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只看开源模型#Agent
10月26日周一
  1. GitHub · 去对齐工具与仓库41

    HAYAT：Windows 本地优先的私有 AI 助手开源项目

    GitHub 上的 HAYAT 是一个运行在用户自己电脑上的 Windows 本地优先 AI 助手，基于 Ollama 运行 HAYAT-35B-A3B（Qwen3.6-35B-A3B，约 3B 激活参数）模型，无需云端账号和付费 API。它支持语音对话、网络研究、摄像头与屏幕识别、Windows 应用控制、图像视频生成和长期记忆，外发操作需用户批准，另有 2.5-4.3 GB 的 HAYAT-Open-4B 轻量模型可选。

10月25日周日
  1. Hugging Face · 趋势模型56

    南北阁发布 Nanbeige4.3-33B，主打约 30B 级开源模型中的智能体能力

    南北阁团队发布 Nanbeige4.3-33B，定位为 Nanbeige4.3 系列的教师模型，用于后续向更小模型（如 Nanbeige4.3-3B）蒸馏智能体能力。官方基准显示其在约 30B 参数开源模型中于 Terminal-Bench 2.1、DeepSWE、Automation Bench 等多数智能体编码与协作任务上领先，并说明在 35 个职业的 JobBench 评测中多数占优。模型支持 512K 上下文，提供 enable_thinking 与 preserve_thinking 等可配置聊天模板，可用 Transformers、SGLang 或 vLLM 部署。

    推荐理由：原文给出与同规模开源模型的完整基准对比和推理部署配置，可借此了解 30B 级开源智能体模型的实际水平。

10月24日周六
  1. AIHOT · 精选56

    月之暗面 Kimi K3.1 Pro 上线 OpenRouter，1M 上下文多模态开源权重模型

    OpenRouter 宣布月之暗面的 Kimi K3.1 Pro 上线，定位为基于 Kimi K3 后训练、面向长程编码和智能体任务的 1M 上下文多模态开源权重模型。定价为 $2/M input tokens、$10/M output tokens，可在 OpenRouter 直接试用。

    推荐理由：正文给出了定价、上下文长度和定位说明，想试用长上下文编码与智能体场景的读者可以直接在 OpenRouter 上体验。

  2. Reddit · r/LocalLLaMA41

    Mica v0.5 决策模型实测：4B 比 395M 编码器快 2.2 倍，比同级 4B 模型快约 10 倍

    Mica v0.5 是基于 Qwen3.5-4B + LoRA 的决策模型，单次前向传播输出各选项概率。在 RTX 6000 Ada 上对比，其单次决策中位耗时 11-18 ms，比同为 4B 的 PPLX Decider 1.2 Flash（约 133-157 ms）快约 10 倍，比 395M 参数的 Laya（约 31-33 ms）快约 2 倍；日志狩猎任务中 1.7 秒处理 150 个日志块、捕获 22 处入侵中的 21 处，准确率约 95%。

10月22日周四
  1. Reddit · r/LocalLLaMA49

    inclusionAI 发布医疗专用模型 Ling-3.0-flash-Sante

    inclusionAI 基于 Ling-3.0-flash 推出医疗专用模型 Ling-3.0-flash-Sante，总参数 124B、每 token 激活 5.1B，采用混合线性 MoE 架构（KDA、gated MLA、稀疏 MoE）。训练上下文扩展至 256K tokens，默认开启思考模式并支持工具调用，面向医疗推理、深度研究与多智能体协作。模型权重已在 Hugging Face 和 ModelScope 开放，官方强调其为研究模型而非医疗器械。

  2. Reddit · r/LocalLLaMA56

    Recursive Flint 编码智能体模型引热议，基准成绩超越 Qwen3.6-35B-A3B

    Reddit 用户 /u/returnity 介绍 Recursive Flint 编码智能体模型，称其为 40B 参数、2.5B 激活的模型，在 TerminalBench 2.1 和 SWE-bench Pro v2 上大幅超越 Qwen3.6-35B-A3B，其余所选基准持平或更好。模型采用 3:1 SWA 与全注意力比例，支持 262k 上下文，已提供 Recursive 博客、WIRED 报道、llama.cpp PR 和 Unsloth GGUFs。作者正在下载，几天后公布实测基准；更新称初步反馈显示 Ornith-1.5 仍是该级别标准，情况不如预期乐观。

