NVIDIA 发布 Nemotron 3.5 Embed、Rerank 与 Parse 检索模型
NVIDIA 扩展 Nemotron Retriever 系列，发布 Nemotron 3.5 Embed 8B BF16、1B BF16、1B NVFP4，Nemotron 3.5 Rerank 8B BF16，以及 631M 参数的 Nemotron 3.5 Parse，均为开放且可商用的模型。
#多模态
模型Hugging Face BlogAI 评分5858
模型MarkTechPostAI 评分7575 MiniMax 发布 M3.1 Flash：428B MoE 智能体模型，输入 $0.15/百万 token
MiniMax 在 API 上线 MiniMax M3.1 Flash，采用 428B 总参数、约 23B 激活的 MoE 架构，支持 100 万 token 上下文和文本、图像、视频输入，定价为每百万 token 输入 $0.15、输出 $0.60。
模型MarkTechPostAI 评分5858 Nace AI 发布多模态决策模型 Drex Max，Decision Index 0.3.2 得分 67.59
Nace AI 发布 Drex Max，这是其首款可读取文本与图像的多模态决策模型，在公开 Decision Index 0.3.2 上得分 67.59，比 TypeSafe 的 Jev 1.14 高 6.9 分。
模型TechCrunch · AIAI 评分4242 Elorian 首个 AI 模型 Glimpse：用图像本身进行推理
Elorian 发布首个 AI 模型 Glimpse，主打直接以图像为对象进行推理，而非仅围绕图像展开推理。按其自评估结果，Glimpse 在科学图表推理和短视频描述任务上超过 GPT-6 Astra，在其他视觉推理任务上表现相当。
模型The DecoderAI 评分6262 Nvidia 发布 1200 亿参数开源多模态模型 Nemotron 3.5 Super VL
Nvidia 发布开源多模态模型 Nemotron 3.5 Super VL，拥有 1200 亿参数，面向企业 AI 智能体场景。同时推出两款紧凑型 Bolt 模型，用于在本地机器上运行智能体。已有数十家机构在微调 Super VL，但要充分发挥其能力需要购买 Nvidia 硬件。
模型The DecoderAI 评分7575 Meta 发布 Muse Spark Open 开源模型，816B 参数支持多模态与百万 token 上下文
Meta 发布开源权重模型 Muse Spark Open，参数规模 816B，可处理文本、图像、视频和音频，上下文窗口最高 100 万 token。该模型在基准测试中大致与能力最强的中国开源权重模型持平，并针对 Apple M5 Ultra 的本地运行做了优化。
模型NVIDIA Blog精选AI 评分8080 NVIDIA 发布 Nemotron 3.5 Super VL 与 Bolt 系列开源模型
NVIDIA 发布 Nemotron 3.5 Super VL，这是一款 120B 参数的开源多模态模型，面向持续在线的专用智能体，官方称其吞吐量最高可达同类模型的 5 倍。
推荐理由：原文给出三款模型的参数规模、部署层级和开放权重，读者可据此判断开源智能体模型从数据中心到端侧的覆盖方式。
模型MarkTechPostAI 评分7575 NVIDIA 发布 Nemotron 3.5 Super VL，120B 开源多模态智能体模型
NVIDIA 发布 Nemotron 3.5 Super VL，这是一个 120B 参数、每 token 激活 12B 的 MoE 开源视觉语言模型，支持文本、图像、文档和视频输入，上下文最高 1M tokens，权重以 OpenMDW-1.1 许可发布。
模型MarkTechPost精选AI 评分8282 Meta 发布 Muse Spark Open：816B 开源权重 MoE，支持 1M 上下文
Meta Superintelligence Labs 发布 Muse Spark Open，这是 Muse Spark 的开源权重版本，816B 总参数 MoE、每 token 激活 42B，支持文本、图像、视频和音频输入，上下文窗口 1M token，权重以 BF16 和 NVFP4 格式在 Hugging Face 发布。
推荐理由：Meta 开源 816B MoE 模型的规格、部署门槛与同代开源模型对比数据都在这篇里，可据此判断本地运行可行性。
模型MarkTechPostAI 评分6060 Liquid AI 发布多模态决策模型 d1-ultra，AA Decision Index 得分 65
