Hugging Face 发布 SmolVLM：2B 参数的开源视觉语言模型
Hugging Face 发布 SmolVLM，一个 2B 参数、面向低内存占用的开源视觉语言模型，模型权重、数据集、训练配方和工具均以 Apache 2.0 许可开放。
#模型发布
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今日 5 条Hugging Face BlogAI 评分4848
Hugging Face Blog精选AI 评分6060 Cohere For AI 发布 Aya Expanse 8B 与 32B 多语言模型
Cohere 研究实验室 Cohere For AI 发布 Aya Expanse 系列多语言模型，包含 8B 和 32B 两个参数规模，并以开放权重形式发布。
推荐理由：原文给出 Aya Expanse 8B/32B 的对比胜率与技术管线细节，可了解多语言训练中数据套利与模型合并的具体做法。
Hugging Face Blog精选AI 评分8282 Llama 3.2 发布：支持视觉与端侧运行
Meta 发布 Llama 3.2，共 10 个开放权重模型，包含 5 个多模态模型和 5 个纯文本模型。Llama 3.2 Vision 提供 11B 和 90B 两个规模，均有 base 与指令微调版本，视觉模型上下文长度为 128k tokens；文本模型新增 1B 和 3B 两种规格，面向端侧场景，训练使用最多 9 万亿 tokens。
推荐理由：文章给出 10 个开放权重模型与端侧量化运行路径，便于评估多模态开源方案的落地条件。
Hugging Face BlogAI 评分5959 TII 发布 Falcon Mamba 7B：首个强性能无注意力机制模型
阿布扎比技术创新研究院（TII）发布 Falcon Mamba 7B，采用纯 Mamba 架构并加入额外 RMS 归一化层，以 5500GT 数据训练，权重以 TII Falcon Mamba 7B License 1.0 开源。
Hugging Face BlogAI 评分5353 Google 发布 Gemma 2 2B、ShieldGemma 与 Gemma Scope
Google 在 Gemma 2 发布一个月后扩充 Gemma 模型系列，新增 2.6B 参数的 Gemma 2 2B、用于输入输出过滤的安全分类器 ShieldGemma，以及覆盖 Gemma 2 2B 和 9B 每一层的稀疏自编码器套件 Gemma Scope。
Hugging Face Blog精选AI 评分8585 Llama 3.1 发布 405B、70B 与 8B 版本，支持多语言与长上下文
Hugging Face 上线 Meta Llama 3.1 系列，包含 8B、70B、405B 三个尺寸的基础与指令微调共六个模型，另发布 Llama Guard 3 和 Prompt Guard。
推荐理由：官方梳理了 Llama 3.1 三个尺寸的显存需求、量化方案和微调入口，便于据此评估部署成本。
Hugging Face Blog精选AI 评分7070 Hugging Face 发布 SmolLM 系列小模型并开源 SmolLM-Corpus
Hugging Face 发布 SmolLM 系列小语言模型，包含 135M、360M、1.7B 三种参数规模，并开源训练语料 SmolLM-Corpus。该语料由 Mixtral 生成的 Cosmopedia v2（28B tokens）、Python-Edu（4B tokens）和去重后的 FineWeb-Edu（220B tokens）组成。
推荐理由：SmolLM 把数据配比、训练细节和评测结果一并公开，可供读者判断小模型在端侧可用的边界。
Hugging Face Blog精选AI 评分7979 Google 发布 Gemma 2 开源大模型，9B 与 27B 双尺寸
Google 发布 Gemma 2 系列开源大语言模型，包含 9B 和 27B 两个尺寸的基础版与指令微调版，共 4 个开放权重模型，上下文长度 8K token。
推荐理由：详细拆解 Gemma 2 的滑动窗口注意力、软上限与蒸馏等改动，可作为理解这代开源模型训练思路的参考。
Hugging Face Blog精选AI 评分6767 Diffusers 支持 Stable Diffusion 3 Medium，含内存与性能优化
Stability AI 发布 Stable Diffusion 3 Medium，参数量 2B，现已在 Hugging Face Hub 上线并可配合 🧨 Diffusers 使用。
推荐理由：SD3 Medium 在 Diffusers 中集成的完整说明，含内存优化与 LoRA 微调脚本，适合评估其部署可行性。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 TII 发布 Falcon 2 系列：11B 预训练语言模型与视觉语言模型
TII 发布 Falcon 2 系列模型，包括 11B 基础 LLM 和 11B 视觉语言模型（VLM），后者在 LLM 之上接入预训练 CLIP ViT-L/14 视觉编码器并支持图像问答。
推荐理由：官方给出 11B LLM 与 VLM 的训练细节和基准对比，可据此判断小尺寸开源多模态模型的性能位置。
Hugging Face Blog精选AI 评分7070 Google 发布开源视觉语言模型 PaliGemma
Google 发布视觉语言模型系列 PaliGemma，由 SigLIP-So400m 图像编码器和 Gemma-2B 文本解码器组成，可输入图像和文本并输出文本。
