小米开源空间音频理解大模型 MiDashengLM-Spatial
小米宣布开源 Dasheng 系列新成员 MiDashengLM-Spatial，以 Apache 2.0 许可证发布完整模型权重和推理代码。该模型基于 MiDashengLM-7B，赋予大模型空间感知与推理能力，使其不仅能听懂内容，还能判断声音来源及空间分布。小米称其为业界首个开源端到端空间音频理解大模型，计划应用于智能家居和汽车座舱等场景以提升交互体验。
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IT之家AI 评分6868 阶跃星辰开源 Step 5 Preview 权重，华为昇腾与沐曦首发支持
阶跃星辰正式开放 Step 5 Preview 模型权重，包含 BF16 与 FP8 版本，已上线 Hugging Face 和 ModelScope。该模型在 AI 编程、软件工程及金融等任务上达到前沿水平，开发者可通过 vLLM 或 SGLang 部署兼容 OpenAI 接口的 API 服务。
IT之家AI 评分6565 昆仑万维发布并开源 Matrix-Game 4.0：首款单张消费级显卡运行的视频大模型游戏
昆仑万维发布并开源了世界上第一款运行在单张消费级显卡上的视频大模型游戏 Matrix-Game 4.0。该模型由游戏引擎维护状态、视频生成模型实时渲染画面，能在一张 NVIDIA RTX 5090 上实现 480p、60 FPS 的实时体验，按键到画面反应延迟低于 150 毫秒。
IT之家精选AI 评分8080 阶跃 Step 5 Preview 大模型权重开放，支持 100 万 token 上下文窗口
阶跃正式释放 Step 5 Preview 模型权重，包括 BF16 与 FP8 版本、技术博客及配套开源开发工具。该模型采用稀疏 MoE 架构，总参数量 600B、每 token 激活参数仅 27B，支持 100 万 token 上下文窗口，原生支持文本与视觉输入，面向长程 Agent 任务设计。
推荐理由：阶跃 Step 5 Preview 开放权重并支持百万 token 上下文，其稀疏 MoE 架构与长程 Agent 优化细节为开发者提供了可复用的部署参考。
IT之家AI 评分5757 Liquid AI 开源 d1 系列决策模型：单次判断仅 8 毫秒，支持图像输入
Liquid AI 发布并开源 d1-3B 和 d1-omni-600M 两款决策模型，已在 Hugging Face 上线供下载、微调及部署。d1-3B 拥有 31.2 亿参数，基于 LFM2.5-VL-3B 训练，在 NVIDIA RTX 4090 上单次文本判断耗时 8 毫秒，处理图像耗时 102 毫秒；d1-omni-600M 拥有 5.87 亿参数，支持文本、图像及语音组合输入。
TechCrunch · AIAI 评分5858 Musubi 发布用于实时内容审核的开源决策模型 PolicyLM-1.7B
Musubi 发布了名为 PolicyLM-1.7B 的轻量级开源决策模型，旨在以低于 50 毫秒的速度将纯英文内容政策应用于消息审核。该模型结合了传统分类器的低成本高速度与 LLM 的灵活性，允许平台在政策变更时无需重新训练即可迭代规则。这一发布紧随 TypeSafe AI、OpenAI 和 Amazon 推出类似决策模型之后，试图利用该技术解决日益增长的内容规模下的主动标签化需求。
Hugging Face Blog精选AI 评分6868 Ai2 开源 AstaBrief：基于 Qwen3-8B 的快速科学报告生成模型
Ai2 开源了用于科学文献综述生成的模型 AstaBrief 及配套训练数据。该模型基于 Qwen3-8B，通过监督微调（SFT）和直接偏好优化（DPO）构建，重点利用引用密度等统计信号过滤合成数据以提升证据接地能力。
推荐理由：原文公开了基于 Qwen3-8B 微调的科研报告生成模型 AstaBrief 及其训练数据，展示了通过优化 SFT 和 DPO 数据质量在保持引用准确性的同时实现约 3.5 倍推理加速的工程路径。
Ai2 / Allen Institute for AI精选AI 评分6868 Ai2 开源 AstaBrief 8B：用于快速生成带引用科学报告的模型
Ai2 开源了基于 Qwen3-8B 微调的 AstaBrief 8B 模型，专门用于将研究问题和检索到的文献片段转化为带引用的科学报告。该模型在 Asta 平台作为 Fast mode 上线，相比 Claude 驱动的 Thinking mode，平均生成时间从 178.5 秒降至 51.1 秒，速度提升约 3.5 倍。
推荐理由：原文展示了通过优化数据过滤而非复杂算法，使小模型在科学报告生成中实现显著提速并开源权重，为本地化部署提供低成本方案。
Hugging Face Blog精选AI 评分7070 NVIDIA 发布 Kumo Tabular 开源表格基础模型
NVIDIA 发布 Kumo Tabular，这是一个用于表格分类和回归的开源基础模型，支持单次前向传播进行零样本预测。该模型基于人工合成数据预训练，提供 28M 到 215M 参数三种规格，采用 OpenMDW-1.1 许可证允许商业使用。
推荐理由：原文展示了无需训练即可预测表格数据的开源基础模型，并给出了在多个基准测试中兼顾精度与效率的具体排名数据。
Microsoft ResearchAI 评分3131 Microsoft Research 发布 GigaPath-Flash 与 GigaTIME-Flash：高效病理基础模型助力群体规模发现
Microsoft Research 推出开源的 GigaPath-Flash 和 GigaTIME-Flash 病理基础模型，通过知识蒸馏将参数量降至 22M，计算成本降低约 50 倍。