VAST 开源实时世界模型 EdenLive，单消费级显卡 720P 超 24FPS
VAST 开源实时世界模型 EdenLive，5B 模型在单张 RTX 5090、720P 条件下生成速度超过 24FPS，端到端延迟为百毫秒级，支持任意参考输入、任意画风和分钟级连续生成。
推荐理由：原文给出了单卡 720P 超 24FPS 与百毫秒级端到端延迟的具体数据，并拆解了世界状态与视觉渲染解耦的技术路线，便于读者评估实时世界模型的可用边界。
#模型发布
量子位精选AI 评分6161 腾讯混元精选AI 评分4949 腾讯混元开源长记忆写入模型 Hy-Memory-30B-A3B 的 FP8 量化版
腾讯混元在 Hugging Face 开源长记忆写入模型 Hy-Memory-30B-A3B 的 FP8 量化版（约 3B 激活参数），可在 Mem0、MemOS、Hy-Memory 等记忆框架中替代通用大模型。
推荐理由：原文给出长记忆写入模型的架构、两阶段训练流程与跨框架评测对比，附开源代码与权重，可作为 Agent 框架中记忆层替换通用大模型的参考。
量子位精选AI 评分5656 智谱发布开源法律模型 GLM-Legal，登顶 Harvey LAB 与 LegalBench 开放权重双榜
智谱推出法律专用开源模型 GLM-Legal，在 Vals AI 法律评测中以 19.2% 的任务全通过率和 86.23% 的准确率位列 Harvey LAB 与 LegalBench 双榜开放权重模型榜首。
推荐理由：给出了 GLM-Legal 在 Harvey LAB 等榜单上的通过率与和 Gemini 4 Argon 的成本对比，读者可据此评估法律垂直模型在真实律所任务中的取舍。
量子位精选AI 评分7070 DeepSeek发布V4.1-Flash-1017模型，同步开放自研搜索API
DeepSeek发布新模型DeepSeek-V4.1-Flash-1017，网页端、APP与API已同步切换至该版本。官方称新模型在代码、Agent等基准测试分数提升的同时，任务运行时间、输出长度和token费用均有所下降；首次登录Harness的用户可领6元赠金。
推荐理由：同时呈现了模型在代码和Agent任务上的分数提升以及token消耗下降两项变化，可供关注性价比的开发者横向参考。
DeepSeek同事件AI 评分5959 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 发布：在推理与智能体基准上有所提升
DeepSeek 发布 V4.1-Flash-1017，作为 V4.1-Flash 的小版本更新，在推理、编码、智能体和视觉基准上有所提升，并缩短任务执行时间和输出长度。
同一件事，精选收录的是《DeepSeek发布V4.1-Flash-1017模型，同步开放自研搜索API》
量子位同事件AI 评分7474 谷歌发布Gemini 4 Argon，强调编程与多模态升级、API限时半价
谷歌正式发布Gemini 4 Argon，强化编程、复杂任务持续执行与多模态能力。第三方Artificial Analysis智能指数中，Argon High与GPT-6 Astra Max、Claude Fable5.1 Max并列53分；同类任务平均成本约1.99美元，比Astra低约39%。
同一件事，精选收录的是《Google 发布 Gemini 4 Argon 前沿模型，定价 $2/$10 每百万 token》
量子位精选AI 评分5454 优必选 Thinker-WM 多模态统一世界模型登顶三大具身基准
优必选发布统一多模态世界模型 Thinker-WM，在 WorldOlympiad、EWMBench 和 WorldArena1.0 三项公认具身世界模型基准中全部取得第一。
推荐理由：文章对比了拼接式与统一表征方案的技术差异，给出 Thinker-WM 在三大基准的具体得分与六大能力模式。
AWS Machine Learning Blog精选AI 评分5454 Reflection Beam 登陆 AWS SageMaker JumpStart，面向智能体编码的开源权重模型
