今日开源（2025-06-11）：MiniCPM4.0，8B原生稀疏模型媲美Qwen3，0.5B版int4量化实现极速推理
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🏆基座模型
①项目：MiniCPM4. 0
★MiniCPM4. 0端侧模型，包含8B和0. 5B两个版本。8B版本是全球首个原生稀疏模型（5%稀疏度），以仅22%的训练开销实现媲美Qwen-3-8B的性能，并超越Gemma-3-12B，支持端侧长文本与深度推理；0. 5B版本则在小模型领域实现突破，性能碾压同级Qwen-3-0. 6B、Llama3. 2和Gemma3，并通过int4量化实现600Token/s的极速推理。
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②项目：Magistral
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🛠️框架平台、必备工具
①项目：OpenRAGEval
★OpenRAGEval是一个开源的Python评估工具包，旨在评估和改进检索增强生成（RAG）管道的性能。该工具包提供了一个灵活且可扩展的框架，用于衡量RAG系统的表现，帮助识别改进的领域。其模块化设计允许轻松集成自定义指标和连接器，适用于各种RAG实现。OpenRAGEval的指标不需要黄金块或黄金答案，使得RAG评估变得简单且可扩展。
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②项目：Ragbits
★Ragbits是一个用于快速开发生成式AI（GenAI）应用的构建模块。它支持在100多个大型语言模型（LLM）之间切换，提供类型安全的LLM调用，并允许用户连接到多种向量存储。Ragbits还支持多种数据格式的快速处理，提供实时监控和自动优化功能，帮助开发者构建可靠且可扩展的GenAI应用。
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③项目：VibeKit
★VibeKit是一个用于在安全、可定制的沙箱中运行强大编码（如OpenAICodex或ClaudeCode）的SDK。它允许安全地生成和执行真实代码，将输出流式传输到用户界面，并在云端运行所有内容，提供完全的隔离和灵活性。VibeKit支持多种沙箱运行时，并计划在未来支持本地执行。
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④项目：MTLA
★MTLA是一种新颖的注意力机制，基于DeepSeekMLA，具有关键创新：关键值缓存的时间压缩。这使得自注意力更加高效，并显著减少推理过程中的内存占用，特别适用于仅解码架构如大型语言模型。该项目基于PyTorch构建，作为开源的仅解码工具包，用于端到端的语音和语言处理，涵盖文本摘要、语音翻译、语音识别、口语理解等任务，并提供完整的设置方案。
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