NVIDIA 开源表格基础模型 Kumo Tabular，在四个榜单排名第一
NVIDIA 发布开源表格基础模型 Kumo Tabular，属于 NVIDIA Kumo Structured 模型系列，已上线 Hugging Face。给定带标签的表格，它在单次前向传播中直接预测新行标签，支持分类与回归，无需训练、调优或特征工程。
推荐理由：原文交代了模型架构与人工数据预训练流程，读者可据此理解表格基础模型如何在免调优下兼顾精度与效率。
#开源生态
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今日 1 条Hugging Face Blog精选AI 评分7474
Latent SpaceAI 评分6262 AINews：Opus 5.5 擅长生成讲解视频
Latent Space 的 AINews 汇总 9/24-9/25 动态，指出 Opus 5.5 本周发布后社区反响积极，尤其擅长用代码生成讲解视频。
Hugging Face Blog精选AI 评分7878 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 同时开源权重与全部评测轨迹，读者可据此比较通用计算机操作智能体在成本与能力上的取舍。
Hugging Face BlogAI 评分3434 Liquid AI 发布 LFM2.5-VL-DSpark 草稿模型，为 LFM2.5-VL-3B 加速推理
Liquid AI 发布实验性草稿模型 LFM2.5-VL-DSpark，为视觉语言模型 LFM2.5-VL-3B 加入投机解码路径，解码最高提速 3.13x（端侧）和 2.66x（H100），端到端最高提升 2.62x 和 2.27x。该草稿模型仅增加 280M 参数（约 8.9%），并首日支持 llama.cpp、MLX-VLM 和 SGLang。
Hugging Face BlogAI 评分5656 Hugging Face 发布 NeoMME 多模态多语言编码器
Hugging Face 发布 NeoMME，一个 260M 和 800M 两种规格的多模态多语言编码器家族，用单个双向 Transformer 同时处理文本 token 和原始图像 patch，从零以掩码离散扩散目标训练，不依赖预训练视觉塔或因果语言模型。
Hugging Face Blog精选AI 评分7474 IBM 发布 Granite 4.2 推理模型家族并详解构建过程
IBM Granite 团队发布 Granite 4.2 推理模型家族，含 3B、8B、30B 三个稠密 decoder-only 尺寸，均以 Apache 2.0 开源，支持 thinking/non-thinking 切换、低强度思考模式与原生工具调用。
推荐理由：原文完整拆解了从预训练到多阶段RL的构建流程，可迁移了解推理模型的训练配方。
Hugging Face BlogAI 评分5656 Liquid AI 开源 LFM2.5 系列 DSpark 草稿模型，推理最高提速 3.2 倍
Liquid AI 为 LFM2.5-1.2B-Instruct、LFM2.5-2.6B 和 LFM2.5-8B-A1B 三款模型发布 DSpark 草稿模型检查点，加入投机解码路径，在不改变输出质量的前提下带来最高 3.18 倍 GPU 吞吐提升和最高 2.87 倍端侧提速，并将 LFM2.5-2.6B 的函数调用延迟平均降低 57%。
Microsoft ResearchAI 评分3838 微软 Skala 1.1 发布：训练数据增 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，训练数据量为此前公开版本的 2.5 倍，在 GMTKN55 基准 55 个类别中 32 项排名第一，加权平均误差 2.8 kcal/mol。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。
Hugging Face Blog精选AI 评分7878 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-30B，一款从 Muse 蒸馏至 30B 参数、采用 Apache 2.0 许可的多模态模型，面向本地智能体用例，适用于编码、文档分析、个人助手等注重隐私的场景。
推荐理由：原文给出架构细节与部署入口，读者可据此判断本地智能体场景下的落地成本与可行性。
Mistral AI精选AI 评分6161 Mistral AI 开源 3B 多模态安全分类模型 Shieldstral
Mistral AI 以 Apache 2.0 协议开源 3B 多模态安全分类模型 Shieldstral，它把内容审核建模为二元问答任务，推理时用自然语言写入策略即可返回校准的连续安全分数，无需重训，统一处理文本与图像。
推荐理由：原文说明了把内容审核改写成自然语言问答的做法，读者可据此理解它如何在不重训的前提下适配不同产品策略。
Microsoft Research精选AI 评分7474 Microsoft Research 开源可扩展智能体框架 Orchard
Microsoft Research 开源智能体框架 Orchard，核心是可复用的 Kubernetes 环境服务 Orchard Env，支持在 Codex、OpenClaw、ZeroClaw 等真实部署 harness 内直接训练智能体，并同步发布训练数据与评测方法。
