新闻、仓库与研究，按时间排列。
Cloudflare 的 27B 多模态决策模型 Clef 已在 Ollama 上线，用户可本地运行或使用 Ollama 云端。该模型从 Qwen3.8-27B 微调而来，以 Apache 2.0 协议开源，支持文本、JSON 与图像输入，可一次读取输入并同时对所有问题的答案打分，兼容 Jev 和 System One API。官方称其登顶 Cloudflare 的 Decision Index，在 Jev benchmark 套件多数项目上超过 Jev，例如 BFCL case exact 98.47 对 95.75；43 个评测的延迟中位数为 209.3ms（Clef-flash 为 38.8ms）。
推荐理由：官方发布了多模态决策模型 Clef 的完整基准与延迟数据，读者可以直接对比它和 Jev 等模型在各场景的实际表现。
AINode 开源了 System One 决策模型 Jebadiah，基于 Qwen3.5 和 Qwen3.8 做 LoRA 微调，从单个 label token 的 logits 直接输出校准概率而非生成文本，权重发布在 Hugging Face 的 frontier-infra 集合下。完整仓库包含训练器、数据构建器、评测器与每个 run 的结果记录，全部基于公开许可数据训练；27B 版在五个零样本集上宏观准确率 78.95，JevBench 公开项 0.866 与 Jev 1.13.0 持平，并提供 GGUF、MLX 量化与本地部署方案，代码采用 Apache License 2.0。
推荐理由：原文完整公开了训练配方、消融记录与逐项评测数据，读者可以据此复现这个决策模型并判断各版本取舍。
Hugging Face 用户 sanasol2008 发布 Qwen3.8-Flash-Next-Abliterated-Sushi-2bpw，这是基于 orcarouter/Qwen3.8-Flash-Next-Uncensored 的 BF16 权重直接转换的实验性 Sushi 格式 2bpw 量化包，本身未做额外 abliteration 或微调。完整下载约 64.87 GiB（含 29.8 GiB n-gram sidecar），在 Apple M3 Max / 48 GiB 上用 Sushi 1.1.1 测试，warm decode 约 26.48 tok/s，配置上限 256k 上下文，并保留了视觉权重与 MTP 权重（MTP 推理未验证）。
GitHub 仓库 dimpurr/freetokens 汇总了 Command Code、OpenCode、Kilo Code、Cline、OpenRouter、Letta 等渠道的免费编码模型通道，逐条记录模型名、使用条件、限额、数据留存政策和实测状态。
animath 是一个开源项目，按需为新加坡小学、中学到初院课程生成数学与科学概念动画：学生选择级别、科目、主题或直接输入问题，LLM 生成描述场景与旁白的 JSON 动画 spec，浏览器内 SVG 播放器直接渲染，无需视频文件。
Jeff v1.3 发布，其中 Jeff-Code 是 Pi（MIT 协议）的分支，内置两个为 Qwen 3.8-27B 训练的 Jeff v1.3 适配器，让一个小型决策模型深入 agent 循环决定何时触发思考。
推荐理由：原文给出按任务配对的对照数据和置信区间，读者可以据此判断这个决策模型方案在哪些基准上真正省时。
PersonaliAI 在 GitHub 开源了 Chatty，一个可自托管的 Zendesk/Intercom 替代品，包含嵌入式聊天组件、基于 LiveKit 的实时语音 Agent 和 55 个工具的 MCP 服务器，支持 RAG 知识库与 WhatsApp/Slack 渠道。
推荐理由：原文给出完整的自托管部署步骤、环境变量说明与基于自家知识库的 RAG 实现，读者可以直接照着在自己的主机上复现整套客服系统。
作者 /u/Abe238 发布 DecisionTune 1.0，一个基于 ModernBERT-large 加 4 KB 评分头的 395M 决策模型（Apache-2.0），输入状态、问题和选项列表后单次编码即输出各选项概率或 yes/no 的 P(yes)，不生成文本。
推荐理由：作者给出了自家机器上的延迟、显存和 Decision Index 分数等实测数字，便于评估是否将其嵌入本地 Agent 决策环节。
Contrastive-LM 开源了 CLM-v0.1-8B 权重（Apache 2.0），这是一个基于冻结 Qwen3-8B 编码器加状态头与动作头的 System One 对比学习模型，用于快速决策打分。
推荐理由：原文给出了与 Jev 的延迟对比和 DeepSWE、Terminal-Bench 具体分数，读者可据此评估该快速决策模型的实际性价比。
Lightricks 在 Hugging Face 开放 LTX-2.5 权重，这是一个可本地执行与微调的开放世界模型，可从文本、图像和视频输入生成同步的高保真视频与音频。
推荐理由：官方模型卡完整列出了各组件权重文件、量化变体与运行约束，读者可直接比对 22B 蒸馏与完整版的使用路径和 ComfyUI 兼容性。
convaiinnovations/laya 是一个多语言非自回归 System 1 决策模型，输入状态与带类型的问题后，单次前向传播（约 33 ms）返回带校准概率的类型化答案，支持 100+ 种语言，通过 RLCD 强化学习训练，不生成文本因此无幻觉。
RoshanNandasana 开源了法律文档分析应用 Legal-Document-Analyzer-LegalAI，支持上传 PDF/DOCX 合同，提取文档类型、当事方、关键条款（按 Attention/Review/Standard 分级），并用 NER 和 TF-IDF 抽取实体与关键词。