Reflection AI 的开源权重模型 Beam 已上线 Amazon SageMaker JumpStart，整体为稀疏 MoE，总参数 501B、激活参数 23B，有效上下文长度 1M tokens，权重以 Apache 2.0 在 Hugging Face 发布，提供 BF16、FP8、NVFP4 三种检查点。
推荐理由：文章对比 JumpStart 实时端点、HyperPod Inference 与 SGLang 或 vLLM 三条部署路径及对应 H100/H200/B200 实例，便于评估在 AWS 上运行 Beam 的硬件与运维取舍。
Hugging Face Blog精选AI 评分7474 Reflection 发布 Beam：501B 参数开源 MoE 模型，专注编码与智能体
Reflection 推出开源大模型 Beam，采用 501B 参数 MoE 架构，每 token 激活 23B，支持 1M token 上下文，专注编码与智能体场景，以 Apache 2.0 授权发布。
推荐理由：原文详细列出了501B MoE模型的架构参数与各类基准分数，可作为评估开源大型MoE模型实际表现的参考。
腾讯混元精选AI 评分5959 腾讯混元发布 Hy-Memory-30B-A3B 长期记忆写入模型
腾讯混元发布 Hy-Memory-30B-A3B，一个约 3B 激活参数的长期记忆写入模型，用于替代 Mem0、MemOS、Hy-Memory 等外部记忆框架中的通用 LLM，决定保留哪些信息及如何更新记忆库。
推荐理由：原文给出一个 3B 激活参数的记忆写入专用模型，并提供在 Mem0、MemOS、Hy-Memory 与未参与训练的 EverMemOS 上的对比基准，用于评估替代通用 LLM 的写入效果。
Hugging Face Blog精选AI 评分5555 IBM Granite Switch 4.1 发布，把对话、决策与语音识别统一到同一端点
IBM Granite 团队发布 Granite Switch 4.1 的 8B 与 30B 模型，把对话、通用与安全决策以及语音识别合并到同一端点，整体显存占用与基座模型接近。
推荐理由：文章介绍了 Granite Switch 4.1 如何用 aLoRA 把对话、决策与语音识别合并到单一端点，并给出与 Jev 等模型的推理速度对比，读者可据此评估这种组合架构的实际收益。
量子位精选AI 评分6767 蚂蚁百灵开源Ling-3.1-flash模型，主打真实办公任务处理
蚂蚁集团百灵团队开源发布Ling-3.1-flash模型，主打真实办公任务处理，采用约560B总参数、激活25B的稀疏MoE架构，上下文窗口最高1M。模型采用7层KDA配1层Gated MLA的混合线性注意力结构，已接入蚂蚁内部桌面协同Agent客户端「小虎」。
推荐理由：原文公开了模型架构参数、多项基准分数以及办公医疗场景实测，便于读者评估其在真实任务中的落地能力。
Hugging Face Blog精选AI 评分7575 Meta 开源多模态 MoE 模型 Muse Spark Open，总参数约 816B、每 token 激活约 42B
Meta 开源多模态 MoE 模型 Muse Spark Open，总参数约 816B、每 token 激活约 42B，上下文窗口达 1M tokens。
推荐理由：文章同时给出 816B 多模态 MoE 模型的架构、推理与微调命令，并附 llama.cpp、vLLM、SGLang 实测，便于直接对照复用。
NVIDIA Blog精选AI 评分7272 NVIDIA 开源 Nemotron 3.5 Super VL 与 Bolt 74B-A9B 24GB、Bolt E4B 4GB
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。
Mistral AI精选AI 评分5757 Mistral 发布首个时序基础模型家族 Timestral
Mistral 发布首个时序基础模型家族 Timestral，提供 5M、28M、123M 和 209M 四档参数量，最大 209M 模型在 GIFT-Eval、TIME、fev-bench 三个公开榜单的零样本预训练模型中均排名第一，参数规模仅为此前 SOTA 的约三分之二。
推荐理由：以 209M 参数在 GIFT-Eval、TIME、fev-bench 三个榜单同时位列零样本预训练模型第一，并给出与 Chronos-2、TimesFM-3 等更大模型的对比数据。
