NASA 与 IBM 发布开源月球基础模型,基于 17 年轨道器数据
NASA 与 IBM Research 联合多家学术机构发布 NASA-IBM Lunar Foundation Model,称其为最早的开源月球科学基础模型之一。
NASA 与 IBM Research 联合多家学术机构发布 NASA-IBM Lunar Foundation Model,称其为最早的开源月球科学基础模型之一。
9 月 30 日,上海 AI 公司 StartLux(原点星辉)发布完全开源的决策模型 StartLux-Decision,推出 0.8B、2B、4B、9B 和 27B 五档版本并提供本地部署量化模型。
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。
阿里巴巴 TaoLive AIGC 团队开源音视频联合流式生成模型 TaoMate-H3,基于 MiniMax H3,将三步 LoRA 推理与自回归生成结合,可按文本描述连续生成含对白、歌声或环境音的视频,支持分钟级续写和 480p、768p、1080p 横竖屏输出。
AWS 发布开源决策模型 Strands Decider 2B,基于 Qwen3.5-2B 构建,不生成文本而是在预设选项中做选择并给出置信度,可本地运行。该模型由 AWS 杰出工程师 Marc Brooker 在看过 TypeSafe 的 Jev 后自行开发,曾在同规模模型的 Jevbench 排名上短暂登顶,随后由 Strands Labs 整理发布。
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。
开源项目 Jeff 发布,它是 Qwen3.5 和 Gemma 4 的微调版本,定位为零样本分类器,一次前向计算即返回每个选项的校准概率,不生成文本也无需解析。在 RTX PRO 6000 上约 22 毫秒出一次决策,0.8B 微调版本在 benchmark 上逼近 Jev。
H 公司发布 Holo4 系列智能体模型,包含 27B 稠密版和 35B-A3B MoE 版,两者均已上线 H Models API,权重以 BF16、FP8、NVFP4 和 4-bit GGUF 格式开源在 Hugging Face。
推荐理由:Holo4 用同一套权重覆盖 GUI、代码、MCP 与 API 四类接口,并公开全部评测轨迹,便于对照其成本与能力取舍。
微软研究院推出 GigaPath-Flash 与 GigaTIME-Flash,以蒸馏自十亿参数 GigaPath 编码器的 22M 参数 ViT-S 骨干替代原模型,在 PANDA 前列腺分级和 EBRAINS 脑肿瘤分型基准上以约 50 倍更少算力达到原 GigaPath 3% 以内的性能。
微软研究院发布深度学习交换关联泛函 Skala 1.1,训练数据比首个公开版本多 2.5 倍,在 GMTKN55 上取得 2.8 kcal/mol 的加权平均误差,55 个类别中 32 项排名第一。Skala 现已在 CP2K 中可用,并正集成进 Psi4、FHI-aims、ORCA 和 VASP,同时推出持续追踪各版本计算性能的 living benchmark。
Meta 发布 Muse Glimmer,一个从 Muse 蒸馏到 30B 参数、采用 Apache 2.0 许可的多模态模型,面向本地智能体场景,可用于编码、文档分析和个人助手等隐私敏感应用。
推荐理由:Meta 开源 30B 多模态模型,主打本地智能体场景,并给出与同级模型的基准对比和部署路径。
Google DeepMind 发布 WeatherNext AI 模型,在气旋路径、强度和风场结构预测上达到 SOTA,平均多出约一天预警提前量,相当于气象领域约十年的进展。
推荐理由:WeatherNext 在气旋路径与强度预测上取得约一天预警提前量,并开源模型权重与代码,读者可据此了解 AI 天气预报的当前进展与可用入口。
Mistral AI 发布 Shieldstral,一个 3B 开源权重多模态安全分类器,以 Apache 2.0 许可发布,可在单张 16GB NVIDIA GPU 上运行。它把内容审核建模为策略自适应的问答任务,推理时用自然语言写入策略并输出校准后的安全分数,无需重新训练即可统一文本与图像安全评估。官方称其在文本安全上可匹配最多 7 倍参数量的模型,并在多模态审核上取得新的 SOTA。
推荐理由:3B 开源安全分类器把审核策略放进推理时的自然语言问题里,可据此判断小模型在内容审核上的替代空间。
NVIDIA 发布 Cosmos-H-Dreams,一个面向手术机器人的实时、动作条件生成式仿真器,将 Cosmos-H-Surgical-Simulator 蒸馏为因果少步学生模型,并通过 FlashDreams 流式推理库提供服务。
推荐理由:原文给出实时生成式手术仿真器的蒸馏与推理优化路径,读者可据此判断世界模型进入交互闭环的工程门槛。
