Meta 开源 30B 模型 Muse Glimmer，18GB 内存即可本地运行
Meta 开源 30B 参数密集模型 Muse Glimmer，Apache 2.0 许可，支持视觉，可在 18GB RAM/VRAM 环境本地运行，定位于本地智能体与编码工作流。
推荐理由：Meta 开源 30B 密集视觉模型，18GB 内存可本地运行，作者还提供了 GGUF 和运行训练指南，方便直接上手。
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今日 39 条X：Unsloth (@UnslothAI)精选AI 评分7272 X：AI at Meta (@AIatMeta)精选AI 评分5858 Meta 发布开源模型 Muse Glimmer
推出 Muse Glimmer，一款开放权重、300 亿参数的模型，专为本地、常驻运行的智能体工作流优化。 与同尺寸领先模型相比，Muse Glimmer 在关键智能体用例和基准测试中表现出色，并设计为完全在消费级硬件（如 Mac 或配备高性能 GPU 的 PC）上运行。 秉承我们长期分享基础 AI 研究的传统，我们以宽松的 Apache 2.0 许可证发布模型权重。
推荐理由：将一个 30B 模型以 Apache 2.0 许可完全开源并针对本地智能体优化，为需要离线运行或数据不出设备的 Agent 应用提供了更轻量的选择。
MarkTechPost（RSS）精选AI 评分7575 NVIDIA 发布 NemotronLabs VoiceChat 11B：开源全双工语音模型，支持约 450 毫秒轮换与实时工具调用
NVIDIA 发布开源端到端全双工语音对话模型 NemotronLabs VoiceChat 11B，在统一网络中完成流式语音理解与生成，实测轮换延迟 448 毫秒。该模型为首个支持对话中工具调用的开源全双工模型，通过独立输出通道及预置“保持”话术避免 API 执行期间冷场。权重与容器已公开，但仅限研究用途，需单张 80 GB 显存 GPU，目前无托管 API。
推荐理由：端到端语音模型消除级联延迟，而工具调用侧通道和保留消息设计在不中断对话的前提下补齐了API等待期，让实时语音智能体更容易工程化。
Fireworks AI（网页）精选AI 评分6969 Meta Muse Glimmer 30B 上线 Fireworks，面向常驻 Agent 场景
Meta 的 Muse Glimmer 30B 稠密模型已在 Fireworks 上提供 serverless 和按需部署，主打多轮工具调用与失败恢复等常驻 Agent 场景。
推荐理由：原文给出了架构细节、Agent 基准对比和推荐运行配置，读者可以据此评估这款 30B 开源模型是否适合自己的多轮工具调用工作流。
蚂蚁 inclusionAI：HuggingFace 新模型精选AI 评分6060 inclusionAI 发布 Ling-3.0-flash 的 DSpark 投机解码模型 Ling3-DSpark
inclusionAI 推出 Ling3-DSpark，一个为 Ling-3.0-flash 设计的 DSpark 投机解码模型，参数量 1.36B，通过置信度头动态选择草稿 token 数量。在 GSM8K 等九项基准上平均接受长度为 5.29，其中 GSM8K 达 6.40。模型经 SpecForge 训练，可通过 SGLang 部署。
推荐理由：该模型把投机解码的接受长度按工作负载分开报告，数学与代码任务明显高于对话类，部署时可据此对不同场景的加速收益有更实际预期。
公众号：蚂蚁百灵（Ling）精选AI 评分7575 蚂蚁百灵开源 Ling-3.0-flash：124B 总参数 MoE 模型，支持 API、单机与高性能三种部署
蚂蚁百灵正式开源新一代原生混合推理模型 Ling-3.0-flash，采用 124B 总参数、5.1B 激活参数的 MoE 架构，并提供 FP8、FP4、INT4 等多个版本。
推荐理由：提供FP4/INT4量化版本并验证单机推理，让数据敏感、预算有限的团队也能本地运行千亿参数模型，将大模型能力从云端拉回到可控环境。
IT之家（RSS）精选AI 评分7171 谷歌推出 WeatherNext 气旋模型，AI 高精度预报飓风平均提前 24 小时