  3. Hugging Face · 趋势模型61

    Recursive 发布开放权重 MoE 编码模型 Flint（39.8B 总参数、约 2.5B 激活）

    Recursive 在 Hugging Face 开放其面向编码智能体的 MoE 模型 Flint 权重，总参数 39.8B、每 token 激活约 2.5B，Apache 2.0 许可。官方评测中 Terminal-Bench 2.1 得分 54.9%、SWE-bench Pro v2 为 89.7%、SWE-bench Verified 为 74.2%；仓库含 BF16 checkpoint 和 SGLang 部署套件，支持 262,144 token 上下文与 OpenAI 兼容工具调用，单个 B300 或 H200 GPU 即可运行一个副本。

    推荐理由：官方模型卡完整给出架构规格、评测设置和单卡部署方法，读者可以据此判断这个编码智能体模型的实际部署成本。

10月21日周三
  1. Reddit · r/LocalLLaMA45

    InternScience 发布 Sage-A1.5：基于 Qwen3.6-35B-A3B 的 35B MoE 智能体模型微调

    InternScience 发布 Sage-A1.5，一个基于 Qwen3.6-35B-A3B 微调的 35B Mixture-of-Experts 智能体模型，主打长程科学问题求解。该模型支持跨子智能体的并行任务编排与独立上下文、可选的链式思维内自验证，以及原生 function calling 等工具集成能力，提供 GGUF 格式供社区使用。

  2. AIHOT · 精选56

    Meta 开源权重模型 Muse Spark Open 在 Fireworks 上线，816B MoE 支持 1M token 上下文

    Meta 的开源权重模型 Muse Spark Open 在 Fireworks 上线，提供 Day-0 serverless 调用。该模型为 816B 参数 MoE 架构，每 token 激活 42B 参数，上下文窗口 1M token，主打长上下文编码与 Agent 工作。

    推荐理由：给出了参数规模、激活参数和上下文窗口等关键配置，读者可据此判断该模型是否适合长上下文和 Agent 场景。

  3. Reddit · r/LocalLLaMA38

    Spark-X2.6-4B 发布：基于 Spark-X2.5-4B 后训练升级的端侧小模型

    Spark-X2.6-4B 发布，架构与 Spark-X2.5-4B 完全相同，能力提升来自改进的后训练，在编程、智能体、长上下文、多语言和推理等方面显著增强。该模型在同等规模开源模型中达到 SOTA，可匹敌约 9B 参数的模型，并提供 none、low、high 三档可配置思考预算以平衡推理质量、延迟与推理成本，面向端侧部署。

  4. Reddit · r/LocalLLaMA46

    Agnes AI 发布 agnes-3.0-qwen：基于 Qwen 的 QFN 微调多模态推理模型

    Agnes AI 发布 agnes-3.0-qwen，一款约 180B 参数（512 专家、每 token 激活 10 个）的混合注意力 MoE 多模态推理模型，采用 Qwen Community License 1.0。该模型在 τ³-Banking 位列对比组第一，Terminal-Bench 2.1 距最佳模型约一分，IFBench 上超过 GPT-5.6 Sol (Max) 和 Claude Opus 4.8 (Max)。支持 1,048,576 token 上下文、65,536 最大输出、文本/图像/视频输入、工具调用及 xhigh/medium/low 三档推理力度。

10月20日周二
  1. Hugging Face · 趋势模型69

    Recursive 发布 MoE 编码智能体模型 Flint，unsloth 上线 GGUF 量化版

    Recursive 发布了面向编码智能体的 MoE 语言模型 Flint，总参数 39.8B、每 token 激活约 2.5B，在 Terminal-Bench 2.1 得 54.9%、SWE-bench Pro v2 得 89.7%、SWE-bench Verified 得 74.2%。模型采用 256 路由专家加共享专家、49 层（2 稠密 + 47 MoE）、262,144 token 上下文，以 Apache 2.0 许可发布，附 BF16 检查点、SGLang 服务套件及面向 NVIDIA 和 Apple Silicon 的量化版本，unsloth 提供 GGUF 格式和运行指南。

