美国新实验室 Reflection 在 Hugging Face 发布首个模型 Beam，这是一个 501B 参数的 MoE 大语言模型，每 token 激活 23B，支持 1M token 上下文，采用 Apache 2.0 许可，聚焦编码与智能体场景。
推荐理由：原文给出 501B MoE 模型的架构细节、多精度基准与 vLLM/SGLang 部署配方，可据此判断自托管前沿模型的硬件门槛。
Black Forest Labs 发布 FLUX.3 Image Klein，并在发布首日接入 Diffusers。该模型用同一个模型完成文生图、多参考图生图和新增的布局控制，可在提示词中写入 bounding box 指定画面各部分的摆放位置，或指定参考图中哪些部分需要移动。
推荐理由：Hugging Face 官方给出 FLUX.3 在 Diffusers 中的完整用法，包括布局控制、量化权重与 LoRA 训练脚本，可直接上手复现。
Falcon-Emirati-7B 发布，这是一个基于 Falcon-H1-Arabic 的 7B 方言专用模型，专注理解与生成阿联酋阿拉伯语。它沿用 Falcon-H1 混合架构（Mamba 与 Transformer 注意力并行），并构建了真实方言网页数据、MSA 文化语料与受术语表约束的合成数据三路管线。团队通过消融实验摸索方言数据注入量与训练阶段，以平衡真实与合成数据、避免过拟合。
NASA 与 IBM Research 联合多家学术机构发布 NASA-IBM Lunar Foundation Model，称其为最早的开源月球科学基础模型之一。
Liquid AI 为视觉语言模型 LFM2.5-VL-3B 发布实验性 DSpark 草稿模型，通过投机解码在不改变输出质量的前提下实现最高 3.13x 端侧解码加速和 2.66x H100 解码加速，端到端最高提升 2.62x 和 2.27x。
Hugging Face 推出 NeoMME 系列多语言多模态编码器，含 260M 和 800M 两个规模，用单个双向 Transformer 同时处理文本 token 与原始图像 patch，无需独立视觉塔或因果语言模型，并以掩码离散扩散目标从零训练。
微软研究院推出 GigaPath-Flash 和 GigaTIME-Flash，以蒸馏自十亿参数 GigaPath 编码器的 22M 参数 ViT-S 骨干替代原模型，在 PANDA 前列腺分级和 EBRAINS 脑肿瘤分型基准上以约 50 倍更少算力达到原 GigaPath 3% 以内的性能。
Google DeepMind 发布实验性开放模型 DiffusionGemma，采用文本扩散方式并行生成整块文本，在专用 GPU 上最高实现 4 倍推理提速。
推荐理由：官方给出 26B MoE 文本扩散模型的开放权重与硬件实测数据，可据此判断本地低并发推理的取舍。
Hugging Face 发布 OlmoEarth v1.1，通过将 Sentinel-2 多分辨率 token 合并为单一 token 缩短序列长度，在保持 v1 性能的同时将计算成本最多降低 3 倍。该系列包含 Base、Tiny 和 Nano 三个尺寸，权重与训练代码已开放，微调与推理速度显著提升，但部分任务存在性能回退。
Hugging Face 发布六款 Ettin Reranker 系列 Sentence Transformers CrossEncoder 重排序模型，参数量从 17m 到 1b，均在其规模上达到 SOTA。模型基于 Ettin ModernBERT 编码器，采用以 mxbai-rerank-large-v2 分数为目标的逐点 MSE 蒸馏配方训练，并同步开源训练数据与完整训练流程。
Hugging Face 发布两款基于 ModernBERT 的 Apache 2.0 多语言嵌入模型：97M 参数的 granite-embedding-97m-multilingual-r2 在 MTEB Multilingual Retrieval 上得分 60.3。
OpenAI 发布 Privacy Filter，这是一个开放权重模型，用于检测并脱敏文本中的个人身份信息（PII），官方称其准确率达到当前最优水平。
推荐理由：OpenAI 开源 PII 检测与脱敏模型，读者可据此了解文本隐私处理的新可选方案。
Mistral 发布 Leanstral，这是首个面向 Lean 4 的开源代码智能体，采用 6B 激活参数的稀疏架构，权重以 Apache 2.0 许可开放，并接入 Mistral Vibe 与免费 API 端点 labs-leanstral-2603。
推荐理由：Mistral 开源面向 Lean 4 的代码智能体，给出与 Claude 系列和开源模型的成本与得分对比，可据此判断形式化验证路线的性价比。
Overworld 发布实时交互式视频扩散模型 Waypoint-1，可通过文本、鼠标和键盘控制，权重已上线 Hugging Face Hub，先开放 Waypoint-1-Small，Medium 版本即将推出。
推荐理由：Waypoint-1 把实时交互式视频扩散模型与推理库一并开源，读者可据此了解世界模型从预训练视频微调转向交互优先训练的思路。
Hugging Face 发布 8B 参数安全护栏模型 AprielGuard，可检测 16 类安全风险及提示注入、越狱、思维链污染、记忆投毒、多智能体攻击序列等对抗攻击，并覆盖工具调用与推理轨迹等智能体工作流场景。模型提供推理与非推理两种模式，兼顾可解释分类与低延迟生产部署。
NVIDIA 发布 Nemotron 3 Nano 30B A3B，并公开其完整评测配方，基于开源库 NeMo Evaluator 构建，任何人可复跑评测流程并独立核查结果。
Google DeepMind 发布 Gemma Scope 2，一套面向 Gemma 3 全系列模型（270M 至 27B 参数）的开源可解释性工具，结合稀疏自编码器（SAEs）与 transcoders 查看模型内部计算。
