必读

QwenLM/Qwen-Image-2.1

这是 Qwen 团队在 GitHub 上开源的图像生成与编辑模型 Qwen-Image-2.1 的代码仓库。据 README，它是统一的文生图与图像编辑模型，视觉生成部分为 7B 参数、32 层单流 DiT，主打紧凑高效、原生透明（RGBA）图像的生成与编辑等功能。仓库页面提供 ModelScope、HuggingFace、博客和在线演示等入口链接。

DeepSeek-v4.1-Flash-1017

DeepSeek 的 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 在 Hugging Face 上的模型页面。材料显示页面含模型配置与分词器特殊 token 定义、创建时间 2026 年 10 月 17 日、下载量约 8.5 万，并列出 Together、Novita 等推理提供方，部分提供方支持工具调用。链接还指向 DeepSeek API 文档新闻和 OpenRouter 页面。

OpenTPU——由 AI 开发的开源 AI 加速器

OpenTPU – An open-source AI accelerator, developed by AI

一个开源 AI 加速器项目，仓库内同时包含 RTL 硬件设计（SystemVerilog）、指令集、位精确模拟器、内核语言及其编译器、以及驱动真实 PCIe 卡的宿主软件。据 README，它可在 Inspur YPCB-00338 卡（Xilinx Kintex-7 xc7k480t，两路 DDR3）上以真实权重运行 LFM2.5-230M、Qwen3、Qwen3.5 等十个模型，卡上输出与模拟器逐位一致，并附有各模型的解码速度等数据表格。项目定位为可端到端阅读的学习型项目，并延续了 auto-arch-tournament 关于 AI 智能体能推进硬件设计到何种程度的探索。

DeepInfer：DeepSeek 模型的高性能推理框架

DeepInfer: High-performance inference framework for DeepSeek models

DeepSeek 在 GitHub 上开源的推理框架仓库，称其为支撑 DeepSeek 大规模生产服务的高性能框架，此次开源版本提供面向规模化服务的离线推理能力。README 列出支持的模型为 DeepSeek-V4.1-Flash，并列出了优化内核、注意力 DP/CP 与 MoE EP+EPLB 并行、异步调度、批不变量推理、确定性采样、结构化输出等功能及配置细节。材料中还包含一条 Reddit 用户评论。