Black Forest Labs 发布开源权重图像模型 FLUX 3 Image Klein，8 GB 显存可跑
Black Forest Labs 发布 FLUX 3 Image Klein，一个 5.6B 参数的开源权重模型，支持文生图、图像编辑以及最多十张参考图生成，原生支持 4K 输出、像素级编辑和用于元素定位的 bounding box。
推荐理由：原文给出参数量、Elo 对比和 8 GB 显存门槛，读者可据此判断开源图像模型的本地部署成本。
#端侧
The Decoder精选AI 评分8080
NVIDIA Blog精选AI 评分7171 NVIDIA 发布 Nemotron 3.5 Super VL 与两款 Bolt 边缘模型
NVIDIA 发布 Nemotron 3.5 Super VL，一个 1200 亿参数的开源多模态模型，面向常驻智能体任务，官方称其准确率可对标自家最大推理模型而参数量约为其五分之一，吞吐量最高快 5 倍。
推荐理由：原文给出三款开源模型的参数规模、部署层级与开放权重，读者可据此判断本地智能体部署的选型空间。
TechCrunch · AI精选AI 评分7878 Meta 发布可在 Mac 本地运行的开源权重模型 Muse Spark Open
Meta 发布开源权重模型 Muse Spark Open，称其为美国“最强”开源权重模型，采用 8160 亿参数和 100 万 token 上下文窗口，原生多模态，面向复杂编码任务和智能体工作。
推荐理由：Meta 新开源权重模型给出 816B 参数、1M token 上下文和本地运行门槛，读者可据此判断端侧部署的可行性。
Hugging Face Blog精选AI 评分7171 Liquid AI 发布 LFM2.5-24B-A2B 端侧推理智能体模型
Liquid AI 发布 LFM2.5-24B-A2B，一个 24B 总参数、2B 激活参数的推理模型，面向端侧运行私有智能体，会先推理再作答并支持工具调用。它在 LiveClaw 上得分 48.09，高于 Qwen3.6-35B-A3B 的 38.19，在 AutomationBench 上得分 27.69，超过次优模型三倍以上。
推荐理由：Liquid AI 给出 24B 总参数、2B 激活的端侧推理模型，并列出与更大 MoE 的智能体基准对比和部署入口。
Google DeepMind精选AI 评分7171 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、740M 参数的开源多模态嵌入模型，可将文本、图像、音频和视频映射到统一嵌入空间，采用 Apache 2.0 许可。
推荐理由：官方给出 740M 参数、模块化编码器与量化后内存占用，便于判断端侧多模态检索的落地成本。
已经到底了