StartLux 开源决策模型 StartLux-Decision 发布，Decision Index 得分超过 Jev
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。
#部署/工程
机器之心AI 评分7171
TechCrunch · AIAI 评分5555 AWS 开源发布决策模型 Strands Decider 2B
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。
雷峰网AI 评分6666 阶跃星辰 Step 5 Preview 发布，AA 智能指数 44 分位列全球开源前二
阶跃星辰发布 Step 5 Preview，在 Artificial Analysis Intelligence Index 上取得 44 分，位列全球开源前二，参数规模 600B，上下文窗口 1M token。
Hugging Face Blog精选AI 评分7171 H 公司发布 Holo4 系列智能体模型，含 27B 稠密与 35B-A3B MoE 两个版本
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。
NVIDIA Blog精选AI 评分6262 NVIDIA Vera Rubin NVL72 首次亮相 MLPerf Inference v6.1 并取得领先性能
NVIDIA 在 MLPerf Inference v6.1 中首次提交 Vera Rubin NVL72 预览结果，在 Qwen3-VL 上吞吐量最高达 GB300 NVL72 的 3.7 倍，在 DeepSeek-R1 上最高达 2.5 倍。
推荐理由：MLPerf Inference v6.1 结果给出 Vera Rubin NVL72 与 GB300 NVL72 的吞吐、扩展效率和软件优化数据，可作为推理基础设施选型的参考。
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。
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。
OpenAI News精选AI 评分6262 OpenAI 下调 GPT-5.6 在 Luna 与 Terra 上的定价
OpenAI 宣布下调 GPT-5.6 在 Luna 和 Terra 上的定价，并介绍更高效的模型如何帮助企业在规模化场景中部署 AI 工作流。原文未披露具体价格数字与模型能力细节。
推荐理由：OpenAI 公布 GPT-5.6 在 Luna 与 Terra 上的更低定价，读者可据此评估企业级 AI 工作流的部署成本。
Hugging Face Blog精选AI 评分6666 NVIDIA 发布 Cosmos-H-Dreams 实时手术机器人生成式仿真器
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。
Hugging Face Blog精选AI 评分8787 Thinking Machines 发布 Inkling 与 Inkling-Small 开源多模态模型
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 AI精选AI 评分6767 Mistral 发布 OCR 4 文档解析模型
Mistral 发布 OCR 4，在提取文本之外返回边界框、块类型分类和逐页逐词置信度分数，支持 170 种语言、10 个语系，可单容器自托管部署。
推荐理由：官方给出 OCR 4 的边界框、块分类与置信度输出，以及自托管和按页计价方案，便于评估文档解析管线。
Hugging Face Blog精选AI 评分6060 PP-OCRv6 上线 Hugging Face：1.5M 到 34.5M 参数支持 50 语言 OCR
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。
Hugging Face Blog精选AI 评分8585 智谱发布 GLM-5.2，面向长程任务支持 1M 上下文
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精选AI 评分7878 Google DeepMind 发布 DiffusionGemma 文本扩散模型，推理速度最高提升 4 倍
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。
Hugging Face Blog精选AI 评分7272 H Company 发布 Holo3.1 计算机使用智能体模型家族
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。
Hugging Face Blog精选AI 评分6060 JetBrains 发布 Mellum2：12B 混合专家模型
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。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 H Company 发布 Holotron-12B 计算机操作智能体模型
H Company 发布 Holotron-12B，一个基于 NVIDIA Nemotron-Nano-2 VL 后训练的多模态计算机操作模型，现已上线 Hugging Face，采用 NVIDIA Open Model License。
推荐理由：原文给出模型来源、混合 SSM 架构与吞吐对比数据，读者可据此判断其在长上下文智能体场景的部署取舍。
Hugging Face Blog精选AI 评分7474 Overworld 发布 Waypoint-1 实时交互视频扩散模型