谷歌 DeepMind 联合多家机构推出 WeatherNext Cyclones 气旋预测模型，在路径、强度和风场结构预测精度上达到业界领先。该模型将有效预报时长从 2 天延长至 3 天，平均提前 24 小时，预测量级约相当于 10 年气象进展。
推荐理由：将气旋预报时效提前24小时并开源全套模型权重，气象机构可据此提升预警窗口，影响紧急预案规划。
OpenAI：官网动态（RSS · 排除企业/客户案例）精选AI 评分5353 ChatGPT 推出改进版 GPT-5.6 Sol，并扩大免费用户访问权限
ChatGPT 推出改进版 GPT-5.6 Sol，提升准确性与一致性，同时扩大免费用户访问权限。免费用户还可无限次使用 GPT-5.6 Luna 进行日常对话。
推荐理由：这次更新把 Sol 的准确度和一致性提升后开放给免费用户，同时 Luna 的无限日常聊天让非付费用户也能稳定使用基础能力，减少了因模型切换造成的体验落差。
NVIDIA Blog（RSS）精选AI 评分7171 NVIDIA Cosmos 3：开放世界模型如何推动物理 AI 前沿
NVIDIA 发布 Cosmos 3，一个基于混合 Transformer 架构的开放物理 AI 基础全模态模型，整合视觉推理、世界生成与动作预测。
推荐理由：介绍 Cosmos 3 作为开放物理 AI 基础模型的架构、基准表现和行业用例，为需要定制世界模型的机器人、自动驾驶和视觉 AI 团队提供了可直接参考的技术路线。
MarkTechPost（RSS）精选AI 评分7979 NVIDIA 发布 Alpamayo 2 Super：面向 Robotaxi 与自动驾驶的 34B 开源视觉-语言-动作模型
NVIDIA 发布 Alpamayo 2 Super，一款 34B 参数的视觉-语言-动作（VLA）模型，专为自动驾驶长尾事件设计，权重采用 Linux 基金会 OpenMDW-1.1 许可，代码为 Apache 2.0，发布首日即可商用。
推荐理由：轨迹与因果解释同时输出，可接入Halos安全验证，自动驾驶团队据此向监管证明决策合理性，减少黑盒依赖。
字节 Seed：Research Feed（网页内嵌数据）精选AI 评分7878 字节 Seed 发布 SeedRealtime 音视频全双工大模型，走向全模态自然交互
字节 Seed 发布 SeedRealtime，用统一架构原生融合音频、视频与文本，实现“边看、边听、边说”的实时交互。相比级联模型，其音视频对话节奏问题减少一半，并已在豆包 App 全量上线，率先实现音视频全双工技术的规模化落地。
推荐理由：SeedRealtime 将音视频感知与表达统一到同一端到端模型中，级联系统常见的说话节奏问题减少了一半，实时场景中能主动提醒并自然停顿，为全模态智能助手交互提供了新的技术路线。
X：通义千问 / Qwen (@Alibaba_Qwen)精选AI 评分6868 Qwen-Image-3.0-Pro 上线 Qwen Cloud
阿里通义千问发布 Qwen-Image-3.0-Pro 与 Standard，现已在 Qwen Cloud 上线。该模型在 Arena 文生图榜单中位列中国模型第一、主流模型第二，支持 4.5k-token 提示词、10px 级文字渲染及 12 种语言。Pro 版起价 $0.04/张，Standard 版起价 $0.03/张。
推荐理由：生成与编辑合并在单一模型内，多语言长文本排版的门槛和每次调用成本都明显降低。
X：OpenRouter (@OpenRouter)精选AI 评分6666 OpenRouter 上线 FLUX 3 Video 统一多模态模型
@bfl_ai 的 FLUX 3 Video 现已在 OpenRouter 上向所有人开放。 一个统一的视频、音频、图像和动作预测多模态模型家族。严肃、有趣、创意、真实、电影感，随你所需。基于统一架构联合训练。
推荐理由：联合训练的统一架构下，视频生成与图像、音频共享基础能力，跨模态创作的结果可能更连贯，改变了单独优化各模态的传统思路。
X：商汤 SenseTime (@SenseTime_AI)精选AI 评分6767 商汤 SenseNova U1 开源：统一推理与图像生成
商汤发布开源模型 SenseNova U1，可在统一流程中同时进行推理与图像生成。其信息图模式可将单条提示词转为结构化幻灯片，交错模式则逐步生成图文内容，如演示六步画龙教程。模型已上线 SenseNova Studio、HuggingFace 及 GitHub。
