Hugging Face 与 IBM 发布两个实验性预览模型 granite-4.1-3b-LLMON-preview 和 granite-4.1-8b-LLMON-preview，基于 Granite 4.1 base 训练以消费和生成 LLMON（LLM Object Notation）标记文本，并同步开源 LLMON 工具库与示例。
推荐理由：原文用 OPI 基准对比数据说明指令与数据分离对间接提示词注入的防护效果，同时给出与 JSON 的差异和训练方法，便于评估其可迁移性。
Tether AI Research 发布 BotPsy，一个基于 Qwen3.5-0.8B 构建、面向函数调用与智能体工作流的 0.8B 参数端侧模型，将以 Apache 2.0 许可开源权重，提供 bf16、Q8、Q4 三种精度的 safetensors 与 GGUF 文件。
推荐理由：原文给出四阶段训练配方与逐项基准对比，可据此理解小模型如何在工具调用上追平更大模型。
Nous Research 发布开源权重模型 Arete-27B，通过对阿里 Qwen3.8-27B 做监督微调去除中国官方叙事，宣传回答率从 22% 降到 0.9%，事实准确度从 2.32 升至 2.98（满分 5）。
AI 芯片设计公司 Ricursive Intelligence 训练并开源了语言模型 Ripple-65B Preview，预训练使用 12 trillion tokens，据称在 TerminalBench 2.1 上得分为 80.52，是美国开源模型中的最好成绩，harness 部分使用 Terminus 2、部分使用 OpenCode。
NVIDIA 为 Cosmos 3 模型家族新增四个开源权重检查点，用于生成交互式世界仿真和多传感器多视角驾驶场景：Cosmos3-Nano-Transfer-Auto 生成多视角驾驶数据。
推荐理由：四个检查点分别对应驾驶数据生成、流式仿真、模拟器渲染和双臂机器人动作预测，读者可据此判断各自适配的落地场景。
Dharma-AI 发布 Dharma Field Extractor，一个 20 亿参数模型，可从任意文档图像中按请求抽取字段并返回结构化 JSON，支持开放模式和指定 schema 两种请求方式，缺失字段返回 null 而非编造。
Mistral 发布万亿参数开源模型 Mistral Large 4（ML4，昵称 Le Chonk）的权重，企业与政府可在 Hugging Face 下载部署并通过 API 使用。
同一件事，精选收录的是《Mistral 发布开源权重模型 Mistral Large 4（Le Chonk）》
Mistral 在公开预览三周后将旗舰模型 Mistral Large 4（昵称 Le Chonk）的权重发布到 Hugging Face，总参数约一万亿、每步激活 520 亿，支持文本和图像输入、输出文本与代码。
Hugging Face 博客介绍 Mistral 发布的 Mistral Large 4（代号 Le Chonk）：多模态、多语言 MoE 模型，约 1T 总参数、49B 激活参数、1M token 上下文窗口。
同一件事，精选收录的是《Mistral 发布开源权重模型 Mistral Large 4（Le Chonk）》
Hugging Face 发布 Granite Switch 4.1.1 补丁版本，与 4.1 完全向后兼容、无需迁移，更新了支持 10 种语言、带原生标点和大小写的 Granite Speech ASR 模型，以及在 Jev Decision Index 测试集上整体表现提升的 Decision adapter。
Mistral AI 发布 Mistral Large 4（Le Chonk）的开放权重版本，这是其 1-trillion 参数、原生多模态旗舰模型，此前本月已进入 public preview。
推荐理由：原文给出多项基准分数与token效率对比，读者可据此判断其在开源编码模型中的位置与部署成本。
Nvidia 发布开源语音模型 Nemotron 3.5 Transcribe，可转写 40 种语言、其中 31 种与英语互译、识别 13 种语言的说话人，支持最长一小时、最多八位说话人的录音，并能通过指令控制输出转写、翻译或摘要。
NVIDIA 发布开源权重语音模型 Nemotron 3.5 Transcribe，将转写、说话人分离、翻译和音频问答整合到单一 checkpoint，支持 40 种语言转写、31 种语言与英语互译、13 种语言说话人归属，可处理最长一小时录音并标注最多 8 位说话人，现已在 Hugging Face 和 ModelScope 开放。
