AWS 发布开源决策模型 Strands Decider 2B
AWS 发布开源决策模型 Strands Decider 2B,基于 Qwen3.5-2B 构建,可在本地运行,用于在预设选项中做选择并给出置信度。该模型由 AWS 杰出工程师 Marc Brooker 在看过 TypeSafe 的 Jev 后自行开发,曾在同规模模型的 Jevbench 排名上短暂登顶,随后由 Strands Labs 整理发布。
AWS 发布开源决策模型 Strands Decider 2B,基于 Qwen3.5-2B 构建,可在本地运行,用于在预设选项中做选择并给出置信度。该模型由 AWS 杰出工程师 Marc Brooker 在看过 TypeSafe 的 Jev 后自行开发,曾在同规模模型的 Jevbench 排名上短暂登顶,随后由 Strands Labs 整理发布。
NVIDIA 发布开源表格基础模型 Kumo Tabular,属于 NVIDIA Kumo Structured 模型集合,已在 Hugging Face 上线,可在单次前向传播中完成分类与回归预测,无需训练、调参和特征工程。
推荐理由:原文给出模型规模、训练数据来源与四个基准排名,读者可据此判断表格基础模型的准确率与效率取舍。
H 公司发布 Holo4 系列智能体模型,包含 27B 稠密版和 35B-A3B MoE 版,两者已在 H Models API 上线,权重以 BF16、FP8、NVFP4 和 4-bit GGUF 格式开源在 Hugging Face。
推荐理由:Holo4 同时给出两种尺寸、多接口能力与 OSWorld 2.0 分数,可对照前沿闭源模型看成本与参数差距。
Liquid AI 发布实验性 DSpark 草稿模型 LFM2.5-VL-DSpark,为视觉语言模型 LFM2.5-VL-3B 加入投机解码路径,解码最高提速 3.13x(端侧)和 2.66x(H100),端到端最高提升 2.62x 和 2.27x。该草稿模型约 280M 参数,仅使部署模型参数量增加 8.9%,并首日支持 llama.cpp、MLX-VLM 和 SGLang。
IBM Granite 团队发布 Granite 4.2,这是其首个稠密、decoder-only 的推理模型家族,包含 3B、8B、30B 三个规模,基于 Granite-4.1 基座后训练而来,全部采用 Apache 2.0 许可。
推荐理由:Granite 4.2 公开了从预训练到多阶段 RL 的完整构建流程,可对照其数据配比与奖励设计理解推理模型的训练取舍。
Liquid AI 为 LFM2.5-1.2B-Instruct、LFM2.5-2.6B 和 LFM2.5-8B-A1B 发布 DSpark 草稿模型检查点,通过投机解码在不改变输出质量的前提下提升吞吐,GPU 上最高 3.18 倍、端侧最高 2.87 倍。
推荐理由:Liquid AI 给出三个 LFM2.5 模型的 DSpark 草稿模型与 H100、MacBook 实测吞吐数据,可据此判断投机解码在端侧与 GPU 上的实际收益。
NVIDIA 发布 Magpie TTS Multilingual,一个 364M 参数的开源权重语音合成模型,支持 12 种语言,新增现代标准阿拉伯语、韩语和巴西葡萄牙语,并通过更新训练数据提升了多种既有语言的质量。
推荐理由:原文给出 364M 开源权重模型的多语言覆盖与 TTFA 实测数据,可据此判断自建语音链路的延迟与部署方式。
Meta 发布 Muse Glimmer,一个从 Muse 蒸馏到 30B 参数的多模态模型,采用 Apache 2.0 许可,面向本地智能体场景,可用于编码、文档分析和个人助手等隐私敏感应用。
推荐理由:Meta 开源 30B 多模态模型并给出本地智能体场景的基准对比,可据此判断本地部署的可行性。
Google DeepMind 在 Nature 发表论文,称 WeatherNext AI 模型在预测气旋路径、强度和风场结构上达到 SOTA,平均多出一天预警时间,三天预报精度相当于此前模型的两天水平。
推荐理由:原文给出气旋预报精度提升与开源权重,读者可据此判断气象预报工作流的可用入口。
