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  1. NVIDIA Blog67

    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。

  1. AWS Machine Learning Blog62

    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。

  1. NVIDIA Blog75

    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。

  1. Google DeepMind90

    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。

  1. Google DeepMind67

    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。

  1. Google DeepMind84

    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