    推荐理由：官方模型卡给出了架构细节、评测设置和基准分数来源标注，读者可以据此了解这款小激活参数编码智能体模型的实际规格。

10月19日周一
  1. Reddit · r/LocalLLaMA42

    Qwen 3.8 27B LoRA「Herbert」玩贪吃蛇：每步决策约 600ms

    Reddit 用户用 Qwen 3.8 27B 的 LoRA 决策模型 Herbert（已合并为 gguf）驱动一个贪吃蛇游戏，模型每步从左转、右转、直行三个选项中决策，单次决策约 600ms。测试经 ssh 隧道连接 5090 + 64GB RAM 服务器，一次运行存活 370 ticks，此前最好成绩超 2200 ticks，经 llama.cpp 以 Q4_K_M 量化、200000 上下文运行。

  2. Hugging Face · 趋势模型47

    XHToken 发布端侧模型 Spark-X2.6-4B（GGUF）

    XHToken 在 Spark-X2.5-4B 基础上推出端侧部署模型 Spark-X2.6-4B，架构不变，靠改进后训练提升编码、Agent、长上下文、多语言与推理能力，在同级开源模型中达到 SOTA，可匹敌或超越约 9B 参数的模型。模型提供 none、low、high 三档可控思考预算，支持最大 1,048,576 token 上下文，推理效率不低于 Qwen3.5-4B 和 Gemma-E4B，并可在 SGLang、vLLM 上部署。

  3. Hugging Face · 趋势模型44

    XHToken 发布 Spark-X2.6-4B：面向端侧 Agent 的通用语言模型

    XHToken 发布 Spark-X2.6-4B，是基于 Spark-X2.5-4B 的端侧通用语言模型，架构不变，通过改进后训练提升编码、Agent、长上下文、多语言和推理能力。该模型在同级开源模型中达到 SOTA，可匹敌约 9B 参数模型，支持 none/low/high 三档可控思考预算，最大上下文长度 1,048,576 tokens。模型权重已在 Hugging Face 开源，支持 Transformers 和 SGLang（含 NVIDIA GPU 与 Ascend NPU）推理部署。

10月18日周日
  1. GitHub · 去对齐工具与仓库43

    wyat：本地运行的 800M 决策模型 teilomillet/wyat-1-800m 发布

    开源项目 wyat 发布 wyat-1 800M 模型，在应用给定的候选选项中本地选择一个并返回其 ID，训练数据为法语和英语决策，推理完全离线。支持 PyTorch（CPU、CUDA、Apple MPS）和 MLX（Apple Silicon），可通过 Python、JSONL 和 HTTP 调用，还支持有序打分（Request.score）和带概率的是/否判断（Request.noul）。代码采用 Apache 2.0 许可，800M 适配器与决策头仅限非商业使用。

  2. Reddit · r/LocalLLaMA69

    Blockway 发布 Agens Volundr 32B v1，修复 Preview 版循环问题并开源 MIT 协议 Agens Engine

    Blockway 团队发布 Agens Volundr 32B v1，针对社区对 Preview 版的反馈做了修复：SWE-bench 任务重复循环从 36/50 降到 0/50，SWE-bench Verified 50 题子集从 22 提到 27/50，τ²-bench 从 89 到 92/120，SGLang 构建新增 session continuation 使后续轮次快 2.9 倍。

    推荐理由：官方逐条列出 Preview 版被社区指出的问题及 v1 修复数据，还给出 16 GB 构建的实测速度与质量下降幅度，便于自行评估取舍。

10月17日周六
  1. arXiv · cs.CL53

    Muse Glimmer 30B 端侧智能体模型论文发布，Apache 2.0 开源

    论文介绍 Muse Glimmer，一个面向消费级硬件上自主智能体任务的开源 30B 因果语言模型，集多步推理、工具调用与失败恢复于一体，支持文本与图像输入，训练数据覆盖一百多种语言，量化至约 4-bit 可单 GPU 本地推理。作者称其在工具调用、多步规划和智能体任务完成上优于同尺寸的 Gemma4-31B 与 Qwen3.6-27B，模型以 Apache 2.0 许可发布。