推荐理由：原文给出三个领域的训练配方与具体分数，读者可据此评估小参数开源模型在真实任务上的能力边界。
Hugging Face Blog精选AI 评分8181 Hugging Face 发布 Thinking Machines 的多模态模型 Inkling 及 Inkling-Small
Hugging Face 上线 Thinking Machines Lab 的 Inkling 系列开源多模态模型，Inkling 为 975B 总参数、41B 激活参数的 decoder-only MoE 模型，原生支持图像、文本、音频输入与 1M 上下文，在 45 trillion token 上训练。
推荐理由：原文给出架构细节与各部署配置的显存开销，读者可据此判断自己硬件能否跑起来。
Mistral AI精选AI 评分7474 Mistral AI 发布 Leanstral 1.5 形式化验证模型
Mistral AI 发布 Leanstral 1.5，一款 Apache-2.0 许可、119B 总参数 6B 激活参数的免费模型，权重已上线 Hugging Face 并提供免费 API 端点 leanstral-1-5。
推荐理由：原文给出基准成绩、成本对比和测试时扩展曲线，读者可据此判断其在形式化验证任务上的性价比与能力边界。
Google DeepMind精选AI 评分7474 Google DeepMind 开源实验性扩散文本模型 DiffusionGemma，推理提速最高 4 倍
Google DeepMind 发布实验性开源模型 DiffusionGemma，采用文本扩散方式一次并行生成整段文本，在专用 GPU 上文本生成速度最高提升 4 倍，单张 NVIDIA H100 可达 1000+ tokens per second，NVIDIA GeForce RTX 5090 可达 700+ tokens per second。
推荐理由：原文给出了速度、显存与质量取舍的具体数据，读者可据此判断它是否适合本地交互场景。
Mistral AI精选AI 评分7474 Mistral 发布 128B 开源权重模型 Mistral Medium 3.5 并推出 Vibe 远程智能体
Mistral 发布 Mistral Medium 3.5，一个 128B 稠密、256k 上下文窗口的旗舰模型，以修改版 MIT 协议开放权重，SWE-Bench Verified 得分 77.6%，τ³-Telecom 得分 91.4，最少四张 GPU 即可自托管。
推荐理由：原文给出了模型规模、价格与自托管门槛，读者可据此评估其在编码智能体场景的可用性。
Google DeepMind精选AI 评分8383 Google DeepMind 发布开源模型 Gemma 4 系列
Google DeepMind 发布 Gemma 4 开源模型系列，采用 Apache 2.0 许可，包含 E2B、E4B、26B MoE 和 31B Dense 四种尺寸，主打推理与智能体工作流。
推荐理由：原文给出了各尺寸的硬件适配与开源许可细节，读者可据此判断本地部署和微调的可行路径。
Mistral AIAI 评分5858 Mistral AI 开源 Leanstral：面向 Lean 4 的代码智能体
Mistral AI 发布并开源 Leanstral，首个专为 Lean 4 设计的代码智能体，采用高稀疏架构、6B 活跃参数，以 Apache 2.0 许可发布权重，同时在 Mistral Vibe 中提供 agent 模式并开放免费 API 端点 labs-leanstral-2603。
Mistral AI精选AI 评分7474 Mistral AI 发布 Voxtral Transcribe 2 语音转写模型系列
Mistral AI 发布 Voxtral Transcribe 2 系列，包含面向批量转写的 Voxtral Mini Transcribe V2 和面向实时应用的 Voxtral Realtime，后者以 Apache 2.0 开源权重在 Hugging Face 发布。
推荐理由：原文给出两款模型的延迟、词错率与价格对比，读者可据此评估其在语音工作流中的替换价值。
Mistral AI精选AI 评分7474 Mistral AI 发布开源编码模型 Devstral 2 与终端工具 Mistral Vibe CLI
Mistral AI 发布 Devstral 2 系列编码模型，包含 123B 的 Devstral 2 与 24B 的 Devstral Small 2，前者在 SWE-bench Verified 上取得 72.2%。
推荐理由：原文给出两个尺寸的参数、SWE-bench 分数与部署门槛，读者可据此判断它在自托管编码场景中的可行性。
Mistral AI精选AI 评分8484 Mistral 发布 Mistral 3 模型家族，含 Mistral Large 3 与 Ministral 3 系列
Mistral AI 宣布推出 Mistral 3 模型家族，包括 14B、8B、3B 三款稠密小模型和旗舰 Mistral Large 3（41B 激活参数、675B 总参数的稀疏 MoE），全部以 Apache 2.0 许可开源。
推荐理由：原文给出了模型规格、许可证与部署入口，读者可据此评估其在开源模型中的定位与可用性。