Ai2 开源科学报告生成模型 AstaBrief 8B
Ai2 开源 AstaBrief 8B，一个把研究问题和检索到的文献片段转成带引用报告的模型，基于 Qwen3-8B 训练，已在 Asta 的 Generate a report 功能中作为 Fast mode 上线，与 Claude 驱动的 Thinking mode 并列。
推荐理由：原文给出了从 Qwen3-8B 出发的 SFT 与 DPO 数据构造细节，以及引用密度过滤带来增益的对比经验。
#模型发布
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今日 0 条Hugging Face Blog精选AI 评分6262
Google DeepMind精选AI 评分8080 Google DeepMind 发布 Gemini 4 Argon 前沿模型
Google DeepMind 发布新前沿模型 Gemini 4 Argon，先通过 Fairwind Program 向受信任的网络安全防御方开放，随后逐步扩展至开发者、企业和消费者。
推荐理由：官方给出 Argon 在编码、企业知识与网络安全防御上的基准表现和分阶段开放路径，可据此判断前沿模型的能力边界与落地节奏。
AWS Machine Learning Blog精选AI 评分6262 GPT-6.1 Sol 在 Amazon Bedrock 正式可用
GPT-6.1 Sol 现已在 Amazon Bedrock 正式可用，是 GPT-6 Sol 的一次重大升级，面向智能体编码、计算机使用和专业工作负载提供更强的推理能力。
推荐理由：官方给出 GPT-6.1 Sol 在 Bedrock 上的可用入口与成本对比，读者可据此判断智能体编码任务的性价比。
Hugging Face Blog精选AI 评分7171 NVIDIA 发布 Kumo Tabular 表格基础模型，登顶四个基准
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。
Hugging Face Blog精选AI 评分7171 H 公司发布 Holo4 系列智能体模型，含 27B 稠密与 35B-A3B MoE 两个版本
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。
Google DeepMind精选AI 评分7171 Google DeepMind 发布 Gemini 3.8 Live with Live Avatar
Google DeepMind 发布 Gemini 3.8 Live with Live Avatar，在 Gemini 3.8 Live 的原生实时对话模型上加入近实时视频生成，实现带口型同步、自然表情和流畅轮次的视觉化对话。
推荐理由：官方给出 Live Avatar 的实时音视频对话能力、97 种语言切换与企业定制入口，可据此判断多模态智能体的落地形态。
Hugging Face BlogAI 评分4040 Liquid AI 发布 LFM2.5-VL-DSpark 草稿模型，为 LFM2.5-VL-3B 加速视觉语言推理
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。
Google DeepMind精选AI 评分7676 Google DeepMind 发布 Gemini 3.8 Flash TTS 与 Flash-Lite TTS
Google DeepMind 推出 Gemini 3.8 Flash TTS 和 Gemini 3.8 Flash-Lite TTS 两款语音生成模型，前者面向角色设计与逐行表演控制，后者面向高并发、低成本的配音与语音智能体场景。
推荐理由：两款 TTS 模型给出语音克隆、逐行表演控制与多语言覆盖的具体能力，可据此判断语音生成工作流的变化。
Google DeepMind精选AI 评分8282 Google DeepMind 发布 Gemini 3.8 Live 与 3.8 Live Extended Thinking
Google DeepMind 发布 Gemini 3.8 Live 和 Gemini 3.8 Live Extended Thinking 两款实时语音对话模型，前者面向规模化与成本效率，后者面向高复杂度任务与多步推理。
推荐理由：两款语音对话模型同时发布，给出语音智能体在实时推理与工具调用上的能力边界和开放入口。
Google DeepMind精选AI 评分7676 Google DeepMind 发布 WeatherNext 3 全球天气 AI 模型
Google DeepMind 与 Google Research 发布 WeatherNext 3，称其为目前最先进、最准确的全球天气模型，直接学习实时卫星观测数据，可每小时生成一次预报。
推荐理由：原文给出分辨率、更新频率与降水精度提升幅度，读者可据此判断 AI 天气预报在 Google 产品中的实际可用程度。
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。
Google DeepMind精选AI 评分8282 Google DeepMind 发布 Gemini 3.8 Flash 与 3.8 Flash Cyber
Google DeepMind 发布 Gemini 3.8 Flash 和面向网络安全的 Gemini 3.8 Flash Cyber，前者在软件工程、智能体任务和多步推理上较 3.7 Flash 明显提升，价格维持每百万输入 token 0.75 美元、输出 3.75 美元。
推荐理由：Gemini 3.8 Flash 在编码与智能体任务上接近更贵的前沿模型，同时保持 3.7 Flash 的价格，可据此判断性价比取舍。
Google ResearchAI 评分5050 Google 发布 TimesFM-3：面向多变量预测的零样本基础模型