Mistral AI 发布 Shieldstral,一个 3B 开源权重多模态安全分类模型,把内容审核建模为策略自适应的问答任务,在推理时接受自然语言策略,无需重新训练即可统一文本与图像安全评估。
推荐理由:3B 开源权重模型以推理时自然语言策略替代固定分类体系,可对照其与 7 倍体量模型的基准表现。
NVIDIA 发布 Cosmos-H-Dreams,一个面向手术机器人的实时、动作条件生成式模拟器,将 Cosmos-H-Surgical-Simulator 蒸馏为因果少步学生模型,并通过 FlashDreams 推理库提供服务。
Thinking Machines 在 Hugging Face 发布 Inkling,一个约 1T 参数、支持 1M 上下文、原生接收图像文本音频输入的开源多模态 MoE 模型,同时发布 276B 总参数 12B 激活参数的 Inkling-Small。
推荐理由:原文给出 Inkling 的架构细节、部署配置与多模态评测数据,可据此判断开源大模型在长上下文与多模态推理上的进展。
Mistral 发布 Leanstral 1.5,一个 Apache-2.0 许可、119B 总参数 6B 激活参数的模型,在形式化验证上大幅升级,miniF2F 达到 100%,PutnamBench 解出 587/672 题,FATE-H 达 87%、FATE-X 达 34%。
推荐理由:官方给出 Leanstral 1.5 在形式化验证基准上的成绩与开源入口,读者可据此判断其在 Lean 4 证明工程中的可用性。
PaddleOCR 发布新一代通用 OCR 模型家族 PP-OCRv6,已在 Hugging Face 上线,提供 tiny、small、medium 三档,参数量从 1.5M 到 34.5M。
智谱发布旗舰模型 GLM-5.2,主打长程任务能力,首次在 1M token 上下文上稳定支撑长程工作,并以 MIT 开源许可发布。模型引入 IndexShare 架构,每 4 层稀疏注意力共享同一 indexer,在 1M 上下文下将每 token FLOPs 降低 2.9 倍,同时改进 MTP 层使投机解码接受长度最高提升 20%。
推荐理由:GLM-5.2 把 1M 上下文与长程编码能力结合,并给出与闭源前沿模型的基准对比,可据此判断开源模型在长程任务上的位置。
Google DeepMind 发布实验性开放模型 DiffusionGemma,采用文本扩散方式并行生成整块文本,在专用 GPU 上推理速度最高提升 4 倍。
推荐理由:官方给出 26B MoE 文本扩散模型的开放权重与硬件门槛,读者可据此判断本地低并发推理的适用边界。
NVIDIA 发布 Nemotron 3.5 Content Safety,基于 Gemma 3 4B IT 微调,将多模态输入、多语言覆盖、自定义企业策略执行和可审计推理链统一到一次推理调用中。
推荐理由:NVIDIA 发布 4B 多模态安全模型,支持自定义策略与可审计推理链,并公开训练数据集。
Mistral 发布 Mistral Medium 3.5,这是一个 128B 稠密模型,把指令遵循、推理和编码合并到同一套权重中,以修改版 MIT 许可开放权重,公开预览阶段成为 Mistral Vibe 和 Le Chat 的默认模型。
推荐理由:Mistral 把编码智能体搬到云端并同步放出 128B 开源权重,读者可据此判断自托管与异步编码的可行边界。
IBM Granite 团队公开了 Granite 4.1 系列稠密 LLM(3B、8B、30B)的完整训练流程,模型在约 15T token 上从零训练,采用五阶段预训练管线,上下文窗口最终扩展至 512K token。
推荐理由:Granite 团队公开了从数据配比到多阶段 RL 的完整训练细节,可对照其 8B 稠密模型追平 32B MoE 的结论。
NVIDIA 发布 Nemotron 3 Nano Omni,一款面向文档分析、多图推理、语音识别、长音视频理解与智能体电脑操作的全模态理解模型,在 MMlongbench-Doc、OCRBenchV2、WorldSense、DailyOmni、VoiceBench 等榜单上取得领先成绩。