    推荐理由：论文给出30B级端侧Agent模型在同尺寸模型上的基准对比，对关注本地部署智能体的人有参考价值。

  2. Hugging Face · 趋势模型65

    DeepSeek 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 小版本更新

    DeepSeek 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017，是 DeepSeek-V4.1-Flash 的小版本更新，在推理、编码、Agent 任务和视觉基准上大幅提升，同时缩短任务执行时间和输出长度，推进多 Agent harness 下的性能成本帕累托前沿。Terminal-Bench 4.0 达 42.3（上一版 31.2），Automation-Bench 达 60.5。该版本不含 Jinja 聊天模板，改为提供 encoding.py 参考实现和 deepseek-recipe Rust 库工具包，支持 1M tokens 上下文窗口、max_tokens ≥ 256K，推荐 temperature 1.0、top_p 1.0，采用 MIT 许可证。

    推荐理由：技术报告给出与 Kim3、GPT-5.6、Opus 5 等的对比数据，并附推荐采样参数与推理工具链，方便本地复现。

  3. Hugging Face · 趋势模型69

    MiniMax 发布 MiniMax-M3.1-Flash：原生多模态 MoE 模型，1M tokens 上下文

    MiniMax 发布 MiniMax-M3.1-Flash，一个面向编码、Agent 工作流、computer use 和网络安全的原生多模态 MoE 模型，总参数约 428B、每 token 激活 23B，支持文本、图像、视频输入，上下文窗口最高 1M tokens。相比 M3 的三项主要变化是全程稀疏注意力、量化感知训练，以及用 DSpark 投机解码取代此前的 EAGLE 类 MTP 方案。

    推荐理由：官方公布与 DeepSeek、Kimi 等模型在十余个 Agent 与编码基准上的横向对比，并说明评测设置，读者可据此自行评估实际水平。

  4. Reddit · r/LocalLLaMA51

    Tyger 开源发布：单模型同时做流式 ASR 与全双工轮次控制

    nineninesix 团队发布开源权重模型 Tyger，基于 NVIDIA Nemotron 3.5 ASR Streaming 0.6B 加 14M causal GRU，每 80 ms 无前瞻地在 answer、stop、chime in 三种状态间切换，实现语音 Agent 的全双工轮次控制，可同时听到麦克风和 Agent 自身回放以避免回声误判。配套 tyger-s2s（Apache-2.0）整合 Gemma 4 E4B FP8 与 VoxCPM2，支持工具调用和最多 4 路并发对话，RTX 5090 上从用户说完到首段音频约 0.7 秒；默认全本地运行，不外传音频和文本。限制：tyger-s2s 需 28 GB 显存，仅测过 5090，仅 FP32 未测量化，目前只有离线基准。

10月16日周五
  1. Reddit · r/LocalLLaMA65

    Reflection 发布开源 MoE 模型 Beam 501B A23B，支持 1M 上下文

    Reflection 在 Hugging Face 发布开源模型 Beam，采用 MoE 架构，总参数 501.3B、激活 23.4B，支持 1M token 上下文，提供 BF16、FP8 和 NVFP4 三种数值格式。官方称其推理 token 用量约为同类领先开源模型的 1/3，并给出 SWE Bench Pro v1 66.1%、AIME 2026 97.7%、GPQA Diamond 90.6% 等基准成绩，主打 agentic 工具调用、编码与推理能力。

    同一新闻，精选展示《Reflection 发布开源 MoE 模型 Beam 501B，Hugging Face 提供推理与训练全流程支持》

  2. Hugging Face Blog75

    Reflection 发布开源 MoE 模型 Beam 501B，Hugging Face 提供推理与训练全流程支持

    Reflection 新实验室的首个模型 Beam 在 Hugging Face 开源，为 501B 参数 MoE（每 token 激活 23B），支持 1M token 上下文，采用 Apache 2.0 许可，主打编码与智能体场景。提供 BF16、FP8、NVFP4 三种检查点，transformers、vLLM、SGLang 均已 day-0 支持，并附 LoRA SFT 与 Miles GRPO 训练配方；Hub 上分享用 Beam 构建的项目可竞争 10,000 美元额度。

