展瓶颈，一批初创公司正探索稀疏注意力、功率保留、状态空间模型等替代路径，试图构建更高效、可扩展的‘LLM+’模型。Subquadratic、Manifest AI等企业已推出原型技术，挑战当前主流范式。

来源 MIT科技评论 · 2026-08-10

谷歌DiffusionGemma：复用Gemma实现文本扩散建模

谷歌DeepMind未从零训练，而是将Gemma-4模型改造为文本扩散模型DiffusionGemma，仅耗原训练预算的10%以内。该模型支持256个token并行生成，吞吐达约1500 token/秒，但推理能力仍弱于原自回归版本。

来源 The Decoder · 2026-08-09

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