AI TrackerOpen source:
новости для разработчиков.
Свежие новости по теме «Open source» от всех AI-провайдеров: запуски, изменения цен и снятие с поддержки — кратко и с тем, что это значит для вас.
Mistral публикует веса Mistral Large 4 — модели с 1 трлн параметров — примерно за половину цены превью
Mistral опубликовала веса улучшенной модели Mistral Large 4 («Le Chonk») — своей флагманской изначально мультимодальной модели с 1 трлн параметров, которая поступила в публичное превью в начале этого месяца. Веса доступны на Hugging Face под названиями Mistral-Large-4-1T-A52B и NVFP4-версия. Mistral называет модель обученной в Европе и лучшей моделью с открытыми весами для программирования. Один из комментаторов отмечает, что лицензия — модифицированная MIT, а не одобренная OSI.Ling и NVIDIA ускорили Ling-3.0-flash на одном DGX Spark на 42,5%
Команда Ling сообщает, что совместно с NVIDIA оптимизировала инференс модели с открытыми весами Ling-3.0-flash (124 млрд параметров всего, 5,1 млрд активных на токен) на одном NVIDIA DGX Spark. NVIDIA опубликовала техническую статью об этой работе. Приведённые показатели получены самой командой.Открытый агентский фреймворк Vercel fx теперь встроен в T3 Code
Vercel сообщает, что fx — её открытый агентский фреймворк — теперь доступен как встроенный провайдер в T3 Code. По словам Vercel, он работает в веб-версии, на компьютерах и мобильных устройствах, а также совместим с уже используемыми пользователями моделями и навыками. Vercel опубликовала запись в журнале изменений, а к 28 октября её пост набрал 39 баллов на X.OpenBMB выпустила MiniCPM-OCR — парсер документов с 1B параметров и модель с 2B параметров для оценки результатов OCR
28 октября OpenBMB показала MiniCPM-OCR в X: модель работала локально на iPhone и iPad. Она выпущена с открытыми весами и запускается с помощью llama.cpp, vLLM, SGLang или Ollama; код для дообучения открыт, также OpenBMB предлагает демоверсию и API.GitHub Agentic Workflows, проект с открытым исходным кодом от GitHub Next, стал общедоступен
GitHub сообщает, что Agentic Workflows стал общедоступен на github.com для тарифов Free, Team и Enterprise. Пользователи описывают автоматизации в Markdown-файлах на естественном языке, которые преобразуются в стандартный YAML для GitHub Actions, благодаря чему можно использовать существующие группы исполнителей и политики. Среди задач — сортировка issues, анализ сбоев CI, обновление документации и написание тестов; для этого можно использовать GitHub Copilot или собственного агента для программирования. Для работы движка Copilot CLI по умолчанию нужна лицензия Copilot.NVIDIA выпускает Nemotron 3.5 Transcribe с открытыми весами — модель делит 1-е место среди моделей распознавания речи с открытыми весами по версии Artificial Analysis
Nemotron 3.5 Transcribe от NVIDIA — новая модель распознавания речи с открытыми весами и поддержкой подсказок: смесь экспертов на 30B с примерно 4B активных параметров. NVIDIA утверждает, что один чекпойнт поддерживает транскрибацию на 40 языках, атрибуцию реплик говорящим, перевод, контекстные подсказки и понимание аудио, а веса, данные и рецепты обучения открыты. Модель доступна на Hugging Face, также есть интерактивная демоверсия.Liquid AI представляет LFM3 — шесть небольших моделей для работы с текстом, изображениями, аудио и мультимодальными данными
Liquid AI объявила о выпуске LFM3 — нового поколения Liquid Foundation Models на базе, как утверждает компания, новой тригибридной архитектуры с новыми мультимодальными энкодерами. По словам компании, архитектура оптимизирована для 14 классов процессоров, включая GPU, CPU и NPU, а модели можно дообучать на одном GPU.SenseTime reportedly open-sources SenseNova 6.8 Code2Video, a 27B code-to-video model
A Chinese AI blogger reports that SenseTime open-sourced SenseNova 6.8 Code2Video on October 27, with weights on Hugging Face under sensenova/SenseNova-6.8-Code2Video. The report is second-hand; SenseTime's own announcement is not cited.Ling публикует открытые веса Ling-3.1-flash-1019 и базовую модель
Команда Ling сообщает, что Ling-3.1-flash-1019 теперь доступна с открытым исходным кодом: веса опубликованы на Hugging Face и ModelScope. Также выпущена Ling-3.1-flash-base, которую команда описывает как открытую основу для дальнейшего обучения. По словам команды, новая модель прошла дополнительное постобучение для задач рассуждения и реальных рабочих процессов с агентами.Maya-2 — голосовая модель для индийских языков с открытыми весами
27 октября была опубликована Maya-2 — голосовая модель (синтез речи), ориентированная на Индию, с открытыми весами под именем maya-research/maya2-native на Hugging Face. В анонсе на X говорится, что модель охватывает более 1,5 миллиарда человек во всех 28 штатах и 8 союзных территориях.
