Liquid AI 发布 d1-3B 与 d1-omni-600M 端侧决策模型
Liquid AI 开源 d1 决策模型家族的两个模型 d1-3B 和 d1-omni-600M（实验性），二者不生成 token，而是在单次前向传播中给出答案。
推荐理由：Liquid AI 公开两个决策模型，给出端侧延迟与七项基准对比，可据此判断小模型做结构化决策的可行性。
#开源生态
Hugging Face Blog精选AI 评分6262
Ars Technica · AIAI 评分6262 Mistral 称 Le Chonk 可挑战顶级 AI 模型
Mistral 表示其新模型 Le Chonk 能够与顶级闭源模型竞争，同时保持开放权重。
Google DeepMind精选AI 评分7171 Google DeepMind 发布 EmbeddingGemma 2 开源多模态嵌入模型
Google DeepMind 发布 EmbeddingGemma 2，一个基于 Gemma 4 架构、740M 参数的开源多模态嵌入模型，采用 Apache 2.0 许可，可把文本、图像、音频和视频映射到统一嵌入空间。
推荐理由：官方给出 740M 参数、模块化编码器与端侧内存占用，可据此判断本地多模态检索的落地成本。
Latent Space精选AI 评分7676 Reflection 发布 Beam：501B-A23B 美国开源 MoE 模型
Reflection 发布 Beam，一个面向编码、智能体与科研的纯文本 MoE 模型，总参数 501B、激活 23B，从零训练，Apache 2.0 全量权重预计本月放出。
推荐理由：Reflection 从隐身状态发布 501B 开源权重模型，并给出预训练与 RL 的算力、数据细节，可对照同期中美开源模型格局。
Mistral AI精选AI 评分8484 Mistral 发布 Mistral Large 4 公开预览，1 万亿参数原生多模态
Mistral AI 发布 Mistral Large 4 公开预览，可在 Mistral Studio 试用预览 API，权重将于本月底开放。该模型为 1 万亿参数、49B 激活参数的原生多模态模型，官方称其在编码、智能体工作流和多模态理解上表现突出，并在网络安全、金融、法律等企业场景中达到开源模型领先水平。
推荐理由：官方给出 1 万亿参数、49B 激活与多项基准对比，可据此判断开源权重模型在编码与智能体任务上的位置。
The DecoderAI 评分7272 Reflection 发布首个开源模型 Beam，主打低算力高效能
AI 公司 Reflection 发布首个免费开放模型 Beam，面向编码、逻辑推理和智能体任务，采用 MoE 架构，每 token 激活 5010 亿总参数中的 230 亿。
The DecoderAI 评分7171 Mistral 发布万亿参数模型 Mistral Large 4，主打网络安全任务
Mistral 发布迄今最大模型 Mistral Large 4（ML4），总参数 1 万亿、激活 49B，原生多模态，已在 Mistral Studio 开放 API 预览，权重预计 10 月底发布。
AWS Machine Learning Blog精选AI 评分6262 GLM 5.3 上线 Amazon Bedrock
Z.ai 的 GLM 5.3 现已在 Amazon Bedrock 上线，这是一个 753B 参数的 MoE 模型，面向编码和长周期智能体任务，通过全托管 API 提供跨区域推理、提示词缓存和服务层级，目前面向符合条件的企业客户开放。
推荐理由：GLM 5.3 在 Bedrock 上线，文中给出提示词缓存与 Strix 安全测试的完整调用示例，可据此评估迁移成本。
TechCrunch · AIAI 评分7171 Reflection 发布开源权重模型 Beam，对标中国开源模型
Reflection AI 正式发布其首个前沿开源权重模型 Beam，称在高级推理基准上匹配领先中国开源模型的性能，且推理成本大幅更低。Beam 是文本 MoE 模型，总参数 5010 亿、激活 230 亿，预训练使用 23.8 万亿 token，上下文窗口 100 万 token；公司称其得分与 Z.ai 的 GLM-5.2 持平，并使用少 3-4 倍的推理算力。
TechCrunch · AIAI 评分6666 Mistral 发布 1T 参数多模态模型 Mistral Large 4
法国 AI 实验室 Mistral AI 发布大型多模态模型 Mistral Large 4，参数规模达 1 万亿，绰号 Le Chonk，目前仅通过公开的 guardrail 端点访问，计划在安全测试完成后三周内开放权重。
Google DeepMind精选AI 评分6666 Google DeepMind 推出 SynthID Bio，为 AI 生成蛋白质嵌入可验证水印
Google DeepMind 推出 SynthID Bio，把水印技术带入合成生物学，可在生物代码中嵌入不可感知的签名，并在合成出的实体蛋白质上验证，同时保持其生物功能。