推荐理由：把推理和图像生成整合进单一模型流，信息图模式和逐步教程展示了从推理到可视化的直接路径，为需要图文连贯输出的应用提供了可探索的开源方案。
NVIDIA Blog（RSS）精选AI 评分6868 NVIDIA Alpamayo 2 Super 开放商用，面向 Robotaxi 与自动驾驶的前沿开源模型
NVIDIA Alpamayo 2 Super 现已开放商用，基于 Cosmos 3 Super Reasoner 构建，采用强化学习后训练，支持轨迹预测、因果链推理、元动作、自动标注及视觉问答等多任务输出。
推荐理由：开放商业许可与可解释推理输出结合，自动驾驶团队能直接审查模型决策链，为安全验证提供透明度，降低从研发到商用部署的转换成本。
Mistral AI：News（网页）精选AI 评分6363 Mistral 开源 3B 多模态安全分类器 Shieldstral，支持推理时自定义政策无需重训
Mistral 发布 3B 开源权重多模态安全分类器 Shieldstral，以 Apache 2.0 协议开放下载。它把内容审核建模为政策自适应问答任务，推理时用自然语言问题传入政策即可返回校准的安全分数，无需重训练，统一覆盖文本、图像及 prompt-response 对的审核、拒答检测和毒性检测。
推荐理由：原文给出了把内容审核改为推理时自适应问答的方法、数据构建思路和基准表现，适合想自建安全审核方案的开发者参考。
公众号：腾讯混元精选AI 评分6565 腾讯混元发布 Hy ASR 3.0 preview：真正懂上下文的语音识别
腾讯混元发布新一代语音识别模型 Hy ASR 3.0 preview，基于大语言模型 Hy3 与 MoE 架构，融合高精度识别与语义理解。其在开源评测集中中文普通话 WER 3.34%、英语 WER 2.62%、粤语 WER 3.12%，并支持上下文纠错、热词注入及高噪耳语等场景。该模型已上线腾讯云 API，元宝 App 首发并免费开放。
推荐理由：将 LLM 语义理解融入语音识别，上下文纠错和热词注入降低了专业场景的接入成本，元宝已集成可体验。
HuggingFace Daily Papers（社区热门论文）精选AI 评分7474 UEmbed：统一稀疏与稠密的多模态嵌入模型
UEmbed 是一种仅解码器的多模态嵌入模型，可在单次因果前向传播中同时生成稀疏词级和稠密表示，通过可学习特殊 token 与词汇表分区突破单 token 信息瓶颈。
推荐理由：UEmbed 让一个解码器模型同时输出稀疏与稠密多模态嵌入，稀疏模式精度接近稠密且原生适配倒排索引，对兼顾效率和精度的检索系统，省去了维护多套模型的开销。
Microsoft Research 博客（RSS）精选AI 评分8282 微软开源 Orchard 框架：30亿参数小模型在 SWE-bench 达 73%
微软研究院发布开源框架 Orchard，旨在解决智能体（Agent）研究中的基础设施瓶颈。核心组件 Orchard Env 提供可复用的 Kubernetes 环境服务，支持在 Codex、OpenClaw 等真实部署环境中直接训练和评估智能体。项目发布了针对软件工程、网页导航和个人助手的三个训练配方及数据。其中，仅约 30 亿活跃参数的 Orchard-SWE 模型在 SWE-bench Verified 基准上达到 69.7%（结合价值模型重排序可达 73.0%），性能接近参数量大 10 倍的前沿系统，展示了小模型在复杂现实任务中的潜力。
推荐理由：微软开源了完整的智能体训练与评估基础设施，并证明了小参数模型通过特定训练策略可在高难度代码修复基准上逼近前沿大模型，对降低 Agent 研发门槛有重要参考价值。
Liquid AI 模型与工程博客（网页）精选AI 评分7070 Liquid AI 发布端侧智能体模型 LFM2.5-2.6B
Liquid AI 发布 LFM2.5-2.6B，一个可完全在设备端运行的 2.6B 参数智能体模型，预训练约 34T tokens，词表扩展至 128K，Base 和 post-trained 权重已在 Hugging Face 开放。
推荐理由：原文给出了训练流程、基准对比和 CPU/GPU 吞吐数字，读者可以据此评估端侧智能体部署的可行性与取舍。
X：商汤 SenseTime (@SenseTime_AI)精选AI 评分6868 商汤发布 SenseNova U1.5-Lite-Preview 开源模型