Hugging Face Blog精选AI 评分6464 Apertus 1.5 发布说明：8B/70B 原生图像与音频理解，262k 上下文
瑞士 Swiss AI 团队的 Project Apertus 发布 Apertus 1.5，包含 8B 与 70B 双尺寸，权重以 Apache 2.0 协议开源并托管到 Hugging Face。
推荐理由：原文给出与 Gemma 4 12B、GPT-OSS-20B 等开源模型的评测对比，读者可以据此判断这套开源多模态模型在当前生态中的相对位置。
阶跃 StepFun精选AI 评分6969 阶跃星辰在 Hugging Face 发布 Step 5 Preview，主打 Agentic 工作
阶跃星辰在 Hugging Face 发布旗舰模型 Step 5 Preview，主打 Agentic 工作。该模型为稀疏 MoE 架构，总参 600B、激活 27B，支持最高 1M 上下文，可输入文本、图像和视频，重点强化软件工程、长链路智能体执行、专业知识工作与金融任务。
推荐理由：给出了 600B 总参 / 27B 激活的 MoE 架构与 vLLM/SGLang 并行部署参数，可据此搭出 1M 上下文推理集群。
面壁 MiniCPMAI 评分3131 面壁发布 MiniCPM-V-4.7-1B-DSpark GGUF 量化版，专为 MiniCPM-V-4.7-1B 推测解码设计
MiniCPM-V-4.7-1B-DSpark 是面壁为 MiniCPM-V-4.7-1B 配套的 DSpark 推测解码草稿模型，本次发布其在 llama.cpp 下的 GGUF 量化版本。
面壁 MiniCPM精选AI 评分3939 面壁 MiniCPM 开源 MiniCPM-V-4.7-35B-A3B 的 DSpark 投机解码草案模型
面壁 MiniCPM 在 Hugging Face 开源 MiniCPM-V-4.7-35B-A3B-DSpark，这是专为 MiniCPM-V-4.7-35B-A3B 配对的 DSpark 投机解码草案模型，含 5 层约 3.89 亿参数，单次前向生成 15 个 token，使用 200 万样本训练 6 轮 AdamW。
推荐理由：DSpark 草案模型的训练配方与 vLLM、llama.cpp 的投机解码接入示例都在原文给出，为 MiniCPM-V-4.7 的推理加速提供了一个现成方案。
Hugging Face Blog精选AI 评分5353 HiRO-ACEv2：AI2 以约 1/300 成本实现 3 km 全球极端天气模拟
AI2 发布 HiRO-ACEv2 气候模拟系统，可生成全球 3 km 数据，成本约为 X-SHiELD 的 1/300。新版下采样模型 HiROv2 同时预测多个高分辨率场，对仅百万分之一概率的极端事件统计误差控制在 3% 以内，并准确估计训练时未见的热带气旋能量。系统附带可下载模型、教程笔记与 Web Demo，未来计划加入 4°C 升温情景。
推荐理由：3 km 全球气候模拟成本约为传统模型的 1/300，并附论文与教程，读者可据此评估其对极端气候研究的可及性。
量子位精选AI 评分7070 面壁智能开源MiniCPM-V 4.7：35B多模态MoE模型3G内存即可在iPhone断网运行
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。
Google DeepMind精选AI 评分7373 Google DeepMind 详述 Gemini 4 Argon 的负责任开发与安全设计
Google DeepMind 开始广泛推送 Gemini 4 Argon 大模型，并详细阐述其安全开发方法。该模型在 12 个端到端网络攻击模拟场景中全部解决（上一代为 5 个），在 Gray Swan 的间接提示词注入基准上，15 次自适应攻击成功率降至 0.7%，编码基准上作弊尝试降至 2%。
推荐理由：原文系统说明了滥用防护、对齐监控和提示词注入防御的具体机制与测试结果，可供同类模型在安全设计上参考。
Hugging Face Blog精选AI 评分6363 LiquidAI发布端侧推理模型LFM2.5-24B-A2B，主打本地智能体
