Amazon 发布开源决策模型 Strands Decider 2B，受 Jev 启发
Amazon Web Services 发布开源决策模型 Strands Decider 2B，受 Jev 启发，以低成本和置信度评分适配智能体工作流的步骤决策。该模型基于 Qen3.5-2B 构建，完全开源可本地运行，由 Strands Labs 推出；同周 OpenAI 也宣布了类似产品，反映决策模型涌现。
#开源生态
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今日 1 条TechCrunch · AISI 评分6464
Hugging Face Blog精选SI 评分8080 NVIDIA Kumo Tabular 发布：表格预测新基准
NVIDIA 发布开源表格基础模型 Kumo Tabular，支持分类与回归任务，单次前向传播即可预测新行标签，无需训练或特征工程。该模型在 TabArena、BeyondArena、TALENT 和 ScoringBench 四个基准测试中均排名第一，提供 28M 至 215M 参数三种尺寸，基于 OpenMDW-1.1 许可证开放商用。
推荐理由：该模型在四个基准测试中排名第一，展示了无需训练即可处理表格数据的效率与准确性平衡。
Latent Space精选SI 评分8282 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 系列两款原生全模态开源模型，MiMo-V2.6-Pro 为 1.02T 总参数、42B 激活参数，Artificial Analysis 智能指数 46，位列开源权重模型首位，定价 $0.435/M 输入、$0.87/M 输出 token，采用 MIT 许可。
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。
Latent SpaceSI 评分6262 Jev 发布两天内出现 6 个复现版本
Latent Space 汇总了 Jev 发布两天内出现的 6 个复现方案，包括基于 ModernBERT-large 的 Laya（421M 参数）、基于扩散模型的 DiffusionGemmaJev、Qwen3.5-9B LoRA 微调的 Bespoke Nimble、SemIf（原 OpenJev，4B 与 35B）、Jevlike 和 Kev-0.5B。
Google ResearchSI 评分5858 Google 发布 TimesFM-3 多变量零样本预测基础模型
Google 发布 TimesFM-3，这是其新一代时间序列基础模型，原生预训练支持多变量预测，参数量 3.3 亿，预训练语料超过 1 万亿个时间点。模型支持多目标、历史协变量和已知未来协变量，采用交替注意力架构与 Contiguous Patch Masking，单次前向传播即可生成整个预测区间，并为每个目标输出 10 到 90 分位的 9 个分位数。
Hugging Face Blog精选SI 评分6060 IBM 发布 Granite 4.2 推理模型家族，含 3B、8B、30B 三个尺寸
IBM Granite 团队发布 Granite 4.2，这是其首个稠密、decoder-only 的推理模型家族，包含 3B、8B、30B 三个尺寸，均以 Apache 2.0 许可开源。
推荐理由：IBM 公开了 Granite 4.2 从预训练到多阶段 RL 的完整构建流程，可对照其分阶段课程与奖励设计理解推理模型如何训练。
Hugging Face Blog精选SI 评分6262 Liquid AI 发布 LFM2.5-DSpark 草稿模型，推理最高提速 3.2 倍
Liquid AI 为 LFM2.5 家族的 LFM2.5-1.2B-Instruct、LFM2.5-2.6B 和 LFM2.5-8B-A1B 发布 DSpark 草稿模型检查点，通过投机解码在不改变输出质量的前提下提升解码速度，GPU 上吞吐最高提升 3.18 倍，端侧最高 2.87 倍。
推荐理由：官方给出三个模型在 H100 与 MacBook 上的实测加速比和调用方式，可据此判断端侧推理的可用性。
Hugging Face Blog精选SI 评分6262 NVIDIA 发布 Magpie TTS 多语言版：364M 开源权重，新增阿拉伯语、韩语和巴西葡萄牙语
NVIDIA 发布 Magpie TTS Multilingual，一个 364M 参数的开源权重语音合成模型，支持 12 种语言，本次新增现代标准阿拉伯语、韩语和巴西葡萄牙语，并通过更新训练数据提升多语言质量。
推荐理由：原文给出 364M 开源权重模型的多语言扩展与自部署延迟数据，可据此评估自建语音链路的成本与可行性。
Hugging Face Blog精选SI 评分8282 Meta 发布开源多模态模型 Muse Glimmer 30B，面向本地智能体场景
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、文档分析和个人助理。
推荐理由：Meta 开源 30B 多模态模型，附完整基准对比与本地部署代码，可据此判断端侧智能体选型。
Google DeepMind精选SI 评分8282 Google DeepMind 开源 WeatherNext 气旋预报模型
Google DeepMind 发布 WeatherNext AI 模型，在预测气旋路径、强度和风场结构上达到 SOTA，平均为预报员多争取约一天的预警时间，三天预报精度相当于此前模型的两天水平。
推荐理由：原文给出气旋路径与强度预报多出约一天预警时间，并开源模型权重与代码，读者可据此判断气象预报工作流的可用变化。
Mistral AI精选SI 评分7171 Mistral AI 发布 3B 开源多模态安全分类器 Shieldstral
Mistral AI 发布 Shieldstral，一个 3B 开源权重多模态安全分类器，采用 Apache 2.0 许可，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，推理时接受自然语言策略并输出校准后的安全分数，无需重新训练，统一处理文本与图像安全评估。官方称其在文本安全上可匹配最高 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 开源权重模型以推理时自然语言策略替代固定分类体系，读者可据此判断轻量安全分类器的部署门槛。
Mistral AI精选SI 评分6666 Mistral 发布 Leanstral 1.5：6B 激活参数形式化验证模型
Mistral 发布 Leanstral 1.5，一个 Apache-2.0 许可、119B 总参数 6B 激活参数的形式化验证模型，在 miniF2F 上达到 100%，解出 PutnamBench 672 题中的 587 题，并在 FATE-H 取得 87%、FATE-X 取得 34%。