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。
Mistral AI精选AI 评分6262 Mistral 发布 OCR 3，表单与手写识别胜率较上代提升 74%
Mistral 发布文档解析模型 Mistral OCR 3，在表单、扫描件、复杂表格和手写内容上相对 Mistral OCR 2 的整体胜率为 74%，官方称其准确率超过企业级文档处理方案和 AI 原生 OCR 方案。
推荐理由：官方给出 OCR 3 相对上一代在表单、手写和复杂表格上的胜率与定价，可据此判断文档解析成本与适用场景。
Mistral AI精选AI 评分8080 Mistral 发布 Devstral 2 编码模型家族与 Vibe CLI
Mistral 发布 Devstral 2 编码模型家族，含 123B 的 Devstral 2 和 24B 的 Devstral Small 2，均开源，前者采用修改版 MIT 许可，后者采用 Apache 2.0。
推荐理由：官方给出两款开源编码模型的参数、许可与 SWE-bench 成绩，并附独立人工评测对比，可据此判断开源编码模型与闭源模型的差距。
Mistral AI精选AI 评分8080 Mistral 发布 Mistral 3 系列，含 675B 参数 Mistral Large 3 与 3B/8B/14B Ministral 3
Mistral 发布 Mistral 3 系列，包括 14B、8B、3B 三个稠密小模型和迄今最强的 Mistral Large 3，后者为稀疏 MoE，41B 激活参数、675B 总参数，全部以 Apache 2.0 许可开源。
推荐理由：Mistral 3 全系以 Apache 2.0 开源并给出 NVFP4 量化与多平台部署路径，可据此判断开源前沿模型的落地成本。
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。
OpenAI News精选AI 评分7878 OpenAI 面向开发者发布 GPT-5.1
GPT-5.1 已在 API 中开放，带来更快的自适应推理、扩展的提示词缓存和改进的编码表现。同时新增 apply_patch 和 shell 两个工具。
推荐理由：GPT-5.1 进入 API，开发者可据此判断自适应推理、缓存与编码能力的升级幅度。
OpenAI News精选AI 评分8282 OpenAI 发布 gpt-oss-120b 与 gpt-oss-20b 两款开源权重模型
OpenAI 发布 gpt-oss-120b 和 gpt-oss-20b 两款开源权重语言模型，采用 Apache 2.0 许可。官方称这两款模型在推理任务上优于同规模开源模型，具备较强的工具调用能力，并针对消费级硬件的高效部署做了优化。
推荐理由：OpenAI 开源两款权重模型并给出尺寸与许可，读者可据此判断消费级硬件上的部署与推理选择。
Mistral AI精选AI 评分6262 Mistral 发布代码嵌入模型 Codestral Embed
Mistral AI 发布首个面向代码的嵌入模型 Codestral Embed，官方称其在真实代码数据检索任务上优于 Voyage Code 3、Cohere Embed v4.0 和 OpenAI 的大型嵌入模型。
推荐理由：官方给出代码嵌入模型在检索基准上的对比与按维度裁剪的存储成本权衡，可据此评估代码 RAG 的选型。
Mistral AI精选AI 评分7676 Mistral AI 发布 Mistral Medium 3，主打低成本企业部署
Mistral AI 发布 Mistral Medium 3，称其在基准测试中达到 Claude Sonnet 3.7 九成以上水平，定价为每百万 token 输入 0.4 美元、输出 2 美元。
推荐理由：官方给出 Mistral Medium 3 的定价与对标基准，读者可据此判断企业级模型的成本与部署门槛。
Hugging Face Blog精选AI 评分8282 Google 发布 Gemma 3 开源多模态模型，覆盖 1B 至 27B 四种尺寸
Google 发布 Gemma 3 系列开放权重模型，包含 1B、4B、12B、27B 四种尺寸，均有预训练和指令微调版本。4B、12B、27B 支持图像与文本输入及 140 多种语言，上下文窗口从 Gemma 2 的 8k 提升至 128k（1B 为 32k）。
推荐理由：梳理 Gemma 3 的四种尺寸、多模态与 128k 上下文等规格，并给出 transformers 与端侧推理的可用路径。
Mistral AI精选AI 评分6262 Mistral 发布 24B 区域语言模型 Mistral Saba
Mistral AI 发布 Mistral Saba，这是其首个专门面向区域语言的模型，参数规模 24B，基于中东和南亚地区精选数据集训练。该模型支持阿拉伯语和多种印度语系语言，在南印度语系如泰米尔语上表现突出，官方称其回答比规模大 5 倍以上的模型更准确，同时速度更快、成本更低。
推荐理由：Mistral 推出面向中东和南亚的区域语言模型，读者可了解其参数规模、语言覆盖和本地部署方式。
Mistral AI精选AI 评分6262 Mistral AI 发布 Codestral 25.01 代码模型
Mistral AI 发布 Codestral 25.01，采用更高效的架构和改进的 tokenizer，生成与补全代码速度约为原版 Codestral 的 2 倍，上下文长度提升至 256k。
推荐理由：官方给出 Codestral 25.01 的架构与 tokenizer 变化、256k 上下文及多项 FIM 基准对比，可据此判断其在代码补全场景的位置。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 IBM 等联合发布 Bamba-9B 混合 Mamba2 模型
