Vercel 数据：Jev 成为其采用最快的 AI 模型
Vercel 周四公布的数据显示，TypeSafe AI 的决策模型 Jev 上线两周内被 35% 的付费团队使用，覆盖率为第二热门模型 Sonnet 5.5 的近两倍，成为 Vercel 平台上首两周采用最快的模型。
#数据/训练
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今日 0 条TechCrunch · AIAI 评分6262
Mistral AI精选AI 评分6262 Mistral 发布时间序列基础模型 Timestral，209M 参数登顶三项基准
Mistral 发布首个时间序列基础模型系列 Timestral，最大模型仅 209M 参数，在 GIFT-Eval、TIME 和 fev-bench 三项公开基准上均排名第一，且参数量只有此前 SOTA 的三分之二。
推荐理由：Mistral 首次进入时间序列领域，给出四个尺寸与三项基准排名，可据此判断小参数模型在企业预测场景的可用性。
Hugging Face Blog精选AI 评分6060 Ai2 发布 HiRO-ACEv2：以约 1/300 成本生成全球 3 km 极端天气数据
Ai2 发布 HiRO-ACE 系统的新版本 HiRO-ACEv2，其新的降尺度模型 HiROv2 可同时预测多个高分辨率气象场，并提升极端事件预测能力。在给定粗化的 X-SHiELD 数据时，它能把目标模拟的高分辨率统计量匹配到 3% 以内，即使事件在百万个数据点中仅出现一次；它还能准确估算热带气旋总能量，包括训练中未出现过的风暴。
推荐理由：原文给出极端天气模拟的精度与成本对比，读者可据此判断 AI 降尺度在气候研究中的可用边界。
The Verge · AI精选AI 评分7878 OpenAI 发布 722 篇数学手稿，称解决数百个开放问题
OpenAI 公开了一批由未发布的前沿模型产出的数学成果，共 722 篇手稿、覆盖 372 个结果族，据独立顾问组织 AGMAI 称其中包含对数百个开放问题的解答。OpenAI 表示这些结果平均消耗相当于 ChatGPT Pro 三小时的思考算力，并披露了部分推理摘要与算力估算。AGMAI 此前建议 AI 实验室及时通过学术渠道发布数学结果，并避免把成果发布当作模型营销手段。
推荐理由：OpenAI 一次性公开 722 篇数学手稿，读者可借此观察前沿模型产出研究成果的发布方式与学界争议。
Simon WillisonAI 评分6666 Mistral 发布 Mistral Large 4 预览版：1 万亿参数、49B 激活参数
Mistral 发布 Mistral Large 4 预览版，这是一个 1 万亿参数、49B 激活参数的模型，基于自有 3,800 块 NVIDIA Grace Blackwell GPU 集群训练，目前通过 Mistral API 提供。
Latent SpaceAI 评分7474 Reflection 发布 Beam：501B-A23B 美国开源模型
Reflection 发布 Beam，一个面向编码、智能体与科研任务的纯文本 MoE 模型，总参数 501B、激活 23B，从零训练，完整权重将以 Apache 2.0 在本月放出。
The DecoderAI 评分6262 Aleph Alpha 发布 78B 开源模型 Kolibri，主打欧洲 AI 主权
Aleph Alpha 发布 Kolibri，一款 78B 参数的德英双语模型，采用 MoE 架构，每个 token 约激活 3B 参数。公司称 Kolibri 在两种语言的质量与运行成本上处于帕累托前沿，德语占训练数据 21.3%，并建有专门的德语数据管线，部分合成训练数据由中文模型生成。
The DecoderAI 评分4040 NASA 与 IBM 发布开源月球基础模型，基于 17 年轨道器数据
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。
Hugging Face Blog精选AI 评分6666 NVIDIA 发布 Kumo Tabular 表格预测基础模型
NVIDIA 发布开源表格基础模型 Kumo Tabular，可在单次前向传播中完成分类与回归预测，无需训练、调参和特征工程。模型提供 28M 到 215M 三种规模，仅用人工合成表格预训练，采用 OpenMDW-1.1 许可支持商用，在 TabArena、BeyondArena、TALENT 和 ScoringBench 四个基准上排名第一。
推荐理由：原文给出模型规模、训练数据来源与四项基准排名，读者可据此判断表格基础模型的准确率与效率取舍。
Microsoft Research精选AI 评分6262 微软研究院发布 Quine：面向生物学复杂性的 AI 研究系统
微软研究院发布 Quine，一个面向生物学复杂性的 AI 研究系统，由生物世界模型和连接模型、科学工具、文献与实验人员的交互式 harness 组成。该系统与 Broad Institute 合作用于胰腺导管腺癌研究，预测并优先排序数千种化合物，最高排名化合物在湿实验中产生了最大的经典态向基底态转变，整个筛选到候选验证过程仅用一个周末。
推荐理由：微软研究院公开 Quine 的多模态生物世界模型与实验闭环，并给出胰腺癌化合物筛选的湿实验验证结果。
Latent Space精选AI 评分8080 小米发布 MiMo-V2.6-Pro 1T-A42B 开源权重模型，训练成本 300 万美元
小米发布 MiMo-V2.6 系列原生全模态开源权重模型，其中 MiMo-V2.6-Pro 为 1.02T 总参数、42B 激活参数，采用 MIT 许可，Artificial Analysis 智能指数为 46，定价为输入 $0.435/M tokens、输出 $0.87/M tokens。
推荐理由：小米首次进入前沿开源模型序列，其 RL 环境与训练配方一并开源，读者可据此判断开源权重竞争的成本门槛变化。
Google DeepMind精选AI 评分7878 Google DeepMind 发布 WeatherNext 3 全球天气 AI 模型
