AI2 发布 HiRO-ACEv2:以约 1/300 成本生成 3 km 全球气候数据
AI2 发布 HiRO-ACEv2,这是其高分辨率气候模拟系统 HiRO-ACE 的最新更新,核心是新的降尺度模型 HiROv2。HiROv2 可同时预测多个高分辨率场而不只是降雨,在给定粗化的 X-SHiELD 数据时能把目标模拟的高分辨率统计量匹配到 3% 以内,即使事件稀有到百万分之一;它还能估算热带气旋总能量,并生成带眼壁和雨带的飓风。
AI2 发布 HiRO-ACEv2,这是其高分辨率气候模拟系统 HiRO-ACE 的最新更新,核心是新的降尺度模型 HiROv2。HiROv2 可同时预测多个高分辨率场而不只是降雨,在给定粗化的 X-SHiELD 数据时能把目标模拟的高分辨率统计量匹配到 3% 以内,即使事件稀有到百万分之一;它还能估算热带气旋总能量,并生成带眼壁和雨带的飓风。
Liquid AI 发布 LFM2.5-24B-A2B,一款 24B 总参数、2B 激活参数的推理模型,先思考再作答、可调用工具并在智能体框架中完成多步任务。它基于 LFM2-24B-A2B 架构,上下文窗口从 32K 扩到 131K,词表从 65K 扩到 128K,预训练从约 17T 扩到约 33T tokens。
推荐理由:官方给出这款 2B 激活参数端侧推理模型在工具调用与指令遵循上的对比数据,可据此判断本地智能体的可行边界。
阿布扎比技术创新研究院(TII)发布 Falcon-ASR,这是一个 1.6B 参数的语音识别模型,重点支持阿联酋方言阿拉伯语,同时支持英语、法语、西班牙语和葡萄牙语,五种语言共用同一套权重。
Google 发布开源多模态嵌入模型 EmbeddingGemma 2,可将文本、图像、视频、音频和代码转换为数值向量,参数量 740M。Google 称其在多模态嵌入基准上超越参数量最高达其两倍的竞品,在 Massive Text Embedding Benchmark(Code)上得分 78.68,比前代 68.76 提升近 10 分。
上海人工智能公司 StartLux(原点星辉)推出开源决策模型 StartLux-Decision,一次性发布 0.8B、2B、4B、9B、27B 五档版本,并称用 Auto Research 方法在 3 天内完成研发与验证。
NASA 与 IBM Research 联合多家学术机构发布 NASA-IBM Lunar Foundation Model,称其为最早的开源月球科学基础模型之一。
Hugging Face 开源 AstaBrief 8B,一个基于 Qwen3-8B 微调、可将研究问题与检索文献片段生成带引用报告的模型。
Cloudflare 发布决策模型 Clef 和 Clef-flash,可对输入同时回答多个预定义问题并返回各选项概率,用于路由工单、触发升级或转人工。Cloudflare 称 Clef-flash 中位延迟约 39 毫秒、Clef 约 209 毫秒,对比 Jev 的 524 毫秒,且 64,000-token 上下文窗口是 Jev 的两倍并支持图像。
NVIDIA 发布开源表格基础模型 Kumo Tabular,属于 NVIDIA Kumo Structured 模型系列,已在 Hugging Face 上线,参数规模 28M 到 215M,采用 OpenMDW-1.1 许可支持商用。
H 公司发布 Holo4 系列智能体模型,包含 27B dense 和 35B-A3B MoE 两个版本,并同步更新 Holotron4 Nano,权重已在 Hugging Face 提供 BF16、FP8、NVFP4 和 4-bit GGUF 格式。
推荐理由:可以了解一个通用计算机操作智能体如何在单一模型内统一 GUI、代码与 MCP 接口,以及它与闭源前沿模型的成本差距。
Liquid AI 为视觉语言模型 LFM2.5-VL-3B 发布实验性 DSpark 草稿模型 LFM2.5-VL-DSpark,通过投机解码在不改变输出质量的前提下实现最高 3.13 倍设备端解码加速、H100 上 2.66 倍,端到端分别最高 2.62 倍和 2.27 倍。
智谱 GLM-5.3 从 GLM-5.2 及更早版本的 MIT 许可证转为自定义许可证:若被许可方或其关联方运营 Model as a Service 业务且连续 12 个月总收入超过 100 亿美元,须先通过 Z.AI 安全审查,方可商用。
Hugging Face 推出 NeoMME,包含 260M 和 800M 两个多语言多模态编码器,不用独立预训练视觉塔或因果语言模型,由单个双向 Transformer 同时处理文本 token 与原始图像 patch,并以掩码离散扩散目标从零训练。
Hugging Face 的 Open ASR Leaderboard 新增 Monsoon en-IN 与 Monsoon hi-IN 两个评测集,印地语由此成为该多语言榜单上的首个印度语言。
