智谱发布旗舰模型 GLM-5.2，主打长程任务能力，首次在 1M token 上下文上稳定支撑长程工作，并采用 MIT 开源许可。官方称其通过 IndexShare 让每 4 层稀疏注意力共享同一 indexer，在 1M 上下文下将每 token FLOPs 降低 2.9×，MTP 层改进使投机解码接受长度最高提升 20%。
推荐理由：GLM-5.2 把 1M 上下文落到长程编码任务上，并给出与闭源前沿模型的逐项对比，可据此判断开源模型在长程工程任务中的位置。
Google DeepMind 发布实验性开源模型 DiffusionGemma，采用文本扩散方式并行生成整块文本，在专用 GPU 上推理最高提速 4 倍。该模型为 26B MoE 架构，推理时仅激活 3.8B 参数，量化后可放入 18GB 显存，单张 NVIDIA H100 上超过 1000 tokens/秒，RTX 5090 上超过 700 tokens/秒。
推荐理由：官方给出 26B MoE 文本扩散模型的开放权重与硬件实测数据，可据此判断本地低并发推理的取舍。
Google DeepMind 发布 Gemini 3.5 Live Translate，一款支持 70+ 语言的近实时语音到语音翻译音频模型，能自动检测语言并保留说话人的语调、节奏和音高。
推荐理由：官方给出 70+ 语言、连续生成与多产品开放节奏，可据此判断实时语音翻译的落地路径。
Google DeepMind 发布 Gemma 4 12B，一款面向笔记本的智能体多模态模型，介于 E4B 与 26B MoE 之间，可在 16GB 显存或统一内存上本地运行。
推荐理由：Gemma 4 12B 用无编码器架构把视觉和音频直接接入 LLM，读者可据此判断本地多模态智能体的硬件门槛。
NVIDIA 发布 Nemotron 3.5 Content Safety，基于 Gemma 3 4B IT 微调，把多模态输入、多语言覆盖、自定义企业策略执行和可审计推理统一到一次推理调用中。
推荐理由：NVIDIA 把多模态、多语言、自定义策略与可审计推理合并进一次推理调用，并公开训练数据集。
H Company 发布 Holo3.1 系列 Computer Use Agent 模型，基于 Qwen 家族，覆盖 0.8B、4B、9B 和 35B-A3B 四种规模，并首次提供 FP8、Q4 GGUF 和 NVFP4 量化权重。
推荐理由：原文给出 Holo3.1 在移动端、跨框架和本地量化部署上的具体提升，读者可据此判断端侧 Computer Use Agent 的落地条件。
JetBrains 发布 Mellum2，一个从零训练、面向自然语言与代码的 12B 参数混合专家模型，每个 token 仅激活 2.5B 参数，采用 Apache 2.0 许可。官方称其相比同规模模型推理速度超过 2 倍，可用于路由、RAG、摘要、子智能体和私有部署，模型已在 Hugging Face 开放下载。
推荐理由：JetBrains 开源 12B MoE 模型，给出激活参数、许可与推理速度，便于判断其在多模型系统中的定位。
Hugging Face 发布 OlmoEarth v1.1，通过将 Sentinel-2 各分辨率合并为单一 token 缩短序列长度，在保持 v1 性能的同时将计算成本最多降低 3 倍。该系列包含 Base、Tiny 和 Nano 三种规模，权重与训练代码已开放，微调和推理速度显著提升，但技术报告也提到部分任务出现性能回退。
Hugging Face 发布 Ettin Reranker 系列六个 CrossEncoder 重排模型，参数从 17M 到 1B，均基于 Ettin ModernBERT 编码器，采用 Apache 2.0 许可。
Google DeepMind 发布 Omni 家族首个模型 Gemini Omni Flash，可组合图像、音频、视频和文本作为输入生成高质量视频，并通过自然语言多轮对话编辑视频。
推荐理由：Gemini Omni Flash 把对话式视频编辑和多模态输入整合进 Gemini 应用与 YouTube Shorts，可据此判断生成视频工作流的变化。
Google DeepMind 发布 Gemini 3.5 系列首个模型 3.5 Flash，定位为面向智能体与编码的前沿模型，即日起在 Gemini app、Google Search 的 AI Mode、Google Antigravity、Gemini API 以及 Gemini Enterprise 等渠道上线。
推荐理由：官方给出 3.5 Flash 在编码与智能体基准上的具体分数和 4 倍输出速度，可据此判断速度与质量是否还互相牵制。
Hugging Face 发布两款基于 ModernBERT 的 Apache 2.0 多语言嵌入模型：97M 参数的 granite-embedding-97m-multilingual-r2 在 MTEB Multilingual Retrieval 上得分 60.3。
IBM Granite 团队发布 Granite 4.1 系列稠密解码器 LLM（3B、8B、30B），基于约 15T token 的五阶段预训练流程，上下文窗口最长扩展至 512K token，并以 Apache 2.0 许可开源。
