Hugging Face 推出 Open TTS Leaderboard，评测多语言 TTS 与声音克隆
Hugging Face 推出 Open TTS Leaderboard，以客观指标评估开源、多语言 TTS 模型及声音克隆能力。榜单衡量可懂度、推理速度和说话人相似度，并提供人工试听投票、流式首段音频延迟对比；评测不取代人工偏好排名。
该榜单将客观指标与人工偏好投票互补，用多语言、克隆音色和流式延迟等维度评估开放 TTS 模型，补充了传统竞技场式排名的覆盖局限。
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通义千问 Qwen精选 Qwen3-Coder-Next 发布，面向智能体编程与本地开发
Qwen 团队推出开源权重语言模型 Qwen3-Coder-Next，面向编程智能体与本地开发。该模型基于 Qwen3-Next-80B-A3B-Base 构建，采用混合注意力与 MoE 架构，并通过可执行编程任务、环境交互和强化学习进行智能体训练。
文章将模型的训练配方与基准表现放在一起，呈现小激活参数规模下的编程智能体效率取舍，也交代了其训练侧重点。
OpenAI News精选 OpenAI 发布开放权重模型 gpt-oss-120b 和 gpt-oss-20b
OpenAI 发布 gpt-oss-120b 和 gpt-oss-20b 两款开放权重大语言模型，采用 Apache 2.0 许可。官方称，它们在推理任务上优于规模相近的开放模型，具备较强工具使用能力，并针对消费级硬件上的高效部署进行了优化。
gpt-oss-120b 和 gpt-oss-20b 采用 Apache 2.0 许可，并强调推理、工具使用与消费级硬件部署，可从这些维度了解其定位。
Kimi Research精选 Kimi K2 开源，提供 32 billion 激活参数与 1 trillion 总参数的 MoE 模型
月之暗面发布并开源 Kimi K2，这是一个拥有 32 billion 激活参数、1 trillion 总参数的 MoE 模型，提供 Kimi-K2-Base 和 Kimi-K2-Instruct 两个版本。
Kimi K2 同时公布了模型规模、MuonClip 稳定训练方案和智能体数据构建流程，呈现了从预训练到工具使用能力的技术路径。