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。
Google AI Blog精选AI 评分8181 Google 发布 Gemini 4 Argon 前沿模型，定价 $2/$10 每百万 token
Google 发布 Gemini 4 Argon 前沿模型，在 Vals Index 排名第一、ERQA 推理基准得分 87%。模型通过 Gemini API、AI Studio、Antigravity、Gemini app 等渠道全球开放，提供 1M 统一输入输出上下文，定价 $2/$10 每百万 input/output token，缓存输入享 95% 折扣。
推荐理由：原文给出定价、上下文上限与多项工程落地案例，可据此评估它在长链路编程与 Agent 场景中的实际替代价值。
Google DeepMind同事件AI 评分7575 Gemini 4 Argon 发布：面向复杂工程与科研任务的前沿模型
Google DeepMind 发布 Gemini 4 Argon 前沿模型，主打编码、金融、法律、网络安全和科学等复杂任务，在 Vals Index 等多领域基准排名第一。
同一件事，精选收录的是《Google 发布 Gemini 4 Argon 前沿模型，定价 $2/$10 每百万 token》
Google DeepMindAI 评分6767 Google DeepMind 发布面向机器人的 Gemini 4 Argon 模型
Google DeepMind 发布 Gemini 4 Argon，作为面向机器人栈的通用物理推理模型，在 Embodied Reasoning（ERQA）基准上以纯推理取得 87%，超过其他前沿模型。
量子位精选AI 评分4141 智谱 GLM-5.3-Highspeed 在 Zcode 灰度上线，输出速度达 490 tokens/s
智谱在 Zcode 3.15.1 中灰度上线 GLM-5.3-Highspeed 模型，网友 @leo114119 实测输出速度达 490 tokens/s。该模型上下文窗口为 100 万 token，最大生成 131,072 token，并划分 low、high、max 三档思考强度配置。
推荐理由：对比了 GLM-5.3-FlashX、Flash 等同系模型的输出速度，读者可据此判断高速版在长输出场景中的实际收益。
量子位精选AI 评分7070 谷歌发布生图模型 Nano Banana 2.1，支持 4K 直出与中文渲染改进
谷歌发布生图模型 Nano Banana 2.1，主打 4K 直出与中文渲染改进，在 Arena 文本转图像排名升至第四、仅次于 GPT，1K/2K API 价格直接砍半。
推荐理由：把 Nano Banana 2.1 与 GPT Image 2.5 同台对比，给出 Arena 排名、API 降价幅度与中文渲染改进等可对照数据。
面壁 MiniCPM精选AI 评分4242 面壁发布 MiniCPM-V 4.7 35B-A3B：首个端侧无损推理的开源 MoE 多模态模型，附 int4 量化版
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精选AI 评分5757 面壁 MiniCPM-V 4.7 35B-A3B 开源：端侧 13+ tokens/s 的 MoE 多模态模型
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 MiniCPM精选AI 评分5555 面壁发布 MiniCPM-V 4.7 35B-A3B：首个开源端侧 MoE 多模态模型
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。
Qwen精选AI 评分5858 Qwen 开源图像生成加速版 Qwen-Image-2.1-Turbo
通义千问（Qwen）在 Hugging Face 发布 Qwen-Image-2.1-Turbo，是 Qwen-Image-2.1 的加速检查点，沿用同一 7B 视觉生成架构，支持文生图与图像编辑，默认 CFG=1 并仅需 8 步去噪，配合 prefix KV 缓存复用文本与参考图上下文。
推荐理由：8 步去噪与 prefix KV 缓存是该检查点的核心改动，读者可据此评估它在速度和质量上的取舍。
