NVIDIA 发布 Kumo Tabular 表格预测基础模型
NVIDIA 发布 Kumo Tabular，一款面向表格分类和回归的开放基础模型，可在单次前向推理中直接预测新行，无需训练、调参或特征工程。模型提供 28M 至 215M 参数的三种规格，通过 Hugging Face 提供，采用 OpenMDW-1.1 license，支持商业使用。
推荐理由：材料同时交代了免训练推理、人工数据预训练方式与四项基准结果，便于评估其工程可用性。
#开源生态
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Hugging Face Blog精选AI 评分8080 Holo4 发布通用计算机使用智能体模型系列
Holo4 发布通用智能体模型系列，提供 27B dense 和 35B-A3B Mixture of Experts 两种规格，可通过 GUI、代码、MCP 和 API 与软件交互。
推荐理由：文章同时给出 OSWorld 2.0 成绩、成本口径与可复现轨迹，便于比较 Holo4 在多界面工作流中的实际取舍。
Latent Space精选AI 评分8282 Xiaomi 发布 MiMo-V2.6-Pro 和 MiMo-V2.6-Flash 开放权重模型
Xiaomi 发布 MiMo-V2.6-Pro 和 MiMo-V2.6-Flash 两个开放权重的原生全模态模型，并公布技术报告、RL 环境和训练代码。
推荐理由：文章不仅介绍 MiMo-V2.6 的模型规模与价格，还梳理其 RL 训练环境和代码开放计划，便于理解其训练路线与开源范围。
NVIDIA Blog精选AI 评分6969 Salesforce 发布基于 NVIDIA Nemotron 3 Super 的 CRM 推理模型 Koa
Salesforce 发布首个 CRM 推理模型 Koa，该模型基于 NVIDIA Nemotron 3 Super，并使用近三十年企业 CRM 部署生成的专有合成数据进行后训练。
推荐理由：文章梳理了 Koa 的训练来源、数据隔离和 CRM Bench 表现，并交代了客户试点与正式可用时间。
Microsoft ResearchAI 评分4747 GigaPath-Flash 和 GigaTIME-Flash：以高效病理基础模型迈向人群规模发现
GigaPath-Flash 和 GigaTIME-Flash 通过蒸馏骨干降低病理研究的计算成本，支持人群规模发现。GigaPath-Flash 在切片分类基准上与原模型的分数差距在 3% 内，所需计算量约少 50 倍。两者均以 Apache 2.0 许可开源，仅供研究，未经过临床用途验证。
Hugging Face Blog精选AI 评分8080 Granite 4.2 推理模型家族如何构建
IBM Granite Team 详解 Granite 4.2 推理模型家族的构建过程，涵盖 3B、8B 和 30B 三种规模，以及从 Granite-4.1 基础模型到 SFT 和多阶段 RL 的训练流程。
推荐理由：文章梳理 Granite 4.2 从 Granite-4.1 基础模型、SFT 到多阶段 RL 的训练链路，并说明 8B 与 30B 如何在真实环境中通过 Agentic RL 学会工具操作。
Hugging Face Blog精选AI 评分6868 Liquid AI 发布 LFM2.5-DSpark 草稿模型，推理最高加速 3.2 倍
Liquid AI 发布 LFM2.5-1.2B-Instruct、LFM2.5-2.6B 和 LFM2.5-8B-A1B 的 DSpark 草稿模型，通过 speculative decoding 提升推理吞吐。
推荐理由：文章同时给出 H100 与 M4 Max 的吞吐对比、function-calling 延迟变化及 llama.cpp 和 SGLang 接入方式，便于评估 DSpark 在云端与端侧部署中的收益。
Hugging Face Blog精选AI 评分7474 NVIDIA Magpie TTS 多语言模型发布，支持 12 种语言与低延迟部署
NVIDIA 发布 Magpie TTS Multilingual 开放权重模型，模型规模为 364M parameters，支持 12 种语言，并新增 Modern Standard Arabic、Korean 和 Brazilian Portuguese。
推荐理由：文章将开放权重、12 种语言支持、NIM 部署和延迟数据放在同一框架中，便于评估多语言语音智能体的落地路径。
