近一周开源模型动态汇总（2025年10月21日–28日）

本周开源模型领域的动态非常丰富，以下是几件值得关注的大事：

MiniMax 发布新一代开源文本大模型 M2

• MiniMax（稀宇极智）在 10 月 27 日正式发布并开源新一代文本大模型 MiniMax‑M2。在全球权威评测榜单 Artificial Analysis（AA）中，这一模型总分进入全球前五，并成为榜单上的开源第一。
• M2 采用混合专家（MoE）架构，总参数约 2300 亿，但在推理时只激活 100 亿参数，支持 204 800 token 的上下文窗口和 131 072 token 的输出能力。
• 性能方面，M2 在代码生成、智能代理、深度搜索等指标上表现优异，接口价格只有竞争对手的大约 8%，每百万 token 的输入和输出费用分别为 0.3 美元和 1.2 美元。
• MiniMax 采用 Apache 2.0 许可证开放 M2，并在 Hugging Face 上提供模型权重，开发者可免费调用 API 或本地部署。

通义千问推出 Qwen3‑VL 多模态系列

• 阿里通义本周公布了 Qwen3‑VL 多模态模型族，包含 4 款 Dense 模型和 2 款 MoE 模型，每款都提供 Instruct 与 Thinking 两个版本。其中 Instruct 版针对对话和工具调用优化，而 Thinking 版强化长链推理与复杂视觉理解能力。
• 官方同时发布了 12 个 FP8 量化版本，共计 24 个可商用的 Qwen3‑VL 开源权重模型，均已在魔搭社区和 Hugging Face 免费提供下载和商用。
• 从官方给出的评测对比图来看，新一代 Qwen3‑VL 在知识问答、推理、编码、对齐、多语言等多个维度都有明显提升。

DeepSeek 开源新型 OCR 模型

• 10 月 20 日，DeepSeek 团队发布了全新的 DeepSeek‑OCR 模型，探索“文本视觉压缩”技术。模型将文本信息转换为图像再压缩，在 10 倍压缩比以内能达到约 97% 的 OCR 准确率，支持近百种语言。
• 该模型由 DeepEncoder 和 3 B 参数的 MoE 解码器构成，能在使用更少视觉 token 的情况下比主流 OCR 系统表现更好，适合生成大规模多模态训练数据。

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