推荐理由：梳理了 PaliGemma 的架构、三种权重类型与分辨率选择建议，方便判断是否适合自身微调任务。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 StarCoder2-15B-Instruct 发布：完全透明可许可的自对齐代码模型
Hugging Face 发布 StarCoder2-15B-Instruct-v0.1，这是首个用完全可许可且透明的管线自对齐训练的代码大语言模型。它用 StarCoder2-15B 自行生成数千条指令-响应对再微调自身，不使用人工标注或大型闭源模型的蒸馏数据，在 HumanEval 上取得 72.6 分，超过 CodeLlama-70B-Instruct 的 72.0 分。
推荐理由：原文公开了完全透明的自对齐数据管线，读者可据此了解不依赖 GPT-4 蒸馏也能训练代码指令模型。
Hugging Face Blog精选AI 评分7878 Meta 发布 Llama 3 开源大模型，8B 与 70B 双规格上线 Hugging Face
Meta 发布 Llama 3，包含 8B 和 70B 两种参数规模，各有 base 与 instruct 微调版本，并同步推出基于 Llama 3 8B 微调的安全模型 Llama Guard 2，共 5 个开放权重模型上线 Hugging Face。
推荐理由：梳理 Llama 3 四款模型的规格、tokenizer 变化与 Hugging Face 生态集成方式，便于评估其部署与微调成本。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 Hugging Face 发布 Idefics2：8B 视觉语言模型，Apache 2.0 开源
Hugging Face 发布 Idefics2，一个 8B 参数、Apache 2.0 开源许可的多模态模型，可接收任意文本与图像序列并生成文本回复。它在视觉问答基准上表现处于同等规模领先水平，可与 LLaVa-NeXT-34B、MM1-30B-chat 等更大模型竞争，并已集成进 Transformers。
推荐理由：8B 开源多模态模型在视觉问答基准上对标更大模型，并附指令微调数据集，可据此判断社区多模态微调的起点。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 Google 发布 CodeGemma 代码模型系列
Google 发布开源代码模型系列 CodeGemma，基于预训练的 2B 和 7B Gemma checkpoint 进一步用 5000 亿 token 的英文、数学和代码数据训练，包含专注代码填充的 2B 基础模型、混合代码与自然语言的 7B 基础模型和面向对话的 7B Instruct 三个版本，上下文长度均为 8K。
推荐理由：原文给出三个规格的 CodeGemma 及其在 HumanEval 等基准上的对比数据和 FIM 提示词格式，便于评估其在代码补全场景的定位。
Hugging Face Blog精选AI 评分6767 BigCode 发布 StarCoder2 代码模型，并推出 The Stack v2 数据集
BigCode 发布透明训练的开放代码大模型 StarCoder2，含 3B、7B、15B 三个参数版本，分别由 ServiceNow、Hugging Face 和 NVIDIA 训练。
推荐理由：BigCode 同时放出 3B/7B/15B 三档代码模型与 67.5TB 数据集，可据此判断开源代码模型的当前水位。
Hugging Face Blog精选AI 评分7070 Hugging Face 发文欢迎 Google 开源 LLM 家族 Gemma
Google 发布开源 LLM 家族 Gemma，包含 2B 和 7B 两个尺寸，各有基础版与指令微调版共 4 个模型，基于 Gemini 打造，上下文长度 8K tokens，可在消费级 GPU、TPU 甚至 CPU 与端侧设备上运行。
推荐理由：Google 开源 Gemma 2B 与 7B 双尺寸模型，本文给出 8K 上下文、消费级硬件运行及与 Transformers 生态的完整集成路径。
Hugging Face BlogAI 评分3434 IBM Research 联合 Hugging Face 发布 PatchTSMixer 时间序列模型
IBM Research 与 Hugging Face 团队合作，将基于 MLP-Mixer 架构的轻量级时间序列模型 PatchTSMixer 发布到 Transformers 库中，支持多变量预测、分类和回归，并可预训练后迁移到下游任务。
Hugging Face BlogAI 评分5858 Hugging Face 发布 aMUSEd：高效非扩散文生图模型
Hugging Face 发布 aMUSEd，一个非扩散的文生图模型，是 Google MUSE 的开源复现版，采用 Masked Image Model 方法，推理步数更少，模型约 800M 参数。它已集成进 diffusers，发布了研究预览版并采用 OpenRAIL 许可，官方称生成质量并非最佳，同时提供训练和微调代码。
Hugging Face Blog精选AI 评分8080 Mistral 发布 Mixtral 8x7B 开源 MoE 模型，Hugging Face 全面接入
Mistral 发布 Mixtral 8x7B，采用 MoE 架构，含 base 与 Instruct 版本，支持 32k token 上下文，HumanEval 得分 40.2%，在多数基准上追平或超过 GPT-3.5，并以 Apache 2.0 许可开放。
推荐理由：Mistral 开源 MoE 模型登顶开放权重榜，文中量化数据可帮助读者判断本地部署门槛。