Hugging Face Blog精选AI 评分8888 Meta 发布 Muse Glimmer 30B 开源多模态模型
Meta 发布 Muse Glimmer 30B，这是一款面向本地智能体场景的开源多模态模型，采用 Apache 2.0 许可，并支持图像、视频和多模态工具调用。模型已获得 transformers、llama.cpp、vLLM 和 Inference Endpoints 的 day-0 支持，还提供 DFlash speculative decoding 和微调示例。
推荐理由：文章既交代 Muse Glimmer 的 30B 架构与开源许可，也提供本地部署、推理加速和智能体接入的可复用路径。
Google DeepMind精选AI 评分8787 Google DeepMind 开源 WeatherNext，飓风预测平均提前获得一天优势
Google DeepMind 发布并开源 WeatherNext 2、WeatherNext Cyclones 和 WeatherNext 2-mini，WeatherNext Cyclones 在飓风路径、强度和风场结构预测上平均获得超过 24 小时的提前量。
推荐理由：原文同时给出 WeatherNext 的预测增益、训练数据规模和开源范围，便于了解 AI 气象模型如何支持更早的飓风风险研判。
Hugging Face Blog精选AI 评分7777 NVIDIA 发布 Cosmos-H-Dreams 实时手术机器人生成式模拟器
NVIDIA 发布 Cosmos-H-Dreams，一款由动作条件驱动、面向手术机器人的实时生成式模拟器。该模型从 Cosmos-H-Surgical-Simulator 蒸馏而来，针对 dVRK 桌面缝合进行训练，在单张 NVIDIA RTX PRO 6000 上可达约 160 frames per second。
推荐理由：文章展示了从世界模型蒸馏到实时闭环模拟的技术路径，并给出手术机器人策略训练与评估的具体应用方向。
Hugging Face BlogAI 评分5252 DharmaOCR 评测：专注巴西葡萄牙语为何胜过更新的 OCR 模型
DharmaOCR 在巴西葡萄牙语 OCR 基准上得分 0.925，超过 Mistral OCR4 的 0.798 和 Unlimited-OCR 的 0.7587。文章将优势归因于面向巴西葡萄牙语的监督微调，以及用于降低重复和不连贯输出的 DPO 训练。
Hugging Face Blog精选AI 评分8787 Thinking Machines 发布 Inkling 与 Inkling-Small 多模态开源模型
Thinking Machines 发布开放模型 Inkling 及 Inkling-Small，支持文本、图像和音频输入，并具备 Agent 能力与 1M context。
推荐理由：文章同时拆解了 Inkling 的 MoE、混合注意力与多模态输入架构，并给出不同量化版本的显存需求和部署路径，便于评估落地成本。
Mistral AI精选AI 评分7070 Mistral AI 发布 Leanstral 1.5，强化 Lean 4 形式化验证
Mistral AI 发布 Leanstral 1.5，这是一款采用 Apache-2.0 许可、119B 总参数且仅 6B active parameters 的模型，面向 Lean 4 形式化验证。
推荐理由：文章同时给出形式化数学基准、成本对比和真实代码验证案例，便于评估 Lean 4 证明智能体从题目求解到仓库级任务的实际能力。
Google DeepMind精选AI 评分8282 Google DeepMind 发布 DiffusionGemma 文本扩散模型，推理速度最高提升 4 倍
Google DeepMind 发布实验性开放模型 DiffusionGemma，采用文本扩散和并行生成，在专用 GPU 上实现最高 4 倍的文本生成速度。该 26B MoE 模型推理时激活 3.8B 参数，量化后可适配 18GB VRAM，并以 Apache 2.0 许可发布。DiffusionGemma 面向本地、低并发的交互式工作流，但整体输出质量低于标准 Gemma 4。
推荐理由：文章具体说明了 DiffusionGemma 在本地低并发推理中的速度优势，也交代了输出质量与标准 Gemma 4 的取舍。
Mistral AI精选AI 评分8181 Mistral Small 4 发布，统一推理、多模态与智能体编码能力
