Liquid AI 开源 d1-3B 与 d1-omni-600M 端侧决策模型
Liquid AI 发布 d1 决策模型家族的两款开源模型 d1-3B 和 d1-omni-600M（实验性），均基于其 LFM 构建，不生成 token 而是在单次前向传播中给出答案。
推荐理由：Liquid AI 开源两款决策模型，给出决策质量、端侧延迟与多模态输入的具体数据，可据此判断边缘场景的可用性。
#多模态
Hugging Face Blog精选AI 评分6262
The DecoderAI 评分6262 Google 发布 EmbeddingGemma 2 多模态嵌入模型
Google 发布开源多模态嵌入模型 EmbeddingGemma 2，可将文本、图像、视频、音频和代码转换为数值向量，参数量 7.4 亿。Google 称其在多模态嵌入基准上超过参数量最多两倍的竞品，在 Massive Text Embedding Benchmark (Code) 上得分 78.68，比前代 68.76 提升近 10 分。
Simon WillisonAI 评分3030 Mistral Large 4 实测：用 SVG 生成“火星穿网袜犰狳”检验模型
Simon Willison 用 llm 命令行工具让 Mistral Large 4（mistral/mistral-large-4）生成“火星上穿网袜乱穿马路的犰狳”SVG，并与 claude-opus-5.5、gpt-6.1-sol、gemini-3.8-flash 对比，各模型均使用默认推理等级。此举源于 wren6991 关于基准测试已饱和、前沿模型只能靠荒诞题目区分的评论。
Google DeepMind精选AI 评分6666 Google DeepMind 发布 EmbeddingGemma 2 开源多模态嵌入模型
Google DeepMind 发布 EmbeddingGemma 2，一个基于 Gemma 4 架构、Apache 2.0 许可的开源多模态嵌入模型，参数量 740M，可将文本、图像、音频、视频映射到统一嵌入空间。
推荐理由：官方给出参数量、分模块编码器与端侧内存占用，可据此判断本地多模态检索的落地成本。
The DecoderAI 评分7171 Mistral 发布万亿参数模型 Mistral Large 4，主打安全任务
Mistral 发布迄今最大模型 Mistral Large 4（ML4），拥有 1 万亿参数、490 亿激活参数，原生多模态，已在 Mistral Studio 开放 API 预览，权重预计 10 月底发布。
TechCrunch · AIAI 评分7171 Mistral 发布 1T 参数多模态模型 Mistral Large 4
法国 AI 实验室 Mistral AI 发布大模型 Mistral Large 4（ML4），这是一个 1 万亿参数的多模态模型，因参数量被昵称为 Le Chonk。
Mistral AI精选AI 评分8282 Mistral 发布 Mistral Large 4 公开预览，1 万亿参数原生多模态
Mistral AI 发布 Mistral Large 4 公开预览，这是一个 1 万亿参数、49B 激活参数的原生多模态模型，可在 Mistral Studio 试用预览 API，权重将于本月底发布。
推荐理由：官方给出 1 万亿参数、49B 激活的开放权重模型在编码、智能体与网络安全上的具体评测数字，可据此判断开放权重模型当前的能力边界。
The DecoderAI 评分6161 Reka AI 发布 19B 全能模型 Rho-1，单模型处理文本图像视频与机器人控制
Reka AI 发布研究预览版 Rho-1，这是一个 190 亿参数的全能模型，可在单一神经网络中处理并生成文本、图像、视频和机器人控制动作。与多数将任务分派给专用模型的系统不同，Rho-1 把所有模态作为 token 放在同一个共享上下文窗口中运行，无需工具调用或外部模型。
Google DeepMind精选AI 评分8282 Google DeepMind 发布 Gemini 4 Argon 前沿模型
Google DeepMind 发布新前沿模型 Gemini 4 Argon，先通过 Fairwind Program 向受信任的网络安全防御方开放，随后逐步扩展到开发者、企业和消费者。
推荐理由：官方披露了 Argon 在编码、企业知识与网络安全防御上的能力与定价，可据此判断前沿模型的分阶段开放路径。
Google DeepMind精选AI 评分7474 Google DeepMind 发布 Gemini 3.8 Flash TTS 与 Flash-Lite TTS
Google DeepMind 推出 Gemini 3.8 Flash TTS 和 Gemini 3.8 Flash-Lite TTS 两款语音生成模型，前者面向角色设计与逐句表演指导，后者面向高并发、低成本的配音与语音智能体。
推荐理由：官方给出两款 TTS 的定位差异、可用入口与基准排名，便于判断语音生成在创作与规模化场景的取舍。