推荐理由：Granite 4.1 完整披露五阶段预训练、SFT 与多阶段 RL 的数据配比和训练配置，可对照其 8B 稠密模型追平 32B MoE 的结论。
NVIDIA 发布 Nemotron 3 Nano Omni，一款面向文档分析、多图推理、语音识别、长音视频理解和智能体电脑操作的全模态理解模型，在 MMlongbench-Doc、OCRBenchV2、WorldSense、DailyOmni、VoiceBench 等榜单上取得领先成绩。
推荐理由：NVIDIA 开源的全模态模型，给出架构、训练配方与多榜单对比，可据此判断长文档与音视频智能体的选型空间。
DeepSeek 发布 V4，在 Hub 上提供两个 MoE 检查点：DeepSeek-V4-Pro 总参数 1.6T、激活 49B，DeepSeek-V4-Flash 总参数 284B、激活 13B，均支持 1M token 上下文窗口。
推荐理由：DeepSeek-V4 用混合注意力把 1M 上下文的 KV cache 压到约 2%，并给出面向智能体任务的训练与沙箱设计。
Google DeepMind 发布 Gemini 3.1 Flash TTS，称其在可控性、表达力和语音质量上均有提升，在 Artificial Analysis TTS 榜单上取得 1,211 Elo 分数。
推荐理由：官方给出 Elo 1211 与音频标签的细粒度控制方式，可据此判断语音生成在表达力上的进展。
Google DeepMind 发布 Gemini Robotics-ER 1.6，这是其推理优先机器人模型的升级版，增强了空间推理与多视角理解，并新增仪表读数能力，可读取压力表、液位计和数字读数。
推荐理由：官方给出与上一代及 Gemini 3.0 Flash 的对比，并首次加入仪表读数能力，可据此判断机器人高层推理的进展。
Overworld 发布实时视频世界模型 Waypoint-1.5，在 RTX 3090 至 5090 等桌面硬件上可生成最高 720p、60 FPS 的实时环境，并新增面向更广消费级硬件的 360p 版本。
推荐理由：Waypoint-1.5 把实时交互世界模型下放到消费级 GPU，读者可据此判断本地生成式世界的硬件门槛。
Google DeepMind 发布 Gemma 4 开源模型家族，包含 E2B、E4B、26B MoE 和 31B Dense 四个尺寸，采用 Apache 2.0 许可。
推荐理由：Gemma 4 以四个尺寸覆盖从手机到工作站的部署场景，并给出 Apache 2.0 许可与首日工具链支持，便于开发者判断本地部署与微调的可行路径。
Google DeepMind 在 Hugging Face 发布 Gemma 4 多模态模型家族，采用 Apache 2 许可，支持图像、文本和音频输入并输出文本。
推荐理由：Gemma 4 五档规格与架构细节公开，可据此判断端侧多模态与长上下文部署的可行边界。
TII 的 Falcon Vision 团队发布 Falcon Perception，一个 0.6B 参数的早期融合 Transformer，用自然语言提示做开放词汇定位与分割，在 SA-Co 上达到 68.0 Macro-F1，高于 SAM 3 的 62.3，但在存在性校准上落后（MCC 0.64 对 0.82）。
推荐理由：原文给出 0.6B 早期融合模型在 SA-Co 与 PBench 上的分项对比，可据此判断单骨干架构在开放词汇感知上的取舍。
IBM 发布 Granite 4.0 3B Vision，一个面向企业文档理解的紧凑视觉语言模型，以 LoRA 适配器形式叠加在 Granite 4.0 Micro 之上，支持表格抽取、图表理解和语义键值对抽取。
推荐理由：原文给出模型在图表与表格抽取上的具体基准对比，读者可据此判断小参数 VLM 在企业文档场景的可用边界。
Google DeepMind 发布 Gemini 3.1 Flash Live，称其为目前质量最高的音频与语音模型，精度更高、延迟更低。该模型在 ComplexFuncBench Audio 上以 90.8% 领先上一代，在 Scale AI 的 Audio MultiChallenge 上开启 thinking 后得分为 36.1%。
推荐理由：官方给出语音模型的基准分数与多产品接入路径，可据此判断语音智能体的可用性变化。
Google DeepMind 发布音乐生成模型 Lyria 3 Pro，可生成最长 3 分钟的曲目，并能理解音乐结构，支持用提示词指定前奏、主歌、副歌和桥段等元素。
推荐理由：Lyria 3 Pro 把单曲生成时长提升到 3 分钟并支持段落级提示，读者可据此判断音乐生成在创作流程中的可用边界。
Google DeepMind 推出 Gemini 3.1 Flash-Lite，定位为 Gemini 3 系列中速度最快、成本最低的模型，即日起通过 Gemini API 在 Google AI Studio 和 Vertex AI 向开发者开放预览。
推荐理由：官方给出定价、速度与基准数据，读者可据此判断高并发场景下是否值得替换 2.5 Flash。