    推荐理由：官方博客给出架构细节、三档精度的实测跑分和从推理到 SFT、RL 的完整部署与训练配方，便于评估上手成本。

  3. Ollama Blog64

    Reflection 开放权重模型 Beam 上线 Ollama Cloud，限时免费

    Reflection 首个开放权重模型 Beam 于10月16日发布，Ollama 作为 day-zero 合作伙伴限时免费提供，Beam 端点全程零数据保留（ZDR）。Beam 是 MoE 模型，总参数约501B、每 token 激活23B，上下文窗口100万 token，采用 Apache 2.0 许可，面向软件工程、推理和长程 Agent 任务，可通过 ollama run beam:cloud 或 Claude Code、Codex、OpenCode 调用。

    推荐理由：官方公告同时给出与 Kimi K3、GLM 5.3 等模型的 Agent Coding 跑分对照表，读者可直接比较 Beam 在各编码基准上的位置。

  4. GitHub · 去对齐工具与仓库38

    GhanaOpenAI 开源 gloss-mt：用工具调用加推理微调 Gemma 4 实现英译 Twi 翻译

    GhanaOpenAI 发布 gloss-mt，基于 google/gemma-4-E4B-it（4B 参数）做 LoRA 微调，让模型通过 lookup_twi_translation 工具查询 478,822 条离线英→Twi 词典后再推理翻译。训练数据含 15,134 条带工具调用的样本，配套数据集、微调与评测脚本及部署运行时已开源，支持 transformers 与 vLLM，并提供 Hugging Face Spaces 在线演示。

  5. Hugging Face Blog48

    Granite Switch 4.1 发布：单一端点同时支持对话、决策与语音转写

    Hugging Face 发布 Granite Switch 4.1（Granite-Switch-4.1-8B 与 -30B），将 Decision aLoRA、Guardian aLoRA 和 OpenASR 排行榜上最快的 ASR 模型 Granite-Speech-5.0-Turbo-CTC 组合进单一模型，VRAM 占用与基座模型相当。得益于 cache-efficient Activated LoRA 与 vLLM 低秩适配推理加速，模型可在对话、决策与语音请求间高速切换；用户也可用 Granite Libraries 适配器自行组合模型，团队还计划在 Mellea 中发布 Adapter SDK。

  6. AIHOT · 精选63

    Meta 开放权重模型 Muse Spark Open 上架 OpenRouter

    Meta 发布开放权重模型 Muse Spark Open，现已在 OpenRouter 上线，定位为面向编码与智能体工作的美国最强开放权重模型。模型总参数 816B、激活 42B，支持 1M token 上下文窗口，原生多模态，支持图像、视频、音频和 PDF 输入，OpenRouter 定价为输入 $1.25/M、输出 $4.25/M。

    推荐理由：原文给出了参数量、激活规模、上下文窗口和 OpenRouter 定价，读者可以直接评估该开放权重模型的部署成本。

  7. Hugging Face Blog75

    Meta 发布开源权重多模态 MoE 模型 Muse Spark Open，约 816B 参数、42B 激活

    Meta 在 Hugging Face 发布开源权重模型 Muse Spark Open，采用 MoE 架构，总参数约 816B、每 token 激活约 42B，支持文本、图像、音频和视频输入，上下文窗口最高 1M token。模型针对 agentic coding 训练，可读代码库、写代码、调试并调用工具；官方给出 transformers、llama.cpp、vLLM、SGLang、MLX 部署配方，BF16 权重约 1.5 TB，NVFP4 版可跑在单节点 B200 上，并用 TRL 在 64 张 H100 上完成 LoRA 微调演示。

    推荐理由：官方博客给出完整架构参数与多套部署配方，从 llama.cpp 量化到 TRL 微调实测数据都有，可按需选路径复现。

10月15日周四
  1. Reddit · r/LocalLLaMA61

    TYGER 开放权重：单一模型同时做 ASR 与全双工轮次控制

    nineninesix 开放 TYGER 权重，单一模型同时处理 ASR 与全双工轮次控制，能识别说完、被打断和附和的 mm-hm。中位端点延迟 250 ms、80 ms 帧、无 lookahead；配套语音 Agent tyger-s2s 由 TYGER + Gemma 4 E4B + VoxCPM2 组成，单张 32 GB GPU 最多支持 4 路对话，目前仅支持英语。权重在 https://huggingface.co/nineninesix/tyger，代码在 https://github.com/nineninesix-ai/tyger-s2s。