商汤推出 SenseNova U1.5-Lite-Preview，一个基于 NEO-Unify 架构的轻量级原生统一多模态模型，仅 8B-MoT 参数即可达到商业闭源模型的生成与编辑质量。
推荐理由：8B 参数的小模型在生成和编辑上接近闭源水平，有望降低轻量化多模态应用的门槛，但预览版功能可能尚不完整。
公众号：MiniMax（稀宇科技）精选AI 评分7575 MiniMax H3 正式开源：通用全模态生成系统支持 2K 视频与原生立体声
MiniMax 正式开源新一代通用视频模型 H3，可统一理解文本、图像、视频和音频，生成最高 2K 分辨率、最长 15 秒、带 32 kHz 原生立体声音频的视频。
推荐理由：与多数开源视频模型不同，H3 原生支持同步生成立体声音频，且通过上下文再生成实现 2K 分辨率，为音视频生成应用提供了更完整的开源基座。
Qwen：Blog Retrieval（API）精选AI 评分8989 Qwen3.8-Max 发布：开源最强编码与协作模型，2.4T 参数
Qwen 正式发布 Qwen3.8-Max，这是 Qwen 家族迄今最强的模型，拥有 2.4T 参数（95B 激活），并首次开源 Qwen-Max 级权重，开放权重将于下周发布。
推荐理由：首次将 Max 级模型权重开源，为开源社区提供比肩闭源旗舰的能力，但实际效果需待下周权重放出后由社区验证。
X：Artificial Analysis (@ArtificialAnlys)精选AI 评分7878 DeepSeek V4 Flash 0731 开源，登顶开源模型前三
DeepSeek 发布开源模型 DeepSeek V4 Flash 0731，在 Artificial Analysis 智能指数上得分 50，位列开源模型前三。该模型采用 MIT 许可，总参数 284B（激活 13B），FP4/FP8 混合精度约 167GB，与 V4 Flash 架构和定价一致，并已上线官方 API。
推荐理由：DeepSeek 把 V4 Flash 的智能效率往前推了一步，MIT 许可让商业应用毫无顾虑，做轻量级部署的团队可以立刻换上。
MiniMax：Blog（网页）精选AI 评分7878 MiniMax H3 发布：开源全能多模态生成模型，支持 2K 原生立体声视频
MiniMax 正式推出全能多模态生成模型 H3，可联合理解文本、图像、视频和音频，生成最高 2K 分辨率、15 秒时长且带原生立体声的视频。H3 在指令跟随、文字与品牌呈现、V2V 动作迁移上表现突出，2K 下每秒价格低于主流模型三分之一，768p 下低于主流 720p 价格一半。官方计划近日开源模型权重，以支持开源社区并加速硬件兼容。
推荐理由：MiniMax H3 把全模态生成打到了 2K 分辨率且价格不到主流三分之一，还计划开源权重，这对闭源视频模型是实打实的压力，开发者可以重点关注。
字节 Seed：Research Feed（网页内嵌数据）精选AI 评分8080 字节发布 Seedance 2.5：单次生成 30 秒视频，支持多模态参考与精准编辑
字节跳动今日正式发布新一代视频创作模型 Seedance 2.5，单次视频生成时长从 15 秒提升至 30 秒，并支持多轮延长，可产出数分钟连贯内容。模型支持单次输入最多 30 张图片、10 段视频和 10 段音频作为参考素材，并升级白模参考、运动参考及绿幕编辑、时间戳精准编辑等能力。Seedance 2.5 已陆续上线即梦 AI、豆包专业版等平台，API 服务近期将上线火山方舟。
推荐理由：Seedance 2.5 把单次生成拉到 30 秒，加上多模态参考和精准编辑，让视频创作从片段拼凑变成完整叙事。对国内创作者来说，这是即梦和豆包里能马上用到的最强视频模型。
公众号：数字生命卡兹克精选AI 评分6969 MiniMax H3 发布并将开源，主打视觉包装与后期特效
MiniMax 发布 AI 视频模型 H3，并宣布开源。该模型主打视觉包装与后期特效，可生成动态 MV、动态海报、Vlog、电影片头、游戏 UI 等，语义遵循能力极强，在广告与动效领域表现优于 Seedance 2.0，但影视级张力镜头稍逊。H3 开源后预计将出现大量垂直领域特化版本。
推荐理由：在 Seedance 统治的前期创作之外，H3 用语义强控制补上了视觉包装与后期特效这块拼图，广告和社媒短片的后期流程可能因此从剪辑软件迁移到提示词。
X：Thinking Machines (@thinkymachines)精选AI 评分6464 Inkling-Small 发布，276B 参数性能持平原版