Google DeepMind 与 Google Research 发布 WeatherNext 3，称其为迄今最先进、最准确的全球天气模型，并已接入 Search、Gemini、Google Maps、Google Maps Platform 和 Cloud。
推荐理由：官方给出分辨率、更新频率与降水精度等具体指标，可据此判断 AI 天气预报在实时数据上的进展。
Google Research精选AI 评分6060 Google 发布 TimesFM-3 多变量零样本时间序列基础模型
Google Research 发布 TimesFM-3，这是其新一代时间序列基础模型，原生支持多变量预测，参数量 3.3 亿，预训练语料超过 1 万亿个时间点。
推荐理由：TimesFM-3 把多变量预测做成零样本单次前向，读者可据此判断时间序列基础模型的当前能力边界。
Microsoft ResearchAI 评分4040 微软发布 GigaPath-Flash 与 GigaTIME-Flash：高效病理基础模型迈向群体级发现
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精选AI 评分7878 Google DeepMind 开源 WeatherNext 气旋预报模型
Google DeepMind 发布 WeatherNext AI 模型，在气旋路径、强度和风场结构预测上达到 SOTA，平均多出一天预警时间，相当于气象领域十年的进步。
推荐理由：原文给出气旋预报精度提升与开源权重，读者可据此判断气象 AI 在业务预报中的可用边界。
Hugging Face BlogAI 评分2222 DharmaOCR 在巴西葡萄牙语 OCR 基准上超越 Mistral OCR4 与 Unlimited-OCR
DharmaOCR 在葡萄牙语 OCR 基准上取得 0.925 分，高于 Mistral OCR4 的 0.798 和 Unlimited-OCR 的 0.7587。该模型通过葡萄牙语监督微调加 DPO 两阶段训练，将全部参数集中于巴西葡萄牙语，从而在提取质量与稳定性上保持优势。
Google Research精选AI 评分7676 Google 发布表格数据零样本基础模型 TabFM
Google Research 发布 TabFM，一个面向表格数据分类与回归的零样本基础模型，将表格预测重构为上下文学习问题，无需手动训练、超参数调优和特征工程即可在单次前向传播中给出预测。
推荐理由：Google 把零样本思路从时序预测搬到表格数据，读者可了解其架构设计与 TabArena 基准表现。
Hugging Face BlogAI 评分3636 OlmoEarth v1.1 发布：更高效的地球观测模型系列
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 BlogAI 评分4040 Granite Embedding Multilingual R2 发布：Apache 2.0 多语言嵌入模型，32K 上下文，Sub-100M 检索质量最佳
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。
Hugging Face Blog精选AI 评分6060 Granite 4.1 LLM 是如何构建的：五阶段预训练、SFT 与多阶段 RL 全流程
IBM Granite 团队发布 Granite 4.1 系列稠密 decoder-only LLM（3B、8B、30B），基于约 15T token 的五阶段预训练流程，上下文窗口最长扩展至 512K token，并以 Apache 2.0 许可开源。
推荐理由：Granite 4.1 完整披露五阶段预训练、SFT 与多阶段 RL 的数据配比和训练配置，可对照其 8B 稠密模型追平 32B MoE 的结论。
Hugging Face BlogAI 评分3838 Hugging Face 发布 Falcon-H1-Arabic：混合 Mamba-Transformer 架构的阿拉伯语模型家族
Hugging Face 发布 Falcon-H1-Arabic 阿拉伯语模型家族，含 3B、7B、34B 三个规模，采用 Mamba 与 Transformer 注意力并行的 Falcon-H1 混合架构。
Hugging Face BlogAI 评分4141 NVIDIA 发布 Nemotron 3 Nano 30B A3B，用 NeMo Evaluator 公开完整评测配方
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精选AI 评分6262 Google DeepMind 发布天气预报模型 WeatherNext 2
Google DeepMind 与 Google Research 发布天气预报模型 WeatherNext 2，称其生成预报速度提升 8 倍，分辨率最高可达 1 小时。
推荐理由：原文给出 WeatherNext 2 的生成速度、分辨率与可用入口，读者可据此判断 AI 天气预报的落地方式。
Hugging Face BlogAI 评分4040 NVIDIA 发布 Nemotron-Personas-Japan：面向主权 AI 的日语合成数据集
NVIDIA 发布首个面向日本的主权 AI 开源合成数据集 Nemotron-Personas-Japan，含 600 万条自然日语 persona（100 万条记录、每条 6 个 persona），总 token 约 14 亿，覆盖 1500 多个职业类别和约 95 万个独特姓名。
Hugging Face BlogAI 评分3636 Writer 发布 Palmyra-mini 系列：1.5B-1.7B 轻量开源模型，含推理变体
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 BlogAI 评分5252 mmBERT 发布：ModernBERT 走向多语言，覆盖 1800 多种语言
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。
Hugging Face BlogAI 评分5454 Numina 与 Kimi 团队发布 Kimina-Prover-72B 定理证明模型
