Hugging Face Blog精选AI 评分6161

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放权重模型 d1-3B 和 d1-omni-600M（实验版），在 Decision Index 0.2.1 上 d1-3B 得分 48.57，为 10B 以下最佳，超过 Decider 35B-A3B（47.11）。

两个模型都已上线 Hugging Face：huggingface.co/collections/p…

Ars Technica · AIAI 评分7474

Mistral 发布 1 万亿参数开源模型 Mistral Large 4，称可比肩顶尖模型

法国公司 Mistral 发布 1 万亿参数模型 Mistral Large 4（昵称 Le Chonk），称其可与美中顶尖模型竞争，目前处于预览阶段，正式版将于月底前推出。

Mistral发布Mistral Large 4 "Le Chonk"，1T参数（49B激活）多模态模型，约三周后开放权重。

julien_c 转发消息称 Mistral AI 将于 10 月底进行 Open weights release（开放权重发布），并附上 huggingface.co/mistralai/Mis… 链接，作者以 BOOOOM WE ARE SO BACK 表达兴奋。

Qwen-Image-2.1-Multiple-Angles-LoRA Model: huggingface.co/akhaliq/Qwen-…

Reflection AI 发布 Beam，称其为高效的开源智能体模型，总参数 501B、激活参数 23B，主打前沿推理效率，并在编码与智能体任务上推进西方开源前沿，全程从零端到端训练。完整权重将于本月发布，详情见 reflection.ai/beam。

Grok 4.7 现已在 Microsoft Foundry 上线

OpenAI 发布 722 项 AI 生成的数学证明，其中一项关于矩阵乘法的结果把两个 n×n 矩阵相乘的已证明成本从约 n^2.371177（AlphaEvolve 于 8 月创下的纪录）降至约 n^2.25。该结果附带 Lean 形式化证明，但属于理论上界，尚未给工程师提供适用于真实 GPU 工作负载的更快例程。

OpenAI 宣布发布由其内部前沿模型产出的一系列新数学成果，称在发布过程中参考了普林斯顿高等研究院独立的数学与人工智能咨询小组的建议与公开建议，并给出开源仓库 github.com/openai/math。

谷歌发布 Nano Banana 2.1 图像模型。作者评价其中文文字清晰度和错字问题大幅改善，中文字体设计和排版美学好、画面干净、没有 GPT 那种破碎感；相比 GPT 的主要优势是可生成 4K 图片，但价格仍然挺贵。

Simon Willison 评 EmbeddingGemma 2 采用 Apache 2.0 许可

Simon Willison 表示很欣赏 EmbeddingGemma 2 采用 Apache 2.0 许可，认为嵌入模型不适合使用封闭、专有、仅托管的模型。

突发：Grok 4.7 在 VulcanBench Frontier v4 上登顶，这是一个高难度编码任务基准。🥇 前三名全部属于 Grok 4.7。其获胜成绩为 93.15，通过了全部 23 个任务。

The DecoderAI 评分7171

Google 发布 EmbeddingGemma 2 多模态嵌入模型

Google 发布开源嵌入模型 EmbeddingGemma 2，可将文本、图像、视频、音频和代码转为数值向量，参数量 740M，Google 称其在多模态嵌入基准上超过两倍体量的竞品。

Google DeepMind精选AI 评分7474

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、采用 Apache 2.0 许可的 740M 参数多模态嵌入模型，将文本、代码、图像、视频和音频统一映射到共享嵌入空间。

Mistral Large 4

Mistral Large 4 作为新模型出现在 Simon Willison 的测试中，被用 `llm -m mistral/mistral-large-4` 与 claude-opus-5.5。

Mistral 发布 Mistral Large 4 预览版：1 万亿参数、490 亿激活

Mistral 发布 Mistral Large 4 预览版，这是一个 1 万亿参数、490 亿激活参数的模型，在自家 3,800 块 NVIDIA Grace Blackwell GPU 集群上训练，通过其 API 提供，开放权重版本承诺本月底发布。

Hugging Face 发布新的开源嵌入模型 EmbeddingGemma 2，面向端侧使用场景，支持代码、图像、视频、音频和文本嵌入。该模型采用模块化设计，参数量从 270m 到 740m，使用 Matryoshka embeddings 提升存储效率，采用 Apache 2 License 开源。

The DecoderAI 评分7171

Google 发布图像生成模型 Nano Banana 2.1，价格约为 Nano Banana 2 的一半

Google 发布图像生成与编辑模型 Nano Banana 2.1，取代 2026 年 2 月发布的 Nano Banana 2，官方称其在各方面均有提升，基于 Gemini 3.6 Flash。

