本月上新

在这个春天里，小鲸鱼的DeepSeek-R1系列在模型社区掀起的巨大浪潮尚未平息，我们又迎来了千问的QwQ-32B正式版本，社区在Reasoning模型上的热情还在升温。除此之外，业界其他模型在过去一个月里持续的、高强度的开源开放，为广大开发者带来一波波新的惊喜。但过去的一个月也不是专属于大语言模型的。我们携手各个模型团队，迎来了Wan2.1，StepFun，Hunyuan等系列中的新模型发布，为视频生成领域，注入了新鲜的活力。

为了更好的服务广大的社区开发者，我们对ModelScope的模型存储和下载等服务做了整体优化，来更支撑广大开发者的热情，以及因此剧增的社区下载流量。同时ModelScope的开源工具链生态，也针对Reasoning模型所需的训练微调，评估，推理等全链路需求提供支持，并对Wan 2.1等视频生成模型的推理和训练，进行了全方位的优化。我们希望这些开源工具链，能支持广大开发者更方便地把模型真正用起来。我们的AIGC专区，也在用户体验升级持续快速迭代的同时，第一时间就引入了基于Wan2.1 视频模型提供的视频生成、训练定制等能力，满足广大开发者对于高质量内容创作和技术探索的需求，欢迎大家到AIGC专区体验。ModelScope的Paper板块，则引入了AI解读论文的能力，方便大家探索模型背后的技术细节。

在刚结束不久的GDC（全球开发者大会）上，我们和众多的开发者做了线下面基，感谢大家对社区一直以来的支持！这是一个模型发展真正日新月异的时代，ModelScope团队非常有幸和大家一起见证社区模型技术一日千里的发展，我们也持续致力于平台服务的完善，以及我们的开源生态的打造。今天准时带来三月份ModelScope社区Release Notes，请大家查收。也欢迎广大开发者通过各种渠道，为大家共同的社区的建设与发展，提供反馈与建议。

· 站点更新

1. 模型下载速度优化：为了在社区巨大的流量下，依旧能持续为广大开发者提供稳定高速的模型下载，我们对后端模型服务和存储做了整体的优化和升级，当前已全面上线。更多的优化还在路上～～

2. 论文板块升级：让模型和背后的技术解读更近一点！ModelScope的Paper板块新增了“AI读论文”能力，帮助大家在我们的ModelScope社区上，不仅能迅速找到模型相关的研究与论文，而且能更方便的通过论文对模型和相关技术的细节，进行深入的理解。

 

3. AIGC专区

• 首页内容瀑布流改版：专区的首页整体内容布局，切换为更直观的瀑布流设计，使浏览更加便捷和高效。

 

• 支持视频生成&训练功能：基于Wan2.1视频模型，推出视频生成与训练能力，并支持用户在社区内分享自己生成的创意视频作品。

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• 关联模型可视化：在作品详情页中增加了关联模型的可视化展示，方便直接查看作品背后的模型信息，便于理解和评估。

• 作品区排序筛选：支持根据最新或热度对作品反馈进行排序筛选，帮助大家更快找到想要的灵感和创意。

 

4. 合集广场等页面的加载速度进行了整体的优化，同时对模型等元素页面关联合集的逻辑进行修订，确保高质量的合集能优先展示给开发者。

 

5. 模型系谱血缘优化上线，保证更准确的显示，包括AIGC专区的模型。

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6. 模型介绍页面的代码准确性提升：对于ModelScope上的模型，依托transformers/diffusers/peft等库的接入的代码，对模型卡片上的代码自动转写逻辑进行了完善。整体范例代码的可用性有了较好的提升。

7. 创空间Gradio完成5.20.1新版本支持并上线。

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8. Langflow 创空间迭代：在魔搭Langflow创空间使用模板快速创建工作流时，对模板工作流中的模型节点默认设置为 ModelScope 节点，方便社区用户快捷使用魔搭推理API-Inference构建工作流应用；同时支持了一键发布工作流为独立的Playground创空间，方便应用更好地被分享、体验。

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· 开源SDK与工具链更新

1. 模型的命令行下载提供了单独的token入口，支持一条命令完成需要鉴权的模型下载。原生的pipeline提供了对于LLM更完善的支持。对于即将发布的ModelScope国际站上资源的下载，提供了更好的支持。

2.SWIFT 3.2版本发布：针对Reasoning模型训练的需求，提供了一系列围绕GRPO训练的支持。包括LLM和多模态模型的GRPO在单节点和多节点上的训练，模型权重的分批加载，ORM支持，以及GRPO训练过程中需要的灵活多样的推理配置。添加了embedding模型的训练支持，并完善了sampler的能力。在infer方面，对于接入的多种引擎提供了更完善的功能对接。

3.EvalScope更新到0.13，支持了对于Reasoning模型思考效率的评估，并针对推理模型特点，支持对模型输出进行后处理后的评测，以及对reasoning_content字段的特殊处理等等。引入LLM-as-a-Judge的评测方式，支持大模型打分评估。添加AIME25, MuSR, ProcessBench, SuperGPQA, SimpleQA, Chinese SimpleQA, LiveCodeBench等一系列新的benchmark。

4.DiffSynth在第一时间全面支持了Wan2.1系列模型的显存优化、FP8 量化、多种训练方式等能力，并提供了对多种attention机制的支持。发布后DiffSynth-Studio项目再次上榜GitHub Trending #2，感谢广大开发者的支持。