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把 Qwen3-4B 接到语音识别解码端，5 种语言平均 WER 3.54，Apache 2.0 开源可本地跑，做语音转写的可以试试。
黑森林开源了 FLUX 3 Image Klein，文生图、改图、多图参考都能做，作者拿它和 Ideogram 4.5、Krea 3 比了效果，还提醒中文字容易翻车。
Nvidia 开源了 Nemotron 模型，企业能用自己的数据微调 Super VL，还能部署在自己服务器上，不用把数据交给外部云。
PrismML 用三元权重把 Qwen 3.5 压到 0.43GB 起，手机上就能跑本地智能体，llama.cpp 和 MLX 都能部署，权重还开源了。
Xiaomi 的 MiMo V2.6 Pro 在 Agent Arena 开源榜拿了第一，Pro 和 Flash 还都卡在性能成本最优区间，跑智能体的可以关注下。
微软自研基模 MAI-Base-2 训完了，2.8T 总参数，算力效率是 DeepSeek-V4-Pro-Base 的 4~12 倍，还放出了训练细节。
决策模型赛道卷起来了：TypeSafe 刚发 Jev 1.14，第二天 Liquid AI 的 d1-ultra 就宣称八类任务全面领先，看看双方各自强在哪。
NVIDIA 把印度语言预训练的语料方案开源了，2.8 万亿 tokens 加完整数据管线，做多语言训练的可以直接抄作业。
StepFun 新模型一开源，四家国产芯片当天就能跑，还搭上了华为 1024 卡的 Atlas 950 超节点，国产算力生态这块值得看看。
Meta 那个专攻写代码的开源模型 Muse Spark Open 上架 SageMaker JumpStart 了，用 SDK 几行就能部署到自己 AWS 账户里跑推理。
Meta 开源了 816B 的 Muse Spark Open，两台 512GB 的 Mac Studio 加量化就能本地跑，生成速度约 25 Token/s，喜欢本地部署的可以看看这套方案。
Intern-S2 直接参与写数学论文了，北大团队还把 4 条定理全部形式化验证，论文和代码都放出来了，数学方向的人可以看看。
小米把 MiDashengLM-7B 升级成能识别声源方位和距离的版本，Apache 2.0 开源，做空间音频应用的同学可以直接拿来用。
微软说自家的 MAI-Base-2 用四分之一的算力就超过了 GPT-5.6 背后的模型，还顺手对比了 DeepSeek，训练效率这块到底是真是假值得看看细节。
Meta 开源了 Muse Spark Open，训练时的 RL 推理用的就是 vLLM，发布当天就能直接在 vLLM 上跑起来。
Meta 又发开源模型了，816B 参数但只激活 42B，还能吃视频和音频，跑分追平 Qwen3.8，做应用前记得看商用条款。
Meta 一边开源 Muse Spark Open，一边把最强的 Muse Wonder 留在手里，汪滔的说法和扎克伯格五周前的表态直接打架了。
NVIDIA 新一代 Vera Rubin NVL72 的跑分出来了，跑 DeepSeek V4 Pro 每兆瓦吞吐量是上一代的 5.7 倍，还刷出 906 tok/s 的单用户最快速度。
Black Forest Labs 开源了 5.6B 的 FLUX 3 Image Klein，一张消费级 RTX 显卡就能跑，还能出 4K 图和像素级编辑。
NVIDIA 的多模态推理模型 Nemotron 3.5 Super VL 能在 Ollama 上一条命令本地跑，单卡智能体吞吐号称高 5 倍，动手党可以试试。
Meta 放了个 816B 的开源模型，美国开源第一，跟自家旗舰就差 1 分。token 特别省，还能塞进两台 Mac Studio 自己跑，就是做 agent 有点弱。
快手把可灵升级到 Kling 4.0 了，一条视频能生成 30 秒、续拍拖到 2 分钟，还支持 4K HDR 和多图多视频混合输入，做短视频的可以试试。
Meta 和苹果居然联手了，两台顶配 Mac Studio 就能本地跑 8160 亿参数的开源模型，程序员可以关注这套 MLX 方案。
NVIDIA 把 Nemotron 3.5 Bolt 这个多模态模型压到 24GB 就能跑，一条命令就能在本地跑智能体任务，试试看。
Meta 放了个 816B 的开放权重模型，主打写代码和跑智能体任务，还能在 Mac Studio 上本地跑，做本地部署的可以看看。
Meta 的开源编程模型 Muse Spark Open 上 Ollama 了，100 万 token 上下文，还能直接接进 Claude Code 用，本地玩家可以试试。
蚂蚁百灵把 560B 的 Ling-3.1-flash 开源了，激活只有 25B，量化后 4 张卡就能跑，还带 1M 上下文，自己部署的团队可以看看。
PrismML 把 Qwen3.5 9B 从 17.9 GB 压到 2.42 GB，跑分还不掉，笔记本就能跑，装个 Atomic Chat 试试。
Meta 开源了 816B 的 Muse Spark Open，主打 1M 上下文和 Agent 任务，作者还算清了要跑起来得 700GB 显存，看看你的卡够不够。
NVIDIA 开源了个 120B 的多模态模型，激活只有 12B，一块 DGX Spark 就能跑，还有两个边缘小模型，玩本地部署的可以看看。
OpenRouter 自己造了套测试集，测出 Jev 1.13 比其他 Decisions 模型和 Claude Code 用的 Sonnet 5 又准又便宜，选型前可以看看。
Meta 放出 816B 的开源权重模型，Apple 帮忙适配 MLX，两台 Mac Studio 就能跑，工具调用测试拿了 89.2 分，做编程智能体的可以看看。
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