Liquid AI 发布 LFM3 模型家族，六款 2B 级模型共享 LFM3-1.7B-Base 骨干，覆盖文本、视觉、音频、全模态和结构化决策。LFM3-1.7B 比 LFM2.5-2.6B 少 35% 参数，文本模型在 4-bit 精度下约占 1 GB并支持 256K 上下文；LFM3-Omni-2B 可接收文本、图像、视频和音频并输出文本或语音。
推荐理由：LFM3 以同一 2B 级骨干衍生六款文本、视觉、音频、全模态与决策模型，并给出单 GPU 微调和端侧部署路径，便于评估小模型专业化方案。
科大讯飞发布讯飞星火X2.6，采用全国产算力训练，由一个云端大模型搭配4B端侧模型，并按任务难度和数据敏感度决定本地执行、两端协同或云端处理。长程任务动态并行训练使超长上下文训练效率提升约4倍，自适应存算协同结合四层KVCache和分布式推理，使推理效率提升4.5倍。4B端侧模型将复杂智能体任务完成率推至41.9%，端云路由准确率为96.1%，敏感资料可在本地关联或脱敏后再上传。
推荐理由：端云路由、长程任务动态并行训练与存算协同给出了明确指标，呈现了国产算力受限下兼顾效率和数据本地化的实现路径。
炎曦动力公开具身基座模型 Paimon-0，在 RoboColiseum 以 0.7754 排名第一，并超过 GPT-6 Astra。它在 RoboCasa365 和 VLA-Arena 分别以 58.1、0.73 排名第一，并以 46.599 总分夺得启元机器人 IROS Workshop 双臂机器人挑战赛冠军。
推荐理由：文章以榜单成绩和端云协作为线索，解释 Paimon-0 的 query token 蒸馏、自我改进设计及其与机器人芯片方案的衔接。
岩山科技旗下岩芯矩阵与港科大、CMU联合发布并开源EdgeRock-4B，256K上下文下KV Cache固定为72MiB，较源模型减少99.1%。在单张Hopper 80GB GPU、32K输入和32K输出下，模型支持512路并发，输出吞吐12124 tokens/s，是Qwen3.5-4B的6.42倍。
推荐理由：文章拆解了EdgeRock-4B以RMA固定KV Cache的机制，并对照Qwen3.5-4B及有界状态模型的吞吐、内存与推理表现。
Block 发布全双工语音到语音模型 Dessa，可同时听说，并能在 MacBook M4 Max 或更高配置的消费级电脑上本地运行。该模型完全基于人类语音训练，Block 称其仅用单块 NVIDIA GPU 训练，并将情绪直接纳入语音生成。模型目前尚未公开访问，Block 邀请安全研究人员测试语音智能体误导他人的风险。
推荐理由：Dessa 的全双工语音、情绪表达与消费级设备本地运行方案交代具体，并说明暂未开放及安全测试安排，便于评估语音智能体的落地条件。
Block 发布从头训练、完全不使用文本数据的 AI 语音模型 Dessa，直接处理音频以识别文本模型遗漏的情绪、讽刺、笑声和停顿。Dessa 支持全双工通信，可同时听和说，并在 MacBook Pro M4 Max 本地运行，训练使用单个 NVIDIA GB200 NVL72。该模型尚未公开，Block 正邀请 AI 安全研究者测试潜在风险，可通过表单报名。
同一件事，精选收录的是《Block 发布可本地运行的全双工语音模型 Dessa》
Block 发布 AI 模型 Dessa，以人类对话语音从头训练，可进行端到端语音交互。官方样例显示其对话多数较自然，但偶尔显得生硬怪异；在一段与 OpenAI GPT-Live-1 语音模型的对话中，Dessa 表现得更自然。Dessa 可在 MacBook Pro M4 Max 或更高配置上本地运行，Block 计划向一小群 AI 安全研究人员提供早期访问。
同一件事，精选收录的是《Block 发布可本地运行的全双工语音模型 Dessa》
科大讯飞发布端云一体讯飞星火X2.6，并同步推出语音基座大模型SparkAudio 1.0。云端和端侧星火X2.6-4B能力同步提升；未来60%的应用可在本地完成，30%通过云端协同，10%需要云端大模型解决。SparkAudio 1.0支持语音识别、同传、交互、音频理解、情绪识别、实时说话人分离和环境声理解。
推荐理由：端云一体的任务分工、本地处理比例和多类语音能力，为比较模型应用的安全、效果与成本提供参考。
Recursive 发布免费编码模型 Flint，可在笔记本上离线运行；公司称 Eureka Machine 参与了几乎全部开发流程。Flint 采用 MoE，每次任务激活 40B 参数中的 2.5B，并以 Apache 2.0 许可在 Hugging Face 免费下载。
推荐理由：材料同时交代 Flint 的端侧运行、参数规模、速度、基准表现和外部试用，并标明哪些数据来自公司测试，便于比较同级编码模型。