Google DeepMind 发布 Nano Banana 2（Gemini 3.1 Flash Image），将 Nano Banana Pro 的世界知识、画质与推理能力带到 Flash 级速度。
推荐理由：官方给出 Nano Banana 2 在速度、主体一致性和分辨率上的具体规格，以及在各 Google 产品中的落地范围。
Google DeepMind 发布 Gemini 3.1 Pro，定位为面向复杂任务的核心推理升级，在 ARC-AGI-2 上取得 77.1% 的验证得分，超过 3 Pro 推理性能的两倍。
推荐理由：官方给出 ARC-AGI-2 得分与多产品线开放入口，可据此判断新模型在复杂推理任务上的位置。
Google DeepMind 发布 Gemini 3 Deep Think 重大升级，这一专用推理模式面向科学、研究与工程难题，与科研人员合作打磨。
推荐理由：官方给出 Deep Think 在 HLE、ARC-AGI-2、Codeforces 等基准上的具体成绩与开放入口，可据此判断其科研推理定位。
Google DeepMind 发布 D4RT（Dynamic 4D Reconstruction and Tracking），用单一编码器-解码器 Transformer 统一动态场景重建与追踪，通过查询机制回答某个像素在任意时间、任意相机视角下位于 3D 空间的何处。
推荐理由：官方给出 D4RT 的统一查询式架构与 18x 至 300x 提速数据，可据此判断 4D 重建在机器人与 AR 端侧落地的可行性。
Google DeepMind 发布 Gemini 3 Flash，主打前沿智能与速度兼顾，在 GPQA Diamond 得分 90.4%、Humanity's Last Exam 无工具 33.7%、MMMU Pro 81.2%、SWE-bench Verified 78%，定价为输入 $0.50/1M tokens、输出 $3/1M tokens。
推荐理由：官方给出 Gemini 3 Flash 的基准分数、定价与上线渠道，可据此判断速度与成本之间的取舍。
Google DeepMind 发布 Gemma Scope 2，一套面向 Gemma 3 全系列（270M 至 27B 参数）的开源可解释性工具。该套件结合稀疏自编码器（SAEs）与 transcoders，覆盖每一层，并新增 skip-transcoders、跨层 transcoders 及针对聊天版本的 jailbreak、拒绝机制和思维链忠实度分析工具。
推荐理由：Gemma Scope 2 覆盖 Gemma 3 全系列并提供跨层工具，读者可了解可解释性工具如何用于审计智能体行为。
Google DeepMind 发布升级版 Gemini 2.5 Flash Native Audio，面向实时语音智能体，在函数调用、指令遵循和多轮对话三方面做了改进。
推荐理由：官方给出函数调用、指令遵循与多轮对话三项能力的具体提升数据，并同步开放实时语音翻译入口。
Google DeepMind 发布 Nano Banana Pro（Gemini 3 Pro Image），这是基于 Gemini 3 Pro 构建的图像生成与编辑模型，已在 Google AI Studio 和 Vertex AI 以付费预览形式面向开发者推出。
推荐理由：官方给出新图像模型的分辨率、文本渲染与搜索接地等能力细节，便于开发者判断是否替换现有图像生成方案。
Google DeepMind 发布 Nano Banana Pro（Gemini 3 Pro Image），基于 Gemini 3 Pro 构建，主打图像生成与编辑。
推荐理由：官方给出 Nano Banana Pro 的文本渲染、多图合成与分辨率等能力细节，可据此判断图像编辑工作流的变化。
Google DeepMind 发布 Gemini 3，其中 Gemini 3 Pro 在各项主流 AI 基准上超过此前版本，编码能力也强于 2.5 Pro，兼顾智能体工作流与复杂零样本任务。
推荐理由：官方给出 Gemini 3 Pro 的基准成绩、API 定价与配套开发平台，读者可据此判断它在智能体编码与多模态场景的落地位置。
Google DeepMind 发布 Gemini 3，称其为自家最智能的模型，率先以 Gemini 3 Pro 预览版上线，并同步接入 Gemini 应用、搜索 AI Mode、AI Studio、Vertex AI、Gemini CLI 及新智能体开发平台 Google Antigravity。
推荐理由：官方给出 Gemini 3 Pro 在推理、多模态与编码基准上的具体分数，并同步公布接入搜索、开发平台与 API 的节奏。
Google DeepMind 与 Google Research 发布天气预报模型 WeatherNext 2，称其生成预报速度提升 8 倍，分辨率最高可达 1 小时。
推荐理由：原文给出 WeatherNext 2 相比前代在变量覆盖和预报速度上的具体提升，以及数据与 API 的开放入口。
Google DeepMind 发布 SIMA 2，将 Gemini 模型嵌入智能体核心，使其从指令执行者升级为能推理目标、与用户对话并自我改进的交互式游戏伙伴。
推荐理由：SIMA 2 把 Gemini 的推理能力接入 3D 游戏智能体，并展示跨游戏泛化与自我改进的训练路径。