

> 百度PaddleOCR项目成功超越国际老牌竞品，登顶GitHub光学字符识别领域关注度榜首。该超轻量级模型正通过繁荣的开源生态，加速全球千行百业的数字化转型与智能化升级进程。

## 超轻量架构与全栈研发体系

百度旗下的深度学习项目近期在代码托管平台迎来历史性突破，成为全球光学字符识别领域关注度最高的开源仓库。这一成绩标志着中国底层框架在垂直技术切面上已建立起国际领先的技术话语权。其核心竞争力源于完整覆盖了从算法预研、模型精调到推理部署的全生命周期链路。项目首创的系列模型以极简架构著称，在维持极高识别精度的前提下，实现了参数体积的断崖式缩减。这一特性从根本上扫清了在移动设备与工业边缘端进行离线部署的算力障碍。系统目前原生支持数十种主流语种，并针对高复杂度的财务表格和非结构化文档推出了专项解析方案。

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## 繁荣生态驱动产业跨越

卓越的技术指标之外，活跃的开发者社区是其持续领跑的另一引擎。依托底层框架的深厚积累，该项目已汇聚逾四万星标关注，吸纳了全球数以千计的极客提交代码贡献。在商业化落地层面，其核心算法已作为基础设施，广泛扎根于银行票据风控、制造业精密零件追溯以及公共医疗档案结构化等关键垂直场景。这种由开发者反哺核心技术、企业规模化应用提供真实场景数据、最终反向推动底层架构持续调优的闭环机制，正是本土开源力量能够实现换道超车的最强护城河。


百度飞桨文字识别项目登顶开源榜单 展现中国底层技术影响力



> 阿里通义千问最年轻的P10级技术统帅林俊旸突然宣布离职，引发业界震动。在Qwen系列模型登顶全球开源榜单的关键期，此次人事变荡为国产AI基础设施的后续演进增添了不确定性。

## 开源先锋的突然谢幕

中国开源大模型阵营经历了一场突如其来的人事巨震。通义千问技术负责人林俊旸通过社交平台X正式确认卸任，挥别其主导多年的Qwen系列项目。这位出生于1993年、拥有北大计算机与语言学复合背景的青年领军人物，不仅是阿里巴巴历史上最年轻的P10级别技术高管之一，更是通义千问在复杂语义解析和长文本领域确立技术优势的关键缔造者。

自2019年加入达摩院，并在2022年底全面接管通义千问系列以来，林俊旸坚定推行极致的开源战略。在他的带领下，Qwen系列在全球权威的Hugging Face榜单中长期保持领先身位。就在其宣布离职的数日前，团队刚刚推出备受瞩目的Qwen 3.5全系列小模型，该版本凭借出色的能效比甚至吸引了海外科技巨头马斯克的公开赞誉。在技术声量达到顶峰之际戛然而止，令外界始料未及。

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<center>图源备注 图片由AI生成</center>

## 核心将帅更迭带来的未解之谜

种种迹象表明，此次高层交接并非按部就班的常规轮岗。林俊旸在宣发新模型后火速离场，其核心团队成员在社交平台的发文亦暗示此次卸任或非其个人主动选择，且交接过程极为仓促，目前通义千问内部尚未明确具体的接任人选。关于他未来是内部转岗、还是效仿前同事投身创业热潮，目前尚无定论。

作为国内生态最为繁荣的开源基座，通义千问当前已累计突破6亿次下载大关，并衍生出超过17万个微调模型。如此庞大的开源技术底座，极度依赖技术统帅的前瞻视野与战略定力。林俊旸的离场是否会触发阿里云组织架构的深层调整，以及Qwen系列能否在将帅更迭的震荡期维持其在全球开源社区的技术压制力，将是接下来整个AI大模型行业密切关注的核心焦点。

通义千问技术负责人林俊旸突发卸任 国产开源大模型面临核心将帅更迭



> **导语**
> 全球开源大模型格局迎来新霸主。数据显示，阿里通义千问（Qwen）系列模型累计下载量突破 7 亿次，以断层优势超越 Meta 和 OpenAI 等竞争对手。凭借全栈开源策略与卓越性能，国产大模型正在重塑国际开发者社区的生态版图。

## 开源生态的断层式领先

据全球最大的 AI 开源社区 Hugging Face 发布的最新数据，截至 2026 年 1 月初，阿里巴巴旗下的通义千问（Qwen）大模型已确立了其在全球开源领域的统治地位。7 亿次的累计下载量，不仅是一个庞大的数字，更代表了全球开发者对该系列模型的高度认可。

2025 年 12 月的数据尤为引人注目，该月千问的单月下载量竟超过了全球主流模型榜单中第 2 至第 9 名的总和。这一长串被超越的名单中，包含了 Meta 的 Llama、DeepSeek、OpenAI、Mistral、NVIDIA 等国际巨头，以及智谱、月之暗面、MiniMax 等中国本土创新力量。自 2025 年下半年正式超越 Meta 以来，千问已连续数月霸榜，展现出强者恒强的马太效应。