IBM、Princeton、CMU 和 UIUC 联合发布 Bamba-9B，一个基于完全开放数据训练的混合 Mamba2 模型，训练数据量 2.2T tokens。
推荐理由：原文给出混合 Mamba2 架构在 vLLM 中的吞吐与延迟实测数据，以及开放权重和训练配方，便于判断该架构的推理效率取舍。
Mistral AI精选AI 评分7070 Mistral 发布 Pixtral 12B 多模态模型
Mistral AI 发布 Pixtral 12B，一个原生多模态模型，采用 400M 参数从头训练的视觉编码器和基于 Mistral Nemo 的 12B 多模态解码器，支持可变图像尺寸与 128k token 上下文窗口内的多图输入。
推荐理由：官方给出架构细节、MMMU 等基准对比和 Apache 2.0 许可，可据此判断开源多模态模型的当前水位。
Mistral AI精选AI 评分7878 Mistral AI 发布 Mistral Large 2，123B 参数支持 128k 上下文
Mistral AI 发布 Mistral Large 2，参数规模 123B，支持 128k 上下文窗口和数十种语言，可在单节点上实现大吞吐推理。官方称其在 MMLU 上达到 84.0% 准确率，代码与推理表现与 GPT-4o、Claude 3 Opus、Llama 3 405B 相当，并针对减少幻觉和指令遵循做了优化。
推荐理由：Mistral Large 2 以 123B 参数实现单节点高吞吐，并给出与 GPT-4o、Claude 3 Opus 的对比数据，便于判断开源模型的性能成本位置。
Hugging Face Blog精选AI 评分8888 Meta 发布 Llama 3.1：8B、70B 与 405B，支持多语言和长上下文
Meta 发布 Llama 3.1 系列开源模型，包含 8B、70B、405B 三种规模，各有基础版和指令微调版，上下文长度从 8K 提升到 128K token，支持英语、德语、法语、意大利语、葡萄牙语、印地语、西班牙语和泰语 8 种语言。
推荐理由：Meta 发布 Llama 3.1 三档开源模型，128K 上下文与工具调用能力配合更宽松的许可证，读者可据此判断开源模型在合成数据与蒸馏上的可用边界。
Mistral AI精选AI 评分7171 Mistral 发布首款代码模型 Codestral
Mistral 发布首款代码模型 Codestral，22B 开放权重，支持 80+ 编程语言，上下文窗口 32k，采用 fill-in-the-middle 机制补全代码和写测试。
推荐理由：Mistral 首款代码模型给出 22B 参数、32k 上下文与 80+ 语言支持，并附免费 API 与主流 IDE 集成入口。
Mistral AI精选AI 评分8282 Mistral AI 发布旗舰模型 Mistral Large 与 Mistral Small
Mistral AI 发布旗舰文本生成模型 Mistral Large，通过 la Plateforme 和 Azure 提供，官方称其推理能力达到顶级水平，是 API 可用的全球第二强模型（仅次于 GPT-4）。
推荐理由：官方给出 Mistral Large 的基准对比与 Azure 分发路径，可据此判断其旗舰定位与多语言、函数调用能力。
Hugging Face Blog精选AI 评分7878 Google 发布开源大模型 Gemma，Hugging Face 全面接入
Google 发布开源大模型系列 Gemma，包含 2B 和 7B 两个尺寸，各有基础版和指令微调版，上下文长度 8K tokens，可运行在消费级硬件上。Hugging Face 宣布全面支持，提供 Transformers 集成、Google Cloud 与 Inference Endpoints 部署，以及用 TRL 在单卡上微调的示例。
推荐理由：Google 开源 Gemma 系列并同步接入 Hugging Face 生态，读者可了解其规格、许可与部署路径。
Mistral AI精选AI 评分8888 Mistral AI 发布开源稀疏 MoE 模型 Mixtral 8x7B
Mistral AI 发布 Mixtral 8x7B，一个采用 Apache 2.0 许可、开放权重的稀疏混合专家模型，在多数基准上超过 Llama 2 70B，推理速度快 6 倍，并在多数标准基准上追平或超过 GPT3.5。
推荐理由：官方给出稀疏 MoE 架构的参数量与推理成本对比，可据此判断开源模型在性价比上的位置。
Mistral AI精选AI 评分7878 Mistral AI 发布 7.3B 参数开源模型 Mistral 7B
Mistral AI 发布 7.3B 参数的 Mistral 7B，称其在所有基准上超过 Llama 2 13B，并在多项基准上超过 Llama 1 34B，采用 Apache 2.0 许可可无限制使用。
推荐理由：Mistral 7B 以 7.3B 参数在多项基准上超过 Llama 2 13B，并采用 Apache 2.0 开源，读者可据此判断小模型的能力边界与部署成本。
Hugging Face Blog精选AI 评分8888 Meta 发布 Llama 2，Hugging Face 全面接入
Meta 发布开源大语言模型家族 Llama 2，包含 7B、13B、70B 三种规模的预训练与微调版本，采用允许商用的社区许可。Hugging Face 同步完成集成，提供模型卡、transformers 支持、Text Generation Inference 与 Inference Endpoints 部署，并给出用 PEFT 在单张 GPU 上微调 7B 版本的示例。
推荐理由：Meta 开源 Llama 2 并同步接入 Hugging Face 生态，读者可了解其许可、规模与推理微调路径。