NVIDIA 发布 Nemotron 3.5、Kumo、Cosmos 3.5 等开放模型家族
NVIDIA 扩展其开放模型家族，覆盖语言、机器人、生物和量子计算，包括新的 Nemotron 3.5 Super VL 与 Nemotron 3.5 Bolt。
推荐理由：NVIDIA 一次性放出覆盖语言、机器人、生物、量子的开放模型家族，并列出各模型的开放下载渠道与首批企业用例。
#模型发布
NVIDIA Blog精选AI 评分6767 The Decoder精选AI 评分7878 OpenAI 称 GPT-6 在 COBOL、Fortran 等遗留语言上表现大幅提升
OpenAI 表示已针对 COBOL、Fortran、Visual Basic 等训练代码稀缺的遗留语言改进最新模型。在自建的 MultiLangBench 上，GPT-6 Astra 在 20 种语言的平均测试通过率为 87.4%，GPT-5.6 Terra 约为 38%；GPT-6 Luna 为 40.3%，成本更低。
推荐理由：OpenAI 公布 GPT-6 系列在 COBOL、Fortran 等低资源语言上的评测结果，可对照旧模型看提升幅度。
AWS Machine Learning Blog精选AI 评分6262 Reflection AI 开源智能体编码模型 Beam，并在 AWS 上给出部署方案
Reflection AI 推出面向智能体编码与长周期任务的开放权重模型 Beam，总参数 501B、激活参数 23B，Reflection 称其有效上下文长度为 100 万 token，权重以 Apache 2.0 许可在 Hugging Face 发布。
推荐理由：文章给出 Beam 的参数量、上下文长度与三种部署路径，可据此比较托管端点与自建运行时的取舍。
NVIDIA Blog精选AI 评分7575 NVIDIA 发布 Nemotron 3.5 Super VL 与 Bolt 系列开源模型
NVIDIA 发布开源 1200 亿参数模型 Nemotron 3.5 Super VL，并推出面向端侧的 Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B 24GB 和 Bolt E4B 4GB。
推荐理由：原文给出三款开源模型从数据中心到桌面的分层定位与吞吐数据，可对照理解开源智能体模型的部署梯度。
Google DeepMind精选AI 评分9090 Google DeepMind 发布 Gemini 4 Argon 前沿模型
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、输出 token 10 美元，缓存输入享 95% 折扣。
推荐理由：官方披露了 Argon 在 Chrome 重构、ADK 性能优化和机器人视频到仿真等场景的具体数字，可据此判断前沿模型在长程工程任务上的实际边界。
Latent Space精选AI 评分8080 Meta MSL 发布 Muse Wonder 与 Muse Wonder Full 模型家族
Meta Superintelligence Labs 发布第二代模型家族 Muse Wonder 与 Muse Wonder Full，定位为面向个人与专业智能体工作的前沿模型。
推荐理由：汇总了 Meta 新模型的首发细节与多家第三方评测数据，可对照 Opus 5.5 等竞品判断其真实位置。
Google DeepMind精选AI 评分6767 Google DeepMind 发布 EmbeddingGemma 2 端侧多模态嵌入模型
Google DeepMind 发布 EmbeddingGemma 2，基于 Gemma 4 架构、740M 参数、Apache 2.0 许可，将文本、代码、图像、音频和视频映射到统一嵌入空间。
推荐理由：EmbeddingGemma 2 把文本、图像、音频、视频统一到同一嵌入空间，并给出端侧内存与向量截断的具体数字，便于评估本地检索方案。
Google DeepMind精选AI 评分8484 Google DeepMind 发布 Gemini 4 Argon 前沿模型
Google DeepMind 发布前沿模型 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：官方披露了 Argon 在内部代码迁移、漏洞发现等真实工作流中的具体案例与基准成绩，可据此判断前沿模型落地工程的方式。
已经到底了