Numina 与 Kimi 团队发布定理证明模型 Kimina-Prover-72B，基于 Qwen2.5-72B 并用 Kimi k1.5 的 RL 流程训练，同时开源 8B 和 1.7B 蒸馏版本。
Hugging Face BlogAI 评分3636 Falcon-Arabic：阿拉伯语语言模型的突破
阿联酋 TII 发布 7B 参数的 Falcon-Arabic，基于 Falcon 3 架构，支持阿拉伯语、英语等多种语言，上下文长度 32,000 tokens。该模型在 OALL v2 基准上超越同尺寸及最多 4 倍大的阿拉伯语 LLM，训练采用扩展 32,000 个阿拉伯语 token 的词表与 100% 原生阿拉伯语数据。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 Falcon-Edge 发布：可微调的 1.58bit 三元语言模型系列
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。
Hugging Face Blog精选AI 评分7171 NVIDIA 在 GTC 2025 发布 Cosmos Transfer、Physical AI Dataset 与 Isaac GR00T N1
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 Blog精选AI 评分6262 TII 发布 Falcon3 开源模型家族，含 1B 至 10B 五款基础模型
阿布扎比技术创新研究院（TII）发布 Falcon3 开源模型家族，包含 Falcon3-1B-Base、3B-Base、Mamba-7B-Base、7B-Base 和 10B-Base 五款基础模型，参数规模均在 100 亿以下。
推荐理由：Falcon3 系列覆盖 1B 到 10B 五款开源模型，给出了预训练、深度扩展与蒸馏的具体做法和基准对比。
OpenAI News精选AI 评分7878 OpenAI 发布 o1 模型及多项开发者工具更新
OpenAI 发布 o1 模型，并同步带来 Realtime API 改进、新的微调方法等面向开发者的更新。官方称此次更新面向开发者，涵盖模型与工具两方面。
推荐理由：OpenAI 官方一次性公布 o1 模型与 Realtime API、微调方法等开发者工具更新，可据此了解其开发者侧能力布局。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 Cohere For AI 发布 Aya Expanse 多语言模型，公开完整后训练流程
Cohere For AI 发布 Aya Expanse 系列多语言模型，包含 8B 和 32B 两个参数版本，均以开放权重形式发布。在成对比较中，Aya Expanse 32B 优于 Gemma 2 27B、Mistral 8x22B 和参数量超过其两倍的 Llama 3.1 70B；Aya Expanse 8B 在同参数级别中胜率为 60.4% 至 70.6%。
推荐理由：Cohere For AI 公开了 Aya Expanse 的完整后训练流程，读者可了解多语言模型在数据、偏好训练与模型合并上的具体做法。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 TII 发布 Falcon Mamba：首个强性能无注意力 7B 模型
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精选AI 评分7575 Mistral 与 NVIDIA 联合发布 12B 模型 Mistral NeMo
Mistral AI 与 NVIDIA 合作发布 12B 模型 Mistral NeMo，支持最长 128k tokens 上下文窗口，预训练基座与指令微调 checkpoint 均以 Apache 2.0 许可开源，可替换现有 Mistral 7B 系统。
推荐理由：Mistral 与 NVIDIA 联合发布的 12B 模型，给出了 128k 上下文、Apache 2.0 许可和 Tekken 分词器的具体压缩数据，便于判断其替换 Mistral 7B 的可行性。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 Hugging Face 发布 SmolLM 系列小模型，含 135M、360M 和 1.7B 三个尺寸
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。
Hugging Face Blog精选AI 评分7878 Google 发布开源模型 Gemma 2，含 9B 与 27B 两个版本
Google 发布开源大模型 Gemma 2，提供 9B 和 27B 两个规模，各有预训练基础版和指令微调版，上下文长度 8K tokens，沿用可商用、可微调、可再分发的宽松许可。
推荐理由：梳理 Gemma 2 的滑窗注意力、软截断与蒸馏等改动，并给出与 Llama 3、Qwen 1.5 的基准对比。
Hugging Face BlogAI 评分2020 XLSCOUT 推出专利领域嵌入模型 ParaEmbed 2.0，获 Hugging Face 专家支持
XLSCOUT 发布专为专利与知识产权场景打造的嵌入模型 ParaEmbed 2.0，基于专家标注的多领域专利数据微调，准确率较 2023 年 10 月发布的 ParaEmbed 1.0 提升 23%。
Hugging Face Blog精选AI 评分7878 BigCode 发布 StarCoder2 代码模型与 The Stack v2 数据集
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。
Hugging Face BlogAI 评分2222 IBM Research 与 Hugging Face 在 Transformers 库中发布 PatchTSMixer
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。