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在AI时代，Hugging Face Hub已成为开源大语言模型（LLM）和预训练模型的宝库。从Qwen到DeepSeek系列，这些模型往往体积庞大（几GB甚至上百GB），下载过程容易受网络波动影响，导致中断、重试或失败。作为一名AI从业者，你可能不止一次遇到过“下载到99%就崩”的尴尬。本文将从客观角度，基于实际使用经验，介绍四种常见下载Hugging Face大模型的方法：从基础的Git克隆，到CLI工具、Transformers库，再到国内镜像加速。每种方法都有其适用场景和优缺点，我们将逐一剖析，帮
Context Arena 是一个专注于评估大语言模型长上下文处理能力的基准平台。它基于 OpenAI 发布的 Multi-Round Coreference Resolution (MRCR) 数据集，提供交互式排行榜，用于比较不同模型在复杂长对话中的信息检索和理解性能。该基准强调模型在长上下文下的实际表现，避免单纯依赖训练数据记忆。
xAI 正式发布 Grok 4 Fast —— 一款以 极致性价比与前沿性能 为核心卖点的新一代推理模型。相比前代产品，它不仅在推理准确率上几乎与旗舰模型Grok 4等持平，还凭借 40%更高的推理效率 和 高达98%的成本降低，将高质量智能推理真正带入大众用户和企业应用场景。
2025 年 12 月 17 日，Google 正式发布了 Gemini 3 Flash 模型。 这是 Gemini 3 系列中的一款高性能轻量模型，目前已经在 Gemini App 以及 Google 搜索的 AI Mode 中作为默认模型上线。
就在昨天，2025年10月7日，Google DeepMind 正式发布其最新模型——Gemini 2.5 Computer Use。该模型基于 Gemini 2.5 Pro 的视觉理解与推理能力，新增了“界面交互（UI 控制）”能力，能够在浏览器或移动端界面上像人类那样点击、输入、滚动、选择控件等操作。
“Vibe Coding”（氛围编程）是一种新兴的编程范式，强调通过自然语言与人工智能（AI）协作开发软件。该概念由前 OpenAI 研究员 Andrej Karpathy 于 2025 年提出，旨在让开发者沉浸于创作氛围中，利用 AI 的能力，将自然语言描述转化为实际源代码，从而简化编程过程。
三个小时前，Sam Altam在推特上说明了OpenAI未来的大模型路线图。比较重磅的消息是即将在未来几周发布GPT-4.5，并且在几个月后发布GPT-5。
2025年2月27日，微软正式发布了其全新系列的大型语言模型——Phi-4系列。这一系列包含了三个创新性的模型：Phi-4-Mini、Phi-4-Multimodal和一款经过推理优化的Phi-4-Mini。此次发布的模型不仅在性能上展现出色，更在多模态能力与推理任务中实现了显著突破。其中，Phi-4-Multimodal是一个仅仅包含56亿参数规模的多模态大模型，但是支持文本、语音、图片的输入，十分强大。
就在刚才，DeepSeek-AI发布了其新一代自动定理证明模型 **DeepSeek-Prover-V2**。尽管官方暂未公开详细报告，但从其前代模型 **DeepSeek-Prover-V1.5** 的技术细节，以及去年底发布的通用推理模型 DeepSeek-R1 的进展来看，V2 很可能在多个关键能力上取得了实质性提升。
就在刚才，Google宣布发布最新的图像生成和编辑大模型Gemini 2.5 Flash Image Preview。该模型就是最近火爆网络的Nana Banana背后真正的模型。该模型在图片生成和编辑方面目前是断层领先，效果非常好。
今日，Moonshot AI正式发布了最新旗舰模型 Kimi K2-Instruct-0905。这是一款基于混合专家架构（MoE）的前沿大语言模型，总参数规模达到 1万亿，激活参数为 320亿，不仅在编码智能上实现了断层式提升，更凭借 256K超长上下文 成为当前同类产品中的佼佼者。官方称其在公共基准和真实智能体任务上的表现均有显著突破，已对标并超越部分国际顶尖模型。
DeepSeek AI团队重磅推出DeepSeek-OCR，该模型不仅在文档提取上达到了行业领先水平，更通过创新的视觉压缩技术，将长上下文处理效率提升了 10 倍以上。根据测算，在A100-40G的一个GPU上，它每天可以将20万页的文档图像数据转为Markdown文本！