Liquid AI 发布决策模型 d1-ultra，可读取文本、图像或两者，对每个问题返回各选项概率，一次前向完成且不生成输出 token。该模型已在 Liquid API 上线，定价为每百万输入 token 0.042 美元，图像按每 32×32 像素块 1.5 token 计费。
模型Latent SpaceAI 评分7070 Meta 发布 Muse Spark Open：816B 总参数、42B 激活的开源权重模型
Meta 发布 Muse Spark Open，这是一个 816B 总参数、42B 激活的 MoE 模型，支持 1M token 上下文窗口和文本、图像、视频、音频输入，面向编码、长程智能体与多步推理。
模型Hugging Face BlogAI 评分7474 Meta 发布开放权重前沿多模态 MoE 模型 Muse Spark Open
Meta 发布开放权重前沿多模态混合专家（MoE）模型 Muse Spark Open，相关介绍发布在 Hugging Face Blog。原文正文抓取失败，除标题外暂无更多细节。
模型MarkTechPost同新闻AI 评分8080 Google 发布 Gemini 4 Argon API，单次输出上限提至 1M token
Google DeepMind 将 Gemini 4 Argon 面向开发者、企业和付费 Gemini 订阅用户开放，该模型为稀疏 MoE 架构，原生支持文本、图像、音频和视频输入，输出上限从早期 Gemini 的 64K 提升至 1M token，输入输出共享 1M 窗口。
模型Hugging Face Blog精选AI 评分7272 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 两个规模上扩展了 Apertus 1.0，新增图像与音频理解、可选思考模式、4 倍长的上下文窗口（262,144 tokens），并改进指令遵循与工具调用，权重以 Apache 2.0 许可发布于 Hugging Face。
推荐理由：原文完整公开了多模态早融合方案、四阶段预训练与五阶段后训练流程，可供研究开源模型如何扩展模态与长上下文。
模型MarkTechPostAI 评分4949 TypeSafe AI 发布 Jev 1.14：新增图像、Box 类型与 262k 上下文
TypeSafe AI 发布 System One 决策模型 Jev 1.14，以 jev-preview 别名上线，新增图像输入、Box 边界框类型和 262k 长上下文三项实验性功能。
模型MarkTechPostAI 评分6565 Fish Audio 发布 35B 开源权重 MoE 语音模型 Drama 3
Fish Audio 本周发布文本转语音模型 Drama 3，总参数 35B、每 token 约 3B 激活，权重已上 Hugging Face 并接入 Fish Audio API。
模型Latent Space精选AI 评分7878 AINews：Gemini 4 Argon 正式发布，Vals AI 谈基准测试
Google 的 Gemini 4 Argon 正式 GA，覆盖 Gemini API、Gemini 应用、Search AI Mode 和 Antigravity，入门 API 价格为每百万输入/输出 token 2 美元/10 美元，缓存输入折扣 95%，Artificial Analysis 称 11 月 30 日后价格将翻倍至 4 美元/20 美元。
推荐理由：汇总了 Gemini 4 Argon 的定价、独立评测与可靠性争议，便于对照官方说法与第三方结果。
模型The Decoder精选AI 评分8484 Google 全球上线 Gemini 4 Argon，取代 Pro 系列成为新前沿模型
Google 开始全球上线 Gemini 4 Argon，开发者可通过 AI Studio 和 Gemini 平台的 API 使用，AI Ultra 订阅者可在 Google Antigravity 中使用，Ultra 和 Pro 订阅者可通过 Gemini 应用和 Google 搜索的 AI 模式访问；免费用户和 Plus 订阅者只能使用较弱的 Flash 模型。
推荐理由：材料给出 Gemini 4 Argon 的开放范围、定价与自报基准，可据此判断前沿模型的可用性与成本变化。
