Ollama blog● 精選AI 評分80
Ollama 支援作為閘道器接入 Claude Desktop
Ollama 現在可作為第三方閘道器接入 Claude Desktop，開發者在 Ollama 中開啟 Claude 開關即可自動完成配置。連線後可選任意 Ollama 模型，包括本地執行的開放模型與 Ollama 雲端模型，也能隨時切回 Anthropic 模型；在 Ollama 裡關閉 Claude 即恢復原有設定。
全部動態
所有通過初篩的資料，依發布時間排序，時間為倫敦時間。有橘色圓點的是精選。
8月25日星期二 · 1 則
8月21日星期五 · 1 則
- OpenRouter announcementsAI 評分36
OpenRouter 上線影像基準，覆蓋 39 個影像模型
OpenRouter 在 2026 年 8 月 21 日推出 Visual Image Benchmarks，可對比它提供的全部 39 個影像模型（截至 2026 年 8 月）。提示詞分七類：不可能場景、計數、文字、空間關係、否定、編輯、一致性，例如把酒杯倒滿至杯沿、沒有條紋的斑馬。結果以網格展示，可按價格和生成時間排序，提示詞設計成肉眼就能判斷優劣。評測後還能通過 OpenRouter 的影像生成 API 或 Chat 用自己的提示詞試模型，官方稱影片與音訊基準也將推出。
8月18日星期二 · 1 則
- MLX releases● 精選AI 評分70
MLX 發布 v0.32.1：修復 Metal 與 CUDA 多項推理缺陷
Apple 的 MLX 框架發布 v0.32.1，集中修復 Metal 與 CUDA 後端的推理、量化與文件問題，並加入多項效能最佳化。Metal 側新增 gemv_wide 加速 fp16/bf16 少行矩陣乘，全注意力支援 head dimension 96，統一記憶體上可用 mx.array(host_buffer, copy=False) 零複製匯入。
8月17日星期一 · 1 則
- LM Studio blog● 精選AI 評分68
LM Studio Bionic 新增 Agent Skills 支援
LM Studio 的 Bionic 現已支援按 Agent Skills 標準（SKILL.md 檔案）使用、安裝和建立技能。在對話裡輸入 @ 可調出技能選擇器，Bionic 會讀取技能檔案再決定如何執行；也可以給一個網址讓它安裝，或把現成的 SKILL.md 放進 Settings > Skills。它還能複用你在 Codex、Claude Code 等應用裡已有的技能，在 Settings > Skills > Skills from other apps 中逐條開關。
8月11日星期二 · 1 則
- Ollama blog● 精選AI 評分90
NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning 上線 Ollama，可完全本地執行
NVIDIA 的 30B 總引數（3B 啟用）開源模型 Nemotron 3.5 Lightning 已上線 Ollama，可完全在本地裝置執行。它採用混合 MoE 架構，支援最長 1M token 上下文，並用多 token 預測、DFlash 或 DSpark 投機解碼，吞吐達同類開源模型 4 倍、任務完成時間快 30%，面向呼叫工具、跑測試、檢索程式碼庫等長時 agent 任務。
8月10日星期一 · 2 則
- Ollama blog● 精選AI 評分92
Meta 開放模型 Muse Glimmer 上線 Ollama，30B 多模態
Muse Glimmer 現已在 Ollama 上線，這是 Meta Superintelligence Labs 發布的首個開放模型。它是 30B 多模態模型，專為本地執行的 agent 工作負載設計，上下文 128K 以上，採用 Apache 2.0 許可，可直接驅動 Claude Code、Codex、Pi、OpenClaw 等。
- LM Studio blog● 精選AI 評分89
Meta 發布 30B 開源模型 Muse Glimmer
Meta 發布 30B 開源模型 Muse Glimmer，Apache 2.0 許可，即日起可在 LM Studio Bionic 本地執行，Mac 與 PC 均可。它支援多步 agent 任務、工具呼叫與影像輸入，在 LM Studio 內部評測 BionicBench v0.1 的 18 項任務中完成率 83.3%，高於 Gemma 4 31B 和 Qwen 3.6 27B 的 77.7%。
7月7日星期二 · 1 則
- MLX releases● 精選AI 評分71
MLX v0.32.0 發布：iOS 預設啟用 Metal 後端，修復 Q4_1 GGUF 載入