Google 最新推出的 Nano Banana Pro（Gemini 3 Pro Image） 不只是一次“图像质量提升”，而是让普通用户也能借助专业级提示词，生成具备排版、构图、品牌、摄影语言的作品。 在这个版本中，最关键的能力不是模型本身，而是： 它对结构化、专业化 Prompt 的响应能力非常强。 写对提示词，效果天差地别。 本文将完全聚焦于： 怎么写提示词，才能让 Nano Banana Pro 生出最好的图。
今天，Claude Code 的创建者 Boris 发了一条很长的 thread，第一次比较完整地讲了他自己是怎么使用 Claude Code 的。共13条总结，我们这里总结一下，供大家参考。
MistralAI又悄悄地上线了另一个模型，即Mistral Next。相比之前的发布预训练种子引起大家猜测的方式，本次MistralAI又把模型发布玩出了花，他们没有公布任何信息，选择直接上架LM-SYS的大模型竞技场Chat Arena，让大家直接体验对比。
昨天，Anthropic公布了一项引人注目的实验——Project Vend。他们让旗下的大模型Claude Sonnet 3.7在一个真实的办公环境中，自主经营一家小型自动化商店，为期约一个月。这个实验的目标是探索，在不久的将来，AI模型在真实经济体中自主运行任务的可行性、潜在的成功模式以及那些出人意料的失败方式。实验结果非常强大，也充满了令人深思的细节！
智谱AI刚刚开源了新一代视觉-语言模型（Vision-Language Model, VLM）——GLM-4.5V。该模型基于其旗舰文本基础模型GLM-4.5-Air（总参数量1060亿，激活参数量120亿），延续GLM-4.1V-Thinking的技术路线，在42项公开视觉多模态基准测试中，在同规模模型中实现领先性能。GLM-4.5V面向图像、视频、文档理解以及GUI任务等常见多模态场景，采用Mixture-of-Experts（MoE）架构，并保持开源。
近年来，AI 编码助手与 Agent 框架层出不穷，从 Github Copilot 到 Cursor，再到各种基于 LangChain 的多代理方案。然而，真正让开发者普遍感受到“顺手”与“愉快”的，却是 Claude Code（简称 CC）。它的特别之处，并不在于引入了复杂的新架构，而恰恰在于其极简而精心打磨的设计选择。 Claude模型本身的强大毋庸置疑，但是即使是相同的模型，Claude Code体验也比其它的Agent似乎体验更好。本文基于2025年8月21日vivek公开发布的一篇英文博客，
GLM-4.1V-Thinking是智谱AI（Zhipu AI）与清华大学KEG实验室联合推出的多模态推理大模型。这款模型并非简单的版本迭代，而是通过一个以“推理为中心”的全新训练框架，旨在将多模态模型的能力从基础的视觉感知，推向更复杂的逻辑推理和问题解决层面。多模态理解能力接近720亿的Qwen2.5-VL-72B。
MiniMax M2发布2周后已经成为OpenRouter上模型tokens使用最多的模型之一。已经成为另一个DeepSeek现象的大模型了。然而，实际使用中，很多人反馈说模型效果并不好。而此时，官方也下场了，说当前大家使用MiniMax M2效果不好的一个很重要的原因是没有正确使用Interleaved Thinking。正确使用Interleaved thinking模式，可以让MiniMax M2模型的效果最多可以提升35%！本文我们主要简单聊聊这个Interleaved thinking。
今天The Information独家披露了一个令人兴奋的消息，那就是OpenAI正在开发一种Agent产品，可以通过控制用户的设备来帮助用户完成复杂的任务。
几个小时前，OpenAI发布了全新一代大模型GPT-5系列。本次发布的是一个全新的AI系统，而非一个单独的模型系列。GPT-5背后包含了5个不同的模型系列或者版本，分别是GPT-5-Pro、GPT-5、GPT-5-mini、GPT-5-nano和GPT-5-Chat。
盘古大模型是华为自研的大语言模型，基于华为的硬件和技术栈进行训练。此前一直被认为是国产技术占比很高的国产大模型。今天，华为开源了2个盘古大模型，分别是MoE架构的Pangu Pro MoE模型以及70亿参数规模的Pangu Embedded模型。
微软发布了全新的Phi-4推理模型系列，是小型语言模型(SLM)在复杂推理能力上的一种新的尝试。本次发布包含三个不同规模和性能的推理模型，分别是Phi-4-reasoning（140亿参数）、Phi-4-reasoning-plus（增强版140亿参数）和Phi-4-Mini-Reasoning（38亿参数）。这三款模型尽管参数规模远小于当前主流大型语言模型，却在多项推理基准测试中展现出与甚至超越大型模型的能力。