推荐理由:原文给出架构、训练配方与多榜成绩,可据此判断开源全模态模型在文档、音视频与智能体场景的可用性。
DeepSeek 发布 V4,两个 MoE 检查点上线 Hub:DeepSeek-V4-Pro 为 1.6T 总参数、49B 激活,DeepSeek-V4-Flash 为 284B 总参数、13B 激活,均支持 1M token 上下文窗口。
推荐理由:DeepSeek-V4 把长上下文成本压到 V3.2 的零头,读者可据此判断智能体长任务部署的可行性。
Overworld 发布实时视频世界模型 Waypoint-1.5,在 RTX 3090 至 5090 等桌面硬件上可生成最高 720p、60 FPS 的实时环境,并新增面向更广消费级硬件的 360p 版本,后续将支持 Apple Silicon Mac。
推荐理由:Waypoint-1.5 把实时世界模型从数据中心拉到消费级显卡,读者可据此判断本地交互式生成世界的硬件门槛。
Google DeepMind 发布 Gemma 4 开源模型家族,包含 E2B、E4B、26B MoE 和 31B Dense 四个尺寸,采用 Apache 2.0 许可。
推荐理由:Gemma 4 以四个尺寸覆盖端侧到工作站,并给出 Apache 2.0 许可与首日工具支持,可据此判断本地部署与微调的选择空间。
Google DeepMind 的 Gemma 4 多模态模型家族已在 Hugging Face 发布,采用 Apache 2 许可,支持图像、文本和音频输入并生成文本。
推荐理由:Gemma 4 五档尺寸与 Apache 2 许可一并给出,读者可据此判断端侧多模态与本地部署的可行边界。
阿布扎比 TII 的 Falcon Vision 团队发布 Falcon Perception,一个 0.6B 参数的早期融合 Transformer,用自然语言提示做开放词汇定位与分割,在 SA-Co 上取得 68.0 Macro-F1,高于 SAM 3 的 62.3,但在存在性校准上落后(MCC 0.64 对 0.82)。
IBM 发布 Granite 4.0 3B Vision,一个面向企业文档理解的紧凑视觉语言模型,已在 Hugging Face 上线并采用 Apache 2.0 许可。
推荐理由:3B 小模型在表格与图表抽取上对标更大模型,并给出 LoRA 模块化部署路径,可据此判断企业文档流水线的选型。
Mistral AI 发布首款文本转语音模型 Voxtral TTS,参数规模 4B,支持英语、法语、德语、西班牙语、荷兰语、葡萄牙语、意大利语、印地语和阿拉伯语 9 种语言,可生成带情感表达的语音并支持零样本跨语言音色适配。
推荐理由:Mistral 首款 TTS 模型给出 4B 参数、9 种语言与 70ms 延迟等具体指标,并公开了与 ElevenLabs 的人工对比结果。
H Company 发布 Holotron-12B,一个基于 NVIDIA Nemotron-Nano-2 VL 后训练的多模态 computer-use 模型,现已在 Hugging Face 上线,采用 NVIDIA Open Model License。
推荐理由:官方披露了模型架构、训练数据规模与 WebVoyager 提升幅度,可据此判断高吞吐 computer-use 智能体的落地条件。
Mistral AI 发布 Mistral Small 4,这是 Mistral Small 系列的下一个重大版本,也是首个把 Magistral 的推理、Pixtral 的多模态和 Devstral 的智能体编码能力统一到单一模型中的 Mistral 模型,采用 Apache 2.0 许可。
推荐理由:Mistral Small 4 把推理、多模态与编码能力合并进单一开源模型,并给出与 GPT-OSS 120B 的输出长度对比,便于判断效率取舍。
Mistral 发布 Leanstral,这是首个面向 Lean 4 的开源代码智能体,采用 6B 激活参数的稀疏架构,权重以 Apache 2.0 许可开放,并同步上线 Mistral Vibe 的 agent 模式与免费 API 端点 labs-leanstral-2603。