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 <center>图源备注：图片由AI生成</center>

## 全栈策略构建技术护城河

千问系列的成功并非偶然，而是源于阿里精准的“全栈开源”战略。从适合端侧部署的轻量级 Qwen3-0.6B，到参数量巨大的 Qwen3-Max，千问构建了覆盖不同算力场景的完整矩阵。此外，在视觉、音频、代码处理等垂直领域的全模态覆盖，使其成为开发者的首选基座。

在性能维度，千问系列已在多项权威评测中证明了其具备与 GPT-5-high 等顶级闭源模型正面抗衡的实力。这种“开源最强”的定位，打破了以往“开源不如闭源”的刻板印象，极大地降低了高性能 AI 的应用门槛。

## 国产模型重塑国际格局

目前，全球范围内已有数以万计的真实商业应用基于千问架构构建。这标志着国产开源大模型不再仅仅是实验室里的科研成果，而是真正成为了支撑全球数字经济的基础设施。

在国际开发者社区中，千问的普及率达到历史性顶峰，这意味着中国科技企业在定义下一代 AI 开发标准方面拥有了更多的话语权。随着生态的进一步繁荣，千问有望继续引领开源模型的演进方向，为全球 AI 普惠化贡献中国方案。

阿里通义千问下载破7亿 强势领跑Hugging Face开源榜单



> **导语**
> 年末科技圈再迎重磅炸弹，智谱科技发布的 GLM-4.7 模型在 WebDev 榜单上强势超越 GPT-5.2，问鼎开源大模型之首。凭借卓越的编码能力与更低的推理成本，它被开发者誉为 "Claude Code 的最佳平替"。

## 技术揭秘 后训练阶段的精细化打磨

在近期的 AMA 活动中，智谱团队不仅展示了成绩，更披露了技术跃迁的核心逻辑。GLM-4.7 的突围并非单纯依赖参数堆叠，而是得益于后训练阶段（Post-training）的极致优化。

团队在监督微调（SFT）和强化学习（RL）环节引入了更为精细的配方，这种策略显著提升了模型在复杂指令下的稳定性。除了性能，成本控制也是此次迭代的亮点。智谱明确表示，设计初衷是让高性能模型能够跑在消费级显卡上，这种 "亲民" 的算力需求，为个人开发者和中小企业的大规模部署扫清了障碍。

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## 全能表现 从代码构建到角色扮演

GLM-4.7 正在展现出 "全能选手" 的潜质。在代码领域，它对 Python 和 JavaScript 等主流语言的支持更加稳健，不仅能完成基础编码，还能在调试和执行复杂开发任务时展现出清晰的逻辑链条。

更有趣的是，该模型的 "情商" 也得到了进化。在创意写作和角色扮演任务中，GLM-4.7 能够长时间保持角色设定的一致性，大幅减少了以往模型常见的 "出戏" 现象。这种灵动性使其在游戏 NPC 对话、虚拟陪伴等感性交互场景中也具备了极高的应用价值。

与此同时，智谱宣布开源自研的 Slime 框架，旨在反哺社区，提升大模型强化学习的效率。团队承诺，即便在商业化进程加速的背景下，对开源生态的投入不仅不会缩减，反而会作为公司成长的核心动力持续加强。

智谱GLM-4.7登顶开源榜单 国产大模型硬刚GPT-5.2







> **导语** 本期AI资讯看点纷呈：从Stability AI将音频创作带入移动端，到字节跳动让单目视频秒变4D大片；从DeepSWE刷新AI编程代理新高度，到亚马逊机器人大军突破百万；同时，阿里、NVIDIA等公司在数字人、图像描述及编辑领域也推出了重磅开源模型。此外，我们还将关注谷歌视频模型Veo 3在游戏领域的巨大潜力，以及ChatGPT流量变化对新闻行业带来的深远影响。

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## 手机秒变作曲家 Stability AI与Arm联手打造掌上音频创作神器

Stability AI 近期与 Arm 合作，开源了一款名为 Stable Audio Open Small 的轻量级文本到音频生成模型。该模型经过专门优化，能够直接在手机等移动设备的 Arm CPU 上本地运行，高效生成长达47秒的高质量立体声音频。这一进展标志着AI音频生成技术正从云端走向边缘计算和移动设备，为用户随时随地进行音乐创作提供了极大的便利。值得一提的是，该模型使用了免版税的数据进行训练，确保了其在商业和个人应用中的合规性。

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## 字节跳动开源EX-4D 单视角视频一键生成自由视角4D大片