Google 推出 TimesFM-3，一款原生预训练支持多变量预测的时间序列基础模型，参数量 3.3 亿，在超 1 万亿时间点的真实与合成语料上预训练。它单次前向传播即可联合预测多条共演化序列，支持多目标、历史协变量和已知未来协变量，并输出 10 至 90 分位共 9 个分位数。
Microsoft ResearchAI 评分3737 微软发布 GigaPath-Flash 与 GigaTIME-Flash：高效病理基础模型迈向人群级发现
微软研究院推出 GigaPath-Flash 和 GigaTIME-Flash，以蒸馏自十亿参数 GigaPath 编码器的 22M 参数 ViT-S 骨干替代原模型，在 PANDA 前列腺分级和 EBRAINS 脑肿瘤分型基准上以约 50 倍更少算力达到原 GigaPath 3% 以内的性能。
Google DeepMind精选AI 评分7474 Google DeepMind 发布 Gemini Omni 1.1 Flash
Google DeepMind 发布 Gemini Omni 1.1 Flash，通过 Gemini API 在 Google AI Studio 提供面向开发者的生成视频能力。
推荐理由：官方给出场景延长、首尾帧插值与 4K 放大等具体能力与 API 入口，可据此判断生成视频工作流的可控性变化。
Google DeepMind精选AI 评分7171 Google DeepMind 发布 Gemini 3.5 Transcribe 语音转文字模型
Google DeepMind 发布 Gemini 3.5 Transcribe，称其为目前最精确的语音转文字模型，可将原始音频直接转为准确、格式化文本。据 Artificial Analysis 测量，流式场景平均 WER 为 4.0%，非流式 2.6%；相比此前的 Chirp 3，最终转写时间改善 70%。
推荐理由：官方给出流式与非流式两套 API 的 WER 数据和相对 Chirp 3 的延迟提升，便于判断语音转写能否接入现有工作流。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 IBM 发布 Granite 4.2 推理模型家族，含 3B、8B、30B 三个规模
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。
Google DeepMind精选AI 评分8282 Google DeepMind 发布 Gemini 3.7 Flash，面向编码与智能体
Google DeepMind 发布 Gemini 3.7 Flash，定位为面向编码与智能体的最强主力模型，距 Gemini 3.6 Flash 仅三周。
推荐理由：Gemini 3.7 Flash 距上一版仅三周，价格降为一半，并给出编码与文档处理等多项基准对比，可据此判断升级幅度与成本变化。
Hugging Face BlogAI 评分3838 OlmoEarth Studio 推出自定义嵌入向量导出功能
Hugging Face 的 OlmoEarth Studio 现已支持计算并导出嵌入向量，用户可通过 UI 或 API 选择区域、时段、编码器变体（Nano 128 维 1.4M 参数、Tiny 192 维 6.2M 参数、Base 768 维 89M 参数）、分辨率及影像源，输出 int8 格式的 Cloud-Optimized GeoTIFF。
Google DeepMind精选AI 评分7272 Google DeepMind 发布 SL2T 手语转文本模型，率先落地 Pixel 11 的 Gboard 与 Live Transcribe
Google DeepMind 发布大规模多语言手语转文本模型 SL2T，可将手语直接翻译为流式文本，首个支持场景为美国手语（ASL）转英文。该模型基于超过 50 种手语、逾 10 万小时数据训练，其中约四分之一为 ASL 数据，在 FLEURS-ASL（sd-test）上取得 70 BLEURT 的零样本成绩。
推荐理由：官方披露了 SL2T 的训练规模、手语翻译难点与端侧隐私方案，可了解手语 AI 从实验室走向消费产品的路径。
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 Blog精选AI 评分8282 Meta 发布开源多模态模型 Muse Glimmer 30B，面向本地智能体场景
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精选AI 评分7474 Google DeepMind 开源 WeatherNext 气旋预报模型
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精选AI 评分6666 Mistral AI 发布 Shieldstral 多模态安全分类模型
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。
Google DeepMind精选AI 评分7272 Google DeepMind 发布 Gemini Robotics ER 2 具身推理模型
Google DeepMind 发布 Gemini Robotics ER 2，作为机器人的高层大脑，负责与人类对话、理解物理世界并规划多步任务，再把动作执行交给底层 VLA 模型，还可原生调用 Google Search 等工具。
推荐理由：官方给出视频理解、任务编排与多机器人协作的能力变化和开放入口，可据此判断机器人在真实环境中的任务完成方式。
Google DeepMindAI 评分5858 Google DeepMind 在 Google Flow Music 发布 Lyria 3.5 音乐生成模型
