6月开源模型总结，回头看已走过一年~

6月开源模型总结，回头看已走过一年 6月开源模型总结，回头看已走过一年 Modified June 30 6月16日，微博开源VibeThinker 3B模型，在多个可验证的推理bencmark里达到了前沿水平的性能。 6月16日，Boogu 开源了参数量为 10B 的 Boogu Image 0.1 系列模型，涉及文生图和图生图。 6月17日，智谱开源GLM 5.2模型，1M上下文，在长周期任务处理能力方面有显著提升。 6月20日，Poolside开源模型 Laguna M.1，225B 参数激活23B，256K 上下文，专为 Agent 编码与长程任务设计。 6月20日，京东开源8B的多模态交互模型JoyAI VL Interaction，包含一个完整的可部署系统从模型、训练方案、时间对齐的交互数据和实时流式堆栈。 6月22日，蚂蚁开源一套策略自适应的多模态安全防护模型 SingGuard，共2B、4B、8B三种尺寸，适用于文本、图像、图文、多语言、查询端和响应端等多种场景的安全评估。 6月22日，百度开源Unlimited OCR 模型，将DeepSeek OCR推向极致，将长文档解析一次完成。 6月22日，Krea开源Krea 2 Raw 和 Krea 2 Turbo 两个版本文生图模型。 6月24日，阿里开源首个原生语言世界模型Qwen AgentWorld，从 CPT 阶段开始，环境建模就是训练目标。 6月25日，DeepReinforce 开源Ornith 1.0系列模型，基于Gemma4和Qwen3.5后训练得来。 最后， 在6月份，涌现了更多做post training的模型， HF趋势榜前段时间， 还被用fable5蒸馏数据训练的模型霸榜， 世界是一个循环， 模型大小scaling law一定程度时， 后回到精细化搞数据上了。 PS：都看到这里，来个 点赞 、 在看 、 关注 吧。 您的支持是我坚持的最大动力！ 当然想第一时间收到推送，也可以给我个星标⭐ 也欢迎评论区多多讨论，说出你的想法。 6月16日，微博开源VibeThinker 3B模型，在多个可验证的推理bencmark里达到了前沿水平的性能。 6月16日，Boogu 开源了参数量为 10B 的 Boogu Image 0.1 系列模型，涉及文生图和图生图。 6月17日，智谱开源GLM 5.2模型，1M上下文，在长周期任务处理能力方面有显著提升。 6月20日，Poolside开源模型 Laguna M.1，225B 参数激活23B，256K 上下文，专为 Agent 编码与长程任务设计。 6月20日，京东开源8B的多模态交互模型JoyAI VL Interaction，包含一个完整的可部署系统从模型、训练方案、时间对齐的交互数据和实时流式堆栈。 6月22日，蚂蚁开源一套策略自适应的多模态安全防护模型 SingGuard，共2B、4B、8B三种尺寸，适用于文本、图像、图文、多语言、查询端和响应端等多种场景的安全评估。 6月22日，百度开源Unlimited OCR 模型，将DeepSeek OCR推向极致，将长文档解析一次完成。 6月22日，Krea开源Krea 2 Raw 和 Krea 2 Turbo 两个版本文生图模型。 6月24日，阿里开源首个原生语言世界模型Qwen AgentWorld，从 CPT 阶段开始，环境建模就是训练目标。 6月25日，DeepReinforce 开源Ornith 1.0系列模型，基于Gemma4和Qwen3.5后训练得来。 最后， 在6月份，涌现了更多做post training的模型， HF趋势榜前段时间， 还被用fable5蒸馏数据训练的模型霸榜， 世界是一个循环， 模型大小scaling law一定程度时， 后回到精细化搞数据上了。 PS：都看到这里，来个 点赞 、 在看 、 关注 吧。 您的支持是我坚持的最大动力！ 当然想第一时间收到推送，也可以给我个星标⭐ 也欢迎评论区多多讨论，说出你的想法。 🔗 原文链接： https://mp.weixin.qq.com/s/ndDZfIXN... https://mp.weixin.qq.com/s/ndDZfIXN... 原创 刘聪NLP 刘聪NLP 刘聪NLP2026年6月30日 08:28 江苏 大家好，我是刘聪NLP。 又又又又到月底了，距离第一次做开源模型月度总结，整整一年了， 大模型的更新迭代的速度很快，2个月不更新模型，也许就被落下一个身位。 这个月Anthropic出了Fable5，无敌了， 国内最惊喜的模型可能是GLM 5.2吧，当然也全靠Anthropic衬托，唐杰老师和马斯克隔空对话也是有意思，期待年底的GLM模型。 