推荐理由:Mistral 开源面向 Lean 4 的代码智能体,给出权重、API 与 FLTEval 评测,可对照其与 Claude 系列的成本差距。
Mistral AI 发布 Voxtral Transcribe 2,包含面向批量转写的 Voxtral Mini Transcribe V2 和面向实时场景的 Voxtral Realtime,支持说话人分离、上下文偏置和词级时间戳,覆盖 13 种语言。
推荐理由:官方给出两款语音转写模型的延迟、价格与开源许可,读者可据此判断实时转写的成本与部署边界。
Overworld 发布实时交互视频扩散模型 Waypoint-1,可通过文本、鼠标和键盘控制,权重已上线 Hugging Face Hub,Waypoint-1-Small 为 2.3B,Medium 版本即将推出。
推荐理由:原文给出模型规模、训练数据量与推理库性能数字,可据此判断实时交互视频生成在消费级硬件上的可行性。
Google 发布 MedGemma 1.5 4B,新增对 CT、MRI 和全切片病理等高维医学影像的支持,并同步推出医疗听写语音识别模型 MedASR。
推荐理由:官方给出 MedGemma 1.5 与 MedASR 的基准对比和开放下载入口,可据此判断医疗多模态模型的可用边界。
NVIDIA 发布开源推理视觉语言模型 Cosmos Reason 2,在 Physical AI Bench 和 Physical Reasoning 榜单上成为排名第一的开源视觉理解模型。
推荐理由:Cosmos Reason 2 把上下文从 16K 提到 256K 并新增轨迹与 OCR 能力,可据此判断物理 AI 视觉推理的可用边界。
TII 发布 Falcon-H1-Arabic 阿拉伯语模型家族,包含 3B、7B、34B 三个参数版本,采用在每个 block 内并行运行 Mamba 状态空间模型与 Transformer 注意力的 Falcon-H1 混合架构。
推荐理由:原文给出三个参数规模的架构、上下文窗口与基准对比,可据此判断阿拉伯语模型的部署选型。
NVIDIA 发布 Nemotron 3 Nano 30B A3B,并公开其完整评测配方,基于开源库 NeMo Evaluator 构建,任何人可重跑评测流程并独立核验结果。
Google DeepMind 发布 Gemma Scope 2,一套面向 Gemma 3 全系列(270M 至 27B 参数)的开源可解释性工具,结合稀疏自编码器(SAE)与 transcoder 查看模型内部计算。
推荐理由:Gemma Scope 2 覆盖 Gemma 3 全系列并提供 SAE 与 transcoder,读者可据此了解模型可解释性工具的开源进展。
Mistral AI 发布新一代编码模型系列 Devstral 2,含 123B 的 Devstral 2 和 24B 的 Devstral Small 2,分别采用修改版 MIT 和 Apache 2.0 许可,均为开源。
推荐理由:官方给出两款开源编码模型的参数、许可与 SWE-bench 成绩,并附与闭源模型的对比评测,可据此判断开源编码智能体的当前水位。
Mistral 发布 Mistral 3 系列,包括 14B、8B、3B 三个小尺寸稠密模型和迄今最强的 Mistral Large 3,后者为稀疏 MoE 架构,41B 激活参数、675B 总参数,全部以 Apache 2.0 许可开源。
推荐理由:Mistral 3 一次性开源从 3B 到 675B 的完整模型族,读者可据此了解开源模型在参数规模与部署形态上的最新覆盖范围。
IBM 发布 Granite 4.0 家族最小的 Granite 4.0 Nano,含 4 个 instruct 模型及对应 base 版本,参数规模从约 350M 到约 1.5B,采用 hybrid-SSM 与 Transformer 两种架构,Apache 2.0 许可并在 vLLM、llama.cpp、MLX 上原生支持。