Apple 的 MLX 發布 v0.32.0，包含大量修復與改進。iOS 上 Metal 後端預設啟用；CUDA kernel 新增 JIT 編譯快取，qmm_naive 也改為 JIT 編譯；mlx.core.linalg 新增 determinant 與 sign-log-determinant，mx.asarray 增加 copy 關鍵字，finfo 增加 bits 與 smallest_normal。
6月18日星期四 · 1 則
- Claude blog● 精選AI 評分81
Claude Code 新增 artifacts，可生成即時共享網頁
Claude Code 從 2026 年 6 月 18 日起支援 artifacts，能把會話進展生成為可即時更新、可分享的互動式網頁，如 PR 走查、儀表盤和發布清單。它基於程式碼庫、聯結器和對話上下文建置，同一連結自動發布新版本並保留版本歷史。該功能目前以 beta 形式面向 Claude Team 和 Enterprise 組織，可通過 CLI 和桌面應用使用，頁面預設僅作者可見，且只能組織內認證成員檢視。
4月22日星期三 · 2 則
- MLX LM releases● 精選AI 評分65
MLX 發布 v0.31.3，修復快取與工具呼叫多個 bug
MLX 在 2026-04-22 發布補丁版 v0.31.3，以大量 bug 修復為主，並新增執行緒本地生成流（thread local generation stream），配合 MLX v0.31.2。修復覆蓋 BatchKVCache、BatchRotatingKVCache 與 ArraysCache 的 batch 維度不匹配，以及服務端並行工具呼叫、MiniMax M2 並行工具呼叫和 Mistral 空 tool_call_end 導致的工具呼叫中斷。
- MLX releases● 精選AI 評分74
MLX v0.31.2 發布，CUDA 量化矩陣乘與多執行緒支援增強
MLX 發布 v0.31.2，把 CUDA 後端的量化矩陣乘擴充套件到了 3/5/6-bit、int4 與浮點量化（qmm_naive、qmm_sm80），並新增 GatherQMM 和 CUDA FFT。框架現在支援多執行緒執行獨立計算：CommandEncoder、ThreadLocalStream 改為執行緒本地，Scheduler::enqueue 執行緒安全，JACCL 拆分為獨立庫。
4月7日星期二 · 1 則
- MLX LM releases● 精選AI 評分75
mlx_lm 發布 v0.31.2，新增 Gemma 4 支援並重構批處理生成
MLX 生態的 mlx_lm 發布 v0.31.2（上一版為 v0.31.0），重點是新增 Gemma 4 支援，包括工具呼叫解析器、多 token 的 think 與工具起止標記，並修復其量化逐層投影載入。此次還重構了 BatchGenerator、為非裁剪型快取快取系統提示與使用者訊息，批處理生成器恢復 max-kv-size 引數，伺服器新增 --allowed-origins 選項，並加入 Nemotron super 支援。
3月7日星期六 · 1 則
- MLX LM releases● 精選AI 評分78
v0.31.0 發布：新增 JoyAI LLM Flash 與 Qwen 3.5 張量並行
v0.31.0 發布，從 v0.30.7 升級而來，新增 JoyAI LLM Flash 模型支援，併為 Qwen 3.5 加入張量並行；同時允許共享模型，修復 CacheList 儲存與載入、MLA 模型混合量化判斷、Qwen3.5 轉 fp32 與 sanitize、MiniMax M2.5 分片 RMS norm。
2月12日星期四 · 1 則
- MLX LM releases● 精選AI 評分84
v0.30.7 發布：修復 Kimi Linear、DeepSeek V3.2，新增 GLM5 與 Qwen3.5
2026 年 2 月 12 日發布的 v0.30.7 修復了 Kimi Linear 與 DeepSeek V3.2 的 indexer 和權重載入問題，並加快 DSV32 生成速度。這一版新增 GLM5、不含視覺能力的 Qwen3.5 系列與 LongCat MLA 支援，LFM2 模型可用 Pythonic 方式呼叫工具，另加入 Mistral 工具解析器。訓練流程中的驗證集改為可選，還有一項為下一版本提號的版本號變更。
2月4日星期三 · 1 則
- MLX LM releases● 精選AI 評分79
MLX LM v0.30.6 發布：新增 Kimi-K2.5 與伺服器分散式推理
MLX LM 發布 v0.30.6，新增 Kimi-K2.5、LongCat Flash/Lite 和 Step 3.5 Flash 等模型支援，並引入 Transformers v5。服務端加入分散式推理，支援 chat_template_kwargs、top_logprobs 與載入自訂模型，同時新增 CLI。