Meta 將開源下一代 AI 模型
r/LocalLLaMA 的 Reddit 貼文宣布 Meta 計劃開源其下一代 AI 模型版本。由用戶分享，連結討論。提振開源 AI 動能。
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Gemma 4 基準測試匹敵 Qwen 3.5
詳細基準測試表格比較 Gemma 4 變體與 Qwen 3.5，在 MMLU-Pro、GPQA、LiveCodeBench 等項目中。Gemma 31B 及 26B MoE 表現競爭力強，常與 Qwen 領先者相差僅 1-2%，涵蓋推理、編碼及數學任務。資料來自官方模型卡。
Liquid AI 推出 LFM2-24B-A2B MoE 模型
Liquid AI 發布 LFM2-24B-A2B，其最大稀疏 MoE 模型，總參數 24B、每 token 活躍 2B。支援 32GB RAM 推理，使用 llama.cpp、vLLM。開放權重於 Hugging Face 提供 GGUF 量化。
宣稱「從 0 構建」，Sarvam 發布兩款 MoE LLM
印度 AI 實驗室 Sarvam 發布兩款從零構建的 MoE LLM：30B-A1B 適用低延遲應用，105B-A9B 適用嚴苛任務。模型即將在 Hugging Face 以開源權重提供，並支援 API 存取。105B 模型在印度語言基準優於 Gemini 2.5 Flash，多數基準優於 DeepSeek R1。
Moonshot 進軍開放權重模型競賽
Moonshot 似乎正準備或已推出 Kimi K3 開放權重模型，讓中國主要 AI 模型家族之一更容易被外界取得。這項消息源自社群媒體討論與 Wired 報導，目前官方發布細節仍然有限。
Databricks 估值達 1880 億美元，轉向 AI 研究發展
Databricks 成功轉型為 AI 基礎設施領導者，估值達到 1880 億美元。該公司目前正積極發表關於開源權重模型在軟體開發中成本效益的研究。
Zhipu 創辦人主張 frontier AI 應保持開放
Zhipu 創辦人唐傑主張 frontier AI 模型應保持廣泛的可訪問性，而非受到限制。他認為真正的安全來自於廣泛的參與和監督，而非集中控制。
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HexGrid Cloud 提供社群驅動的開源權重 LLM 基準測試
HexGrid Cloud 邀請 AI 社群建議開源權重模型與硬體配置，以進行嚴格的效能基準測試。他們旨在為各種 GPU 設定提供透明的指標，如吞吐量、首字延遲 (TTFT) 及每百萬 token 成本。
MooreThreads 發布 MusaCoder-27B 程式編碼模型
MooreThreads 推出了專為程式編碼任務設計的大型語言模型 MusaCoder-27B。該發布包含可透過 Hugging Face 和 arXiv 取得的文件與研究論文。
GLM-5.1 模型權重 4 月 6 或 7 日發布
根據 Zai Discord 公告，GLM-5.1 模型權重預計於 4 月 6 日或 7 日發布。Reddit 上分享了圖片預覽。