NVIDIA 发布 Kumo Relational 关系型基础模型，无需训练即可预测
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。
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模型发布 最新动态
新模型的发布、开源与迭代：大模型厂商的旗舰更新、开源权重放出、性能与价格变化的第一时间记录。
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模型发布的精选
Hugging Face Blog精选AI 评分7272
NVIDIA Newsroom精选AI 评分6060 NVIDIA 与华盛顿大学蛋白设计研究所发布开源模型 RFD4-Proteina
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 Blog精选AI 评分7070 NVIDIA 扩展开放模型家族，覆盖语言、机器人、生物与量子计算
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。
Hugging Face Blog精选AI 评分6969 NVIDIA 发布 Cosmos3-H-Dreams 手术生成式模拟模型
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。
The Decoder精选AI 评分7878 OpenAI 称 GPT-6 在 COBOL、Fortran 等遗留编程语言上表现大幅提升
OpenAI 表示已针对 COBOL、Fortran、Visual Basic 等训练代码稀缺的“低资源”语言改进最新模型，并构建了 MultiLangBench 和 COBOL 迁移两项评测来衡量进展。
推荐理由：OpenAI 公布 GPT-6 系列在 COBOL、Fortran 等低资源语言上的评测结果，可对照旧版本看提升幅度。
Mistral AI精选AI 评分7878 Mistral 发布 Voxtral 3 语音模型家族与语音智能体 SDK
Mistral 发布 Voxtral 3 语音模型家族，包含 Voxtral Small Transcribe 3、Voxtral Mini Transcribe 3。
推荐理由：原文给出语音智能体全链路模型与 SDK 的延迟、价格和多语言指标，可据此比较自建语音栈的成本与部署选择。
MarkTechPost精选AI 评分7878 DeepSeek 发布 V4.1-Flash-1017，DeepSWE 得分 77.0 并开放 Search API
DeepSeek 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017，已在官网、App 和 API 上线，以 deepseek-flash 模型名提供服务，DeepSWE v1.1 得分 77.0，高于上一版 V4.1-Flash 的 74.2。
推荐理由：材料列出 11 项基准的逐项对比与 Search、Fetch API 定价，可据此判断该检查点在编码智能体场景中的位置。
AWS Machine Learning Blog精选AI 评分6767 Reflection AI 开源编码智能体模型 Beam，并在 AWS 上提供部署路径
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 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。
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。
Hugging Face Blog精选AI 评分6767 Hugging Face 发布 501B 开源模型 Beam
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。
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。
Hugging Face Blog精选AI 评分7171 Liquid AI 发布 LFM2.5-24B-A2B 端侧推理智能体模型
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。
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。
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。
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。
Latent Space精选AI 评分8080 Meta 发布 Muse Wonder 与 Muse Wonder Full 模型家族
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。
TechCrunch · AI精选AI 评分8080 Meta 发布首个前沿模型 Muse Wonder 与 Muse Wonder Full
Meta 的 Superintelligence Lab 发布 Muse Wonder 和 Muse Wonder Full 两款模型，这是该公司首次推出前沿模型。
推荐理由：Meta 首次发布前沿模型，给出定价、基准对比与仅限订阅的开放方式，可据此判断其市场位置。
Latent Space精选AI 评分8080 Anthropic 发布 Claude Haiku 5.5，定价对齐 GPT-6 Luna
Anthropic 发布 Claude Haiku 5.5，这是 Haiku 系列约一年来的首次更新，定价与 OpenAI 的 GPT-6 Luna 持平，官方称平均运行成本比 Haiku 4.5 低约 75%。
推荐理由：汇总了 Haiku 5.5 的定价、第三方评测与 token 消耗数据，可据此判断小模型在智能体工作流中的成本取舍。
Simon Willison精选AI 评分7878 Anthropic 发布 Claude Haiku 5.5，定价对齐 GPT-6 Luna
Anthropic 发布快速低成本模型 Claude Haiku 5.5，定价为每百万 token 输入 0.10 美元、输出 0.50 美元，与 OpenAI 上月发布的 GPT-6 Luna 相同，但超过 100,000 token 后涨价 5 倍至 0.50/2.50 美元。
推荐理由：作者实测了 Haiku 5.5 的定价、tokenizer 与推理档位，可据此判断它在长上下文场景下与 GPT-6 Luna 的取舍。