今天，我们发布 Inkling-Small。 Inkling-Small 在仅为 Inkling 四分之一规模的情况下，实现了与之相当的性能。它拥有 276B 总参数，12B 激活参数。我们将开放完整权重。 https://thinkingmachines.ai/news/inkling-small/ 现在即可在 Tinker 上对其进行微调，或在 Tinker Playground 中以文本、图像和音频形式与之对话。
推荐理由：Inkling-Small 将 Inkling 的性能塞进 1/4 大小的模型，权重完全开放，还支持文本、图像、音频，对想用低成本体验顶尖能力的开发者是个值得上手的信号。
OpenAI：官网动态（RSS · 排除企业/客户案例）精选AI 评分6666 GPT-5.6 如何推进性价比前沿
OpenAI 为 GPT-5.6 的 Luna 和 Terra 版本推出更低定价，以更高效的模型帮助企业大规模部署 AI 工作流。
推荐理由：GPT-5.6 的价格调整不只是数字游戏，而是 OpenAI 用更高效的模型把推理成本往下压了一大截，企业部署的门槛又低了一个量级。
DeepSeek：API 更新日志精选AI 评分7272 DeepSeek-V4-Flash 正式版 API 上线公测
DeepSeek-V4-Flash 正式版 API 上线公测，模型名设为 deepseek-v4-flash 即可使用，调用方式不变。其 Agent 能力大幅增强，Terminal Bench 2.1 得分 82.7，NL2Repo 54.2，Toolathlon verified 70.3，DSBench-Hard 59.6，多项基准远超 V4-Pro-Preview。
推荐理由：DeepSeek V4-Flash 正式版 Agent 能力大幅跃升，多个编码 agent 基准分数翻倍，对做代码助手的团队是个高性价比的生产力入口。虽然是 Flash 版，但后训练打磨的成果让人更期待 Pro 正式版。
X：Google DeepMind (@GoogleDeepMind)精选AI 评分7171 Google DeepMind 发布 Gemini Robotics 2 物理 AI
One brain. For any robot. 🤖 我们正在推出 Gemini Robotics 2：我们的下一代物理 AI，为仿人机器人带来全身智能、高级灵巧性、多机器人团队协作等能力。
推荐理由：这是谷歌把通用大模型能力注入机器人的关键一步，全身智能和灵巧操作如果能兑现，制造业的自动化想象会彻底改写。
Google DeepMind：Blog（RSS）精选AI 评分6060 Gemini Robotics ER 2：用视频理解、任务编排与多机器人协作赋能机器人
Google DeepMind 推出 Gemini Robotics ER 2，一个基于 Gemini 的机器人基础模型。该模型在视频理解、工具编排和多机器人协作方面实现阶跃式提升，使机器人能够推理、协作并解决真实世界任务。
推荐理由：DeepMind 把 Gemini 带到机器人领域，视频理解、任务编排和多机协作的叙事很宏大，但全是愿景，没有实测数据，是不是真正的 step change 得等细节。做机器人的可以先建个追踪。
HuggingFace Daily Papers（社区热门论文）精选AI 评分7171 OSReward：为跨平台计算机操作智能体奖励模型建立标准化评测
OSReward 是一个用于评估视觉语言模型（VLM）作为计算机操作智能体（CUA）轨迹评判者的高质量基准，并衍生出聚焦困难案例的 OSReward-Hard 与细粒度评分的 OSReward-Multi。
推荐理由：该项基准比较了VLM法官在计算机使用轨迹上的可靠性，揭示其系统性宽大偏误；同时开源的OS-Shepherd奖励模型以更低成本提供与商业模型相当的评估信号，影响智能体训练的反馈设计。
Microsoft AI：官方博客（网页）精选AI 评分6767 Microsoft 发布 MAI-Cyber-1-Flash 等多款 Flash 模型，以 token 效率优化成本曲线
Microsoft AI 发布 MAI-Cyber-1-Flash，与 MDASH 搭配在 CyberGym 上取得 96%（any crash score），成本仅为现有最佳方案的 50%，可部署在 H100 上，负责 90% 的常规任务以便为最难 10% 保留 GPT 5.4。
