Liquid AI 发布新一代 LFM3 模型家族，以 LFM3-1.7B-Base 为共享骨干，首批开放六个 2B 级模型（文本、视觉、音频、omni 及两个决策模型）的开放权重，可在 Hugging Face、Playground 和 Liquid AI API 获取。
推荐理由：原文给出 LFM3 各模型的具体架构、基准和端侧性能数据，读者可以据此评估小参数量多模态模型在本地方案中的可行性。
Black Forest Labs 发布 5.6B 参数开源权重模型 FLUX 3 Image Klein，支持文生图、图像编辑和最多 10 张参考图的多参考生成，采用 FLUX Kommunity License。
推荐理由：官方公布了参数规模、显存门槛、生成速度和评测对比，读者可以评估它在本地部署与微调场景中的适配性。
NVIDIA 发布开源 120B 参数多模态模型 Nemotron 3.5 Super VL，面向高频智能体任务，官方称其准确率可比自家最大推理模型、参数量约为五分之一，吞吐比同类次优模型快至 5 倍；同时推出边缘模型 Bolt 74B-A9B 24GB（原生 2-bit 量化，可本地运行于 RTX/DGX Spark）和 Bolt E4B 4GB（10 月 23 日上线）。
推荐理由：原文给出三款开放模型各自针对的部署层级和量化、训练数据规模，读者可据此判断哪一档适合自家智能体场景。
Liquid AI 发布开源权重模型 LFM2.5-24B-A2B，总参数 24B、每 token 激活 2B，定位端侧快速智能体。
推荐理由：原文给出完整基准对比、端侧推理速度和开源权重入口，读者可据此评估该模型在本地智能体场景的适用性。
面壁智能联合 OpenBMB 社区于10月13日发布并开源 MiniCPM-V 4.7，包含 35B-A3B 和 1B 两个版本，称其为全球首个可在端侧无损流畅运行的开源 MoE 多模态大模型。
推荐理由：原文详解了 LES 专家调度、权重布局优化和视觉 token 压缩等技术细节，读者可以了解 MoE 模型在 3GB 内存端侧设备上的实现路径。
Liquid AI 发布开源权重决策模型 d1-3B 和 d1-omni-600M，已在 Hugging Face 上提供。
推荐理由：官方公开了模型架构、训练细节和各硬件延迟数据，读者可以据此评估小参数决策模型在边缘部署中的取舍。
Google DeepMind 发布 EmbeddingGemma 2，基于 Gemma 4 架构，以 Apache 2.0 许可开源，将文本、代码、图像、视频和音频映射到统一嵌入空间。
推荐理由：官方发布给出参数量、内存占用、维度裁剪和基准分数等具体细节，读者可据此评估端侧多模态嵌入方案的可行性。
Unsloth AI@UnslothAI精选AI 评分8181⚡️认识一下 Qwen3.8-Flash，一个多模态 MoE 模型，也是 Qwen4 架构的早期预览版，现已开放权重！ 生产版本的 Qwen3.8-Flash 即将通过 QwenCloud API 提供，价格仅为每 100 万输入 token 0.16 美元，每 100 万输出 token 0.47 美元。 125B 参数 + 51B N-gram 嵌入，每个 token 仅激活 6B 参数。性价比无与伦比。 新特性：🥳 - 下一代架构：GDN + QSA 混合注意力、门控残差、N-gram 嵌入和 Muon 优化器，作为 Qwen4 所用架构的前身。 - 训练和推理成本大幅降低：训练成本仅为 Qwen3.7-Plus 的 1/9，同时在各方面表现均优于后者，在编程和办公任务上尤其突出。 - 性能强劲：在 DeepSWE 1.1 上得分 58.7，在 SWE-bench Pro 上得分 62.5，在 CoWorkBench 上得分 73.9，在 AndroidWorld 上得分 84.5，在 MathVision（带 CI）上得分 95.7。 - 原生 262K 上下文，可通过 YaRN 扩展至 1M。 我们还发布了 Qwen3.8-Flash-Next 的权重，让社区提前一睹我们为 Qwen4 探索的新架构。🚀 我们迫不及待想看看你用 Qwen3.8-Flash 构建出什么！👀👇 - 博客：https://qwen.ai/blog?id=qwen3.8-flash-next - 技术报告：https://github.com/QwenLM/Qwen3.8-Flash-Next/blob/main/tech_report.pdf - Hugging Face：https://huggingface.co/Qwen/Qwen3.8-Flash-Next?spm=a2ty_o06.30285417.0.0.1d73c921FsyOPe&file=Qwen3.8-Flash-Next - ModelScope：https://modelscope.cn/models/Qwen/Qwen3.8-Flash-Next?spm=a2ty_o06.30285417.0.0.1d73c921XAP2dV&file=Qwen3.8-Flash-Next
推荐理由：原文给出了本地运行所需的内存档位与量化精度权衡，读者可据此判断自己的设备能否跑动这个 MoE 模型。
腾讯混元将端侧翻译模型 Hy-MT2-1.8B 通过 2-bit 与 1.25-bit 量化方案压缩至 574MB 和 440MB，翻译质量几乎无损，在 FLORES-200 上优于 Microsoft Translator 等商业 API。该模型已联合英特尔完成 x86 适配，并在哔哩哔哩直播弹幕实时翻译中落地，单条弹幕翻译耗时 500~800ms。
推荐理由：相比精度数字，这套量化给出 x86 优化和直播弹幕实测数据，让端侧替代云翻译 API 的成本与隐私权衡有了可对照的工程基线。
