Reflection 发布 501B 开源模型 Beam，支持 1M 上下文与智能体编码
美国新实验室 Reflection 在 Hugging Face 发布首个开源模型 Beam，这是一个 501B 参数的 MoE 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 开源模型的架构细节、量化版本与部署配方，可据此判断自托管长上下文编码智能体的硬件门槛。
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Hugging Face Blog精选AI 评分8181 Hugging Face Blog精选AI 评分6666 IBM 发布 Granite Switch 4.1：单一端点同时支持对话、决策与语音
IBM 发布 Granite Switch 4.1，包含 Granite-Switch-4.1-8B 和 -30B 两个版本，在单一托管端点上同时支持自然语言对话、通用与专用决策以及语音转文字任务。
推荐理由：Granite Switch 4.1 把决策与语音适配器组合进单一端点，读者可了解多能力复用同一 KV cache 的工程思路。
The Decoder精选AI 评分8080 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。
Hugging Face Blog精选AI 评分8888 Meta 开源 Muse Spark Open：816B 参数多模态 MoE 模型
Meta 发布开源权重模型 Muse Spark Open，采用 MoE 架构，总参数约 816B、每 token 激活约 42B，支持文本、图像、音频和视频输入，上下文窗口最高 1M tokens。
推荐理由：Meta 开源 816B 多模态 MoE 模型，文中给出部署、微调与量化运行的完整路径，可据此评估本地与云端落地成本。
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。
已经到底了