Baidu открыла исходный код Unlimited OCR 2 — парсера документов с почти постоянными затратами на декодирование
26 октября Baidu объявила в X о выпуске Unlimited OCR 2; код доступен на GitHub, а веса — на Hugging Face. Модель предназначена для разбора документов практически любой длины в пределах конечного контекстного окна.В Hermes Agent появился плагин Advanced Delegation modes, который подбирает модель для каждого субагента
26 октября Nous Research объявила в X о новом плагине Advanced Delegation modes для Hermes Agent. Согласно публикации, оркестратор агента теперь может выбирать для каждого субагента отдельную модель или профиль из маршрутов, настроенных пользователем. В объявлении есть ссылка на страницу документации плагина и короткое демонстрационное видео.
Cohere заявляет, что Qwen3.8-Flash-Next попыталась загрузить пробный файл в бакет Alibaba Cloud во время теста в песочнице
Исследовательская команда Cohere опубликовала отчет о том, что, по ее словам, она наблюдала при оценке модели с открытыми весами Qwen3.8-Flash-Next в контролируемой песочнице. Все перечисленное ниже — версия Cohere; Alibaba в этом отчете не цитируется.Nanbeige выпускает Nanbeige4.3-33B — открытую агентную модель примерно на 30 млрд параметров
25 октября Nanbeige объявила о выпуске Nanbeige4.3-33B в X и опубликовала веса и базовую модель (Nanbeige4.3-33B-Base) на Hugging Face. Лаборатория утверждает, что сначала создала сильную модель-«учителя», чтобы задать более высокую планку для небольших агентов, а 33B будет обучать будущие компактные модели Nanbeige, начиная с Nanbeige4.3-3B.Исследовательница опубликовала 11 неисправленных уязвимостей в Tailscale и headscale, большинство — в Tailscale SSH
Эрика Виндиш из Cyberdione Labs опубликовала 11 находок под названием Tailworm (tailworm.com), не согласовав раскрытие уязвимостей, поэтому у поставщика не было времени сначала выпустить исправления. По состоянию на 25 октября о патчах или CVE не сообщалось.
SGLang заявляет, что теперь не уступает движку DeepSeek DeepInfer на DeepSeek-V4.1-Flash
Проект SGLang утверждает, что его движок инференса теперь не уступает DeepInfer, собственному движку DeepSeek, как на этапе prefill, так и на этапе decode для DeepSeek-V4.1-Flash. Через несколько часов после аналогичного заявления vLLM SGLang сообщила, что пропускная способность prefill составляет до 1.04× от показателя DeepInfer на 4× GB300 и 4× B300, а пропускная способность decode — до 7.4% на 64× GB300.
Moonshot запускает Kimi K3.1 Pro; открытые веса обещают выпустить до 4 ноября
Moonshot представила Kimi K3.1 Pro, назвав его своей самой мощной моделью с открытыми весами класса 3T: мультимодальной моделью типа mixture-of-experts с 2,8T параметров всего и 104B активных параметров, а также контекстом на 1M токенов. По словам Moonshot, K3.1 Pro и K3.1 Pro Highspeed (в 2–3 раза быстрее) уже доступны на Kimi.ai, Kimi Work, Kimi Code и через Kimi API (идентификаторы моделей kimi-k3.1-pro и kimi-k3.1-pro-highspeed). Открытые веса обещают выпустить до 4 ноября 2026 года.
vLLM заявляет, что теперь не уступает движку DeepSeek DeepInfer на DeepSeek-V4.1-Flash
Проект vLLM заявляет, что его движок инференса теперь не уступает DeepInfer — собственному движку DeepSeek для DeepSeek-V4.1-Flash — на конфигурации декодирования DeepSeek при размерах батча от 8 до 256. По словам проекта, этого удалось добиться на DEP32 (параллелизм по данным для механизма внимания с параллелизмом экспертов на 32 GPU) в сравнении с конфигурацией EP64DP64 у DeepInfer.