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。
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。
Liquid AI 为 LFM2.5-1.2B-Instruct、LFM2.5-2.6B 和 LFM2.5-8B-A1B 发布 DSpark 投机解码草稿模型，每个约 300M 参数，在 H100 上平均提速 2.67 倍、M4 Max 上 2.27 倍，并把 LFM2.5-2.6B 的函数调用延迟平均降低 57%。
NVIDIA Magpie TTS Multilingual 开放权重模型开放权重、364M 参数，新增 Modern Standard Arabic、韩语和巴西葡萄牙语，共支持 12 种语言，并经由 NVIDIA NIM 在自有基础设施部署。
Meta 发布开源多模态模型 Muse Glimmer，从 Muse 蒸馏至 30B 参数，采用 Apache 2.0 许可，面向编码、文档分析、个人助理等本地智能体场景。
推荐理由：Meta 开源 30B 多模态模型，附 day-0 推理与量化支持，可用于评估本地智能体模型的落地方案。
NVIDIA 推出 Cosmos-H-Dreams，一个面向手术机器人的实时、动作条件生成式仿真器，可将 Cosmos-H-Surgical-Simulator 蒸馏为因果少步学生模型，每帧潜变量最少只需 2 步去噪。
Thinking Machines 在 Hugging Face 发布 Inkling 及 Inkling-Small 两款开源多模态大模型。
推荐理由：原文列出了 Inkling 与 Inkling-Small 的架构参数、部署显存门槛和多引擎支持，读者可据此判断自部署可行性。
Mistral 发布 Leanstral 1.5，一个 Apache-2.0 许可、总参数 119B、激活 6B 的形式化验证模型，miniF2F 达到 100%，PutnamBench 解出 587/672 题，FATE-H 87%、FATE-X 34%。
推荐理由：官方给出多基准成绩、训练流程和每解题成本，读者可对照其开源权重与免费 API 判断形式化验证的实用门槛。
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。
Google DeepMind 发布实验性开放模型 DiffusionGemma，基于 Gemma 4 与 Gemini Diffusion 研究，用文本扩散同时生成整块 token，在专用 GPU 上最高提速 4 倍，单张 NVIDIA H100 超 1000 tokens/秒、RTX 5090 超 700 tokens/秒。
推荐理由：原文给出扩散文本生成的速度收益、硬件门槛与质量取舍，读者可据此判断它适合哪类本地推理场景。
Mistral AI 发布首款文本转语音模型 Voxtral TTS，4B 参数，支持英语、法语、德语、西班牙语、荷兰语、葡萄牙语、意大利语、印地语和阿拉伯语共 9 种语言的语音生成。
推荐理由：原文给出了架构、延迟与定价，读者可据此判断它在企业语音工作流中的位置。
Mistral 发布 Voxtral Transcribe 2，包含面向批处理的 Voxtral Mini Transcribe V2 和面向实时场景的 Voxtral Realtime 两款语音转写模型。
推荐理由：Mistral 一次放出批处理与实时两款语音转写模型，并给出延迟、错误率与单价对比，可据此判断实时语音应用的落地成本。
Mistral 发布 Mistral 3 系列，包含 3B、8B、14B 三个 Ministral 3 密集模型，以及总参数 675B、激活 41B 的稀疏 MoE 模型 Mistral Large 3，全部以 Apache 2.0 许可开源。
推荐理由：Mistral 3 一次性放出从 3B 到 675B 的全系开源模型，读者可据此判断小模型与 MoE 大模型的分工。
Mistral AI 与 All Hands AI 合作发布面向软件工程任务的智能体模型 Devstral，以 Apache 2.0 许可开源。
推荐理由：官方给出 SWE-Bench Verified 46.8% 的横向对比与单卡本地部署门槛，便于判断开源编码智能体的可用边界。
Mistral AI 发布 Mistral Small 3.1，在 Mistral Small 3 基础上提升文本表现、多模态理解，上下文窗口扩展至 128k tokens，推理速度 150 tokens 每秒，以 Apache 2.0 许可证开源。
推荐理由：Mistral Small 3.1 以 128k 上下文和 Apache 2.0 开源发布，读者可据此判断小模型在端侧多模态任务上的可用边界。