IBM Granite Speech 发布 granite-speech-5.0-2b，并更新 granite-speech-5.0-470m-turboctc 和 granite-speech-4.1-2b-plus。
推荐理由：文章按高精度翻译、端侧速度和多说话人归因区分三款模型，并给出速度与错误率变化，便于按场景比较选型。
NVIDIA 发布开源 Nemotron 3.5 Super VL，并推出端侧模型 Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B 24GB 和 Nemotron 3.5 Bolt E4B 4GB，覆盖从企业服务器到本地及边缘设备的智能体部署。
推荐理由：三款模型覆盖企业服务器到 4GB 端侧设备，并给出参数规模、速度、基准与部署路径，便于比较不同智能体场景的选型。
Liquid AI 发布 LFM2.5-24B-A2B 推理模型，主打端侧与 GPU 上的高速 agent 推理。
同一件事，精选收录的是《LiquidAI发布端侧推理模型LFM2.5-24B-A2B，主打本地智能体》
面壁智能与OpenBMB正式开源多模态模型MiniCPM-V 4.7，包含35B-A3B（MoE，总参数35B、激活3B）与1B两个版本，其中35B-A3B在iPhone 17 Pro Max上仅占约3G内存，断网状态下解码速度可达每秒13个token以上。
推荐理由：原文给出了35B MoE模型仅用3G内存就能在手机上运行的前瞻专家调度与量化方案，可作为端侧部署的工程参考。
LiquidAI发布LFM2.5-24B-A2B推理模型，采用24B参数MoE架构但每次仅激活2B，专为本地智能体设计。
推荐理由：LiquidAI给出24B参数MoE仅激活2B的端侧推理模型，在智能体基准上对标更大模型，并附带本地部署与Agent接入示例，便于评估迁移成本。
面壁 MiniCPM-V 4.7 35B-A3B 在 Hugging Face 开源，并同步推出 int4 量化版本，被官方称为首个在端侧可流畅运行且不损失性能的开源 MoE 多模态模型。
推荐理由：原文把 LES、细粒度分层量化和 DSpark 推测解码组合在一起作为端侧 MoE 的可迁移做法，并与 Qwen3.6 35B-A3B 直接比较效率与分数。
面壁 MiniCPM 开源 MiniCPM-V 4.7 35B-A3B 多模态模型，是 MiniCPM-V 系列第一个 MoE 变体。
推荐理由：在端侧实现无损流畅推理的开源 MoE 多模态模型，LES 专家调度与层级量化方案适合和 Qwen3.6 35B-A3B 做性能效率对比。
面壁发布 MiniCPM-V 4.7 35B-A3B，这是 MiniCPM-V 系列首个 MoE 多模态模型，结合 Lookahead Expert Scheduling（LES）跨层预测、层间细粒度量化和 DSpark 推测解码，在 iPhone 17 Pro Max 上以 13+ tokens/s 实现无损端侧流畅推理。
推荐理由：原文同时给出 iPhone 17 Pro Max 上 13+ tokens/s 的实测速度与 LES 调度、层间量化和 DSpark 推测解码三项技术细节，读者可据此评估端侧 MoE 推理的可行边界。
Cactus Compute 发布 16.9 MB 端侧语音识别模型 Whistle，在 CPU 上无依赖运行，首 token 11 ms，支持英、德、法、西、意、荷、波七语。
推荐理由：16.9 MB 的端侧语音模型与 Needle 共用同一二进制可直接转写为工具调用，并给出与 Whisper、Moonshine 的逐项对比。
面壁 MiniCPM-V 4.7 35B-A3B 系列模型上线，其中 FP8 量化版本已托管在 Hugging Face。
推荐理由：原文详述了 MoE 模型在 iPhone 端侧流畅推理的工程组合并给出 13+ tokens/s 实测速度，对评估同类模型的端侧落地可行性有参考价值。
Liquid AI 开源两款 d1 系列端侧决策模型 d1-3B 与实验版 d1-omni-600M，分别支持文本+图像和文本+图像/音频输入，单次前向传播而非生成 token。
推荐理由：d1-3B 与 d1-omni-600M 在七个公开基准和多款 Jetson 设备上的跑分被详细列出，读者可直接对照 Decider 系列判断端侧决策模型的部署价值。
Google DeepMind 发布 EmbeddingGemma 2 多模态嵌入模型，740M 参数、Apache 2.0 协议，在 MTEB Code 上从 68.76 提升至 78.68。
推荐理由：原文给出了 EmbeddingGemma 2 在子 1B 多模态嵌入基准上的表现与端侧显存占用，读者可据此评估它在本地检索管线中的取舍。