    推荐理由：作者给出端点延迟、帧长和单卡并发数等具体指标，可据此评估这套语音方案在本地部署的可行性。

  2. Hugging Face · 趋势模型71

    上海AI实验室开源 Sage-A1.5：35B MoE 智能体模型，GAIA 达 95.1

    上海AI实验室在 Hugging Face 开源 Sage-A1.5，一个 35B MoE 智能体模型，支持子智能体并行编排、可选验证模式和原生函数调用，原生 256K 上下文可经 YaRN 扩展到 512K。官方评测称其在 XBench-DS-2510（92.0）、IFBench（81.6）等多个基准取得 SOTA，GAIA 达 95.1，高于所对比的 Kimi-K3、GLM-5.3、GPT-5.6-sol 等更大规模模型；相比 A1，SWE-bench Pro 提升 17.6。评测框架已开源，SGLang 和 vLLM 部署命令见模型卡（arXiv: 2610.28578）。

    推荐理由：官方模型卡同时给出与 35B 同级和更大模型的横向跑分与完整评测代码，读者可以按同一协议复现或对比。

  3. Reddit · r/LocalLLaMA48

    微软开源 UserRepGen-4B：基于 Qwen3.5-4B 微调的用户表示生成模型

    微软发布 UserRepGen-4B，一个基于 Qwen3.5-4B 微调的模型，可从多轮用户-助手对话中生成包含任务描述与行为描述的结构化自然语言用户表示，用于条件化独立的 LLM 用户模拟器。与 UserLM-8b 和 UserLM-2.0 生成用户话语不同，它只生成表示，不执行任务也不充当模拟器。该模型通过 hindsight distillation 的在线监督微调训练，推理时无需模拟 rollout 即可直接生成表示。

  4. Reddit · r/LocalLLaMA61

    Zellige AI 发布 Tessera-27B-B-CJK：用压缩 CJK 思考以节省 token 的 Qwen 微调模型

    Zellige AI 开源 Tessera-27B-B-CJK，一个基于 Qwen3.8-27B 的编码 Agent 模型，以混合英文、中文词汇和符号的压缩 CJK 思考来减少 token 消耗，思考过程与输出分离，回答和工具调用保持英文与代码。在 11 个 held-out 编码 Agent 任务上对比未微调基座：每轮思考 token 降至基座的 0.50-0.64 倍，88 轮匹配测试中工具调用 100% 有效、零重复循环，101K-131K token 提示下 6/6 工具调用有效；竞赛数学和难算法代码弱于基座。训练仅用四个短 LoRA 步骤，基于基座自身输出构建。

    推荐理由：原文给出与基座模型同任务对比的思考 token 消耗数据和训练流程，可了解用压缩 CJK 思考省 token 的具体做法。

  5. GitHub · 3D 生成新仓库38

    Dmitry-dev-pet/apatch-blender-demo 开源：基于验收契约的 Blender 智能体自动化参考演示

    Dmitry-dev-pet 在 GitHub 开源 apatch-blender-demo，一个契约驱动的 Blender 自动化最小参考演示，由独立冻结验证器检查生成的 .blend 文件。演示契约 BLENDER-RUBIK-001 要求构建由 27 个 cubie 组成的 3x3x3 魔方、54 个贴纸、执行 +90 度 U 层旋转并用 Eevee 输出 768x768 渲染；另有 480x480 序列演示和 BLENDER-SCENE-EDIT-001 受限场景编辑示例，GitHub Actions 使用固定的 Blender 5.2.2 LTS 运行同一流水线并发布工件。