Hugging Face Blog精选AI 评分6666 Hugging Face 发布 Würstchen：快速图像生成扩散模型
Würstchen 是 Hugging Face 推出的文本条件扩散模型，在高度压缩的潜空间中工作，实现 42x 空间压缩，远高于常见的 4x-8x。
推荐理由：原文给出 42x 空间压缩与训练算力对比，读者可据此判断低成本图像生成模型的效率边界。
Hugging Face Blog精选AI 评分7878 TII 的 Falcon 180B 上线 Hugging Face，1800 亿参数开源模型发布
TII 发布 1800 亿参数的 Falcon 180B，并在 Hugging Face 上线 base 与 chat 版本，训练使用 3.5 万亿 token，共约 7,000,000 GPU 小时。
推荐理由：TII 的 Falcon 180B 登陆 Hugging Face，原文给出与 Llama 2、PaLM-2 的评测对比和显存、量化配置门槛。
Hugging Face Blog精选AI 评分8585 Meta 发布 Code Llama：Llama 2 的代码专用版本并接入 Hugging Face 生态
Meta 发布 Code Llama，这是基于 Llama 2 初始化、在 5000 亿 token 代码数据上训练的开源代码模型系列，提供 7B、13B、34B 三个参数版本，另有 Python 专用版（额外 1000 亿 token）和指令微调版，采用与 Llama 2 相同的许可协议并允许商用。
推荐理由：梳理 Code Llama 三个参数版本、Python 与 Instruct 变体的训练构成及生态集成方式，方便对照选型。
Hugging Face Blog精选AI 评分7171 Hugging Face 发布 IDEFICS：Flamingo 的开源复现多模态模型
Hugging Face 发布 IDEFICS，一个基于公开数据和模型构建的开源视觉语言模型，可复现 DeepMind 未公开的 Flamingo。该模型接受任意图像与文本序列输入并输出文本，提供 base 和 instructed 两种变体，各有 9B 和 80B 参数规模。
推荐理由：Hugging Face 公开了 Flamingo 的开源复现细节，读者可了解其数据构成与双版本参数规模。
Hugging Face BlogAI 评分5050 Segmind 开源 SD-Small 与 SD-Tiny 蒸馏代码及权重
Segmind 开源了压缩扩散模型 SD-Small 和 SD-Tiny 的权重与知识蒸馏训练代码，两者参数量分别比基础模型减少 35% 和 55%，图像保真度接近原模型。模型以 Realistic-Vision 4.0 为教师模型，在 LAION Art Aesthetic 数据集上训练，推理速度最高快 100%。权重和代码均已发布在 Hugging Face。
Hugging Face Blog精选AI 评分7979 Meta 发布 Llama 2，Hugging Face 全面集成
Meta 发布开源大语言模型家族 Llama 2，包含 7B、13B、70B 参数规模，以宽松社区许可开放并允许商用，代码、预训练模型和微调模型同日放出。
推荐理由：文章给出了 Llama 2 的模型规格、商用许可和完整部署与微调路径，便于读者评估落地成本。
Hugging Face Blog精选AI 评分7171 BigCode 发布 StarCoder：面向代码的开源 LLM，HumanEval 达 40.8%
BigCode（Hugging Face 与 ServiceNow 联合）发布 StarCoder 和 StarCoderBase 代码大模型，基于 GitHub 宽松许可数据训练，覆盖 80+ 编程语言，约 15B 参数、训练 1 万亿 token。
推荐理由：StarCoder 是 BigCode 推出的开源代码大模型，约 15B 参数、上下文 8k，在 HumanEval 上以 40.8% 超过 CodeGen-16B-Mono 和 OpenAI code-cushman-001，并公开权重与数据集。
Hugging Face Blog精选AI 评分6565 Kakao Brain 发布 ViT 与 ALIGN 模型及 7 亿对图文数据集 COYO
Kakao Brain 与 Hugging Face 发布开源图文数据集 COYO（7 亿对）以及基于该数据集训练的 ViT 和 ALIGN 两个视觉语言模型，这是 ALIGN 首次免费开源，也是 ViT、ALIGN 首次附带公开训练数据发布。
推荐理由：首个开源 ALIGN 模型连同 700M 训练数据集一并放出，读者可据此判断复现视觉语言建模的可行性。
Hugging Face BlogAI 评分4848 rinna 推出 Japanese Stable Diffusion，基于 Stable Diffusion 微调的日语文生图模型
rinna 发布 Japanese Stable Diffusion，通过在约 1 亿张日语标注图像上微调 Stable Diffusion，实现了对日语提示词的直接支持，可生成日式风格图像并理解「salary man」等日语特有词汇和拟声词。
Hugging Face Blog精选AI 评分7575 Hugging Face 发布 176B 参数多语言开源模型 BLOOM
Hugging Face 发布 BLOOM，一个 176B 参数的多语言大语言模型，支持 46 种自然语言和 13 种编程语言，论文称其为首个完全透明训练的多语言 LLM。
推荐理由：BLOOM 以 176B 参数覆盖 46 种自然语言，并公开训练中间检查点与优化器状态，可供研究者比较开放与封闭模型。