Liquid AI 发布基于量化感知蒸馏（QAD）训练的 LFM2.5-230M、350M、1.2B-Instruct 和 2.6B 四款 Q4_0 GGUF 检查点，在保持原生 Q4_0 内存与速度的同时，恢复 BF16 平均精度损失的 97%。
推荐理由：QAD 量化蒸馏恢复 Q4_0 模型九成六以上 BF16 精度，对应树莓派和手机等边缘设备，在保持低内存与高吞吐的同时缩小与全精度模型的差距。
Unsloth AI@UnslothAI精选AI 评分7676Unsloth 发布 Qwen3.8-27B 的 Dynamic GGUF 量化版本，4-bit 量化可在 17-19GB 内存设备上本地运行，并同时上传 NVFP4 量化。
我们承诺过开源 Qwen3.8 的模型权重。现在，是时候见面了！🎉 ⚡ Qwen3.8-27B： - 一款原生多模态稠密模型。仅凭 27B 参数，综合表现超越 Qwen3.7-Plus，在真实世界的编码与办公工作流中尤为亮眼。 - 原生支持 262K 上下文，可通过 YaRN 轻松扩展至 1M tokens。 - 为开发者而生。高效、高质量，并采用 Apache 2.0 许可证。 🚀 Qwen3.8-2.4T-A95B（Max 级别）的开放权重也已于近日发布。 无论你是想用 Qwen3.8-27B 在本地部署轻量级应用，还是用 Qwen3.8-2.4T-A95B 构建智能体，它们现在都属于你了！ 下载、部署，去构建我们尚未想象到的东西吧。👀👇 - Hugging Face： https://huggingface.co/collections/Qwen/qwen38 - ModelScope： https://www.modelscope.cn/collections/Qwen/Qwen38
推荐理由：原文给出了本地运行的具体内存门槛、量化版本和硬件对照表，读者可以据此判断能否在自己的设备上跑通这个 27B 模型。
Liquid AI 发布 LFM2.5-VL-3B 视觉语言模型，屏幕理解 ScreenSpot-v2 平均 80.7，ToolSandbox 从 26.4 升至 59.5，RefCOCO 从 57.1 升至 87.9。
推荐理由：官方给出与更大模型对比的基准数据和端侧、GPU 实测速度，读者可据此评估它在边缘部署场景的适用性。
NVIDIA 发布 Nemotron 3.5 Lightning，一款可定制的开源 30B 混合专家（MoE）模型，专为常驻智能体设计。相比同类开源模型，其 token 生成速度最高提升 4 倍，任务完成时间缩短 30%。该模型采用开放权重，支持用户微调以匹配特定任务，并可在 RTX PC、DGX Spark 及 Jetson 等设备上运行。
推荐理由：本地运行 30B MoE 模型并声称 4 倍加速，与开源路由器结合可自动分配任务到最合适模型，给控制推理成本提供了新路径。
蚂蚁百灵开源 Ling-3.0-tiny，一款总参数 7.9B、每 Token 仅激活 1.3B 参数的原生混合推理模型，同步提供 BF16、FP8 和 INT4 三个版本。
推荐理由：1.3B 激活参数在 Mac 上实测首 Token 低于 100 毫秒，比只看参数量的轻量叙事更有参考价值，端侧 Agent 的落地边界因此更具体。
蚂蚁百灵开源 Ling-3.0-tiny，一款总参数 7.9B、推理时仅激活 1.3B 参数的原生混合推理模型，同步提供 BF16、FP8 和 INT4 三个版本。
推荐理由：以1.3B激活参数取得接近4B激活模型的综合能力，同时Agent分数超越部分30B+模型，多精度开源和本地部署方案让轻量Agent应用更易落地。
蚂蚁百灵正式开源 Ling-3.0-tiny，总参数 7.9B，每 Token 仅激活 1.3B，同步提供 BF16、FP8 和 INT4 三个版本。
推荐理由：官方给出了综合指数与实测数据，读者可以据此评估这款轻量模型在端侧部署和本地 Agent 场景的可用性。
SGLang 与 Meta Superintelligence Labs 合作，为 30B 参数多模态模型 Muse Glimmer 提供 Day-0 支持，该模型拥有 128k+ token 上下文窗口。
推荐理由：SGLang对Muse Glimmer的优化使30B多模态模型在RTX 5090上达到236 tok/s用户速度，本地智能体工作流不再受限于云端延迟。
Unsloth AI@UnslothAI精选AI 评分7272Meta 开源 30B 参数密集模型 Muse Glimmer，Apache 2.0 许可，支持视觉，可在 18GB RAM/VRAM 环境本地运行，定位于本地智能体与编码工作流。
今天我们还将开放 Muse Glimmer 的权重，这是一个出色的 30B 参数稠密模型，可以在本地运行。很快我们还会发布 Muse Spark 1.2 的权重，这是我们最新的基础模型。Meta 是开源的有力支持者，我为这些发布感到自豪。祝贺 @alexandr_wang 和 MSL 团队在这些模型上所做的出色工作。
推荐理由：Meta 开源 30B 密集视觉模型，18GB 内存可本地运行，作者还提供了 GGUF 和运行训练指南，方便直接上手。
AI at Meta@AIatMeta精选AI 评分5858推荐理由：将一个 30B 模型以 Apache 2.0 许可完全开源并针对本地智能体优化，为需要离线运行或数据不出设备的 Agent 应用提供了更轻量的选择。
Liquid AI 发布 LFM2.5-2.6B，一个可完全在设备端运行的 2.6B 参数智能体模型，预训练约 34T tokens，词表扩展至 128K，Base 和 post-trained 权重已在 Hugging Face 开放。
推荐理由：原文给出了训练流程、基准对比和 CPU/GPU 吞吐数字，读者可以据此评估端侧智能体部署的可行性与取舍。