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。
#多模态
Hugging Face Blog精选AI 评分6262
Hugging Face BlogAI 评分4242 TII 推出 Falcon-ASR：1.6B 参数阿拉伯语语音识别模型，主打阿联酋方言
阿布扎比技术创新研究院（TII）发布 Falcon-ASR，一款 1.6B 参数的语音识别模型，重点支持阿联酋方言，同时覆盖英语、法语、西班牙语和葡萄牙语。在六个阿拉伯语测试集上平均 WER 为 20.92%，优于所用榜单快照中 23.17% 的最佳公开结果；内部阿联酋方言评测 WER 22.73%、CER 10.19%，比次优的 Qwen3-Omni 低 4.07 个百分点。
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、Apache 2.0 许可的开源多模态嵌入模型，可把文本、图像、音频和视频映射到统一嵌入空间。
推荐理由：官方给出 740M 参数、模块化编码器与端侧内存占用，可据此判断本地多模态检索的落地门槛。
Mistral AI精选AI 评分8282 Mistral 发布 Mistral Large 4 公开预览，1 万亿参数多模态模型
Mistral 发布 Mistral Large 4 公开预览，这是一个 1 万亿参数、520 亿激活参数的稀疏多模态模型，权重将于本月底开放。
推荐理由：Mistral 官方给出 1 万亿参数多模态模型的开放权重时间表与自建欧洲算力背景，可据此判断开源前沿模型的竞争位置。
Google Developers Blog精选AI 评分7272 Google 发布 EmbeddingGemma 2 多模态嵌入模型
Google 发布基于 Gemma 4 的 EmbeddingGemma 2，这是一个 Apache 2.0 许可的 sub-1B 开源嵌入模型，可将文本、代码、图像、视频和音频映射到统一的 768 维空间。
推荐理由：EmbeddingGemma 2 的模块化编码器与 MRL 截断方案，为多模态 RAG 的显存与存储取舍提供了可量化的参考。
Google Developers Blog精选AI 评分7676 Google DeepMind 发布端侧多模态嵌入模型 EmbeddingGemma 2
Google DeepMind 发布开放权重多模态嵌入模型 EmbeddingGemma 2，可将文本、图像、视频帧和音频映射到统一向量空间，参数量 740M，文本权重最低约 191MB 内存，完整多模态模型在 Google Pixel 11 Pro 上约 567MB。
推荐理由：EmbeddingGemma 2 把文本、图像、视频帧和音频映射到同一向量空间，并给出端侧内存与延迟数据，可据此判断本地多模态检索的落地边界。
Google DeepMind精选AI 评分8484 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，起步价每百万输入 token 2 美元、输出 token 10 美元。
推荐理由：官方披露了 Argon 在编码、企业知识与网络安全上的基准表现和分阶段开放路径，可据此判断前沿模型的能力边界与获取门槛。
Microsoft Research精选AI 评分6262 微软研究院发布 Quine：面向生物学复杂性的 AI 研究系统
微软研究院发布 Quine，一个面向生物学复杂性的 AI 研究系统，由跨序列、结构、功能、细胞状态和成像等多模态数据训练的生物世界模型，以及连接模型、科学工具、文献与科研人员的交互式 harness 组成。
推荐理由：微软研究院公开 Quine 的多模态生物世界模型与实验闭环，并给出胰腺癌化合物筛选的湿实验验证结果。
Google DeepMind精选AI 评分7272 Google DeepMind 发布 Gemini 3.8 Live with Live Avatar
Google DeepMind 发布 Gemini 3.8 Live with Live Avatar，在原生实时对话模型上加入近实时视频生成，实现带口型同步、自然表情和流畅轮次的视觉化对话，已在 Gemini Enterprise 上线。
推荐理由：官方给出 Live Avatar 的实时音视频能力、异步工具调用与 97 种语言支持，可据此判断企业级对话智能体的形态变化。
Google DeepMind精选AI 评分7171 Google DeepMind 发布 Gemini 3.8 Flash TTS 与 Flash-Lite TTS
Google DeepMind 推出 Gemini 3.8 Flash TTS 和 Gemini 3.8 Flash-Lite TTS 两款文本转语音模型，前者面向角色设计与深度创作控制，后者面向高并发、低成本的配音与语音智能体场景。
推荐理由：官方给出两款 TTS 的定位差异、语音克隆与逐行导演能力，以及多项基准排名，便于判断其在配音与语音智能体场景的适用性。