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只看一手#多模态
  1. NVIDIA Blog71

    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。

  2. Hugging Face Blog88

    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。

  1. Google DeepMind88

    Google DeepMind 发布 Gemini 4 Argon，面向机器人物理推理

    Google DeepMind 发布 Gemini 4 Argon，主打物理理解、代码生成与视觉语义推理，在 Embodied Reasoning（ERQA）基准上以纯推理取得 87%，称超过其他前沿模型。

    推荐理由：官方给出 Argon 在 ERQA 上的 87% 成绩与四类机器人工作流示例，可据此判断物理推理模型的落地边界。

  2. Google DeepMind90

    Google DeepMind 发布 Gemini 4 Argon 前沿模型

    Google DeepMind 发布 Gemini 4 Argon，面向开发者、企业、科研人员和普通用户开放，通过 AI Studio、Gemini API、Google Antigravity、Gemini 应用和 Search 的 AI Mode 提供，定价为每百万输入 token 2 美元、每百万输出 token 10 美元，缓存输入 token 享 95% 折扣。

    推荐理由：官方给出 Argon 在编码、科研与安全评测上的具体数字和开放入口，可据此判断前沿模型在真实工程任务中的落地程度。

  1. Google DeepMind71

    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。

  1. Mistral AI82

    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（ML4）公开预览，可通过 Mistral Studio 的预览 API 试用，权重将于本月底开放。ML4 是 1 万亿参数、520 亿激活参数的原生多模态模型，官方称其在编码、智能体工作流和多模态理解上表现突出，并在网络安全、金融、法律等企业场景中处于开源模型领先水平。

    推荐理由：Mistral 官方给出 ML4 的参数量、多模态与智能体能力及开放权重时间表，可据此判断开源前沿模型的竞争位置。

  1. Google DeepMind84

    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，随后逐步扩展至开发者、企业和消费者。

    推荐理由：官方给出 Gemini 4 Argon 在编码、企业知识与网络安全防御上的基准表现和分阶段开放路径，可据此判断前沿模型的落地节奏。

  1. Microsoft Research66

    微软研究院推出面向生物学复杂性的 AI 研究系统 Quine

    微软研究院推出 Quine，一个面向生物学复杂性的 AI 研究系统，由生物学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 两部分组成。该系统与 Broad Institute 合作用于胰腺导管腺癌研究，预测并排序数千种化合物，最高排名的化合物在湿实验中产生了最大的经典态向基底态转变，整个筛选与优先排序过程仅用一个周末。

    推荐理由：微软研究院公开 Quine 的多模态世界模型设计与胰腺癌化合物筛选的湿实验验证结果，可了解 AI 参与生物实验设计的路径。

已经到底了