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沉寂一个月，openPangu性能飙升8%！华为1B开源模型来了

华为发布专为昇腾端侧硬件打造的openPangu Embedded - 1B模型，仅10亿参数却性能卓越。它运用多阶段训练和优化，在权威基准表现亮眼，V1.1平均分较上月跃升超8%，还介绍了背后技术。

阿里 AIDC - AI 团队开源 7B 参数文生图模型 Ovis - Image，主打图中文字生成。它文本渲染能力强，在权威榜单成绩好，媲美 20B + 大模型，官方还提供使用方法，是设计类刚需模型。

近日，微博发布自研开源大模型VibeThinker，15亿参数却在数学测试上击败6710亿参数的DeepSeek R1，后训练成本仅7800美元。其为AI产业带来新思考，还将推动微博AI应用发展。

近期 OpenAI 多款未发布新模型登场，一款疑是“伪装的 GPT - 5”，一款编程赛获第二。宣称在 IMO 获金牌的模型遭质疑，谷歌 DeepMind 同获金牌评价更好。OpenAI 前员工编程赛赢老东家模型。

视觉语言模型（VLMs）存在视觉幻觉和语言捷径问题，限制其可靠性和泛化能力。腾讯提出Vision - SR1训练方法，通过推理分解和自我奖励机制，不依赖外部监督，提升模型视觉感知和推理可靠性。

腾讯混元发布并开源原生多模态生图模型混元图像3.0，参数规模80B，是参数量最大的开源生图模型，也是首个开源工业级原生多模态生图模型，效果对标业界头部闭源模型。文中介绍其技术方案、测评效果等。

MetaGPT等机构团队发布CARE框架，可让LLM将推理上下文与自身检索能力结合，已全面开源。它提出原生检索增强推理范式，采用两阶段训练策略，在问答基准实验中表现出色，为解决模型问题提供新路径。

马里兰大学等团队提出金鱼损失法，训练时随机剔除部分token，让模型不逐字记内容，仍学语言规律。实验显示，LLaMA - 2用该方法后记忆内容减少，下游任务性能影响小。

北大王选所彭宇新团队在论文中提出TARA方法，引入生物分类学知识与多模态模型中间表征对齐。实验显示，TARA能提升模型层级识别和未知类别识别能力，还可加速训练收敛，计算开销小。

蚂蚁集团与上海交大合作的 GALLa 研究被 ACL 2025 主会录用。它利用图神经网络将代码图结构信息注入大模型，在 7 个模型和 5 个任务上提升性能，推理与普通 LLM 一致，不增成本。