推荐理由：SynthID 水印从图像扩展到合成生物，读者可了解其在 DNA 合成筛查与数据库标注上的验证思路。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 NVIDIA 发布开源表格基础模型 Kumo Tabular
NVIDIA 发布开源表格基础模型 Kumo Tabular，属于 Kumo Structured 模型系列，已上线 Hugging Face，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：NVIDIA 开源表格基础模型，无需训练和特征工程即可单次前向预测，并给出四个基准的排名与效率对比。
量子位AI 评分6060 至知创新研究院发布 IQuest-Q1 模型，320B 参数激活 15B
至知创新研究院 IQuest Research 发布 IQuest-Q1 模型，采用 decoder-only Transformer 主干与稀疏 MoE 架构，总参数约 320B、激活参数约 15B。
Latent Space精选AI 评分7878 AINews：Opus 5.5 擅长生成解说视频
AINews 汇总 9/24-9/25 的 AI 动态，指出 Opus 5.5 本周发布后社区反馈积极，尤其在用代码生成解说视频上表现突出。Opus 5.5 在 SimpleBench 上以 88.4% 领先，Terminal-Bench-Science 上从低推理档的 24% 升至 xhigh 档的 62%，但 max 档回落到 59%。
推荐理由：汇总 Opus 5.5 在视频生成与 Agent 任务上的社区反馈，并给出 Jev、Photon 等基础设施的实测数字。
量子位AI 评分6060 上海人工智能实验室开源 Intern-Decision：多模态决策比 Jev 快 2-3 倍
上海人工智能实验室团队开源 Intern-Decision 系列多模态决策模型，包含 0.8B、2B 和 4B 三款，权重已在 Hugging Face 发布，代码和样例托管在 GitHub。
Hugging Face Blog精选AI 评分6666 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，两者均已在 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 同时覆盖 GUI、代码、MCP 与 API 四种接口，并公开全部评测轨迹，读者可据此判断通用计算机操作智能体的成本与能力边界。
Hugging Face BlogAI 评分4242 Liquid AI 发布 LFM2.5-VL-DSpark 草稿模型，为 LFM2.5-VL-3B 加速
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 加入推测解码路径。该草稿模型增加 280M 参数（约 8.9%），在设备端解码最高提速 3.13x、H100 上最高 2.66x，端到端最高提升 2.62x 和 2.27x，且不改变输出质量。
Latent Space精选AI 评分8282 小米发布 MiMo-V2.6-Pro 1T-A42B 开源全模态模型，训练成本 300 万美元
小米发布 MiMo-V2.6 系列，包含原生全模态的 MiMo-V2.6-Pro 与 MiMo-V2.6-Flash，并推出输出速度最高提升 20 倍的 MiMo-V2.6-Pro-UltraSpeed。
推荐理由：小米首次进入前沿开源模型序列，其 RL 环境与训练配方开源，为观察后训练成本路线提供了具体样本。
Google DeepMind精选AI 评分8282 Google DeepMind 发布 AlphaGenome Atlas，覆盖人类基因组 90 亿个单碱基变异预测
Google DeepMind 发布 AlphaGenome Atlas，一个包含人类基因组 90 亿个单核苷酸变异效应预测的平台，规模达 1PB，是 AlphaFold Database 的 30 多倍，已通过免费网站门户向学术研究开放。
推荐理由：AlphaGenome Atlas 把 90 亿个单碱基变异的预测结果做成可检索资源，读者可了解它对罕见病与复杂性状研究的实际用法。
Google ResearchAI 评分5858 Google 发布 TimesFM-3 多变量时序预测基础模型
Google Research 发布 TimesFM-3，这是其新一代零样本时序基础模型，原生支持多变量预测，参数量 3.3 亿，在超过 1 万亿个时间点的真实与合成时序语料上预训练。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 IBM 发布 Granite 4.2 推理模型家族：3B、8B、30B 三尺寸及构建方法
IBM Granite 团队发布 Granite 4.2，这是其首个稠密 decoder-only 推理模型家族，包含 3B、8B、30B 三个尺寸，均以 Apache 2.0 许可开源。
推荐理由：Granite 4.2 完整公开了预训练、SFT 与多阶段 RL 的配方和超参，可据此理解推理模型与智能体训练如何分阶段衔接。
