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。
#数据/训练
The DecoderAI 评分3838
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 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。
爱范儿AI 评分7272 Gemini 4 Argon 正式发布，写作与知识能力领先编程
Google 发布 Gemini 4 Argon，官方称其在 18 项测试中 13 项领先，知识与长文本能力明显强于编程和 Agent 能力。
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。
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。
Microsoft ResearchAI 评分4242 微软发布 GigaPath-Flash 与 GigaTIME-Flash：高效病理基础模型迈向人群级发现
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。
Microsoft ResearchAI 评分3636 微软 Skala 1.1 发布：训练数据扩大 2.5 倍，并集成进 CP2K 等主流 DFT 软件
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。
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。
Hugging Face BlogAI 评分3838 OlmoEarth v1.1 发布：更高效的地球观测模型系列
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 BlogAI 评分4444 Hugging Face 发布 Ettin Reranker 系列：六款 CrossEncoder 重排序模型
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。
Hugging Face BlogAI 评分4141 Granite Embedding Multilingual R2 发布：Apache 2.0 多语言嵌入模型，32K 上下文
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。
Hugging Face BlogAI 评分4949 Falcon-H1-Arabic 发布：混合 Mamba-Transformer 架构的阿拉伯语模型家族
Falcon-H1-Arabic 阿拉伯语模型家族发布，包含 3B、7B、34B 三个参数规模，采用 Mamba 与 Transformer 注意力并行的 Falcon-H1 混合架构。
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 BlogAI 评分3636 WRITER 发布 Palmyra-mini 系列开源小模型，含两款推理变体
WRITER 发布 Palmyra-mini 系列三款开源模型，参数规模 1.5B 至 1.7B，包括非思考基础版 palmyra-mini 及两款经 CoT 训练的推理变体 palmyra-mini-thinking-a 和 palmyra-mini-thinking-b。
Hugging Face BlogAI 评分5050 Hugging Face 发布 mmBERT：基于 ModernBERT 的多语言编码器，覆盖 1800+ 语言
Hugging Face 发布 mmBERT，一个基于 ModernBERT 架构的多语言编码器模型，在 3T+ tokens、1800 多种语言上训练，成为首个在性能上超越 XLM-R 的多语言模型。base 版含 110M 非嵌入参数（总计 307M），采用 Gemma 2 tokenizer，训练分三阶段将语言数从 60 逐步扩展至 1833，并引入逆掩码率调度与退火语言学习等新技术。
Hugging Face BlogAI 评分4444 Kimina-Prover-RL：开源 Lean 4 定理证明训练管线，兼容 verl
Hugging Face 发布开源训练管线 kimina-prover-rl，用于 Lean 4 形式化定理证明，基于 DeepSeek-R1 启发的"先推理后生成"范式，并完全兼容 verl 框架。
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 BlogAI 评分4343 Falcon-Arabic：阿拉伯语语言模型的突破
阿联酋 TII 发布 7B 参数的 Falcon-Arabic，基于 Falcon 3 架构，支持阿拉伯语、英语等多种语言，上下文长度 32,000 tokens。该模型在 OALL v2 基准上超越同尺寸及至多 4 倍大的阿拉伯语 LLM，训练采用扩展 32,000 个阿拉伯语 token 的词表与 100% 原生阿拉伯语数据。
Hugging Face BlogAI 评分5858 Falcon-Edge 发布 1B 与 3B 三值权重语言模型
Falcon-Edge 系列发布，基于 BitNet 架构的三值（1.58bit）语言模型，提供 1B 和 3B 两种规模，每种规模各有 base 与指令微调版本。
Hugging Face BlogAI 评分4040 Visual Salamandra 发布：将 7B 多语言 LLM 扩展至图像与视频
语言技术实验室发布 Visual Salamandra，将 Salamandra Instructed 7B 大语言模型扩展至图像和视频多模态任务。
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 BlogAI 评分2222 XLSCOUT 推出 ParaEmbed 2.0：面向专利与 IP 的嵌入模型，获 Hugging Face 专家支持
XLSCOUT 发布专有嵌入模型 ParaEmbed 2.0，基于 Hugging Face 专家支持计划合作，在多领域专利数据上微调，准确率较 2023 年 10 月发布的 ParaEmbed 1.0 提升 23%。该模型用于专利撰写、无效检索和新颖性比对，借助 Hugging Face Inference Endpoints 与 TEI，嵌入吞吐从约 300 个/秒提升至约 2700 个/秒。
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。
Hugging Face Blog精选AI 评分7878 TII 的 Falcon 180B 上线 Hugging Face
TII 发布 Falcon 180B 并上线 Hugging Face，模型有 1800 亿参数，在 3.5 万亿 token 的 RefinedWeb 数据上预训练，是当时最大的公开可用语言模型。
推荐理由：原文给出 Falcon 180B 的参数量、训练数据与评测对比，可据此判断开源大模型当时的规模上限。
Hugging Face Blog精选AI 评分6060 Segmind 开源 SD-Small 与 SD-Tiny 知识蒸馏代码和权重
Segmind 开源了压缩版 Stable Diffusion 模型 SD-Small 和 SD-Tiny 的权重与蒸馏训练代码，两者参数量分别比基础模型少 35% 和 55%，同时保持接近的图像保真度。
推荐理由：Segmind 开源了 SD-Small 与 SD-Tiny 的蒸馏代码和权重，并给出参数量、加速比与使用方式，便于复现和二次微调。
Hugging Face Blog精选AI 评分7878 Falcon 模型家族落地 Hugging Face 生态
阿布扎比 TII 发布 Apache 2.0 许可的 Falcon 语言模型家族，包含 Falcon-40B 和 Falcon-7B 两个基础模型及对应 Instruct 版本。
推荐理由：梳理 Falcon 系列在 Hugging Face 生态中的推理、量化与微调路径，可了解开源大模型的落地方式。
Hugging Face Blog精选AI 评分7878 BigCode 发布 StarCoder 代码大模型
BigCode 发布 StarCoder 与 StarCoderBase 两个代码大模型，基于 GitHub 宽松许可数据训练，覆盖 80 多种编程语言，参数规模约 15B、训练 1 万亿 token。
推荐理由：BigCode 公开了 StarCoder 的权重、训练数据与评测结果，读者可据此判断开源代码模型当时的能力水位。
Hugging Face Blog精选AI 评分8282 Hugging Face 发布 176B 参数开源多语言模型 BLOOM
Hugging Face 发布 BLOOM，一个 176B 参数的多语言大语言模型，可生成 46 种自然语言和 13 种编程语言的文本，对西班牙语、法语、阿拉伯语等多数语言是首个超过 100B 参数的语言模型。
推荐理由：BLOOM 以 176B 参数覆盖 46 种自然语言并公开训练中间检查点，为研究大模型内部机制提供了少见的开放样本。