推荐理由：原文给出 Leanstral 1.5 在形式化验证基准上的具体成绩与每道题成本对比，读者可据此判断开源证明模型的性价比。
Google DeepMind精选SI 评分8282 Google DeepMind 发布 Gemma 4 12B：统一架构、无编码器的多模态模型
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 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 去掉多模态编码器并把视觉音频直接接入 LLM，读者可据此判断本地多模态智能体的硬件门槛。
Mistral AI精选SI 评分8080 Mistral 发布 Mistral Medium 3.5 与 Vibe 云端远程智能体
Mistral 发布 Mistral Medium 3.5，这是一个 128B 稠密模型，将指令遵循、推理与编码合并到同一套权重中，以修改版 MIT 许可开放权重，支持 256k 上下文窗口，最少四块 GPU 即可自托管，在 SWE-Bench Verified 上得分 77.6%，τ³-Telecom 得分 91.4。
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与异步编码的可行边界。
Mistral AI精选SI 评分6969 Mistral AI 发布 Voxtral TTS 语音合成模型
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，具备情感表达与零样本跨语言音色适配能力。
推荐理由：Mistral 首款 TTS 模型给出参数量、延迟与定价，并公开与 ElevenLabs 的对比评测，便于判断企业语音栈的选型空间。
Mistral AI精选SI 评分7676 Mistral 发布 Mistral Small 4，统一推理、多模态与编码智能体能力
Mistral AI 发布 Mistral Small 4，这是 Mistral Small 系列的下一个重要版本，也是 Mistral 首个把 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中的模型，采用 Apache 2.0 许可。
推荐理由：Mistral 首次把推理、多模态与编码智能体能力合并进单一开源模型，并给出可切换的推理强度参数。
Mistral AI精选SI 评分7878 Mistral 发布 Voxtral Transcribe 2 语音转写模型家族
Mistral 发布 Voxtral Transcribe 2，包含面向批量转写的 Voxtral Mini Transcribe V2 和面向实时场景的 Voxtral Realtime 两款语音转文本模型。
推荐理由：官方给出两款语音转写模型的延迟、错误率与价格对比，可据此判断实时语音应用的落地成本。
Mistral AI精选SI 评分7777 Mistral 发布 Devstral 2 编码模型家族与 Mistral Vibe CLI
Mistral AI 发布 Devstral 2 编码模型家族，含 123B 的 Devstral 2 和 24B 的 Devstral Small 2，两者均为开源模型，分别采用修改版 MIT 和 Apache 2.0 许可。
推荐理由：官方给出两款开源编码模型的参数、SWE-bench 成绩与许可差异，并附独立人工评测对比，便于判断开源编码模型与闭源模型的差距。
Mistral AI精选SI 评分8282 Mistral 发布 Mistral 3 系列模型，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 三个小尺寸稠密模型和迄今最强的 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 开源并给出从 3B 到 675B 的规格与部署路径，读者可据此判断开源前沿模型的可用边界。
Mistral AI精选SI 评分7878 Mistral 发布 Voxtral 语音理解模型，24B 与 3B 双版本开源
Mistral 发布 Voxtral 语音理解模型，提供 24B 生产级和 3B 本地与端侧两个版本，均以 Apache 2.0 许可开源并上线 API。模型支持 32k token 上下文，可处理最长 30 分钟音频转写或 40 分钟音频理解，具备内置问答与摘要、多语言自动检测以及从语音直接触发函数调用等能力。
推荐理由：Mistral 开源语音理解模型，给出两种尺寸、32k 上下文与 API 定价，可据此判断开源语音方案的落地成本。
Mistral AI精选SI 评分7272 Mistral 发布 Devstral Medium 并升级 Devstral Small 1.1
Mistral AI 与 All Hands AI 合作推出 Devstral Medium，并升级 Devstral Small 至 1.1。
推荐理由：Mistral 与 All Hands AI 联合发布两款代码智能体模型，给出 SWE-Bench Verified 分数与 API 定价，便于对比现有方案。
Mistral AI精选SI 评分7878 Mistral AI 发布首款推理模型 Magistral，含 24B 开源版与企业版
Mistral AI 发布首款推理模型 Magistral，分为 24B 参数的开源版 Magistral Small 和企业版 Magistral Medium。
推荐理由：Mistral 首款推理模型同时给出开源权重与企业版，并公开训练论文，可对照其多语言推理与速度主张。
Mistral AI精选SI 评分7474 Mistral AI 发布编码智能体模型 Devstral
Mistral AI 与 All Hands AI 合作发布面向软件工程任务的智能体模型 Devstral，在 SWE-Bench Verified 上取得 46.8%，比此前开源 SoTA 高出 6 个百分点以上，并以 Apache 2.0 许可开源。
推荐理由：官方给出 Devstral 在 SWE-Bench Verified 的分数与开源许可，读者可据此判断开源编码智能体的当前水位。
Mistral AI精选SI 评分7171 Mistral AI 发布 Mistral Small 3.1，支持多模态与 128k 上下文
Mistral AI 发布 Mistral Small 3.1，在 Mistral Small 3 基础上提升文本性能与多模态理解，上下文窗口扩展至 128k tokens，推理速度达 150 tokens/s，以 Apache 2.0 许可开源。
推荐理由：官方给出 128k 上下文、150 tokens/s 与 Apache 2.0 开源等参数，可据此判断小模型在端侧与多模态场景的可用性。