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GLM-4.7-Flash无审查版发布：30B MoE模型，仅3B激活参数
GLM-4.7-Flash无审查版由HauhauCS发布，基于原版移除审查机制。采用30B - A3B混合专家架构，总参数量31B，每次前向传播仅激活约3B参数，推理快，支持200K上下文长度，有两种变体和四种量化版本。
14.7M参数，小目标AP达到13.9%！FSDETR用频空融合重新定义目标检测
传统小目标检测问题多，2026年4月FSDETR论文提出频空融合法，用14.7M参数获13.9% APS成绩。它有SHAB、DA - AIFI、FSFPN三个核心模块，还给出训练、推理及导出ONNX部署代码。
1B参数，0.21秒识别，0.3%错字率：混元OCR拿下7项SOTA
腾讯开源模型 HunyuanOCR 在权威榜单 OmniDocBench 上霸榜，虽仅 1B 参数，却在 7 项任务击败众多大模型。它解决传统 OCR 流水线及通用大模型痛点，通过独特架构和训练方法实现高效准确识别。
下一代目标检测模型：3B参数MLLM Rex-Omni首度超越Grounding DINO，统一10+视觉任务
IDEA研究院团队用3B参数的Rex - Omni打破MLLM目标定位精度僵局。它统一视觉任务，结合坐标编码与强化学习，在多项检测基准超Grounding DINO等，解决定位和行为缺陷，为MLLM成下一代检测模型提供方案。
Jina Reranker v3: 全新“列式”重排器，0.6B参数刷新文档检索SOTA
Jina AI推出第三代重排器Jina Reranker v3，在多语言检索基准上刷新SOTA。它参数仅6亿，有“last but not late”交互机制，能一次性处理查询和文档。还提供动态量化格式，方便不同硬件部署。
腾讯混元A13B用130亿参数达到千亿级效果，Flash Attention作者点赞
腾讯混元A13B模型仅130亿激活参数，却能和千亿级大模型竞争，获Flash Attention作者赞叹。它精准卡位性能与效率‘甜蜜点’，依托高质量预训练和结构化后训练，多方面表现突出且已全面开源。
不堆参数堆架构，这个8B开源模型把图像理解和生成统一了
商汤开源全新架构的理解生成统一模型SenseNova-U1，虽小尺寸版仅8B参数，却能复刻GPT - Image - 2的不少绝活，在多项指标上登顶开源模型榜首，推理速度逼近主流商用闭源模型。它具备连续性图文创作等能力，底层是NEO - unify架构。
推理快30%，性能超过千亿参数模型，15B模型Apriel-1.6重新定义端侧推理
ServiceNow人工智能团队发布的Apriel-1.6-15b-Thinker，以150亿参数体量，多模态推理能力强，推理Token消耗降超30%。它在AI分析指数成绩佳，优化计算成本，还介绍了训练策略与多维度性能实测情况。
刚刚，Gemini 2.5系列模型更新，最新轻量版Flash-Lite竟能实时编写操作系统
谷歌更新Gemini 2.5系列模型，包括2.5 Pro和Flash稳定版及新推出的Flash-Lite预览版。谷歌CEO称Flash-Lite性价比高，适用于量大且注重成本的任务。报告还提及“智能体恐慌”现象。
LlamaIndex 深度实战：用《长安的荔枝》学会构建智能问答系统
文章兼顾 RAG 科普与 LlamaIndex 实战。介绍 RAG 原理，用《长安的荔枝》讲解关键步骤和参数。实战部分展示用 LlamaIndex 搭建问答系统，代码量少。优化篇通过实验给出参数调优建议，架构篇剖析内部机制，最后提及 Agent 化拓展功能。