Ai2 开源 AstaBrief 8B 科学报告生成模型
Ai2 开源 AstaBrief 8B，一个把研究问题与检索到的文献片段转成带引用报告的模型，基于 Qwen3-8B 经 SFT 和 DPO 训练，并同步开放训练数据。
推荐理由：原文公开了训练数据构造、引用过滤与评测细节，可供做科学文献合成与RAG报告生成的团队参考。
#数据/训练
Hugging Face Blog精选AI 评分6262
Hugging Face Blog精选AI 评分7171 NVIDIA 发布开源表格基础模型 Kumo Tabular
NVIDIA 发布开源表格基础模型 Kumo Tabular，属于 Kumo Structured 模型集合，在 Hugging Face 上提供权重，可在单次前向传播中完成分类与回归预测，无需训练、调参和特征工程。
推荐理由：NVIDIA 开源表格基础模型，单次前向即可预测，无需训练与特征工程，并给出四个基准的排名与效率对比。
Microsoft Research精选AI 评分6262 微软研究院发布 Quine：面向生物学复杂性的 AI 研究系统
微软研究院发布 Quine，一个面向生物学复杂性的 AI 研究系统，由跨序列、结构、功能、细胞状态和成像等多模态数据训练的世界模型，以及连接模型、科学工具、文献与研究者的交互式 harness 组成。
推荐理由：微软研究院公开 Quine 的多模态生物世界模型与实验闭环，并给出胰腺癌化合物筛选的湿实验验证结果。
Latent Space精选AI 评分8383 小米发布 MiMo-V2.6-Pro 与 Flash 开源全模态模型，训练成本约 300 万美元
小米发布 MiMo-V2.6 系列开源全模态模型，含 MiMo-V2.6-Pro 与 MiMo-V2.6-Flash，并推出输出速度最高提升 20 倍的 UltraSpeed 版本。
推荐理由：小米首次进入前沿开源模型序列，其RL环境与训练配方开源，可观察后训练成本压缩到何种程度。
Google DeepMind精选AI 评分7878 Google DeepMind 发布 WeatherNext 3 全球天气 AI 模型
Google DeepMind 与 Google Research 发布 WeatherNext 3，称其为目前最先进、最准确的全球天气模型，直接学习实时卫星观测数据，每小时生成一次预报，地表变量分辨率达 5 公里，整体比上一代 WeatherNext 2 清晰约 5 倍。
推荐理由：官方给出与上一代的分辨率、更新频率和降水精度对比，可据此判断AI天气预报在谷歌产品中的落地程度。
Google Research精选AI 评分6060 Google 发布 TimesFM-3 多变量零样本时间序列基础模型
Google Research 发布 TimesFM-3，这是其首个原生支持多变量预测的时间序列基础模型，参数 330M，在超过 1 万亿时间点的真实与合成时间序列语料上预训练。
推荐理由：原文给出 330M 参数、1 万亿时间点预训练与三项基准排名，可据此判断多变量零样本预测的当前水位。
Mistral AI精选AI 评分7171 Mistral 发布 Leanstral 1.5 形式化验证模型
Mistral 发布 Leanstral 1.5，采用 Apache-2.0 许可，119B 总参数、6B 激活参数，在形式化验证上大幅升级：miniF2F 达到 100%，PutnamBench 解出 587/672 题，FATE-H 87%、FATE-X 34% 均为新 SOTA。
推荐理由：官方给出 Leanstral 1.5 在形式化验证基准上的成绩与成本对比，可据此判断开源证明模型的实用边界。
Google Research精选AI 评分7676 Google 发布 TabFM 零样本表格数据基础模型
Google Research 发布 TabFM，一个面向表格数据分类与回归的零样本基础模型，将表格预测重构为上下文学习问题，无需手动训练、超参数调优和特征工程，单次前向传播即可对未见过的表格生成预测。
推荐理由：原文给出零样本表格预测的架构设计与 TabArena 基准对比，可据此判断它能否替代传统树模型流程。
OpenAI News精选AI 评分8282 OpenAI 发布 GPT-5.2，面向科学与数学能力升级
OpenAI 发布 GPT-5.2，称其为目前数学与科学能力最强的模型，在 GPQA Diamond 和 FrontierMath 等基准上刷新 SOTA。官方表示这些提升已转化为实际研究进展，包括解决一个开放理论问题并生成可靠的数学证明。
推荐理由：OpenAI 官方给出 GPT-5.2 在数学与科学基准上的新结果，并说明这些提升如何落到实际研究进展中。
Google DeepMind精选AI 评分6262 Google DeepMind 发布天气预报模型 WeatherNext 2
Google DeepMind 与 Google Research 发布天气预报模型 WeatherNext 2，称其生成预报速度比前代快 8 倍，分辨率最高可达 1 小时，并能在单个 TPU 上不到一分钟生成数百种可能天气情景。
推荐理由：官方给出 8 倍生成速度、1 小时分辨率与 99.9% 变量超越前代等指标，可据此判断 AI 天气预报的可用性边界。
Hugging Face Blog精选AI 评分6060 Numina 与 Kimi 团队发布 Kimina-Prover-72B 定理证明模型
