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。
#部署/工程
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今日 2 条TechCrunch · AIAI 评分5656 The DecoderAI 评分7171 Cloudflare 发布 Clef 与 Clef-flash 决策模型
Cloudflare 发布 Clef 和 Clef-flash 两款面向 AI 智能体的决策模型，返回带概率的简短分类而非长文本，并称智能体决策不再必须有人参与。
Simon WillisonAI 评分6666 TypeSafe AI 发布 Jev，推出只输出概率决策的 System One 模型
TypeSafe AI 发布 Jev，这是其称为 System One 模型的新类别，输入文本后不返回文本，而是返回对应类别、是/否问题、评分的浮点数及置信度。
Hugging Face BlogAI 评分4242 Hugging Face 发布 NeoMME：260M 与 800M 多语言多模态编码器
Hugging Face 推出 NeoMME 系列多语言多模态编码器，含 260M 和 800M 两个规模，用单个双向 Transformer 同时处理文本 token 与 32×32 图像 patch，无需独立视觉塔或因果语言模型。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 Liquid AI 发布 LFM2.5-DSpark 草稿模型，推理最高提速 3.2 倍
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。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 NVIDIA 发布 Magpie TTS 多语言开源权重模型，新增阿拉伯语、韩语和巴西葡萄牙语
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。
Hugging Face BlogAI 评分5151 NVIDIA 发布 Cosmos-H-Dreams 实时手术机器人生成式模拟器
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。
Google Research精选AI 评分6262 Google 用冻结多 Token 预测加速 Pixel 上的 Gemini Nano 模型
Google Research 提出一种新架构，把多 Token 预测（MTP）头接到已冻结的 Gemini Nano v3 模型上，在 Pixel 9 和 10 系列上实现开箱即用的加速。
推荐理由：Google 把 MTP 头接到冻结的 Gemini Nano v3 上，读者可了解端侧推测解码如何在内存受限下提速。
Mistral AI精选AI 评分7171 Mistral 发布 OCR 4，支持 170 种语言与单容器自托管
Mistral 发布 OCR 4，在提取文本之外返回边界框、块类型分类和逐页逐词置信度分数，支持 170 种语言、10 个语系，可打包进单个容器完全自托管。该模型在 OlmOCRBench 上取得 85.20 的总体最高分，OmniDocBench 得分 93.07，独立标注者在 600 多份文档的盲评中平均 72% 的情况下更偏好其输出。
推荐理由：OCR 4 把边界框、块分类和置信度分数一并输出，读者可据此判断文档解析如何接入 RAG 与智能体流程。
Google DeepMind精选AI 评分7474 Google DeepMind 发布 DiffusionGemma 文本扩散模型，推理速度最高提升 4 倍
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。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 NVIDIA 发布 Nemotron 3.5 Content Safety 多模态安全模型
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。
Hugging Face Blog精选AI 评分7171 Hcompany 发布 Holo3.1 系列 computer-use 模型，支持本地量化推理
Hcompany 发布 Holo3.1 系列 computer-use 模型，基于 Qwen 家族，覆盖 0.8B、4B、9B 和 35B-A3B 四种尺寸，并首次提供 FP8、Q4 GGUF 和 NVFP4 量化权重用于本地推理。
推荐理由：Holo3.1 给出跨环境、跨框架与本地量化的具体数据，可据此判断端侧 computer-use 智能体的部署成本。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 JetBrains 发布 Mellum2：12B MoE 模型，Apache 2.0 开源
JetBrains 发布 Mellum2，一个从零训练的 12B 参数 Mixture-of-Experts 模型，覆盖自然语言与代码，每个 token 仅激活 2.5B 参数，以 Apache 2.0 许可开源。官方称其面向路由、RAG、摘要、子智能体和高吞吐编码等低延迟场景，相比同规模模型推理速度提升 2 倍以上。模型已在 Hugging Face 开放下载，架构、训练与评测细节见技术报告。
推荐理由：JetBrains 开源 12B MoE 模型，激活 2.5B 参数并主打 2 倍以上推理速度，可据此判断轻量模型在 RAG 与子智能体中的定位。
Hugging Face BlogAI 评分4141 Hugging Face 发布 Ettin Reranker 系列：六款 CrossEncoder 重排序模型
Hugging Face 发布 Ettin Reranker 系列六款 Sentence Transformers CrossEncoder 重排序模型，参数规模覆盖 17m、32m、68m、150m、400m 到 1b，均基于 Ettin ModernBERT 编码器构建。
