NVIDIA 扩展覆盖语言、机器人、生物与量子计算的开放模型阵容，推出 NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL、Nemotron 3.5 Bolt、Nemotron Retriever、Kumo、Cosmos 3.5、Alpamayo 2 Edge、BioNeMo RFD4-Proteina 和 Ising。
推荐理由：NVIDIA 同步扩展多领域开放模型阵容，并说明了各模型的用途、开放渠道与产业合作情况。
Interconnects 第25期盘点开放权重 AI 产物，包括 DeepSeek V4.1 Flash 1017、DeepInfer 推理栈及多款新模型。文中关注中国商务部尚未成为法律的模型出境审批提案，以及美国 DHS 限制 DeepSeek 进入联邦民事采购的订单。
推荐理由：文章同时梳理模型发布、推理栈开源与中美监管提案，呈现开放权重生态的竞争与控制变化。
MiniMax 已在 API 上发布 M3.1 Flash，这是一款面向编码、智能体办公和视觉推理的多模态 MoE 模型，总参数量 428B、激活参数量约 23B，支持 1,000,000-token 上下文。
推荐理由：原文汇总了 MiniMax M3.1 Flash 的规格、API 定价、推理配置与多项基准表现，并指出自托管信息仍待公开。
DeepSeek 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017，这是 DeepSeek-V4.1-Flash 的小版本更新，重点改进推理、编码、智能体任务和视觉基准表现。
推荐理由：材料提供了模型更新、代表性基准成绩、推理部署参数及开源许可信息，便于比较版本变化与实际使用成本。
Google DeepMind 发布 Gemini 4 Argon，面向复杂工程、科研和智能体任务，并提供 1M 统一输入输出 token 限制。模型在 Vals Index 排名第一，API 首发价格为每百万输入 token $2、每百万输出 token $10，已面向开发者、企业和部分消费者全球推出。
推荐理由：模型提供复杂编码、科研与网络安全等任务的实践案例，并公开基准表现、定价和使用入口，便于评估其应用价值。
Google 发布 Gemini 4 Argon，向全球开发者和企业开放，首发价格为 $2 per million input tokens 和 $10 per million output tokens，并提供 1M 统一输入输出 token 上限。
推荐理由：Gemini 4 Argon同时给出模型能力、真实工程案例、开放渠道与定价，便于开发者评估复杂任务的可用性和成本。
Mistral 发布 Mistral Large 4 公开预览版，并开放 Mistral Studio 预览 API。该模型总参数量为 1 trillion，激活参数量为 52 billion，原生支持多模态，模型权重计划于本月底发布。
推荐理由：公开预览已开放，模型规模、权重发布时间及编码、智能体和多模态评测结果均已明确，便于评估其开放权重路线。
DeepSeek 发布 DeepSeek-V4.1-Flash，这是一款拥有552B主干参数、支持1M token上下文的多模态MoE模型，可原生处理图像和文本。
推荐理由：模型将1M token上下文与每token仅8B或16B激活参数结合，并量化了KV cache压缩效果，为高输入量智能体工作流提供成本对照。
DeepSeek 发布 DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp，这是 DeepSeek-V4 系列首个实验性多模态模型。该模型在 ApexBench 的 Pass@1 得分由 26.2 提升至 36.5，Agents' Last Exam 得分由 25.2 提升至 27.3，文本 Agent 任务表现与 DeepSeek-V4-Flash-0731 相当。
推荐理由：仓库提供提示词编码、最小推理实现和基准结果，并给出 vLLM、SGLang 部署方式，便于评估与复现。
Qwen 发布 Qwen-Drive-1.0-4B，以 Qwen3.5-4B 视觉语言模型为基础，在统一框架中实现 3D 感知、驾驶场景问答和运动规划。模型外接 BEV 感知头与 Planning Expert，分别完成 3D 目标检测、语义占用预测、BEV 地图分割及未来车辆轨迹生成。
推荐理由：Qwen-Drive-1.0 将 3D 感知、驾驶问答与运动规划整合到同一多模态框架，并公开权重和推理代码。
GLM-5.3-Flash 发布，定位为 GLM-5 系列的原生多模态模型，采用稀疏与线性注意力混合架构。模型总参数 320B、激活参数 18B，官方称其以 GLM-5.2 一十分之一的价格在多项基准和实际工作负载上表现更优，并在编码和智能体基准中接近 Claude Opus 4.8。
推荐理由：模型公开了原生多模态架构、部署框架和推理参数配置，便于开发者评估能力表现与本地落地成本。
智谱（GLM）发布 GLM-5.3-Flash，这是 GLM-5 系列首个原生多模态模型。模型总参数量为 320B、激活参数量为 18B，采用稀疏与线性注意力混合架构并引入 mHC，在多项基准和实际工作负载上超过 GLM-5.2，价格为其十分之一。
推荐理由：GLM-5.3-Flash 同时给出架构、部署方式与评测复现参数，便于比较其多模态、编码和智能体能力及部署成本。
月之暗面发布开放权重原生多模态智能体模型 Kimi K3，总参数 2.8T、激活参数 104B，支持 1-million-token 上下文窗口。模型采用 KDA、AttnRes 与 Stable LatentMoE，每个 token 从 896 个专家中选择 16 个，原生处理文本、图像和视频，面向长程编程与智能体知识工作。
推荐理由：Kimi K3披露2.8T参数架构、1M上下文与多类基准成绩，为评估开放权重多模态智能体的能力边界提供集中参考。
Moonshot AI 发布基于 Kimi K2.6 构建的 Kimi K2.7 Code 编码智能体模型，真实软件开发长程任务能力提升，思考 token 使用量较 Kimi K2.6 减少约30%。模型采用 MoE 架构，总参数量1T、激活参数量32B，支持256K上下文和图像、视频输入，提供 API 及 vLLM、SGLang 等部署方式。
推荐理由：提供模型架构、基准成绩、API调用与部署方式，读者可据此比较编码智能体能力及其落地条件。
Moonshot AI 发布开源原生多模态智能体模型 Kimi K2.6，强化长程编码、编码驱动设计、主动自主执行与多智能体编排能力。模型采用 MoE 架构，总参数 1T、激活参数 32B、上下文长度 256K，可横向调度 300 个子智能体执行 4,000 个协调步骤。
推荐理由：同时提供架构参数、基准结果、部署引擎和调用示例，便于开发者评估能力并规划接入。
月之暗面发布开源原生多模态智能体模型 Kimi K2.5，基于 Kimi-K2-Base 持续预训练约 15T 个视觉与文本 token。模型采用 1T 总参数、32B 激活参数的 MoE 架构，支持 256K 上下文、图像和视频输入、即时与思考模式以及多智能体协作。
推荐理由：模型页披露了架构、评测、部署与调用方式，便于比较其多模态和智能体能力及实际接入成本。