推荐理由：Meta把30B模型权重开源了，能本地跑，还有Spark 1.2要来。扎克伯格还亲口承认Llama 4不行，聊了怎么重建的，挺实在。

推荐理由：Dyna Robotics出了个新模型Dyna-2，用100万小时人类视频训练，相当于170年经验，机器人学习的新路子，值得看看。

推荐理由：NVIDIA 新出的 30B 模型，跑在本地，专门给常驻智能体用，速度快 4 倍，还支持 1M 上下文，搞智能体的可以试试。

推荐理由：微软研究院搞了个CARE-X，把推理、预测和测量工具整合起来做胸片解读，比单纯生成报告更进一步，搞放射AI的可以看看。

推荐理由：Dyna Robotics 发了 Dyna-2，只靠看人类视频就能学会机器人操作，没碰过机器人数据也能越看越强，跟以前的做法很不一样。

推荐理由：LlamaIndex 搞了个提取基准，测了 14 个系统发现长文档上 VLM 会悄悄丢行，还顺带出了个便宜三倍的提取服务，搞文档处理的值得看看。

推荐理由：NVIDIA 新出的 30B MoE 模型，3B 激活参数跑得快，专为智能体场景优化，Fireworks 上直接能用。

推荐理由：Pathway的BDH-CQ用极低成本在ARC-AGI 1拿到29.5%，靠的是潜在空间推理而不是CoT，还验证了600B参数规模，值得一看。

推荐理由：NVIDIA 把 Nemotron 3.5 Lightning 的权重、数据和配方全开放了，想自己改模型的话直接上 Hugging Face 就能拿，比闭源省事多了。

推荐理由：NVIDIA新出的轻量MoE，30B参数只激活3B，跑智能体任务比同类快30%，想省算力可以试试。

推荐理由：做文档抽取的团队看过来，LlamaIndex 出了个新基准，测了14个系统在370份企业文档上的表现，发现超过50页商业模型召回率就崩了，赶紧看看你的抽取方案中招没。

推荐理由：NVIDIA出了个30B MoE模型，只激活3B参数，跑得快4倍，适合做常驻智能体，开源可白嫖。

推荐理由：NVIDIA新出的Nemotron 3.5 Lightning，专门为跑智能体高频调用工具的场景优化，体积小到能在DGX Spark上跑，适合做Agent开发的朋友看看。

推荐理由：阿里官方确认Qwen3.8-27B要来了，说会比3.6更强，做智能体编码的可以蹲一波。

推荐理由：阿里这周要放Qwen3.8-27B的开源权重，27B参数，想玩开源模型的可以蹲一下。

推荐理由：腾讯混元这个新工作流能用文字直接生成能走进去的3D世界，不是视频，全是可编辑的游戏资产，做游戏或虚拟场景的可以看看。

推荐理由：3B 的小模型在推理上干翻了 120B 的大家伙，还能跑在树莓派上，开源了直接就能玩。

推荐理由：Simon Willison 发推说视觉 LLM 能看清照片细节，还能跑在笔记本上，看完想试试。

推荐理由：Meta发了个30B的开源模型Glimmer，能跑在Mac上，专门给Agent用的，Code Arena开源榜排第26。

推荐理由：Hermes 把 12 个浏览器工具合成 1 个，靠 CLI 3.0 写脚本，token 省一半还不掉精度。