模型Google DeepMind精选AI 评分9292 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 与 Gemini API 提供，Google AI Ultra 订阅者可在 Google Antigravity 使用，Ultra 和 Pro 订阅者可在 Gemini 应用和 Search 的 AI Mode 使用。
推荐理由：官方给出 Argon 在编码、科研与安全场景的实测数据与开放入口，可据此判断前沿模型的能力边界。
模型The Decoder同新闻AI 评分7878 Meta 发布前沿模型 Muse Wonder 与 Muse Wonder Full
Meta 发布前沿模型 Muse Wonder 的两个版本，Muse Wonder Full 在 Artificial Analysis Intelligence Index v4.3 上得 56 分，Muse Wonder 得 52 分，前代 Muse Spark 1.3 为 48 分。
模型Import AIAI 评分4242 Import AI 476：创造力与递归自我改进；不如中国的开源权重模型；AI 走向太空
Elorian 与 Scale AI 发布 Humanity's Sixth Sense（HSS）基准，用 522 道题、288 张图片和 234 段短视频（共 17.6 小时）测试多模态模型的直觉视觉推理。
模型The DecoderAI 评分6767 Odyssey 开放世界模型 Odyssey-3 免费研究预览
加州 AI 公司 Odyssey 推出世界模型 Odyssey-3 的公开研究预览，用户可用文本提示词生成可实时探索的交互环境，开发者可申请 API 访问。免费在线演示基于 Odyssey-3 Flash，支持第一人称与第三人称视角；基础模型 14B 参数、生成 832 × 480 视频，Odyssey-3 Pro 支持 1280 × 720。
模型Hugging Face BlogAI 评分4242 TII 推出 Falcon-ASR：1.6B 参数阿拉伯语语音识别模型，主打阿联酋方言
阿布扎比技术创新研究院（TII）发布 Falcon-ASR，这是一个 1.6B 参数的语音识别模型，重点支持阿联酋方言，同时覆盖英语、法语、西班牙语和葡萄牙语。
模型Simon WillisonAI 评分3030 Simon Willison 测试 Claude Opus 5.5 作曲能力
Simon Willison 让 Claude Opus 5.5 为电脑游戏作曲，要求其先设计简单的文本音乐格式并构建可播放的 artifact，还附上示例曲目，目标是达到《猴岛小英雄》初代的音乐水准。结果比预期更贴近《猴岛小英雄》主题，但效果出奇地好。他猜测文本模型作曲能力可能类似此前的 3D 图形能力，是近几个月才涌现的新能力，需用其他新旧模型做实验才能确认。
模型Simon WillisonAI 评分3030 Mistral Large 4 发布
Simon Willison 用 llm 命令行工具让 Mistral Large 4 生成"穿渔网袜在火星上乱穿马路的犰狳"SVG，与 claude-opus-5.5、gpt-6.1-sol、gemini-3.8-flash 同题对比。该测试源于 wren6991 对基准饱和的调侃，各模型均使用默认推理级别。
模型Hugging Face Blog精选AI 评分6262 Liquid AI 发布 d1-3B 与 d1-omni-600M 端侧多模态决策模型
Liquid AI 发布 d1 决策模型家族的两款开放权重模型 d1-3B 和 d1-omni-600M（实验性）。
推荐理由：Liquid AI 公开两款决策模型及端侧与 GPU 实测延迟，可据此判断单次前向决策在边缘设备上的可用性。
模型The DecoderAI 评分6262 Google 发布 EmbeddingGemma 2 多模态嵌入模型
Google 发布开源多模态嵌入模型 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 7.4 亿。Google 称其在多模态嵌入基准上超过参数量两倍的竞品，在 Massive Text Embedding Benchmark（Code）上得分 78.68，比前代 68.76 提升近 10 分。
模型TechCrunch · AIAI 评分6969 Mistral 发布 1T 参数多模态模型 Mistral Large 4
法国 AI 实验室 Mistral AI 于周二发布 Mistral Large 4（ML4），这是一款 1 万亿参数的多模态大模型，昵称 Le Chonk，目前仅通过公开护栏端点访问，计划在三周后完成安全测试再开放权重。