Allen AI 发布 Olmo-core 3：面向大规模 MoE 的开放训练基础设施
Allen AI 发布 Olmo-core 3，一套面向大规模 MoE 的开放训练框架，设计目标是把 MoE 训练扩展到万亿参数级。
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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。
Hugging Face Blog精选SI 评分8282 H company 发布 Holo4 通用计算机使用智能体模型
H company 发布 Holo4 系列智能体模型，包含 27B dense 和 35B-A3B MoE 两种规格，同时更新 Holotron4 Nano。Holo4 通过 GUI、代码、MCP 和 API 与软件交互，在 OSWorld 2.0 上 27B 版本得分 61.7%，35B-A3B 版本得分 30.9%。
推荐理由：Holo4 支持 GUI、代码、MCP 和 API 多接口交互，在 OSWorld 2.0 上以更低成本接近闭源模型表现。
Hugging Face BlogSI 评分5050 Liquid AI 发布 LFM2.5-VL-DSpark 实验性草稿模型
Liquid AI 发布 LFM2.5-VL-DSpark 实验性草稿模型，为 LFM2.5-VL-3B 视觉语言模型引入推测解码路径。该模型增加 280M 参数，在 H100 上实现最高 2.66x 解码加速，并支持 llama.cpp、MLX-VLM 和 SGLang。
Hugging Face BlogSI 评分4141 Hugging Face 发布 NeoMME：260M/800M 多模态多语言编码器
Hugging Face 推出 NeoMME 系列多模态多语言编码器，含 260M 和 800M 两个版本，用单个双向 Transformer 同时处理文本 token 与 32×32 图像 patch，无需独立视觉塔或因果语言模型，并以掩码离散扩散目标从零训练。
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。
Hugging Face Blog精选SI 评分8484 Thinking Machines 发布 1T 参数多模态开源模型 Inkling 及 Inkling-Small
Thinking Machines 在 Hugging Face 发布 Inkling，一个约 1T 参数、支持 1M 上下文并原生接收图像、文本和音频输入的开源多模态 MoE 模型，同时推出 276B 总参数、12B 激活参数的 Inkling-Small。
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 Research精选SI 评分7878 Google 发布 TabFM：面向表格数据的零样本基础模型
Google 发布 TabFM，一个面向表格数据分类与回归的零样本基础模型，将表格预测建模为上下文学习问题，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 TabFM 的架构设计与 TabArena 基准表现，读者可据此判断零样本表格预测能否替代传统树模型流程。
Google DeepMind精选SI 评分7474 Google DeepMind 发布 DiffusionGemma 实验模型，文本生成最高提速 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 上最高实现 4 倍推理加速，单张 NVIDIA H100 上超过 1000 tokens/秒、RTX 5090 上超过 700 tokens/秒。
推荐理由：官方给出 4x 加速的实测数字与硬件门槛，读者可据此判断本地低并发场景是否值得换用扩散式生成。
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。