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IBM 最近发布了其最新的 Granite3.2大型语言模型，旨在为企业和开源社区提供 “小巧、高效、实用” 的企业人工智能解决方案。该模型不仅具备多模态和推理能力，还提升了灵活性和成本效益，使得用户更容易采用。Granite3.2引入了视觉语言模型（VLM），用于处理文档，进行数据分类和提取。IBM 声称，这一新模型在一些关键基准测试中，性能达到或超过了更大型的模型，如 Llama3.211B 和 Pixtral12B。此外，Granite3.2的8B 模型在标准数学推理基准测试中，也显示出能匹敌或超越更大模型的能力。为

360智脑团队与北京大学联合研发的中等量级推理模型 Tiny-R1-32B-Preview 正式发布。这一模型仅以5%的参数量，成功逼近了 Deepseek-R1-671B 的满血性能，展现了小模型在高效推理领域的巨大潜力。该模型在多个关键领域的表现尤为突出。在数学领域，Tiny-R1-32B-Preview

Hugging Face 与 NVIDIA 合作推出推理即服务，利用NVIDIA NIM技术驱动，加速开发者原型设计并高效部署开源AI模型。此服务特别支持强大模型如Llama2和Mistral AI，处理速度比传统部署方式快五倍。通过NVIDIA DGX Cloud，开发者能训练模型，且Hugging Face宣布团队盈利、扩大至220人，并推出SmolLM小型语言模型系列。该合作旨在优化AI应用的响应速度和稳定性，简化从原型到生产的流程，为开发者社区提供强大支持。