官方更新日志
面壁智能 OpenBMB国内开源权重
MiniCPM5-2B
约2.5B参数的端侧稠密模型，128K上下文、Apache-2.0；主打代码、数学、工具调用，并开放训练数据
学习建议用Ollama或llama.cpp在本机跑通，记录小模型在工具调用任务上的能力边界
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发布信息整理时核对来源于 2026-10-09
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按时间整理国内外大模型发布：每条注明官方来源、日期依据与获取方式，并给出一条可以马上动手的学习建议；有对应实操课的，可以直接去练。
亮点、跑分、速度与价格均为厂商自述，本站未复测。每条注明日期依据：“仅媒体报道”表示官方页面未写明日期，待官方确认；请以官方公告为准。
约2.5B参数的端侧稠密模型，128K上下文、Apache-2.0；主打代码、数学、工具调用，并开放训练数据
学习建议用Ollama或llama.cpp在本机跑通，记录小模型在工具调用任务上的能力边界
发布信息整理时核对来源于 2026-10-09
4B与1.7B端侧模型开源，原生最长1M上下文、支持200多种语言，Apache-2.0；同月X2.5旗舰上线开放平台
学习建议在本机部署1.7B版本，对比开启与关闭思考模式时的速度与答案质量
开源2.4T总参/95B激活旗舰与27B稠密版；混合门控DeltaNet与注意力，原生262K可扩至约1M
学习建议对比3.5、3.6、3.8模型卡的架构参数，理解线性注意力混合设计如何支撑长上下文
发布信息整理时核对来源于 2026-10-09
书生科学多模态模型，厂商称 397B 规模在分子设计、材料结构生成等任务上对标此前万亿参数版；9 月推出正式仓库。
学习建议浏览模型卡中的科学任务示例，了解多任务强化学习如何把通用模型变成科研助手
发布信息整理时核对来源于 2026-10-09
在4月预览版基础上加强后训练与强化学习，295B总参/21B激活、256K上下文，Apache 2.0开源并接入元宝等
学习建议对比Hy3预览版与正式版的官方说明，理解后训练数据质量对效果的影响
Nemotron 3 家族收官之作：550B 总参数、55B 激活的混合 Mamba-注意力 MoE，1M 上下文，NVFP4 预训练，开放检查点与训练数据。
学习建议读技术报告了解 LatentMoE、多 token 预测与 NVFP4 预训练，适合进阶学习高效推理架构。
发布信息整理时核对来源于 2026-10-09
218B 总参数、25B 激活的稀疏 MoE，Apache 2.0 开放权重并提供多种量化，支持图文输入与工具调用，128K 输入，覆盖 48 种语言。
学习建议阅读模型卡比较 16/8/4 位量化的硬件需求，理解量化对显存、速度与效果的影响。
发布信息整理时核对来源于 2026-10-09
15B 开放权重多模态推理小模型，约 2000 亿多模态 token 训练，能自行判断何时逐步推理、何时直接作答；厂商称擅长图表和屏幕理解。
学习建议阅读官方训练经验文章，学习小模型如何靠数据配比实现“需要时才推理”。
发布信息整理时核对来源于 2026-10-09
原生多模态开源系列，首发397B-A17B MoE，随后开放122B至0.8B多个尺寸；托管Plus默认1M上下文
学习建议从0.8B或2B开始本地部署，体会尺寸梯度对图文理解质量的影响
发布信息整理时核对来源于 2026-10-09
基于Qwen3-235B的开源医疗增强模型，Apache 2.0，建模临床问诊流程并用事实性强化学习降低幻觉
学习建议读其论文对临床问诊的建模方式，思考垂直领域应如何设计专门评测
发布信息整理时核对来源于 2026-10-09
Large 3 为 675B 总参、41B 激活的稀疏 MoE，另含 3B/8B/14B 的 Ministral 3，全系 Apache 2.0 并支持看图。
学习建议先在本地用 Ministral 3 小模型做多语言与看图问答练习，再阅读 Large 3 的 MoE 设计。
发布信息整理时核对来源于 2026-10-09
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