软银牵头成立日本AI基础模型公司，联合本田、索尼、NEC及三大银行等8家企业，并获政府支持。公司计划招募百名顶尖人才，目标在2030年前开发出参数规模达1万亿的“物理AI”大模型，推动日本自主研发。
小米于2026年春季发布三款自研大模型，包括MiMo-V2-Pro、MiMo-V2-Omni和MiMo-V2-TTS，标志着其全面进军“智能体时代”。创始人宣布，小米今年在AI领域的研发和资本投入将超过160亿元，并透露万亿参数大模型MiMo-V2-Pro在全球大模型竞争中展现技术实力。
OpenRouter平台新增Hunter Alpha与Healer Alpha两款模型。Hunter Alpha参数达1万亿，支持100万token上下文和多模态输入，专为智能体场景设计，擅长复杂推理与多步骤任务。Healer Alpha则具备262K token上下文窗口。两款模型均引发社区关注。
国产AI模型DeepSeek V4预览版已启动闭门内测，代号“海狮轻量版”。新模型相比V3实现跨代升级，原生支持多模态处理，并将上下文窗口大幅提升至100万token，可一次性处理超长文本。
Alibaba
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Moonshot
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almanach
Gaperon-Young-1125-1B 是一个拥有15亿参数的双语（法语-英语）语言模型，由法国国家信息与自动化研究所（Inria Paris）的ALMAnaCH团队开发。该模型在约3万亿个高质量令牌上训练，特别注重语言质量和通用文本生成能力，而非基准测试优化。
thenexthub
OpenModel-1T-A50B-Instruct是NeXTHub开发的万亿参数混合专家模型，结合进化思维链训练方法，在推理能力和能源效率上取得平衡，具备深度推理能力和128K长上下文处理能力。
inclusionAI
LLaDA-MoE是基于扩散原理构建的新型混合专家语言模型，是首个开源的MoE扩散大语言模型，在约20万亿个标记上从头预训练，总参数70亿，推理时仅激活14亿参数，在代码生成和数学推理等任务中表现卓越。
DevQuasar
Kimi K2 是一款先进的混合专家（MoE）语言模型，拥有 320 亿激活参数和 1 万亿总参数，针对代理能力进行了优化。
unsloth
Kimi K2是一款先进的混合专家（MoE）语言模型，具备320亿激活参数和1万亿总参数，针对智能代理能力进行了优化。
moonshotai
Kimi K2是一款先进的混合专家（MoE）语言模型，拥有320亿激活参数和1万亿总参数，针对智能体能力进行了优化。
Kimi K2 是一款先进的混合专家（MoE）语言模型，拥有 320 亿激活参数和 1 万亿总参数，针对智能体能力进行了优化。
Qwen3-4B-Base是Qwen系列最新一代基础版本大语言模型，具有40亿参数，支持119种语言，在36万亿标记的多语言数据上预训练，提供强大的自然语言处理能力。
microsoft
微软研究院开发的首个开源、原生1比特的大语言模型，参数规模达20亿，在4万亿token的语料库上训练而成。
微软研究院开发的首个开源20亿参数规模原生1比特大语言模型，在4万亿token语料上训练完成，证明了原生1比特大语言模型在保持与同规模全精度开源模型相当性能的同时，能显著提升计算效率。
由微软研究院开发的开源原生1位大语言模型，参数规模达20亿，在4万亿token的语料库上训练而成，显著提升计算效率。
dongyh
FANformer-1B是通过创新周期性机制增强语言建模能力的自回归模型，具有11亿非嵌入参数，训练token量达1万亿。
stockmark
Stockmark-2-100B是一个专注于日语能力的1000亿参数大语言模型，基于1.5万亿token的多语言数据预训练，并通过日语合成数据增强指令跟随能力。
cortexso
TinyLlama是一个11亿参数的小型大语言模型，在3万亿个标记上进行了预训练，并在ChatGPT生成的合成对话数据上进行了微调，旨在提供高效的对话能力。
tensoropera
Fox-1-1.6B是由TensorOpera AI开发的16亿参数小型语言模型，采用分组查询注意力机制，训练数据达3万亿文本和代码。
TRI-ML
Mamba-7B 是一个基于 Mamba 架构的 70 亿参数模型，在 RefinedWeb 数据集上进行了多轮训练（1.2 万亿标记）。Mamba 是一种状态空间模型，不使用自注意力机制，在多种自然语言基准测试中表现出色。
Intel
一个拥有13亿参数的多头注意力代码生成模型，基于1万亿token进行训练，支持16K窗口的代码补全任务
duoqi
Nanbeige-16B是由南贝格大模型实验室开发的160亿参数语言模型，采用2.5万亿token进行预训练，支持中文和英文。
croissantllm
CroissantLLM是一个基于3万亿英法双语token预训练的13亿参数语言模型，旨在为研究和工业社区提供高性能、完全开源的双语模型。
ahxt
LiteLlama是Meta AI的LLaMa 2精简版，仅含4.6亿参数并使用1万亿token训练的开源语言模型
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