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  1. Hugging Face Blog62

    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。

  2. Hugging Face Blog88

    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。

  3. Hugging Face Blog62

    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。

  4. Mistral AI71

    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。

  5. NVIDIA Blog76

    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。

  1. Hugging Face Blog71

    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。

  2. Google DeepMind90

    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。

  3. Google DeepMind80

    Google DeepMind 发布 Gemini 4 Argon 并公布安全防护方案

    Google DeepMind 开始广泛推送 Gemini 4 Argon,并同步扩大 Fairwind Program 的受信任网络安全防御者范围。该模型在网络安全测试中解决了全部 12 个端到端模拟攻击场景,上一代为 5 个;在 Gray Swan 的间接提示注入基准上,15 次自适应攻击的成功率降至 0.7%。

    推荐理由:原文给出 Gemini 4 Argon 在网络安全与生物风险上的防护设计与实测数字,可了解前沿模型安全部署的具体做法。

  1. Google DeepMind66

    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。

  1. Mistral AI81

    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。

  1. Google DeepMind80

    Google DeepMind 发布 Gemini 4 Argon 前沿模型

    Google DeepMind 发布新一代前沿模型 Gemini 4 Argon,先通过 Fairwind Program 向受信任的网络安全防御者开放,随后逐步扩展至开发者、企业和消费者。

    推荐理由:Gemini 4 Argon 的发布信息包含输出上限、定价与多项基准成绩,可据此判断前沿模型在长程编码与安全防御上的进展。

已经到底了