字节跳动PICO-MR团队近日开源了一项名为EX-4D的创新框架，它能够将单一视角的普通视频，转化为可以自由变换观看角度的高质量4D动态影像。该框架的核心技术是一种创新的动态高斯网格表示法（DW-Mesh），它有效解决了传统方法中因物体遮挡和数据稀疏导致的渲染难题。在多项性能指标测试中，EX-4D全面超越了现有的开源方法，并在用户主观评估中获得了高度评价，为未来沉浸式3D内容创作和复杂世界模型的构建提供了强有力的技术支持。


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## AI程序员新王者诞生 DeepSWE登顶开源榜单

由 Together.ai 和 Agentica 联合发布的 AI Agent 框架 DeepSWE，正迅速成为软件工程领域的焦点。该框架基于阿里巴巴强大的 Qwen3-32B 模型，并通过强化学习进行了深度训练。在衡量AI代码能力的权威测试集 SWE-Bench-Verified 中，DeepSWE 以高达 59% 的准确率，成功登顶开源AI代理排行榜。这一成绩不仅展示了其在处理真实世界软件工程任务时的卓越能力，也预示着AI在自动化编程和软件开发领域巨大的应用潜力。

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## 亚马逊机器人大军突破百万 Deep Fleet AI模型加持物流新纪元

亚马逊近日宣布，其在全球部署的机器人数量已正式突破一百万大关。为了更高效地管理和调度这支庞大的机器人车队，亚马逊同时发布了一款全新的AI基础大模型 Deep Fleet。该模型旨在通过先进的AI算法，进一步优化包裹的分拣、搬运和配送流程，从而显著提升物流速度并降低整体运营成本。这一里程碑事件标志着亚马逊在其自动化物流网络建设上取得了重大突破。

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## 阿里再放大招 OmniAvatar让你的照片开口说话

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阿里巴巴近日开源了一款名为 [OmniAvatar](https://omni-avatar.github.io/) 的音频驱动数字人模型。该模型基于先进的 Wan 2.1 技术，用户只需上传一张静态照片、一段音频和相应的文字脚本，即可快速生成一个口型精准匹配、动作表情自然的数字人播报视频。官方建议生成30秒以内的视频片段以获得最佳效果。尽管该模型对硬件有一定要求，需要至少36G显存才能流畅运行，但其在现有开源数字人模型中的表现已属顶尖水平，为个人和企业低成本创造虚拟形象提供了新的可能。
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## 指哪说哪 NVIDIA发布DAM模型精准描述图像局部细节

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NVIDIA 最近推出了一款名为“描述一切模型”（Describe Anything Model, DAM）的多模态大语言模型，极大地提升了图像理解的精细度。用户可以通过在图片或视频上进行点击、画框、涂鸦甚至使用遮罩等多种直观方式，来指定自己感兴趣的任何区域，DAM模型便能针对该特定区域生成详尽而准确的文字描述。目前，该模型已经提供了在线演示版本，供用户体验其强大的“指哪说哪”功能。[官网地址](https://describe-anything.github.io/)，[体验地址](https://huggingface.co/spaces/nvidia/describe-anything-model-demo)

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## 开口即P图 开源对话式图像编辑器EasyEdit发布
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一款名为 [EasyEdit](https://www.easyedit.io/) 的开源图像编辑器为图片修改带来了全新的交互方式。它采用了先进的 Flux KContext 模型，允许用户通过简单的自然语言对话来智能地编辑图片。无论是想“把天空换成蓝色”还是“让这个人笑起来”，都可以通过聊天的方式实现。目前，用户可以在网页端免登录使用其基础模型，而功能更强大的高级模型则需要提供API Key来调用，这为普通用户和开发者都提供了灵活的选择。
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## 游戏世界的下一场革命 谷歌Veo 3或将开启可玩世界模型

谷歌 DeepMind 的首席执行官 Demis Hassabis 近日在一个公开场合暗示，谷歌最新、最强大的视频生成模型 Veo 3，其技术潜力远不止于生成视频片段，未来很有可能被应用于视频游戏领域。这一表态引发了业界的广泛猜测，如果Veo 3的技术能够实时生成和渲染游戏世界，或将催生出真正的“可玩世界模型”，彻底改变现有游戏引擎的开发范式，为玩家带来前所未有的动态和开放世界体验。

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## 杯水车薪 ChatGPT推荐流量难解新闻网站搜索量下滑之渴

根据最新数据分析，尽管像ChatGPT这样的人工智能聊天工具为新闻网站带来的推荐流量呈现增长趋势，但这部分增长远不足以弥补因传统搜索引擎流量下滑所造成的巨大缺口。数据显示，自2024年中期达到峰值以来，许多新闻网站的自然搜索流量已大幅下降，总访问量从超过23亿次减少到如今的不足17亿次。这一严峻趋势表明，新闻行业正面临着由AI技术驱动的流量结构性变迁，如何适应新的信息分发渠道已成为一个紧迫的课题。

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