Mistral AI 发布 Mistral Small 4，将 Magistral 的推理、Pixtral 的多模态和 Devstral 的智能体编码能力整合到单一模型，并支持可配置的 reasoning_effort。
推荐理由：Mistral Small 4 将推理、多模态和智能体编码能力整合到单一模型，并给出性能、部署与开源许可信息，便于评估实际采用成本。
Mistral AI精选AI 评分6464 Mistral AI 发布 Leanstral，面向 Lean 4 的开源代码与证明智能体模型
Mistral AI 发布 Leanstral-120B-A6B，面向 Lean 4 形式化仓库中的代码与证明任务，并以 Apache 2.0 许可开放模型权重。
推荐理由：以真实形式化仓库中的证明任务比较模型表现与运行成本，为评估代码智能体在证明工程中的性价比提供了具体参照。
Mistral AI精选AI 评分7878 Mistral AI 发布 Voxtral Transcribe 2 语音转写模型
Mistral AI 发布 Voxtral Transcribe 2，包含面向批量转写的 Voxtral Mini Transcribe V2 和面向实时应用的 Voxtral Realtime。
推荐理由：文章同时交代批量与实时语音转写模型的延迟、语言支持、价格和部署方式，便于评估不同语音应用的接入选择。
Mistral AI精选AI 评分8181 Mistral AI 发布 Devstral 2、Devstral Small 2 与 Mistral Vibe CLI
Mistral AI 发布 Devstral 2（123B）和 Devstral Small 2（24B）编码模型，以及开源命令行智能体 Mistral Vibe CLI。
推荐理由：文章同时给出两种参数规模、SWE-bench Verified 成绩与部署方式，便于比较开放模型在编码智能体中的性能和落地门槛。
Mistral AI精选AI 评分8484 Mistral 3 发布，包含 Mistral Large 3 与 Ministral 3 系列模型
Mistral AI 发布 Mistral 3，包含 14B、8B、3B 三个小型 dense 模型，以及采用稀疏 MoE、拥有 41B active 和 675B total 参数的 Mistral Large 3，全部采用 Apache 2.0 许可。
推荐理由：这次发布同时覆盖端侧小模型与大规模 MoE 模型，并给出开源许可、部署格式和多家平台入口，便于比较不同规模模型的使用路径。
Mistral AI精选AI 评分7878 Mistral AI 发布 Devstral Medium 并升级 Devstral Small 1.1
Mistral AI 与 All Hands AI 发布 Devstral Medium，并升级 Devstral Small 1.1，面向智能体编码场景。
推荐理由：原文同时给出 Devstral Small 1.1 与 Medium 的 SWE-Bench Verified 成绩、授权方式、价格和部署选项，便于比较开放模型与 API 模型的使用路径。
Mistral AI精选AI 评分7878 Mistral AI 发布推理模型 Magistral
Mistral AI 发布首个推理模型 Magistral，提供 24B 参数的开源权重版本 Magistral Small，以及面向企业的 Magistral Medium。
推荐理由：文章同时介绍了 Magistral Small 与 Medium 的定位、评测成绩和部署方式，便于比较开放权重与企业版本的使用路径。
Mistral AI精选AI 评分8080 Mistral AI 发布面向软件工程的 Devstral 智能体模型
Mistral AI 与 All Hands AI 联合推出面向软件工程任务的 Devstral，并以 Apache 2.0 许可证发布。
推荐理由：原文同时给出 Devstral 的 SWE-Bench Verified 成绩、部署方式与 API 价格，便于比较其工程能力和使用门槛。
Mistral AI精选AI 评分7878 Mistral Small 3.1 发布，支持 128k tokens 多模态理解
Mistral AI 发布 Mistral Small 3.1，改进文本性能和多模态理解，将上下文窗口扩展至 128k tokens，推理速度达 150 tokens per second。
推荐理由：这次更新同时覆盖文本、多模态和长上下文，并提供 Apache 2.0 许可与基础模型，便于评估其在端侧和定制场景中的适用性。