這是有史以來最愚蠢的開源模型

Qwen 煮熟了 - 超越 Kimi K2，並且在 25% 的總參數上與 Claude Opus 4 競爭 🤯

錯過了這個，@NVIDIAAIDev 靜默推出了 Open Reasoning Nemotron 模型（1.5-32B），在 LiveCodeBench 上達到 SoTA，CC-BY 4.0 授權 🔥 > 32B 與 Qwen3 235B 和 DeepSeek R1 競爭 > 提供 1.5B、7B、14B 和 32B 尺寸 > 支持最多 64K 輸出標記 > 利用 GenSelect（結合多個平行生成） > 基於 Qwen 2.5 系列構建 > 允許商業使用 在 transformers、vllm、mlx、llama.cpp 等中即插即用！

將 OpenAI Python 套件的下載次數視為 AI 採用的領先指標

週末到了，別忘了放鬆一下，聊天！

LLMs 但只生成簡潔且直截了當的回應？ 誰在建造這個？？？

看到 Open ASR 排行榜被約 35 篇論文引用，感覺有點超現實——這最初是一個只有幾個模型的副項目，現在我們幾乎成為了封閉和開放語音識別模型的行業標準！ 非常感謝大家的信任和支持 🙏

好的，@OpenAI 這次真的做得很棒！🔥

🏆 我們的 NVIDIA NeMo Canary-Qwen-2.5B 在 @HuggingFace 自動語音識別排行榜上獲得第一名，創下 5.63% 的單詞錯誤率新紀錄。 🤗 排行榜 ➡️

Pydantic AI 現在支持 @huggingface 作為提供者！ 您可以使用它在可擴展的無伺服器基礎設施上運行開源模型，如 DeepSeek R1。他們有免費的使用配額，您可以試用一下。 感謝 Hugging Face 團隊 (@hanouticelina) 的這項偉大貢獻。