Recursive 发布 Flint 开源编码模型:40B MoE、2.5B 激活参数,可在本地运行
Recursive Superintelligence 发布首个模型 Flint,这是一个面向编码智能体的 MoE 模型,总参数 39.8B、每 token 激活约 2.5B,权重以 Apache 2.0 协议在 Hugging Face 开放。
Recursive Superintelligence 发布首个模型 Flint,这是一个面向编码智能体的 MoE 模型,总参数 39.8B、每 token 激活约 2.5B,权重以 Apache 2.0 协议在 Hugging Face 开放。
AI 初创公司 Recursive 发布首个模型 Flint,这是一个可在笔记本上离线运行、以 Apache 2.0 许可在 Hugging Face 免费下载的编码模型,公司称其研发过程大部分由内部自动化研究系统 Eureka Machine 参与,小团队不到四个月从零建成。
NVIDIA 发布预训练关系型基础模型 Kumo Relational,可直接在企业数据库上做预测,单次前向推理读取最多 10000 条历史样本作为上下文,无需任务特定训练、特征工程或表扁平化。
推荐理由:原文给出预训练关系型基础模型在41项任务上的对比结果与开源入口,可据此判断免训练预测能否替代现有XGBoost流水线。
IBM 更新 Granite Speech 系列,新增 granite-speech-5.0-2b,并修订 granite-speech-5.0-470m-turboctc 和 granite-speech-4.1-2b-plus。
NVIDIA 发布多变量时序预测模型 Kumo Forecast(原 NV-Tesseract Forecasting),以 MOMENT-1-large 为骨干,约 3.4 亿参数编码器加可训练预测头,编码器与嵌入层权重冻结。
NVIDIA 与 UW Medicine 蛋白设计研究所发布开源模型 RFD4-Proteina,将可编程蛋白质设计与搜索能力结合,可按分子输入、约束和评分目标生成并优化设计。
推荐理由:原文给出 RFD4-Proteina 的开放获取渠道和四类基准测试结果,读者可据此判断蛋白质设计模型与科学智能体的结合方式。
NVIDIA 扩展其开放模型家族,覆盖语言、机器人、生物和量子计算,包括新的 Nemotron 3.5 Super VL 与 Nemotron 3.5 Bolt、Nemotron Retriever、Kumo 结构化数据基础模型、Cosmos 3.5 世界模型、Alpamayo 2 Edge、BioNeMo 与 Ising。
推荐理由:原文一次性列出语言、机器人、生物、量子多条开放模型线及各自落地伙伴,便于比较英伟达开放模型组合的覆盖范围。
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。
MiniMax 发布推理模型 M3.1 Flash,在 Artificial Analysis Intelligence Index 上得 42 分,比前代 M3 高 13 分,单任务成本不到其一半。
英伟达发布面向常驻智能体和边缘计算的开放权重模型,其中 Nemotron 3.5 Super VL 为 1200 亿参数的企业级模型,英伟达称其在指令遵循和工具调用任务上可达到与 Nemotron 3 Ultra 相近的准确率。
阶跃星辰(StepFun)发布 Step 5 Preview 开放权重,FP8 与 BF16 检查点已上线 Hugging Face 和 ModelScope。
Kyutai 与 Inria、École des Ponts 发布 2.4B 参数的视觉语言动作模型 REKI,权重已在 Hugging Face 开放,采用 CC BY-NC-SA 4.0 非商用许可。
Meta 发布 Muse Spark Open AI 模型,称其为迄今能力最强的美国开放权重模型。Meta 还称该模型是同类中首个可借助最新 MLX 框架,在两台搭载 Apple M5 Ultra 的 Mac Studio 上于桌面端运行。报道提到 Meta 与 Apple 就此展开合作。
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。
Black Forest Labs 发布 FLUX 3 Image Klein,这是一个 56 亿参数的开源权重图像模型,支持原生 4K 生成、像素级编辑以及最多十张参考图生成。相比前代参数减少 38%,官方称其内部测试中仍优于闭源竞品,并可在仅 8 GB 显存的 GPU 上运行。
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。
Meta 与 Apple 合作推出开放权重模型 Muse Spark Open,该模型可在 Apple silicon 上本地运行。
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。
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。
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。
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。
Hugging Face 博客发布标题为 Welcome Beam 的文章,宣布一个 501B 的开源模型 Beam,称其可被用户拥有、定制和扩展。材料抓取失败,正文不可用,除标题外的能力、许可和开放方式均未披露。
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。
Liquid AI 发布 LFM2.5-24B-A2B,这是一个 24B 参数、每 token 仅 2B 激活参数的推理模型,面向端侧智能体,会先思考再作答并调用工具。
推荐理由:原文给出模型架构、16 项基准对比和端侧推理速度,可据此判断本地智能体的可行边界。
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。
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。
LangChain 表示 GLM-5、MiniMax M2.7 等开源模型在文件操作、工具调用和指令遵循等核心智能体任务上已能匹配闭源前沿模型,且成本和延迟更低。文章称将展示其评测结果,并说明如何在 Deep Agents 中使用这些模型。
推荐理由:LangChain 用自家评测说明开源模型在智能体核心任务上的位置,可据此判断成本与延迟取舍。
Meta Superintelligence Labs 发布第二代模型家族 Muse Wonder 与 Muse Wonder Full,前者通过 Meta Model API 和 Muse Code 提供,后者仅面向 Muse Code 订阅用户。
推荐理由:汇总了 Meta Muse Wonder 系列的发布细节与多家第三方评测数据,可对照其与 Opus 5.5、GPT-6 系列的位次差异。
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。
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。
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。
Musubi 发布轻量决策模型 PolicyLM-1.7B,开放权重,可将纯英文写成的内容政策在 50 毫秒内应用到消息上。该模型成本与速度接近主流社交平台使用的 AI 分类器,但具备现代 LLM 的灵活性,无需专门训练即可执行复杂政策,政策变更时也无需重新训练。Musubi 联合创始人 Filip Jankovic 称,这能让平台管理者以可扩展、可定制的方式主动标注内容。
Mistral 发布 1 万亿参数模型 Mistral Large 4(昵称 Le Chonk),任何人可使用和定制,目前处于预览阶段,最终版本将在本月底推出。
OpenAI 从一个未公开的内部前沿模型发布 722 篇数学手稿,归入 372 个相关结果族,来自约 4000 个研究问题的评估,平均每个结果约用 3 小时 ChatGPT Pro 思考算力。
推荐理由:OpenAI 内部模型一次性产出 722 篇数学手稿,读者可据此了解 AI 数学研究的规模与验证争议。