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 推出 Kumo Anomaly(原 NV-Tesseract AD-Diffusion),一个基于扩散模型的多变量时间序列异常检测模型,约 800 万参数,以 Apache 2.0 许可开源,代码与权重分别为 NVIDIA/Kumo-TS 和 nvidia/Kumo-Anomaly。
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。
NVIDIA 发布 Cosmos3-H-Dreams,基于 Cosmos3-H-Embodied-Nano 和临床胆囊切除视频与机器人运动学训练,可在单张 NVIDIA RTX PRO 6000 GPU 上实时生成受动作控制的手术场景。
推荐理由:原文交代了从桌面缝合到临床胆囊切除场景的迁移路径,以及教师蒸馏到四步、两步学生模型的取舍。
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。
Reflection AI 发布开源权重模型 Beam,面向编码智能体与长周期任务,总参数 501B、激活参数 23B,Reflection 称有效上下文长度为 100 万 token,权重以 Apache 2.0 许可在 Hugging Face 发布,提供 BF16、FP8、NVFP4 三种 checkpoint。
推荐理由:文章给出 Beam 的参数量、上下文长度与三种 AWS 部署路径,可据此评估开源编码模型的自托管成本。
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。
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。
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。
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。