现在GLM 5.2、Kimi 2.7 Code在coding层面，应该是国模top级别了， 百度的OCR模型依旧稳健，持续更新，出了V6还有Unlimited OCR 还有越来越多的团队在后训练上发力，Nex N2 Pro、Macaron V1 Preview都是这个月比较有意思的模型 6月开源模型具体如下（也可以去翻往期总结）： 6月1日，JetBrains开源2B参数MoE架构模型Mellum2，涉及base、instruct、thinking三种。 6月2日，H Company开源Holo3.1 模型系列，基于Qwen专门针对GUI理解、屏幕操作、任务规划、跨应用导航等计算机控制场景做了微调，从0.8B到35B。 6月2日，京东开源JoyAI Echo长视频、多镜头音频视频生成框架，突破了长视频生成中常见的误差累积、时间一致性差和延迟过高等难题。 6月3日，Ideogram开源图像模型Ideogram 4.0，参数9.3B，从零预训练，非对现有模型微调，支持多语言文本渲染、深度语言理解、明确的边界框布局和调色板控制，以及原生 2K 分辨率图像。 6月4日，OpenBMB开源了一个面向空间组学和病理推理的基因感知多模态基础模型，SciCore Omics，在MiniCPM V多模态模型栈之上，并引入了专门的基因分支。 6月4日，Google开源Gemma4 12B原生多模态模型，原生音视频输入，可在 16GB 内存笔记本本地运行。 6月4日，NVIDIA 开源一系列模型，包括Nemotron 3.5 Content Safety、Nemotron 3 Ultra等。 6月4日，Google开源实时音乐生成模型 Magenta RealTime 2， 6月4日，Miso Labs开源8B文本转语音模型 MisoTTS，主要解决当前语音模型缺乏情感表达和响应迟钝的痛点。 6月5日，小红书开源2B参数的端到端TTS模型。 6月8日， MindLab开源Macaron V1 Preview 749B模型，基于 GLM 5.1 后训练，利用多Lora方式。 MindLab开源Macaron V1 Preview 749B模型，基于 GLM 5.1 后训练，利用多Lora方式。 6月9日， Nex AGI开源Nex N2模型 ，两个版本模型，Pro和Mini，基于Qwen3.5训练，是一个后训练做的很好的一个模型。而且最有意思的是Rio 3.5被爆出基于Nex N2 Pro+Qwen3.5模型参数融合，根本没训练。 Nex AGI开源Nex N2模型 6月9日，Cohere开源开源 Agentic 编程模型North Mini Code，30B总参数，激活3B。 6月10日，小米MiMo开源MiMo V2.5 Pro FP4 DFlash模型，是MiMo V2.5 Pro UltraSpeed的基础，FP4量化+DFlash。 6月10日，谷歌开源离散文本扩散多模态模型DiffusionGemma，推理速度最高提升 4 倍。 6月11日，字节开源完整统一视频生成与编辑框架，涉及Bernini和Bernini R两种模型， 6月11日，百度开源PP OCRv6系列模型，涉及Tiny（1.5M）、small（7.7M）、medium（34.5M）三种尺寸的检测和识别模型。 6月12日，MiniMax开源M3模型，总参数428B，激活参数23B，并 采用创新MSA注意力机制 。 采用创新MSA注意力机制 6月12日，字节开源自进化VLM EvoQuality，通过成对多数投票生成伪排名标签，利用 GRPO 算法将其转换为可优化的奖励信号，从而迭代地自我进化其质量感知能力。 6月12日，Kimi开源Kimi K2.7 Code模型，在Kimi K2.6基础上，增强长期coding、agentic能力，同时提高了token效率，与 Kimi K2.6 相比，减少了约 30%。 6月12日，Zyphra开源TTS模型ZONOS2，擅长高保真、自然逼真的语音克隆 6月15日，UIUC开源搜索Agent模型，20B参数，解决搜索什么、检查或整理哪些文档、验证哪些声明以及何时证据充足。 6月15日，腾讯混元团队开源手机智能体模型 PhoneBuddy ，共0.8B和4B两种尺寸，基于Qwen3.5 VL增量训练。 6月15日，微软开源FastContext 1.0模型，作为coding agent的subagent使用，通过只读工具返回精准上下文。 6月15日，高德开源DreamX World 5B模型，基于Wan2.2 TI2V 5B构建能够根据输入图像、文本提示和键盘式相机动作命令生成视频。 6月15日，阿里和人大开源首个基于统一科学语法构建的多领域生成式框架 LOGOS。将各种科学对象，例如蛋白质、抗体、小分子、化学反应、材料及其空间相互作用，编码为共享词表上的 token 序列，使单个自回归模型能够在自然科学各领域统一执行生成、预测与设计任务。