Thinking Machines 在 Hugging Face 发布 Inkling 系列开源多模态模型,Inkling 为 975B 总参数、41B 激活参数的 MoE 架构,原生接受图像、文本和音频输入,支持 1M 上下文,训练数据达 45 万亿 token。
推荐理由:原文给出 Inkling 的架构细节、部署配置与基准对比,读者可据此判断这一开源多模态模型的落地门槛。
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 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。
PaddleOCR 发布 PP-OCRv6 通用 OCR 模型家族并上线 Hugging Face,提供 tiny、small、medium 三档,参数从 1.5M 到 34.5M,其中 small 和 medium 支持 50 种语言。
推荐理由:原文给出三档模型参数、检测与识别精度及多后端接入方式,便于按部署场景选型。
智谱发布旗舰模型 GLM-5.2,主打长程任务能力,首次在 1M token 上下文下稳定支撑长程工作,并采用 MIT 开源许可。
推荐理由:GLM-5.2 把 1M 上下文与编码智能体能力结合,并给出与闭源前沿模型的基准对比,可据此判断开源模型在长程任务上的位置。
Google DeepMind 发布实验性开源模型 DiffusionGemma,采用文本扩散方式并行生成整块文本,在专用 GPU 上推理速度最高提升 4 倍。
推荐理由:官方给出 26B MoE 文本扩散模型的速度、显存与质量取舍,便于判断本地低并发场景是否值得换用。
Google DeepMind 发布 Gemma 4 12B,一款面向笔记本电脑的智能体多模态模型,介于边缘端 E4B 与 26B MoE 之间,是首个支持原生音频输入的中等规模 Gemma 模型。
推荐理由:Gemma 4 12B 用无编码器架构把视觉与音频直接接入 LLM 主干,读者可据此判断本地多模态智能体的硬件门槛。
NVIDIA 发布 Nemotron 3.5 Content Safety,基于 Gemma 3 4B IT 微调,把多模态输入、多语言覆盖、自定义企业策略和可审计推理统一到一次推理调用中。
推荐理由:NVIDIA 在 4B 小模型上把多模态、多语言、自定义策略与可审计推理合并进单次推理,并公开训练数据集。
H Company 发布 Holo3.1 计算机使用智能体模型家族,基于 Qwen 系列,覆盖 0.8B、4B、9B 和 35B-A3B 四种尺寸,并首次提供 FP8、Q4 GGUF 和 NVFP4 量化权重。
推荐理由:Holo3.1 给出跨环境与跨框架的鲁棒性提升,并首次提供量化权重,读者可据此判断本地部署计算机使用智能体的可行路径。
JetBrains 发布 Mellum2,一个从零训练的 12B 参数混合专家(MoE)模型,覆盖自然语言与代码,每个 token 仅激活 2.5B 参数,采用 Apache 2.0 许可。官方称其面向路由、RAG、摘要、子智能体和高吞吐编码等低延迟场景,相比同规模模型推理速度提升超过 2 倍,模型已在 Hugging Face 开放下载,技术报告发布于 arXiv。
推荐理由:JetBrains 开源 12B MoE 模型,每 token 仅激活 2.5B 参数,可据此判断轻量模型在路由与 RAG 场景的部署取舍。
Mistral 发布 Mistral Medium 3.5,一个 128B 稠密模型,以修改版 MIT 许可开放权重,成为 Mistral Vibe 和 Le Chat 的默认模型,并支撑 Vibe 的云端远程编码智能体与 Le Chat 的 Work 模式预览。
推荐理由:Mistral 把编码智能体搬到云端并同步开源 128B 权重,读者可据此判断自托管编码智能体的可行边界。
Hugging Face 发布 OlmoEarth v1.1 地球观测模型系列,通过将 Sentinel-2 各分辨率合并为单一 token 缩短序列长度,在保持 v1 性能的同时将计算成本最多降低 3 倍。该系列包含 Base、Tiny 和 Nano 三种规模,权重与训练代码已开放。
Hugging Face 发布 Ettin Reranker 系列六款 Sentence Transformers CrossEncoder 重排序模型,参数规模从 17m 到 1b,基于 Ettin ModernBERT 编码器构建。
IBM 在 Hugging Face 发布两款 Apache 2.0 多语言嵌入模型 granite-embedding-97m-multilingual-r2 与 granite-embedding-311m-multilingual-r2,均基于 ModernBERT,支持 200+ 语言、32K token 上下文(较 R1 提升 64 倍)及 9 种编程语言代码检索。