推荐理由：原文给出榜单成绩与微调配方，读者可据此判断该模型在多语种转写与说话人分离上的可用性。
Liquid AI 发布新一代 LFM3 系列，以 LFM3-1.7B-Base 为共享骨干衍生出文本、视觉、音频、omni 和决策共六款 2B 级模型，全部开源并可在 Hugging Face 下载。
推荐理由：原文给出架构改动、基准对比和微调入口，读者可据此评估 2B 级模型能否替代自己的通用大模型。
Hugging Face 发布 OlmoEarth v1.3 卫星嵌入模型，读取 Sentinel-1 雷达与 Sentinel-2、Landsat 多光谱时间序列。
推荐理由：原文给出了评测对比和训练成本变化，读者可据此判断其相对前代与同类模型的实际改进幅度。
AI 初创公司 Recursive 发布了首个语言模型 Flint，一个名为 Eureka Machine 的 AI 系统几乎参与了开发的每个环节，包括提出想法、构建、测试并规划后续实验。
AI 初创公司 Recursive 发布首个模型 Flint，一款可在笔记本本地运行的免费编码模型，称其开发过程大部分由自家 Eureka Machine 自动研究系统完成，小团队不到四个月从零构建。
NVIDIA 发布 Kumo Relational，一个预训练的关系型基础模型，可直接在企业数据库上做预测，无需任务专属训练、特征工程或表展平，单次前向传播即可给出流失、需求、欺诈等预测结果。
推荐理由：原文给出了基准对比与部署入口，读者可据此评估它能否替代现有 XGBoost 生产管线。
NVIDIA 发布 Kumo Forecast（原名 NV-Tesseract Forecasting），一个基于 MOMENT-1-large 骨干、约 340M 参数编码器加可训练预测头的多变量时间序列预测模型，以 Apache 2.0 许可开源，代码在 NVIDIA/Kumo-TS，权重为 nvidia/Kumo-Forecast。
Nvidia 发布面向常驻智能体和边缘计算的开放权重模型：1200 亿参数的 Nemotron 3.5 Super VL 面向企业智能体，参数量少于 Nemotron 3 Ultra 但 Nvidia 称在指令遵循和工具使用任务上精度相当；另有两款轻量 Bolt 模型，面向搭载 Nvidia RTX Spark 芯片的 AI PC 和 DGX Spark 工作站本地运行。
DeepSeek 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017，现已通过官网、App 和 API 提供，并在 Hugging Face 和 ModelScope 开源模型权重，同时首次向外部开发者开放其自研搜索引擎的 Search & Fetch API。
推荐理由：原文给出了新模型在成本与准确率上的具体对比数字，读者可据此评估小模型替代更大竞品的可行性。
Reflection 在 Hugging Face 上开源了其首个模型 Beam，这是一款 501B 参数（每 token 激活 23B）的 MoE 大语言模型，采用 Apache 2.0 许可，主打编码与智能体场景，支持 1M tokens 上下文窗口。
推荐理由：原文给出架构细节、精度选择与部署配置，读者可据此评估自托管该模型的硬件成本与可行性。
Hugging Face 发布 Granite Switch 4.1 系列模型（Granite-Switch-4.1-8B 和 -30B），通过 Decision aLoRA。
Mistral AI 发布首个时序基础模型家族 Timestral，最大 209M 参数版本在 GIFT-Eval、TIME 和 fev-bench 三大公开基准的预训练零样本模型中均排名第一，且参数量仅为前 SOTA 的三分之二。
推荐理由：原文给出了模型规模、基准名次与CPU推理延迟的具体数字，读者可据此判断小参数时序模型的落地可行性。
NVIDIA 发布开源 1200 亿参数模型 Nemotron 3.5 Super VL，以及面向边缘的 Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B 24GB 和 Bolt E4B 4GB 两款模型，覆盖从企业服务器到本地设备的智能体部署。
推荐理由：原文给出了三档模型的参数、显存与部署入口，读者可据此判断从数据中心到本地设备的选型路径。