推荐理由：官方公布了多款针对具体产品调优的 MAI Flash 模型及其在各业务线节省 GPU 成本的实测数字，可了解按任务分层选模型的做法。
Google DeepMind：Blog（RSS）精选AI 评分6363 Google DeepMind 在 Flow Music 中推出 Lyria 3.5，提升音乐性、歌词、人声与创作控制
Google DeepMind 今日在 Google Flow Music 中发布新一代音乐生成模型 Lyria 3.5，带来音乐性、歌词质量、人声表现力与创作控制的多项提升。新模型能生成更自然复杂的旋律结构，歌词对提示词的遵循度和结构意识更强，人声更逼真且富有情感，同时支持更便捷地控制输出节奏与时长。
推荐理由：Lyria 3.5 把音乐生成从玩具级推到了可用创作工具级别，歌词和情感人声的提升对内容创作者是实实在在的福音。
X：OpenAI Developers (@OpenAIDevs)精选AI 评分6565 OpenAI 推出两款新转录模型 API
我们在 API 中引入了两种新的转录模型： • GPT-Live-Transcribe：专为低延迟实时转录而构建。 • GPT-Transcribe：针对已完成音频文件和批量工作负载的异步转录进行了优化。 两种模型都能更好地理解上下文，并在跨口音和语言的实际音频上提供更准确的转录，包括短句、数字、专业术语以及背景噪音较大的语音。
推荐理由：OpenAI 正式把转录拆成实时和异步两个模型，这是一个信号，语音 AI 的落地正在从通用走向场景专用，做语音产品的都该看一眼。
MarkTechPost（RSS）精选AI 评分7171 Microsoft 发布 MAI-Cyber-1-Flash：5B 活跃参数的网络安全模型，驱动 MDASH 在 CyberGym 上达到 95.95%
Microsoft 发布 MAI-Cyber-1-Flash，一款 137B 总参数（5B 活跃参数）、256k 上下文窗口的稀疏 MoE 网络安全模型，是 MAI-Code-1-Flash 的微调版本。
推荐理由：微软这个安全模型把漏洞挖掘系统推到95.95%，关键是90%任务由5B模型完成成本砍半，路由设计比模型本身更值得关注，做漏洞挖掘的可以马上跑起来试试。
Hacker News 热门（buzzing.cc 中文翻译）精选AI 评分7171 FeyNoBg 发布：开源自动背景去除模型，在四项基准上达到 SOTA
Feyn Labs 推出 FeyNoBg，一个用于自动背景去除的 SOTA 模型。它在八个基准测试中的四项上取得最佳 S-measure 分数，其余四项与领先者差距在 2% 以内。该模型基于 BiRefNet 架构，参数量从 222M 扩展至 263M，同时开源了训练库 NoBg，模型和代码分别可在 Hugging Face 和 GitHub 获取。
推荐理由：FeyNoBg 在多个背景去除基准上达到或接近最佳，还开源了训练库，做图像处理的产品可以直接集成，是个实在的工具发布。
公众号：月之暗面（Kimi）精选AI 评分8585 Kimi K3 开放日：模型权重、技术报告和关键 Infra 技术同步开放
月之暗面发布 2.8 万亿参数的混合专家模型 Kimi K3，支持原生视觉理解和 100 万 token 上下文窗口。其规模化效率较 Kimi K2.5 提升 2.5 倍，并同步开源模型权重、技术报告及 MoonEP、FlashKDA、AgentEnv 三项 Infra 技术。
推荐理由：Kimi K3 的完全开放是一个明确信号，月之暗面把最核心的模型权重和技术细节全部公开，国内开发者从此有了媲美国际顶尖开源的底座。虽然部署门槛不低，但开放本身推动了生态发展。
Liquid AI 模型与工程博客（网页）精选AI 评分6565 Liquid AI 发布 LFM2.5-Encoder-230M 与 350M 双向编码器，长上下文下 CPU 推理最快
Liquid AI 发布 LFM2.5-Encoder-230M 和 LFM2.5-Encoder-350M 两个基于 LFM2 混合架构的双向编码器，支持 8,192 token 上下文，已在 Hugging Face 开放下载。
推荐理由：原文给出双向编码器的架构改动、17 项任务微调评测和长上下文 CPU 吞吐对比，读者可以据此评估其在边缘和本地部署中的适用性。