NVIDIA 发布 Nemotron 3 Nano Omni,一款面向文档分析、多图推理、语音识别、长音视频理解和 GUI 智能体操作的全模态理解模型,在 MMlongbench-Doc、OCRBenchV2、WorldSense、DailyOmni、VoiceBench 等基准上取得领先成绩。
推荐理由:原文给出架构、训练配方与多模态基准对比,读者可据此判断开源全模态模型在文档、音视频与 GUI 智能体上的能力边界。
DeepSeek 发布 V4,两个 MoE 检查点上线 Hub:DeepSeek-V4-Pro 总参数 1.6T、激活 49B,DeepSeek-V4-Flash 总参数 284B、激活 13B,均支持 1M token 上下文窗口。
推荐理由:原文给出 V4 在长上下文推理成本与智能体后训练上的具体设计,可据此判断开源模型做长任务智能体的可行性。
OpenAI 发布 Privacy Filter,一款用于检测和脱敏文本中个人身份信息(PII)的开放权重模型,官方称其准确率达到 SOTA。目前公开信息仅为摘要,未披露模型规模、许可协议与开放入口。
推荐理由:OpenAI 开源一款用于检测和脱敏文本 PII 的开放权重模型,可了解其在隐私合规场景的定位。
Overworld 发布实时视频世界模型 Waypoint-1.5,在 RTX 3090 至 5090 等桌面硬件上可生成最高 720p、60 FPS 的实时环境,并新增面向更广消费级硬件的 360p 版本。
推荐理由:Waypoint-1.5 把实时生成世界模型下放到消费级显卡,读者可据此判断本地交互式世界生成的硬件门槛。
Google DeepMind 发布 Gemma 4 开源模型家族,包含 E2B、E4B、26B MoE 和 31B Dense 四种尺寸,采用 Apache 2.0 许可。
推荐理由:Gemma 4 以 Apache 2.0 开源并覆盖从手机到工作站的四种尺寸,读者可据此判断本地部署与微调的选择空间。
Google DeepMind 的 Gemma 4 多模态模型家族已在 Hugging Face 发布,采用 Apache 2.0 许可,支持图像、文本和音频输入并输出文本。
推荐理由:Hugging Face 官方给出 Gemma 4 五个尺寸的架构细节、部署路径与基准数据,可据此判断端侧多模态选型。
IBM 发布 Granite 4.0 3B Vision,一个面向企业文档理解的紧凑视觉语言模型,以 LoRA 适配器形式搭载在 Granite 4.0 Micro 之上,采用 Apache 2.0 许可在 Hugging Face 开放。
推荐理由:IBM 发布面向企业文档的紧凑视觉语言模型,给出表格、图表与 KVP 抽取的基准对比,可据此判断小模型在文档流水线中的位置。
Mistral AI 发布首款文本转语音模型 Voxtral TTS,4B 参数,支持英语、法语、德语、西班牙语、荷兰语、葡萄牙语、意大利语、印地语和阿拉伯语共 9 种语言,可做情感表达与零样本跨语言音色适配。
推荐理由:Mistral 首款 TTS 模型给出 4B 参数、9 语言与 70ms 延迟等具体指标,并附与 ElevenLabs 的人工对比结果。
Mistral AI 发布 Mistral Small 4,首次将 Magistral 的推理、Pixtral 的多模态和 Devstral 的智能体编码能力统一到单一模型,采用 Apache 2.0 许可。
推荐理由:Mistral Small 4 把推理、多模态与编码智能体能力合并进单一开源模型,并给出可配置推理强度与部署门槛。
Mistral 发布 Leanstral,这是首个面向 Lean 4 的开源代码智能体,采用 6B 激活参数的稀疏架构,权重以 Apache 2.0 许可开放,并接入 Mistral Vibe 与免费 API 端点 labs-leanstral-2603。
推荐理由:Mistral 开源面向 Lean 4 的代码智能体,给出了与 Claude 系列及开源模型的成本与得分对比,可据此判断形式化验证路线的性价比。
Mistral 发布 Voxtral Transcribe 2,包含批量转写的 Voxtral Mini Transcribe V2 和面向实时场景的 Voxtral Realtime,支持说话人分离、上下文偏置和词级时间戳,覆盖 13 种语言。
推荐理由:官方给出两款语音转写模型的延迟、错误率与每分钟价格,可据此判断实时语音场景的选型成本。
Overworld 发布实时交互视频扩散模型 Waypoint-1,可通过文本、鼠标和键盘控制,权重已上线 Hugging Face,Small 版为 2.3B 参数。
推荐理由:原文给出模型权重、训练方法和推理库,读者可据此判断实时交互视频生成的技术路线与可用性。