Writer 开源 Palmyra-mini 系列三款模型，参数规模 1.5B-1.7B，包括非思考基础版 palmyra-mini 及两个思维链推理变体 palmyra-mini-thinking-a 和 palmyra-mini-thinking-b。
Hugging Face 博客介绍 mmBERT，一个基于 ModernBERT 的多语言编码器模型，用 3T+ token、覆盖 1800 多种语言的数据训练，官方称其是首个在性能上超越 XLM-R 的多语言模型。
Falcon-Edge 系列发布，基于 BitNet 架构，提供 1B 和 3B 两种参数规模，每种都有 base 和指令微调版本，权重以三元格式（{-1, 0, 1}）存储。
推荐理由：Falcon-Edge 用单次预训练同时产出 bfloat16 与三元量化版本，读者可据此了解 1.58bit 模型在端侧部署与微调上的新路径。
Language Technologies Lab 发布 Visual Salamandra，将 Salamandra Instructed 7B 大语言模型扩展至图像和视频多模态任务。
NVIDIA 在 GTC 2025 上发布三项面向物理 AI 开发的开源成果：世界基础模型 Cosmos Transfer、Physical AI Dataset 以及人形机器人基础模型 NVIDIA Isaac GR00T N1。
推荐理由：NVIDIA 在 GTC 2025 一次性开源世界模型、数据集与人形机器人基础模型，读者可据此了解物理 AI 开发可用的工具链。
Hugging Face 将 Physical Intelligence 开发的 π0 和 π0-FAST 两个机器人基础模型移植到 LeRobot 仓库，并给出 PyTorch 版本与模型合集。
推荐理由：原文给出两个 VLA 模型在 LeRobot 的移植细节与 FAST 分词原理，读者可据此判断机器人基础模型的落地路径。
Answer.AI 与 LightOn 联合发布 ModernBERT，一个编码器模型系列，包含 base（149M 参数）和 large（395M 参数）两个版本，支持 8192 序列长度，可作为 BERT 类模型的直接替换。
推荐理由：ModernBERT 把 LLM 时代的架构与训练经验搬回编码器，读者可据此判断 BERT 类模型在检索与代码场景的替换空间。
IBM、Princeton、CMU 和 UIUC 联合发布 Bamba-9B，一个基于完全开放数据训练的混合 Mamba2 模型，在 vLLM 中相比标准 Transformer 实现 2.5 倍吞吐提升和 2 倍延迟加速。
阿布扎比技术创新研究院（TII）发布 Falcon Mamba 7B，采用纯 Mamba 架构并加入额外 RMS 归一化层以保证大规模训练稳定，模型以 TII Falcon Mamba 7B License 1.0 开放，可在 Hugging Face 生态中使用。
推荐理由：TII 发布首个纯 Mamba 架构 7B 模型，给出与同规模 Transformer 的基准对比和长序列显存实测。
Mistral AI 发布基于 Mistral 7B 的数学推理模型 Mathstral 7B，在 MATH 上得分 56.6%、MMLU 上得分 63.47%，在同尺寸模型中达到 SOTA。
Hugging Face 发布 SmolLM 系列小语言模型，包含 135M、360M 和 1.7B 三个参数规模，并同步开源训练语料 SmolLM-Corpus。
推荐理由：原文公开了三个尺寸小模型的训练数据配比与评测对比，可据此判断端侧小模型的取舍。
Meta 发布 Llama 3 系列开源大模型，包含 8B 和 70B 两个尺寸，各有 base 与 instruct 版本，上下文长度 8K tokens，并新增基于 Llama 3 8B 微调的安全模型 Llama Guard 2。
推荐理由：Meta 发布 Llama 3 并同步给出 Hugging Face 全链路集成方式，读者可据此了解新模型规格与上手路径。
BigCode 发布新一代透明训练的开放代码大模型 StarCoder2，包含 3B、7B、15B 三个尺寸，分别由 ServiceNow、Hugging Face 和 NVIDIA 训练，并同步开放模型、数据集及训练代码。
推荐理由：BigCode 同时放出三个尺寸的代码模型、训练数据集与训练代码，读者可据此判断开源代码模型的能力边界与数据规模。
IBM Research 与 Hugging Face 团队合作，在 Transformers 库中发布了轻量级时间序列模型 PatchTSMixer，它基于 MLP-Mixer 架构，支持跨 patch、通道和隐藏特征的混合以及多种注意力机制。
Hugging Face 博客介绍 RWKV 架构已集成进 transformers 库，该架构结合 RNN 与 Transformer 的优势，由 Bo Peng 主导、Stability AI 捐赠训练 GPU。
推荐理由：RWKV 把 RNN 的推理效率与 Transformer 的并行训练结合，并已接入 transformers 库，读者可据此判断长上下文场景的选型空间。
BigCode 发布 StarCoder 与 StarCoderBase 两个代码大模型，基于 GitHub 上 80 多种编程语言的宽松许可数据训练，约 15B 参数、1 万亿 token，StarCoder 是在 StarCoderBase 上用 35B Python token 微调而来。
推荐理由：BigCode 公开了 StarCoder 的权重、训练数据与评测结果，读者可据此判断开源代码模型当时的能力位置。
Hugging Face 将 Google DeepMind 的 Perceiver IO 加入 Transformers 库，这是首个基于 Transformer、可处理文本、图像、音频、视频、点云等多种模态及其组合的神经网络。
推荐理由：Hugging Face 把 Perceiver IO 接入 Transformers，读者可了解这套统一处理文本、图像、音频、视频的架构如何实现。