IBM 发布 Granite Switch 4.1：单一端点支持对话、决策与语音
IBM 发布 Granite Switch 4.1，包含 Granite-Switch-4.1-8B 和 -30B，在单一托管端点内整合对话、通用与专用决策以及语音转文字能力。
推荐理由：Granite Switch 4.1 把决策适配器与 ASR 组合进单一端点，读者可据此了解多能力复用同一 KV cache 的部署思路。
#开源/仓库
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 The Decoder精选AI 评分8080 Black Forest Labs 发布开源图像模型 FLUX 3 Image Klein
Black Forest Labs 发布 FLUX 3 Image Klein，这是一个 5.6B 参数的开源权重模型，支持文生图、图像编辑以及最多十张参考图生成，支持原生 4K 输出、像素级编辑和用于元素定位的边界框。
推荐理由：5.6B 参数开源图像模型在 8 GB 显存消费级显卡上出图，可据此判断本地部署门槛与商用许可边界。
Hugging Face Blog精选AI 评分8888 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。
Mistral AI精选AI 评分7171 Mistral 发布时间序列基础模型 Timestral
Mistral 发布首个时间序列基础模型系列 Timestral，最大版本仅 209M 参数，在 GIFT-Eval、TIME 和 fev-bench 三个公开基准上均排名第一，且只用了此前 SOTA 约三分之二的参数量。
推荐理由：Mistral 首次把基础模型思路用于时间序列，给出四个尺寸与 CPU 推理延迟，可据此判断企业预测场景的落地成本。
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。
Hugging Face Blog精选AI 评分7171 Liquid AI 发布端侧智能体模型 LFM2.5-24B-A2B
Liquid AI 发布 LFM2.5-24B-A2B，一个总参数 24B、每 token 仅激活 2B 的推理模型，面向端侧智能体，会先思考再作答并调用工具。
推荐理由：Liquid AI 给出端侧智能体模型的参数结构、基准对比与推理速度，可据此判断本地部署的可行性。
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。
已经到底了