Meta 发布开放权重模型 Muse Spark Open，总参数 816B、激活 42B（MoE），在 Artificial Analysis Intelligence Index 上得分 39，成为美国排名第一的开放权重模型。
推荐理由：Artificial Analysis 的第三方基准给出了该模型与 Meta 自家旗舰及中国开源模型的分数、成本对比，可据此判断开源权重阵营的位置变化。
Black Forest Labs 发布 FLUX 3 Image Klein，这是一个 5.6B 参数的开源权重模型，支持文生图、图像编辑以及最多十张参考图生成，支持原生 4K 输出、像素级编辑和用于元素定位的边界框。
推荐理由：关注开源图像模型的读者可据此了解 FLUX 3 Image Klein 的参数量、显存门槛与商用许可条件。
NVIDIA 发布开放模型 Nemotron 3.5 Super VL，1200 亿参数，主打多模态智能体任务，官方称其吞吐量最高可达同类模型的 5 倍，精度接近 NVIDIA 最大推理模型而参数量约为其五分之一。
推荐理由：NVIDIA 一次放出三款覆盖数据中心到端侧的开放权重模型，并列出各行业后训练案例，可据此判断开放模型在企业智能体部署中的位置。
面壁智能与 OpenBMB 开源 MiniCPM-V 4.7，包含 35B-A3B 和 1B 两个版本，其中 35B-A3B 是 MiniCPM-V 系列首个 MoE 模型，约 3G 内存即可在 iOS、安卓设备上运行。
推荐理由：面壁开源 MiniCPM-V 4.7，给出 35B-A3B 在手机端 3G 内存运行的具体实测与压缩数据，可据此判断端侧多模态的落地边界。
Google DeepMind 发布 EmbeddingGemma 2，将文本、代码、图像、视频和音频映射到统一嵌入空间，基于 Gemma 4 架构，采用 Apache 2.0 许可，参数量 7.4 亿。
推荐理由：EmbeddingGemma 2 把文本、图像、音频、视频统一到同一嵌入空间，并给出端侧内存与向量截断的具体数据，便于评估本地多模态检索的可行性。