NVIDIA 发布开源表格基础模型 Kumo Tabular，属于 Kumo Structured 模型系列，在 Hugging Face 上提供权重。给定带标签行的表格，它在单次前向传播中预测新行标签，无需训练、调参和特征工程，支持分类与回归，提供 28M 至 215M 三档参数规模，采用 OpenMDW-1.1 许可可商用。
推荐理由：原文公开了表格基础模型的三档规模、单次前向推理方式和四个基准排名，可据此判断无训练微调的表格预测路径。
Microsoft Research 发布 Quine，一个面向生物学复杂性的 AI 研究系统，由生物学世界模型和连接模型、科学工具、文献与科研人员的交互式 harness 两部分组成。
推荐理由：微软研究院公开了面向生物学的多模态世界模型 Quine 及其与 Broad Institute 合作的湿实验验证结果。
Basis 使用 GPT-6 Astra 完成 50 个标签页的税务工作簿，速度是 GPT-5.6 Sol 的两倍。GPT-6 Astra 对用户意图的更强理解，也让 Basis 对实际业务场景中的应用更有信心。
Parallel 的智能体借助 GPT-6 Astra 完成劳动力市场数据的检索与综合，相比此前模型将时间和成本各降低一半。
小米发布 MiMo-V2.6 系列，包含原生全模态的 MiMo-V2.6-Pro（1.02T 总参数、42B 激活）和 MiMo-V2.6-Flash，并推出输出速度最高快 20 倍的 UltraSpeed 版本。
推荐理由：小米 MiMo-V2.6-Pro 以约 300 万美元训练成本登顶开放权重模型，其 RL 环境与训练配方同步开源值得关注。
Google 发布 TimesFM-3，这是其时间序列基础模型的新一代版本，原生支持多变量预测，参数规模 3.3 亿，在超过 1 万亿个时间点的真实与合成时序语料上预训练。
推荐理由：TimesFM-3 从单变量扩展到原生多变量预测，读者可了解一次前向传播完成多序列预测的架构取舍。
Google DeepMind 在 Nature 发表论文，称 WeatherNext AI 模型在气旋路径、强度和风场结构预测上达到 SOTA，平均可多提供一天预报时效，三天预报精度相当于此前模型的两天水平。
推荐理由：官方给出气旋路径与强度预测多出一天预警时间的评估结果，并同时开源模型与权重，可据此判断气象预报模型的可用边界。
DharmaOCR 在葡萄牙语专用基准上得分 0.925，超过 Mistral OCR4 的 0.798 和 Unlimited-OCR 的 0.7587。该模型经葡萄牙语语料监督微调后，再用 DPO 提升推理稳定性、降低退化率。作者认为，把全部参数集中到单一语言领域，是其相对多语言模型的结构性优势。
Google Research 发布 TabFM，一个面向表格数据分类与回归的零样本基础模型，将表格预测重构为上下文学习（ICL）问题，无需手动训练、超参数调优和特征工程，单次前向传播即可对未见过的表格生成预测。
推荐理由：TabFM 把零样本思路带到表格分类与回归，读者可据此了解免训练预测在企业数据场景的落地方式。
Mistral 已收购 Emmi AI，并将其工作纳入自身，专注为航空航天、汽车、半导体和能源等行业构建基础 Physics AI。双方此前发布的成果包括 AB-UPT——可在单张 GPU 上处理 900 万表面单元与 1.4 亿体积单元的原始几何、无需重新划分网格，以及首个端到端深度学习代理模型 NeuralDEM。