🚢Marin 535B-A23B 训练已过半！以下是目前的一些观察和心得：

看到 Reflection 的 Beam 和 Mistral Large 4 在过去两天都达到了大约 GLM-5.2 的水平，令人兴奋。 这让我想到，西方与中国开源模型的真正差距可能就在于此： 中国实验室可以蒸馏 Anthropic 和 OpenAI 的模型，而西方实验室不能。

Google 发布 EmbeddingGemma 2 开放权重模型，采用 Apache 2 许可。该模型为 740M 参数的轻量级多模态嵌入模型，可将文本、代码、图像、视频和音频映射到统一嵌入空间，具备模块化编码器和 8K context window。

对此我非常兴奋，我知道权重即将发布（huggingface.co/mistralai/Mis…），但公平起见，如果你还不是开源权重，就不能算是最好的开源权重模型！

pplx-decider-v1.1-27b 开放权重多模态决策模型现已可用，在 Hugging Face 新推出的 Decision Index 0.3 基准上取得最高分。该模型成本为 v1 的一半，输入 token 价格为 $0.02 per million input tokens，相关页面见 huggingface.co/spaces/multim…。

Mistral AI 发布 Mistral Large 4, Le Chonk。作者同时介绍了关键词 Sovereign AI。

Google 发布最新图像生成与编辑模型 Nano Banana 2.1，称该升级版在各方面超越此前模型，在视觉设计、基于 mask 的编辑和主体一致性上有明显提升，帮助用户创建更自然的图像。

Google DeepMind 发布 EmbeddingGemma 2，称这是其首个面向端侧嵌入的原生多模态开放模型。该模型从文本扩展到代码、图像、音频和视频，将这些内容统一到共享空间中。

Google 发布 EmbeddingGemma 2，这是其首个专为端侧嵌入打造的原生多模态开放模型。该模型基于 Gemma 4 架构，采用 Apache 2.0 许可证发布，将图像、视频、音频和代码统一到单一嵌入空间中。

EmbeddingGemma 2 已可在 @HuggingFace 和 @Kaggle 下载，Gemini Enterprise Agent Platform Model Garden 的可用性即将推出。 了解更多 ↓ goo.gle/474rZXq

Google 发布 EmbeddingGemma 2，参数量 740M，官方称同规模下表现最佳，超过部分两倍于其规模的模型，活跃内存占用低至约 191MB 到 567MB。相比第一代，其上下文窗口扩大 4 倍至 8K，单次最多可处理 5.5 分钟音频、29 张图片或 58 帧视频。

Google 发布 EmbeddingGemma 2，这是一个可在 0.5GB RAM 本地运行的新开源模型。该模型采用 Apache 2.0 许可，参数量 740M，由 270M 文本模型、170M 视觉模型和 300M 音频模型组合而成，可通过 Unsloth 运行与训练，并提供 GGUF 文件和使用指南。

Perplexity Decider 是最好的决策模型

Grok 4.7 非常擅长处理大型代码仓库

The DecoderAI 评分7575

Mistral Large 4 发布：万亿参数的欧洲开源模型主打安全任务

Mistral 发布 Mistral Large 4（ML4，代号 le Chonk），一万亿参数（49B 激活），在自有欧洲数据中心训练，现已通过 Mistral Studio 提供 API 预览，模型权重预计 10 月底发布。

模型：mistralai/mistral-large-4-0 openrouter.ai/mistralai/mist…

Mistral Large 4 现已在 OpenRouter 开放公开预览，参数规模为 1T（49B active），原生多模态，支持 1M 上下文与最高 256K 输出。前两周半价，价格为 $0.68 in / $2.09 out per 1M tokens（$0.07 cached）。

TechCrunch · AIAI 评分7474

Mistral AI 发布 1 万亿参数多模态模型 Mistral Large 4

Mistral AI 发布 1 万亿参数多模态模型 Mistral Large 4（ML4），代号 Le Chonk，目前仅通过公开 guardrail endpoint 访问，计划在安全测试完成后于三周内开放权重。

ML4 的发布倒计时开始了 发布瞬间即可收到通知：huggingface.co/mistralai/Mis…

Mistral 发布 Mistral Large 4 preview（代号 le Chonk），作者称其是唯一在编码任务上可与中国最佳开源模型竞争的西方开源大语言模型，并表示它在 cyber 和 human evals 上达到开源 SOTA 水平。

模型：mistralai/mistral-large-4-0 openrouter.ai/mistralai/mist…