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 家族的 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解码速度，GPU 上吞吐最高提升 3.18 倍，端侧最高提升 2.87 倍。
推荐理由：官方给出三个 LFM2.5 模型的 DSpark 草稿模型与实测加速数据，可据此判断端侧与 GPU 推理的提速幅度。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 NVIDIA 发布 Magpie TTS 多语言版：开放权重、12 种语言与自托管部署
NVIDIA 发布 Magpie TTS Multilingual，一个 364M 参数的开源权重语音合成模型，支持英语、西班牙语、法语、德语、意大利语、越南语、普通话、印地语、日语以及新增的现代标准阿拉伯语、韩语和巴西葡萄牙语共 12 种语言，每种语言含男女声。
推荐理由：原文给出 364M 开源权重模型的多语言扩展与自托管延迟数据，可据此判断级联语音架构的部署取舍。
Hugging Face Blog精选AI 评分8080 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，如编码、文档分析和个人助理。
推荐理由：Meta 开源 30B 多模态模型，附完整基准对比与本地部署路径，可据此判断端侧智能体的可行性。
Google DeepMind精选AI 评分7878 Google DeepMind 发布 WeatherNext 气旋预报模型并开源
Google DeepMind 在 Nature 发表论文，称 WeatherNext AI 模型在气旋路径、强度和风场结构预报上达到 SOTA，平均多出一天预报提前量，三天预报精度相当于此前模型的两天水平。
推荐理由：原文给出气旋路径与强度预报的领先幅度和开源范围，读者可据此判断气象预报模型的进展与可用性。
Mistral AI精选AI 评分6666 Mistral AI 发布 Shieldstral：3B 开源多模态安全分类器
Mistral AI 发布 Shieldstral，一个 3B 开源权重多模态安全分类器，以 Apache 2.0 许可开放下载，可在单张 16GB NVIDIA GPU 上运行。它把内容审核建模为策略自适应的问答任务，推理时用自然语言写入策略即可返回校准后的安全分数，无需重新训练，统一处理文本与图像。官方称其在文本安全上可匹配最多 7 倍参数量的模型，并在多模态审核上取得新的 SOTA。
推荐理由：3B 开源安全分类器把内容审核变成推理时可换策略的问答任务，可据此判断小模型在审核场景的可用边界。
Hugging Face Blog精选AI 评分8585 Thinking Machines 在 Hugging Face 发布 Inkling 及 Inkling-Small 多模态模型
Thinking Machines Lab 在 Hugging Face 发布 Inkling 系列多模态大模型，Inkling 为约 1T 参数、41B 激活参数的 MoE 模型，原生支持图像、文本、音频输入，上下文窗口 1M，并推出 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、部署配置与基准对比，读者可据此判断这一开源多模态模型的落地门槛。
Mistral AI精选AI 评分7171 Mistral 发布 Leanstral 1.5 形式化验证模型
Mistral 发布 Leanstral 1.5，一个 Apache-2.0 许可的模型，119B 总参数、6B 激活参数，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：原文给出 Leanstral 1.5 在形式化验证基准上的成绩与每道题成本，读者可据此判断开源证明模型的性价比。
Google DeepMind精选AI 评分7878 Google DeepMind 发布 Gemma 4 12B：统一无编码器多模态模型
Google DeepMind 发布 Gemma 4 12B，一款面向笔记本电脑的智能体多模态模型，介于边缘端 E4B 与 26B MoE 之间，是首个支持原生音频输入的中等规模 Gemma 模型。
推荐理由：Gemma 4 12B 用无编码器架构把视觉和音频直接接入 LLM，读者可据此判断本地多模态智能体的硬件门槛。
Mistral AI精选AI 评分8282 Mistral 发布 Mistral Medium 3.5 与 Vibe 云端远程智能体
Mistral 发布 Mistral Medium 3.5，这是其首个合并指令遵循、推理与编码的 128B 稠密旗舰模型，采用修改版 MIT 许可开放权重，支持 256k 上下文窗口，最少四块 GPU 即可自托管，在 SWE-Bench Verified 上得分 77.6%，超过 Devstral 2 和 Qwen3.5 397B A17B。
推荐理由：Mistral 把编码智能体搬到云端并同步开源 128B 旗舰模型，读者可据此判断自托管与异步编码的可行边界。
