英伟达发布 Nemotron 3.5 Super VL 与两款 Bolt 开放模型，分别面向企业智能体和本地 PC
英伟达发布面向常驻智能体和边缘计算的开放权重模型，包括 1200 亿参数的 Nemotron 3.5 Super VL 和两款轻量 Bolt 模型。
全部 AI 动态
TechCrunch · AI The Decoder Cloudflare 发布 Clairic 文档抽取模型，称比 LLM 更快更便宜
Cloudflare 发布 AI 模型 Clairic，称其从文档中抽取数据比大语言模型更快、更便宜，已在 Workers AI 上线预览版，开放权重即将跟进。
The Decoder MiniMax 发布 M3.1 Flash 推理模型，单任务成本约 0.22 美元
MiniMax 发布推理模型 M3.1 Flash，在 Artificial Analysis 智能指数上得 42 分，比前代 M3 高 13 分，单任务成本不到后者一半。
The Decoder Kling AI 发布 4.0 版本，支持立体声与多语言口型同步，并推出轻量 Flash 版
Kling AI 发布 4.0 版本，单次可生成最长 30 秒视频，支持最多 10 张关键帧输入，提示词理解扩展到 8,000 tokens。新版本加入双声道立体声、十余种语言的口型同步以及多语言视频内文字生成，同时推出上限 720p、20 秒的轻量 Flash 版，并可通过 MCP 和 CLI 接入。4K 10-bit HDR 输出、视频延长至两分钟和 API 定价均标注为即将推出。
Hugging Face Blog精选 Reflection 开源 501B 参数 MoE 模型 Beam，支持 1M 上下文与 Agent 场景
美国新实验室 Reflection 在 Hugging Face 发布其首个模型 Beam，这是一个 501B 参数的 MoE 模型（每 token 激活 23B），采用 Apache 2.0 许可，支持 1M token 上下文窗口，面向编码与 Agent 场景。
推荐理由：原文给出 Beam 的架构细节、长上下文缓存数据和多精度基准，可用于判断自托管前沿模型的实际部署门槛。
Hugging Face Blog精选 IBM 发布 Granite Switch 4.1：单端点提供对话、决策与语音能力
IBM 发布 Granite Switch 4.1，包含 8B 和 30B 两个版本，把通用决策 aLoRA、面向安全决策的 Guardian aLoRA 以及 OpenASR 榜单上最快的 ASR 模型 Granite-Speech-5.0-Turbo-CTC 组合进同一个模型，通过一个托管端点处理对话、决策和语音转写任务。
推荐理由：原文给出了同一端点上组合对话、决策与语音能力后的显存占用和推理速度变化，读者可据此判断多能力复用的成本。
NVIDIA Blog精选 NVIDIA 发布 Nemotron 3.5 Super VL 与两款 Bolt 端侧模型
NVIDIA 发布 120B 参数的开放模型 Nemotron 3.5 Super VL，以及面向端侧的 Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B 24GB 和 Bolt E4B 4GB。
推荐理由：原文给出三个模型在参数规模、内存占用和硬件适配上的差异，可据此判断企业到端侧的智能体部署选型。
Mistral AI精选 Mistral 发布时序基础模型 Timestral，最小 5M 参数最大 209M
Mistral 发布首个时序基础模型系列 Timestral，共 5M、28M、123M 和 209M 四个参数版本。其中 209M 版本在 GIFT-Eval、TIME 和 fev-bench 三个公开基准的零样本预训练模型中排名第一，参数约为前代 SOTA 的三分之二；28M 版本在 GIFT-Eval 和 TIME 上超过约四倍大的 Chronos-2。
推荐理由：表格列出了四种参数规模、上下文长度与部署方式，并说明最大模型在三个公开榜单上的位置，便于判断它相对 Chronos-2、TimesFM-3 的取舍。
Hugging Face Blog精选 Meta 发布开源权重多模态 MoE 模型 Muse Spark Open
Meta 发布开源权重模型 Muse Spark Open，这是一个约 816B 总参数、每 token 约 42B 激活的混合专家模型，支持文本、图像、音频和视频输入，上下文窗口最高 1M tokens。
推荐理由：Meta 公开了 816B 总参数、约 42B 激活的多模态 MoE 权重，并给出 transformers、vLLM、SGLang、llama.cpp 的部署与微调做法。
Google DeepMind精选 Google DeepMind 开始广泛开放 Gemini 4 Argon 并公布安全防护方案
Google DeepMind 开始广泛开放 Gemini 4 Argon，并同步扩大 Fairwind Program 的可信网络安全防御者范围。此前在受限访问期间，Wiz 用 Argon 发现医院软件中前代模型遗漏的关键漏洞；在模拟网络攻击场景中 Argon 完成全部 12 个，前代为 5 个。
推荐理由：原文公开了 Argon 在网络安全与生物风险上的防护分层和误用监测数据，可用于判断前沿模型的部署门槛。
Google DeepMind精选 Google DeepMind 发布 Gemini 4 Argon 机器人模型
Google DeepMind 发布 Gemini 4 Argon，主打物理理解、代码生成与视觉语义推理，在 Embodied Reasoning（ERQA）基准上以纯推理取得 87%。
推荐理由：官方给出各机器人与仿真任务的提示词示例和可用入口，可据此判断模型在机器人全流程中的具体用法。
Google DeepMind精选 Google DeepMind 发布 Gemini 4 Argon 模型
Google DeepMind 发布 Gemini 4 Argon，面向开发者、企业和科研人员开放，API 定价为每百万输入 token 2 美元、每百万输出 token 10 美元，缓存输入 token 享 95% 折扣。
推荐理由：官方给出定价、渠道与多领域落地案例，可据此判断这一前沿模型在编码和专业工作流中的实际位置。
Google DeepMind精选 Google DeepMind 发布开源多模态嵌入模型 EmbeddingGemma 2
Google DeepMind 发布 EmbeddingGemma 2，这是一个把文本、图像、音频和视频映射到统一嵌入空间的开源多模态嵌入模型，基于 Gemma 4 架构、采用 Apache 2.0 许可、参数量 740M。
推荐理由：官方给出参数量、分模块尺寸、量化内存和 8K 上下文等规格，可据此判断端侧多模态检索的可用边界。
Mistral AI精选 Mistral AI 发布 Mistral Large 4 公开预览
Mistral AI 上线 Mistral Large 4 公开预览，模型为 1 万亿参数、520 亿激活参数的原生多模态模型，可通过 Mistral Studio 的预览 API 使用，权重将于本月底发布。
推荐理由：官方给出 1 万亿参数与 520 亿激活参数的多模态设定，以及编码、智能体、网络安全等基准对比，可用于判断开放权重模型的前沿位置。
Google DeepMind精选 Google DeepMind 发布 Gemini 4 Argon 前沿模型
Google DeepMind 发布新前沿模型 Gemini 4 Argon，先通过 Fairwind Program 向受信任的网络安全防御方开放，之后再逐步扩展到开发者、企业和消费者。
推荐理由：官方公布了 Argon 的输出上限、定价和多项基准成绩，可据此判断其长任务能力与成本位置。