10月14日周三
  1. Hugging Face · 趋势模型69

    Liquid AI 发布 LFM2.5-24B-A2B：24B 参数仅 2B 激活的端侧推理模型

    Liquid AI 在 Hugging Face 发布 LFM2.5-24B-A2B，一个 24B 总参数、2.45B 激活参数的纯推理模型，主打设备端私有 Agent，上下文 131,072 tokens，支持 16 种语言。该模型在 LiveClaw 上得 48.09 分，超过参数量多约 50% 的 Qwen3.6-35B-A3B（38.19）；在 Apple M5 Max 上解码 184 tok/s，单张 NVIDIA B300 GPU 高并发下超 21K 输出 tok/s。官方同步提供 FP8、GGUF、ONNX、MLX-4bit 等多格式权重，并给出与 vLLM、SGLang、llama.cpp、Transformers 的部署指南及 Agent Harness 配置示例。

    同一新闻，精选展示《Liquid AI 开放 LFM2.5-24B-A2B 权重，主打端侧推理智能体》

  2. Hugging Face Blog69

    Liquid AI 开放 LFM2.5-24B-A2B 权重，主打端侧推理智能体

    Liquid AI 发布开放权重模型 LFM2.5-24B-A2B，总参数 24B、每 token 仅激活 2B，定位端侧快速、私有的推理智能体。模型在 16 项基准上与参数量约多 50% 的 Qwen3.6-35B-A3B 竞争，LiveClaw 得分 48.09 对 38.19，在 8 项工具与智能体基准中的 5 项领先或持平，并在全部 3 项指令遵循基准领先；M5 Max 上解码 184 tok/s，单张 B300 高并发下超 21K 输出 tok/s。

    推荐理由：原文给出了完整的16项基准对比和端侧推理速度数据，可据此评估这款小激活参数MoE在工具调用场景的实际取舍。

  3. Reddit · r/LocalLLaMA67

    LiquidAI 发布 LFM2.5-24B-A2B 开放权重推理模型并放出 GGUF

    LiquidAI 发布 LFM2.5-24B-A2B，是 LFM2.5 家族中最大的最终版本，为 24B 总参数、2.45B 激活参数的 MoE 推理模型，主打端上快速私有 Agent，并放出 GGUF 权重和 playground.liquid.ai 在线演示。官方称其 agentic 与工具调用能力可对标总参数和激活参数多约 50% 的 Qwen3.6-35B-A3B，LiveClaw 得分 48.09 对 38.19；Apple M5 Max 上 184 tok/s，单张 NVIDIA B300 GPU 上最高 21K 输出 tok/s。模型上下文长度 131,072 tokens，支持 16 种语言，训练用量 36 trillion tokens。

    同一新闻，精选展示《Liquid AI 开放 LFM2.5-24B-A2B 权重，主打端侧推理智能体》

  4. Google · AI 博客74

    Google 发布 Gemini 4 Argon，全渠道开放并公布基准表现

    Google 发布 Gemini 4 Argon，面向开发者、企业和消费者全球开放，API 定价为每百万输入 token 2 美元、输出 token 10 美元，支持 1M 输入输出 token 上限。模型在 Vals Index 排名第一，ERQA 具身推理基准得 87%，在 Antigravity 中使智能体代码提交量增加超 35%、回滚减少近三分之一；安全方面对抗性违规减少近 2 倍，Gray Swan 间接提示注入基准下 15 次自适应攻击成功率降至 0.7%。

    推荐理由：官方发布给出工程、科学与机器人三线的实测数据，可用于评估该模型在长程复杂任务上的真实表现。

10月13日周二
  1. Hugging Face · 趋势模型63

    inclusionAI 发布 Ling-3.1-flash 混合推理模型

    inclusionAI 发布 Ling-3.1-flash，一个原生混合推理模型，总参数 560B、每 token 激活 25B，支持 1M token 上下文窗口。模型采用 Hybrid-linear MoE 架构（KDA 与 Gated MLA 混合注意力、512 个专家激活 8 个），在 Terminal-Bench 4.0、SWE-bench Pro、GDPVal-AA V2.1 等 Agent、编码和医疗金融类基准上有提升，并提供了基于开源编码 Agent Pi 构建的 LingCode 评测 harness。官方给出 SGLang（含 MTP 推测解码）和 vLLM 的部署配方，支持 Claude Code 等框架调用。

    推荐理由：官方模型卡同时给出架构规格、多基准评测和 SGLang 与 vLLM 的部署配方，方便读者评估并直接上手这个混合推理 MoE 模型。