Google DeepMind 发布新一代音乐生成模型 Lyria 3.5，并在 Google Flow Music 中上线。官方称其在音乐性、歌词、人声和创作控制四方面均有提升，包括更丰富自然的旋律结构、提示词遵循与结构感知更好的歌词、更具情感表达和发音更准确的人声，以及更易控制输出节奏与时长。
Google DeepMind精选AI 评分7878 Google DeepMind 发布 Gemini Robotics 2，为机器人带来全身智能
Google DeepMind 发布 Gemini Robotics 2，作为新一代机器人的智能层，首次实现对完整人形机器人的全身控制，并带来更精细的手部与夹爪操作能力。
推荐理由：Gemini Robotics 2 把机器人控制从上半身扩展到全身，并给出多机协作与端侧快速适配的具体路径。
Google DeepMind精选AI 评分8080 Google DeepMind 发布 Gemini 3.6 Flash、3.5 Flash-Lite 与 3.5 Flash Cyber
Google DeepMind 发布三款新 Gemini 模型：3.6 Flash、3.5 Flash-Lite 和面向网络安全的 3.5 Flash Cyber。
推荐理由：官方给出三款 Flash 模型的 token 效率、价格与基准对比，可据此判断智能体工作流的成本变化。
Google DeepMind精选AI 评分7171 Google DeepMind 发布 Gemini 3.5 Flash Cyber 网络安全模型
Google DeepMind 发布 Gemini 3.5 Flash Cyber，这是基于 3.5 Flash 微调的轻量网络安全模型，用于快速发现、验证和修补漏洞，在 CyberGym 等基准上以多次调用取得接近更大模型的成绩。
推荐理由：官方给出轻量安全模型在 CyberGym、Chrome 提交扫描等基准上的表现与限量开放方式，可据此判断其定位与可用范围。
Hugging Face BlogAI 评分2222 DharmaOCR 在巴西葡萄牙语 OCR 基准上超越 Mistral OCR4 与 Unlimited-OCR
DharmaOCR 在葡萄牙语专用基准上取得 0.925 分，高于 Mistral OCR4 的 0.798 和 Unlimited-OCR 的 0.7587。该模型通过葡萄牙语监督微调加 DPO 两阶段训练，将全部参数集中于巴西葡萄牙语，从而在提取质量与稳定性上保持优势。
Hugging Face Blog精选AI 评分8888 Thinking Machines 在 Hugging Face 发布 Inkling 多模态大模型及 Inkling-Small
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 AI精选AI 评分6666 Mistral AI 发布具身导航模型 Robostral Navigate
Mistral AI 发布首个具身导航模型 Robostral Navigate，这是一个 8B 模型，仅用单个普通 RGB 相机、无需 LiDAR 或深度传感器，在 R2R-CE validation unseen 上达到 76.6% 成功率，比最佳单相机方案高 9.7 个百分点、比使用深度或多相机的最佳系统高 4.5 个百分点。
推荐理由：官方给出单目 RGB 相机在 R2R-CE 上的成绩与训练方法，可据此判断具身导航对传感器配置的要求。
Mistral AI精选AI 评分6666 Mistral 发布 Leanstral 1.5，形式化验证性能升级并开源
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。
Google DeepMind精选AI 评分8080 Google DeepMind 发布 Nano Banana 2 Lite 与 Gemini Omni Flash
Google DeepMind 发布 Nano Banana 2 Lite（gemini-3.1-flash-lite-image）和 Gemini Omni Flash（gemini-omni-flash-preview）两款模型。
推荐理由：两款新模型给出了延迟、单价与可用入口，读者可据此判断图像与视频生成链路的成本取舍。
Google Research精选AI 评分7272 Google 发布表格数据零样本基础模型 TabFM
Google 发布面向表格数据分类与回归的基础模型 TabFM，将表格预测建模为上下文学习问题，无需手动训练、超参数调优和特征工程，单次前向传播即可对未见过的表格生成预测。
推荐理由：Google 把零样本思路搬到表格数据，读者可了解其架构设计与在 TabArena 上的对比表现。
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。
Hugging Face BlogAI 评分5858 PP-OCRv6 上线 Hugging Face：1.5M 到 34.5M 参数、支持 50 种语言
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。
Hugging Face Blog精选AI 评分8888 智谱发布 GLM-5.2：面向长程任务，支持 1M 上下文并采用 MIT 开源许可
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。
Google DeepMind精选AI 评分8282 Google DeepMind 发布 Gemini 3.5 Live Translate 实时语音翻译模型
Google DeepMind 发布 Gemini 3.5 Live Translate，这是一款支持 70+ 语言的近实时语音到语音翻译音频模型，能自动检测语言并保留说话人的语调、节奏和音高。
推荐理由：官方给出 70+ 语言实时语音翻译的连续生成机制与多端上线节奏，可据此判断实时翻译的可用形态。