Meta 发布开源权重多模态 MoE 模型 Muse Spark Open
Meta 发布开源权重模型 Muse Spark Open，采用 MoE 架构，总参数约 816B、每 token 激活约 42B，支持文本、图像、音频和视频输入，上下文窗口最高 1M tokens。
推荐理由：Meta 开源 816B 多模态 MoE 模型，给出完整部署与微调配方，可据此评估自托管前沿模型的成本与门槛。
#多模态
Hugging Face Blog精选AI 评分8888 Hugging Face Blog精选AI 评分6262 Apertus 1.5 发布：8B 与 70B 模型新增图像音频理解与思考模式
Apertus 1.5 在 8B 和 70B 两代模型上新增图像与音频理解、可选思考模式，上下文窗口扩展到 262,144 tokens，为 1.0 的 4 倍，权重以 Apache 2.0 许可发布在 Hugging Face。
推荐理由：Apertus 1.5 在 8B 和 70B 上加入图像音频理解与思考模式，并公开训练数据与中间检查点，便于对照复现。
NVIDIA Blog精选AI 评分7676 NVIDIA 扩展 Nemotron 家族，发布 Nemotron 3.5 Super VL 与 Bolt 模型
NVIDIA 发布开放 1200 亿参数的 Nemotron 3.5 Super VL，主打多模态智能体任务，官方称其准确率接近自家最大推理模型而参数量约为五分之一，吞吐量最高为同类模型的 5 倍。
推荐理由：NVIDIA 一次放出三款开放权重模型，覆盖从数据中心到端侧的智能体部署，读者可据此判断本地化智能体的选型空间。
Google DeepMind精选AI 评分9090 Google DeepMind 发布 Gemini 4 Argon 前沿模型
Google DeepMind 发布 Gemini 4 Argon，面向开发者、企业和消费者开放，通过 AI Studio、Gemini API、Google Antigravity 及 Gemini 应用和搜索 AI Mode 提供，定价为每百万输入 token 2 美元、输出 token 10 美元，缓存输入享 95% 折扣。
推荐理由：官方给出 Argon 在编码、科研与安全对齐上的具体案例和定价，可据此判断前沿模型在专业工作流中的落地程度。
Latent Space精选AI 评分8080 Meta 发布 Muse Wonder 与 Muse Wonder Full 模型
Meta Superintelligence Labs 发布第二代模型家族 Muse Wonder 与 Muse Wonder Full，距该实验室成立约 14 个月。
推荐理由：汇总 Meta Muse Wonder 系列的发布细节与第三方评测数据，可对照其与 Opus 5.5、GPT-6 等前沿模型的差距。
Google DeepMind精选AI 评分6666 Google DeepMind 发布 EmbeddingGemma 2 开源轻量多模态嵌入模型
Google DeepMind 发布 EmbeddingGemma 2，基于 Gemma 4 架构、740M 参数，采用 Apache 2.0 许可，将文本、图像、音频、视频映射到统一嵌入空间。
推荐理由：官方给出参数量、量化内存与基准提升，可据此判断端侧多模态检索的落地门槛。
Mistral AI精选AI 评分8181 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，这是一个 1 万亿参数、520 亿激活参数的原生多模态模型，可在 Mistral Studio 试用预览 API，权重将于本月底开放。
推荐理由：官方给出 1 万亿参数多模态模型的公开预览、权重开放时间与多项基准对比，可据此判断开源权重模型的当前水位。
已经到底了