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 三个规模,全部采用 Apache 2.0 许可。
推荐理由:原文完整披露 Granite 4.2 的三档规模、五阶段预训练与分阶段 RL 流程,可对照理解推理模型的后训练工程。
LiquidAI 为 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实现最高 3.18 倍 GPU 吞吐提升和 2.87 倍端侧提速。
Sentence Transformers v6.0 新增第四种模型类型 MultiVectorEncoder,用于 ColBERT 式晚交互检索,PyLate、Stanford-NLP ColBERT 以及 colpali-engine 视觉文档检索检查点均可通过同一套 API 加载。
推荐理由:原文给出多种 ColBERT 类检查点的统一加载方式,以及索引体积与检索收益之间的实测取舍,可据此决定是否替换现有稠密检索。
Z.ai 发布 GLM-5.3,目前仅在编码套餐中提供,之后上线 API,两周后开放权重。该模型与 GLM-5.2 共用同一基座,仅大幅扩展后训练,参数量约 750B,为 Kimi K3 的三分之一,在多项智能体编码基准上超过 Kimi K3,部分指标超过 Claude Fable 5 或 GPT-5.6-Sol。
NVIDIA 发布 Magpie TTS Multilingual,一个 364M 参数的开源权重语音合成模型,新增 Modern Standard Arabic、Korean 和 Brazilian Portuguese,共支持 12 种语言。
Meta 发布多模态模型 Muse Glimmer,从 Muse 蒸馏到 30B 参数,采用 Apache 2.0 许可,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:材料给出 30B 多模态模型在智能体与编码基准上的完整对比表和本地部署路径,可判断其端侧适用边界。
Thinking Machines Lab 在 Hugging Face 发布 Inkling 系列开源多模态大模型,Inkling 为 975B 总参数、41B 激活参数的 MoE 模型,原生接受图像、文本和音频输入,支持 1M 上下文。
推荐理由:首个约1T参数、1M上下文的开源原生多模态模型,附完整部署配置与基准对比可供参考。
PaddleOCR 的 PP-OCRv6 已在 HF Mirror 上线,提供 tiny、small、medium 三档模型,参数规模从 1.5M 到 34.5M,其中 medium 和 small 单模型支持 50 种语言。
智谱发布旗舰模型 GLM-5.2,主打长程任务,首次提供稳定的 1M token 上下文,并采用 MIT 开源许可且无地域限制。官方称其架构引入 IndexShare,每 4 层稀疏注意力共享同一 indexer,在 1M 上下文下把每 token FLOPs 降低 2.9×,MTP 层改进使投机解码接受长度最高提升 20%。
推荐理由:官方给出 1M 上下文在长程编码任务上的实测栈位、架构改动与 MIT 开放权重,可据此判断开源模型的长任务能力边界。
Google DeepMind 发布实验性开源模型 DiffusionGemma,采用文本扩散方式一次性生成 256 个 token,在专用 GPU 上文本生成最高提速 4 倍,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 推理加速的实测数字与本地低并发场景边界,读者可据此判断它适合哪些交互式工作流。
H Company 发布 Holo3.1 模型家族,共四个尺寸(0.8B、4B、9B、35B-A3B),并首次提供 FP8、Q4 GGUF、NVFP4 量化权重用于本地推理。
推荐理由:原文给出多尺寸模型与量化权重,以及移动端和跨框架的基准变化,可供判断本地 computer-use 智能体的落地成本。
JetBrains 发布 Mellum2,一个从零训练、总参数 12B、每 token 仅激活 2.5B 的 MoE 模型,面向自然语言与代码任务,采用 Apache 2.0 许可证开源。官方称其推理速度比同规模模型快 2 倍以上,可用于路由、RAG、摘要、子智能体及私有化部署。模型已上线 Hugging Face,完整技术报告同步发布。
Hugging Face 发布 OlmoEarth v1.1 地球观测模型系列,通过将 Sentinel-2 各分辨率合并为单一 token 缩短序列长度,在保持 v1 性能的同时将计算成本最多降低 3 倍。该系列提供 Base、Tiny、Nano 三种规模,权重与训练代码均已开放,部分任务存在性能回退。