Ai2 发布 HiRO-ACE 更新版 HiRO-ACEv2，由工作在 100 km 分辨率的 ACE 模型和将其降尺度到 3 km 的新模型 HiROv2 组成，可生成全球 3 km 分辨率的降雨、风速和海平面气压数据，成本约为高分辨率大气模型 X-SHiELD 的 1/300。
Hugging Face 推出 Falcon-Emirati-7B，基于 Falcon-H1-Arabic 的 7B 变体微调，专门用于理解和生成阿联酋方言（Emirati Arabic）。
Aleph Alpha 发布 Kolibri，一个德英双语语言模型，拥有 78 billion 参数，采用 mixture-of-experts 架构每 token 激活约 three billion 参数。
微软研究院推出 GigaPath-Flash 和 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。
Google DeepMind 在 Nature 发文称其 WeatherNext AI 模型在气旋路径、强度和风场结构预测上达到 SOTA，三天预报精度相当于旧模型的两天，领先幅度超过 24 小时，约相当于十年气象学进展。
推荐理由：原文给出了模型在低分辨率下取得高精度这一反直觉发现及其开放权重的入口，读者可据此评估其对现有预报工作流的可迁移价值。
Microsoft Research 发布 Echoverse，一套面向计算机使用智能体的深度可演化训练环境，包含十个深度领域世界和两个能力世界，并开源其中四个世界的代码、数据与数据库接地验证器。
推荐理由：原文用对照实验说明深度与多样性比环境数量更能带来迁移，可为构建计算机使用智能体训练环境提供方法参考。
DharmaOCR 在葡萄牙语专用 benchmark 上以 0.925 分超过 Mistral OCR4 的 0.798 和 Unlimited-OCR 的 0.7587，后两者分别落后约 13 分和 16 分以上。
Hugging Face 推出 OlmoEarth v1.1 地球观测模型家族，在保持 OlmoEarth v1 性能的同时将计算成本最高降低 3x。该版本通过将 Sentinel-2 各分辨率合并为单一 token 使 token 数量减少三倍，并调整预训练方案以避免性能下降。模型提供 Base、Tiny、Nano 三种尺寸，已开放权重和训练代码。
Overworld 发布实时视频世界模型 Waypoint-1.5，提供 Waypoint-1.5-1B 与 Waypoint-1.5-1B-360P 两个权重，可在 RTX 3090 至 5090 桌面硬件上以最高 720p、60 FPS 实时生成环境，并新增面向更广消费级硬件（含游戏笔记本及即将支持的 Apple Silicon Macs）的 360p 档位。
TII 发布 Falcon Perception，一个 0.6B 参数的早融合 Transformer，用单一骨干处理图像块与文本，通过混合注意力掩码和 Chain-of-Perception 结构化接口（<coord> → <size> → <seg>）实现开放词表定位与分割。
推荐理由：原文拆解了早融合单干设计与三阶段训练配方，读者可据此判断它与视觉编码器加文本解码器路线的取舍依据。
H Company 发布了迄今最大的 UI 本地化模型 Holo2-235B-A22B Preview，在 Screenspot-Pro 上以 78.5%、OSWorld G 上以 79.0% 刷新 SOTA，现已上线 Hugging Face。
微软发布 Differential Transformer V2（DIFF V2），在保持 KV head 数量不变的前提下将 query head 翻倍，解码速度与标准 Transformer 持平且无需自定义 attention kernel。
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，用 10,000 小时游戏画面训练，支持零延迟自由控制相机与按键输入。
推荐理由：原文对比了与现有世界模型在控制延迟上的差异，并给出推理库的具体吞吐与帧率数据，便于评估其实用性。
Intel AI Software Group 推出 DeepMath，一个基于 Qwen3-4B Thinking、用 GRPO 微调的数学推理 Agent，通过生成短 Python 片段在沙箱中执行中间步骤，输出长度最多减少 66% 且准确率常有提升。
IBM 发布 Granite 4.0 Nano 系列，这是其迄今最小的模型，面向边缘和端侧应用，采用 Apache 2.0 许可，支持 vLLM、llama.cpp 和 MLX 等运行时，训练数据超过 15T tokens。