Mistral AI精选AI 评分6666 Mistral 发布 OCR 3，表单与手写识别胜率较上代提升 74%
Mistral AI 发布 Mistral OCR 3，在表单、扫描文档、复杂表格和手写内容上相对 Mistral OCR 2 的整体胜率为 74%，并称其准确率超过企业文档处理方案与 AI 原生 OCR 方案。
推荐理由：官方给出与上一代在表单、手写和表格上的胜率对比，以及每千页定价，可据此判断文档解析成本与适用场景。
Mistral AI精选AI 评分6262 Mistral 发布 Codestral 25.08 与企业级编码栈
Mistral AI 发布 Codestral 25.08，并推出面向企业的完整编码栈，包含 Codestral、Codestral Embed、Devstral 与 Mistral Code IDE 插件。
推荐理由：Mistral 官方给出企业级编码栈的完整组成与自部署路径，可据此判断私有化编码助手的落地条件。
Mistral AI精选AI 评分6060 Mistral AI 发布代码嵌入模型 Codestral Embed
Mistral AI 发布首个专为代码设计的嵌入模型 Codestral Embed，官方称其在真实代码检索任务上显著优于 Voyage Code 3、Cohere Embed v4.0 和 OpenAI 的大型嵌入模型。
推荐理由：官方给出代码嵌入模型在检索任务上的对比与维度精度取舍，可据此评估代码 RAG 的存储成本。
Mistral AI精选AI 评分7171 Mistral AI 发布 Mistral Medium 3，主打低成本企业级部署
Mistral AI 发布 Mistral Medium 3，称其在多项基准上达到 Claude Sonnet 3.7 的 90% 或以上，价格为每百万 token 输入 0.4 美元、输出 2 美元。
推荐理由：官方给出 Mistral Medium 3 的定价、对标模型与部署门槛，可据此判断企业选型的成本与落地条件。
Mistral AI精选AI 评分6060 Mistral 发布区域语言模型 Mistral Saba
Mistral AI 发布 Mistral Saba，这是其首个专门面向区域语言的模型，参数规模 24B，训练数据来自中东和南亚。该模型支持阿拉伯语和多种印度源语言，在泰米尔语等南印度语言上表现突出，官方称其回答比规模大 5 倍以上的模型更准确，同时速度更快、成本更低。
推荐理由：Mistral 推出面向中东和南亚的区域语言模型，读者可了解其参数规模、语言覆盖与本地部署方式。
Mistral AI精选AI 评分7878 Mistral AI 发布 24B 参数模型 Mistral Small 3，Apache 2.0 开源
Mistral AI 发布 Mistral Small 3，一个面向低延迟优化的 24B 参数模型，以 Apache 2.0 许可证开源，同时提供预训练和指令微调两个 checkpoint。
推荐理由：24B 参数在 Apache 2.0 下对标三倍体量模型，并给出量化后单卡本地部署的具体条件。
Hugging Face BlogAI 评分5858 IBM 联合普林斯顿等发布 Bamba-9B 混合 Mamba2 模型
IBM 联合普林斯顿、CMU 和 UIUC 发布 Bamba-9B，一个基于完全开放数据训练的混合 Mamba2 模型，训练数据量 2.2T tokens。在 vLLM 中，该模型相比标准 Transformer 实现 2.5 倍吞吐提升和 2 倍延迟加速，并已支持 transformers、vLLM、TRL 和 llama.cpp。
Hugging Face Blog精选AI 评分7878 Google 发布 Gemma 2 开源大模型，含 9B 与 27B 两个版本
Google 发布 Gemma 2 系列开源大模型，包含 9B 和 27B 两个尺寸，各有基础版与指令微调版共 4 个开放权重模型，上下文长度 8K token。
推荐理由：文章梳理了 Gemma 2 的滑动窗口注意力、软上限与知识蒸馏等训练改动，并给出与 Llama 3、Qwen 1.5 的基准对比。
Hugging Face Blog精选AI 评分7777 Google 发布开源大模型 Gemma，Hugging Face 全面集成
Google 发布开源大模型家族 Gemma，包含 2B 和 7B 两种规模，各有基础版与指令微调版共 4 个开放模型，上下文长度 8K tokens。Hugging Face 同步完成集成，覆盖 Transformers 4.38、Google Cloud、Inference Endpoints 以及用 TRL 在单卡上微调的示例。
推荐理由：Google 开源 Gemma 后，Hugging Face 同步给出 2B/7B 四个模型的集成与部署路径，可对照榜单分数判断其定位。
Mistral AI精选AI 评分8585 Mistral AI 发布开源稀疏 MoE 模型 Mixtral 8x7B
Mistral AI 发布 Mixtral 8x7B，一个采用 Apache 2.0 许可、开放权重的稀疏混合专家模型（SMoE）。该模型总参数 46.7B，每个 token 仅激活 12.9B 参数，推理速度比 Llama 2 70B 快 6 倍，在多数基准上匹配或超过 Llama 2 70B 与 GPT3.5，支持 32k token 上下文和英法意德西五种语言。
推荐理由：官方给出 Mixtral 8x7B 的稀疏 MoE 架构与推理成本数据，可据此判断开源模型的性价比边界。
Mistral AI精选AI 评分8080 Mistral AI 发布 7.3B 参数模型 Mistral 7B
Mistral AI 发布 7.3B 参数语言模型 Mistral 7B，采用 Apache 2.0 许可，可无限制使用，并提供了参考实现、vLLM 推理服务器、Skypilot 及 HuggingFace 等使用方式。
推荐理由：Mistral 7B 以 7.3B 参数在多项基准上超过 Llama 2 13B，并给出 Apache 2.0 许可与本地、云端部署路径。