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。
#端侧
Hugging Face Blog精选AI 评分6262
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。
The DecoderAI 评分6767 Google 发布 EmbeddingGemma 2，称性能超越两倍规模竞品
Google 发布开源模型 EmbeddingGemma 2，可将文本、图像、视频、音频和代码转换为数值向量，参数量 740M，Google 称其在多模态嵌入基准上超越规模达其两倍的竞品。
Google DeepMind精选AI 评分7171 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 发布多语言手语转文本模型 SL2T，首次将手语 AI 带入消费产品，在 Pixel 11 的 Gboard 和 Live Transcribe 中支持美国手语（ASL）转英文听写，后续将扩展更多设备与语言。
推荐理由：官方披露 SL2T 的训练规模、手语到文本的翻译路径与隐私设计，可了解手语 AI 从实验室走向消费产品的技术取舍。
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 发布新架构，将多 Token 预测（MTP）头挂载到已冻结的 Gemini Nano v3 模型上，已在 Pixel 9 和 10 系列上线，作为开箱即用的加速方案。
推荐理由：Google 把 MTP 头挂到冻结的 Gemini Nano v3 上，读者可了解端侧推测解码如何省内存并提速。
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。
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7171 Mistral AI 发布 Mistral Small 3.1，支持多模态与 128k 上下文
Mistral AI 发布 Mistral Small 3.1，在 Mistral Small 3 基础上提升文本性能、多模态理解，并将上下文窗口扩展至 128k tokens，以 Apache 2.0 许可开源。
推荐理由：官方给出 Mistral Small 3.1 的多模态与长上下文能力及开源许可，读者可据此判断小模型在端侧与私有部署中的可用性。