Google DeepMind精选AI 评分8282 Google DeepMind 发布 Gemma 4 开源模型家族
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 以四个尺寸覆盖从手机到工作站的部署，并给出 Arena 排名与 Apache 2.0 许可，便于判断开源模型的可用边界。
Mistral AI精选AI 评分7272 Mistral AI 发布 Voxtral TTS 语音合成模型
Mistral AI 发布首个文本转语音模型 Voxtral TTS，4B 参数，支持英语、法语、德语、西班牙语、荷兰语、葡萄牙语、意大利语、印地语和阿拉伯语共 9 种语言，具备情感表达和零样本跨语言音色适配能力。
推荐理由：官方给出 4B 参数、70ms 延迟与 9 种语言支持，读者可据此判断企业语音智能体的成本与部署门槛。
Mistral AI精选AI 评分7878 Mistral 发布 Mistral Small 4，统一推理、多模态与编码智能体能力
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的 Mistral 模型，采用 Apache 2.0 许可。
推荐理由：Mistral 把推理、多模态与编码智能体能力合并进单一开源模型，并给出可调推理强度与部署门槛。
Mistral AI精选AI 评分6060 Mistral 发布 Leanstral：面向 Lean 4 的开源代码智能体
Mistral 发布 Leanstral，称其为首个面向 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，并接入 Mistral Vibe 与免费 API 端点 labs-leanstral-2603。
推荐理由：官方给出 Leanstral 在 FLTEval 上的分数与成本对比，可据此判断形式化证明智能体的性价比路线。
Mistral AI精选AI 评分7575 Mistral 发布 Voxtral Transcribe 2 语音转写模型家族
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，后者以 Apache 2.0 协议开放权重。
推荐理由：官方给出两款语音转写模型的延迟、错误率与定价对比，可据此判断实时语音场景的选型与成本。
Mistral AI精选AI 评分8282 Mistral 发布 Devstral 2 编码模型与 Mistral Vibe CLI
Mistral 发布下一代编码模型家族 Devstral 2，含 123B 的 Devstral 2 和 24B 的 Devstral Small 2，两者均为开源许可，Devstral 2 采用修改版 MIT、Small 2 采用 Apache 2.0。
推荐理由：原文给出 Devstral 2 的 SWE-bench 成绩、开源许可与部署门槛，读者可据此判断开源编码模型与闭源模型的差距。
Mistral AI精选AI 评分8282 Mistral 发布 Mistral 3 系列模型，含 675B 参数 Mistral Large 3
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 系列以 Apache 2.0 开源并给出参数与部署路径，读者可据此判断开源前沿模型的可用边界。
Mistral AI精选AI 评分8080 Mistral 发布 Voxtral 语音理解模型，24B 与 3B 双版本开源
Mistral AI 发布 Voxtral 语音理解模型，提供 24B 和 3B 两个版本，均以 Apache 2.0 许可开源并上线 API。模型支持 32k token 上下文，可处理最长 30 分钟音频转写或 40 分钟音频理解，具备内置问答与摘要、多语言自动检测和语音直接触发函数调用等能力。
推荐理由：Mistral 开源两款语音理解模型，给出与 Whisper、GPT-4o mini、ElevenLabs 的对比和 API 定价，便于评估落地成本。
Mistral AI精选AI 评分7272 Mistral AI 发布 Devstral Medium 并升级 Devstral Small 1.1
Mistral AI 与 All Hands AI 合作发布 Devstral Medium，并升级 Devstral Small 1.1。
推荐理由：Mistral 与 All Hands AI 联合发布两款编码智能体模型，给出了 SWE-Bench Verified 分数、开源许可和 API 定价，便于对比现有方案。
Mistral AI精选AI 评分7474 Mistral AI 发布首个推理模型 Magistral
Mistral AI 发布首个推理模型 Magistral，分为 24B 参数的开源版 Magistral Small 和更强的企业版 Magistral Medium。
推荐理由：Mistral 首个推理模型同时给出开源权重与企业版，并公开训练论文，读者可据此判断其多语言推理定位。