Hugging Face 开源硬件结合前沿 AI 引热议

Desert Ant Labs 今日发布，定位欧洲前沿 AI 实验室，专注端侧智能。其推出覆盖音频、视觉和文本的 18 个模型，并提供 Swift、Kotlin 和 JavaScript 的 SDK。Hugging Face CEO 强调，在算力短缺背景下，端侧 AI 近乎免费且完全保护隐私。

有时我会想，如果我们没有公开披露那次智能体网络攻击，会发生什么。 它强化了我的信念：AI领域需要100倍的透明度。否则，我们将陷入大麻烦！

谁已经等不及了？https://huggingface.co/Qwen/Qwen3.8-Flash-Next

DeepSeek 于 8 月 31 日在 Hugging Face 开源首个多模态模型 DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp，采用 MIT License，公开模型文件、Tokenizer、Prompt Encoding 参考实现及最小化 PyTorch 推理实现。

智谱 Z.ai 8-28 将 GLM-5.3 开源权重(safetensors)上线 Hugging Face 官方 zai-org 仓,为此前 API 与技术博客之后的权重落地(非新模型首发,亦非 GLM-5.3-Flash)。官方模型卡说明 GLM-5.3 与 GLM-5.2 使用同一基座、增益来自后训练,主打编码与网络安全任务提升,许可为 glm-5.3。本文不写未交叉核验的参数规模与跑分。

Hugging Face 发布 LFM2.5 系列三款模型的 DSpark 草稿模型检查点，通过投机解码在不改变输出质量的前提下，GPU 吞吐最高提升 3.18 倍，端侧最高 2.87 倍。草稿模型约 300M 参数，LFM2.5-2.6B 函数调用延迟平均降低 57%，已开源支持 llama.cpp 和 SGLang。

Liquid AI 发布基于量化感知蒸馏（QAD）训练的 LFM2.5-230M、350M、1.2B-Instruct 和 2.6B 四款 Q4_0 GGUF 检查点，在保持原生 Q4_0 内存与速度的同时，恢复 BF16 平均精度损失的 97%。

MOSS-VL是一个将实时交互（边感知边说话）作为一等能力的开源视觉语言模型家族，通过门控交叉注意力让语言解码器在生成时同步处理视觉输入。MOSS-VL-Realtime在四个流式基准中平均成绩居开源模型之首（三项第一、一项第二），在OmniMMI Proactive Alerting上以66.0分大幅领先最佳基线（37.5分）。

SGLang 宣布对 NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning 提供 Day-0 支持，该开源模型为 30B 总参数、3B 激活参数的混合专家架构，支持最长 1M token 上下文，可从 Hugging Face 下载 BF16 和 NVFP4 权重。模型支持 MTP、DFlash、DSpark 三种投机解码技术，并可通过 OpenAI 兼容 API 接入智能体工作流。

蚂蚁 inclusionAI 开源 Ling-3.0 系列语言基础模型，含 tiny 与 flash 两个尺寸及预训练、中期训练、合并（WSM）等阶段检查点。该系列采用混合线性注意力与稀疏 MoE 架构，总参数 7.9B，每 token 仅激活 1.3B 参数（128 个路由专家中激活 8 个）。