腾讯混元精选AI 评分6767 腾讯优图实验室开源 5B 全模态解析模型 Youtu-Parsing-Omni
腾讯优图实验室开源 5B 参数的全模态解析模型 Youtu-Parsing-Omni，统一处理文档页、自然图像、图表、流程图、几何图、音频与音视频，并按任务提示统一输出 JSON。
推荐理由：5B 全模态解析模型在 OmniDocBench 居首、OmniParsingBench 仅次 Gemini-3-Pro，是评估小尺寸多模态模型能力上限的参考。
Hugging Face Blog精选AI 评分4949 阿布扎比技术创新研究所发布 Falcon-ASR：1.6B 参数阿拉伯语语音识别模型
阿布扎比技术创新研究所（TII）发布 1.6B 参数语音识别模型 Falcon-ASR，主打阿拉伯语尤其是阿联酋方言，使用同一组模型权重还支持英语、法语、西班牙语和葡萄牙语。
推荐理由：把模型在公开榜单和内部阿联酋方言评估上的具体 WER 与 CER 数字直接列出，读者可对照已发表系统查看差距。
面壁 MiniCPM精选AI 评分5858 面壁 MiniCPM-V 4.7 35B-A3B 开源，FP8 等多种量化版本同步发布
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。
量子位精选AI 评分6767 Claude Haiku 5.5正式发布 跑分超GPT-6 Luna等小档模型
Anthropic发布Claude Haiku 5.5小型号，在OSWorld 2.1、GDPval-AA v2.1、Terminal-Bench 4.0等基准上跑分超过GPT-6 Luna、DeepSeek V4.1 Flash等同档对手，是首个支持effort五档调节的Haiku型号。
推荐理由：文章将Haiku 5.5与GPT-6 Luna、DeepSeek V4.1 Flash等小档模型逐项跑分与价格对比，并列出从4.5迁移的五处接口改动，便于评估替代成本。
量子位精选AI 评分7474 OpenAI向ChatGPT免费用户推送GPT-6 Luna，聊天框新增Intelligent UI生成图表和交互组件
OpenAI于10月8日起向ChatGPT免费和Go用户推送GPT-6 Luna，替换此前的GPT-5.6 Luna；Plus、Pro等付费用户使用GPT-6 Sol。
推荐理由：汇总了GPT-6相对GPT-5.6在Intelligent UI、回答长度、多轮越狱和情感依赖等安全评测上的具体变化。
AWS Machine Learning Blog精选AI 评分6060 Claude Haiku 5.5 上线 Amazon Bedrock 与 Claude Platform on AWS
Claude Haiku 5.5 即日起在 Amazon Bedrock 和 Claude Platform on AWS 开放使用，Anthropic 称其为 Claude 5.5 系列中速度最快、成本最低的版本，相比 Claude Haiku 4.5 大多数任务便宜约 75%，并首次加入 effort 控制，可按任务调节成本与能力之间的取舍。
推荐理由：原文给出 Claude Haiku 5.5 与 Opus 5.5 的角色分工、effort 控制和价格对比，可作为 subagent 架构选型的参考。
Hugging Face Blog精选AI 评分5050 Liquid AI 开源面向端侧的多模态 d1 决策模型 d1-3B 与 d1-omni-600M
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。
Ai2 Blog精选AI 评分5151 Ai2 的 Bolmo 字节级语言模型论文被 Nature 接收，发布基于 Qwen 与 Llama 的字节级改造版本
Ai2 宣布把语言模型改造为字节级表征的 Bolmo 论文被 Nature 接收，并发布基于 Qwen 3 8B 和 Llama 3 8B 字节化得到的新 checkpoint Bwen 8B 与 Blama 8B。
推荐理由：论文给出把现有模型改造为字节级表征的具体配方，并附带已训练好的 Stage 1 checkpoint，让研究者无需重复初始阶段就能直接训练完整系统。