JetBrains 发布 Mellum2.1：面向编码智能体的快速开源模型
JetBrains 发布 Mellum2.1，这是其 6 月开源的 12B MoE 模型的新版本，架构不变，仍为 2.5B 激活参数、Apache 2.0 许可。
推荐理由：JetBrains 开源编码智能体模型 Mellum2.1，读者可了解其 RL 后训练路线与自托管部署方式。
#Hugging Face
JetBrains AI Blog精选AI 评分6666 Hugging Face Blog精选AI 评分7676 作者用 ML Intern 两天自建六个模型，总花费约 103 美元
作者在 HuggingChat 中开启 ML-intern 模式，用提示词让它完成数据集构建、训练、评测和发布，两天内做出六个模型，总计算花费约 103 美元。
推荐理由：作者用 ML Intern 在两天内从零训练并发布六个模型，给出了提示词写法与逐项算力花费，可迁移到自己的训练流程。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 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权重模型 d1-3B 和 d1-omni-600M（实验性）。
推荐理由：Liquid AI 开源两款决策模型，给出端侧延迟与七项基准对比，可判断小模型做结构化决策的可行性。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 Nemotron 微调后在 IOI 2026 与 IMO 2026 均达金牌水平
英伟达团队基于 Nemotron 3，用监督微调、强化学习和反馈驱动的推理流程，在 IOI 2026 和 IMO 2026 两项竞赛中均达到金牌水平。
推荐理由：原文公开了从 Nemotron 3 微调到 IOI、IMO 金牌级成绩的完整配方与数据集，可据此复现领域专家模型的训练与推理流程。
Hugging Face Blog精选AI 评分7171 微软与 Hugging Face 发布 ThinkingBox：按数据库终态给 AI 智能体打分
微软 Copilot Studio 团队与 Hugging Face 联合发布 ThinkingBox，它让智能体在隔离的 MCP 工具会话中运行，只根据最终后端状态和副作用打分，而不是看模型生成的文字。
推荐理由：微软与 Hugging Face 联合发布的智能体评测基准，用数据库终态而非模型自述来判定成败，并给出 20 次重复下的可靠性数据。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 Ai2 开源科学报告生成模型 AstaBrief 8B
Ai2 开源 AstaBrief 8B，一个把研究问题和检索到的文献片段转成带引用报告的小模型，基于 Qwen3-8B 训练，现已作为 Asta 的 Fast 模式上线，并同步开放模型权重和训练数据。
推荐理由：原文给出了从 Qwen3-8B 出发的 SFT 加 DPO 训练配方与数据过滤经验，可迁移到其他垂直领域小模型。
已经到底了