Numina 与 Kimi 团队发布基于 Qwen2.5-72B、采用 Kimi k1.5 RL 流程训练的定理证明模型 Kimina-Prover-72B，同时开源基于 Qwen3-8B 和 Qwen3-1.7B 的两个蒸馏版本。
推荐理由：原文给出 Kimina-Prover 系列在 miniF2F 上的成绩与 TTRL 搜索、错误修复两项方法细节，可据此了解形式化定理证明的当前进展。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 Hugging Face 发布 SmolLM3：3B 多语言长上下文推理模型
Hugging Face 发布 SmolLM3，一个完全开源的 3B 模型，在 11T token 上训练，支持 6 种语言和最长 128k 上下文，并提供 think / no_think 双模式推理。
推荐理由：Hugging Face 公开了 3B 模型的完整训练配方与数据配比，读者可据此复现或改进同规模模型。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 Falcon-H1 发布 0.5B 至 34B 混合架构开源模型系列
Falcon-H1 系列发布六个开源模型，参数规模从 0.5B 到 34B，每个尺寸均提供 base 与 instruct 版本，采用 Apache 2.0 许可。
推荐理由：Falcon-H1 用注意力与 SSM 并行混合架构覆盖 0.5B 到 34B 六个尺寸，可对照其长上下文吞吐与同尺寸 Transformer 模型的取舍。
Hugging Face Blog精选AI 评分7373 Answer.AI 与 LightOn 发布 ModernBERT，替代 BERT 的编码器模型
Answer.AI 与 LightOn 发布 ModernBERT，一个仅编码器模型系列，提供 base（149M 参数）和 large（395M 参数）两个版本，支持 8192 token 上下文，可作 BERT 类模型的直接替换。
推荐理由：ModernBERT 以 8k 上下文和更快推理替换 BERT 类编码器，读者可据此判断 RAG 与代码检索的升级空间。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 TII 发布 Falcon3 开源模型家族，含 1B 至 10B 五个基础模型
阿布扎比 TII 发布 Falcon3 开源模型家族，包含 Falcon3-1B-Base、3B-Base、Mamba-7B-Base、7B-Base 和 10B-Base 五个基础模型，参数均在 100 亿以下。
推荐理由：Falcon3 给出五个开源模型的训练路径与基准对比，可据此判断小参数模型的效率取舍。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 Cohere For AI 发布 Aya Expanse 8B 与 32B 多语言模型
Cohere For AI 发布 Aya Expanse 系列多语言模型，包含 8B 和 32B 两个参数规模，并以开放权重形式发布。
推荐理由：Cohere For AI 公开了 Aya Expanse 的完整后训练流程，读者可了解数据套利、多语言偏好训练与模型合并如何组合成多语言能力。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 Hugging Face 发布 SmolLM 系列小模型，含 135M、360M 和 1.7B 三档
Hugging Face 发布 SmolLM 系列小语言模型，包含 135M、360M 和 1.7B 三种参数规模，并同步开源训练语料 SmolLM-Corpus。
推荐理由：原文公开了 135M 到 1.7B 三档小模型的训练数据配方与评测对比，可据此判断端侧小模型的取舍。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 StarCoder2-15B-Instruct 发布：全透明自对齐代码生成模型
Hugging Face 发布 StarCoder2-15B-Instruct-v0.1，这是首个完全自对齐、全透明且许可宽松的代码大语言模型，无需人工标注或从 GPT-4 等专有模型蒸馏数据。
推荐理由：StarCoder2-15B-Instruct 用自生成数据完成指令微调，其开源流程与评测对比可供代码模型训练参考。
Hugging Face Blog精选AI 评分7474 BigCode 发布 StarCoder2 系列代码模型与 The Stack v2 数据集
BigCode 发布 StarCoder2，这是新一代透明训练的开放代码大语言模型，包含 3B、7B、15B 三个参数规模，全部基于新的高质量代码数据集 The Stack v2 训练。
推荐理由：BigCode 同时放出三个尺寸的代码模型与配套数据集，读者可据此了解开源代码模型在参数规模与训练数据上的最新配置。
Mistral AI精选AI 评分7878 Mistral AI 发布首个 7B 参数开源模型 Mistral 7B
Mistral AI 发布首个 7B 参数模型 Mistral 7B，采用 Apache 2.0 许可，称其在所有标准英文与代码基准上超过现有 13B 参数以下的开源模型。
推荐理由：Mistral AI 借首款开源模型发布同时交代了开源路线与商业部署计划，可看清其早期定位。