作者发布六款 Sentence Transformers CrossEncoder 重排模型(17m、32m、68m、150m、400m、1b),基于 Ettin ModernBERT 编码器,采用对 mixedbread-ai/mxbai-rerank-large-v2 打分的逐点 MSE 知识蒸馏训练。
Hugging Face 发布 Granite Embedding Multilingual R2 两款 Apache 2.0 多语言嵌入模型,均基于 ModernBERT。
IBM Granite 团队发布 Granite 4.1 系列稠密解码器 LLM,包含 3B、8B、30B 三个规模,基于约 15T token 训练,采用五阶段预训练流程并将上下文窗口扩展至 512K token,全部以 Apache 2.0 许可开源。
推荐理由:原文披露了 Granite 4.1 从预训练到多阶段 RL 的完整训练配方,以及 8B 稠密模型追平上一代 32B-A9B MoE 的对比结果。
NVIDIA 发布 Nemotron 3 Nano Omni 全模态理解模型,在文本、图像基础上加入原生音频与视频理解,覆盖文档分析、语音识别、长音视频理解、GUI 智能体和通用多模态推理五类任务。
推荐理由:原文给出了架构细节、多模态基准成绩与吞吐数据,读者可据此判断开源全模态模型在文档、音视频与 GUI 智能体场景的可用性。
DeepSeek 发布 V4,Hub 上有 DeepSeek-V4-Pro(1.6T 总参数、49B 激活)和 DeepSeek-V4-Flash(284B 总参数、13B 激活)两个 MoE checkpoint,均支持 1M-token 上下文窗口。
推荐理由:原文拆解了 V4 混合注意力与工具调用后训练设计,可判断长上下文智能体工作负载的成本取舍。
Overworld 发布新一代实时视频世界模型 Waypoint-1.5,在 RTX 3090 至 5090 等桌面硬件上可生成最高 720p、60 FPS 的实时环境,并新增面向更广泛消费级硬件的 360p 档位。
推荐理由:Waypoint-1.5 用 720p/360p 双档位和消费级硬件本地运行把实时世界模型从演示推向可用。
TII 的 Falcon Vision 团队发布 Falcon Perception,一个 0.6B 参数的早期融合 Transformer,用自然语言提示做开放词表定位与分割,图像与文本从第一层起共享参数。
推荐理由:原文用 SA-Co 与自建 PBench 的分数拆解了早期融合单骨干相对模块化流水线的收益与短板。
IBM 发布 Granite 4.0 3B Vision,一款面向企业文档理解的紧凑型视觉语言模型,以 LoRA 适配器形式挂载在 Granite 4.0 Micro 之上,在 Hugging Face 以 Apache 2.0 许可开放。
推荐理由:IBM 以 LoRA 适配器形式发布 3B 文档视觉模型,并给出图表与表格抽取的对比基准,便于判断小模型在企业文档场景的可用性。
H Company 发布 Holotron-12B,一个基于 NVIDIA Nemotron-Nano-2 VL 后训练的多模态 computer-use 模型,已在 Hugging Face 以 NVIDIA Open Model License 开放。
推荐理由:Holotron-12B 给出混合 SSM 架构在 Agent 长上下文并发下的吞吐对比,可据此判断 computer-use 模型的部署取舍。
H Company 发布迄今最大的 UI 定位模型 Holo2-235B-A22B Preview,在 Screenspot-Pro 上取得 78.5% 的 SOTA 成绩,OSWorld G 达 79.0%,已上线 Hugging Face。
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,权重已在 Hugging Face Hub 上线,Waypoint-1-Small 可用,Medium 版即将推出。
推荐理由:Waypoint-1 把交互式世界模型的训练重点放在零延迟控制上,并公布推理库与运行性能数据,可据此判断实时视频生成的落地条件。
NVIDIA 发布面向物理 AI 的开源推理视觉语言模型 Cosmos Reason 2,提供 2B 和 8B 两种参数规模,在 Physical AI Bench 和 Physical Reasoning 榜单上位列开源模型第一。
推荐理由:Cosmos Reason 2 给出 2B/8B 开源权重的具体升级项与评测数据,可据此判断物理 AI 推理模型的当前水位。
阿联酋 TII 发布 Falcon-H1-Arabic 阿拉伯语模型系列,含 3B、7B、34B 三个参数规模,基于 Falcon-H1 混合架构,在每个 block 内并行运行 Mamba 状态空间模型与 Transformer 注意力。