智谱推出法律专用开源模型 GLM-Legal
智谱发布法律专用开源模型 GLM-Legal，在 Vals AI 法律测评中以 19.2% 任务全通过率和 86.23% 准确率位列 Harvey LAB 与 LegalBench 开放权重模型榜首。该模型在 GLM-5.3-Flash 底座上做法律语料中期训练，再经数万法律任务环境强化学习，可处理合同审查、证据梳理和跨境合规。智谱已开放 Beta 申请，并计划将相关能力接入 AutoClaw。
#开源/仓库
量子位AI 评分5858 量子位精选AI 评分8080 DeepSeek 发布 V4.1-Flash-1017 模型并开放自研搜索 API
DeepSeek 发布新模型 DeepSeek-V4.1-Flash-1017，网页端、APP 与 API 已同步切换，配套 DeepSeek Harness 升级至 0.2.1 版本。
推荐理由：新版本在基准测试提升的同时压缩了任务运行时间和输出长度，读者可据此判断 Agent 编码的成本边界变化。
RadarAI精选AI 评分8282 DeepSeek 发布 V4.1-Flash-1017，智能体任务超越更大对手并开放搜索 API
DeepSeek 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017，已在官网、App 和 API 开放，权重开源在 Hugging Face 和 ModelScope。
推荐理由：材料给出新模型在智能体与编程任务上的基准与单任务成本对比，可据此判断小模型的实际性价比。
The Decoder精选AI 评分8080 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 发布，智能体任务表现超越更大模型并大幅降低单任务成本
DeepSeek 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017，已在官网、App 和 API 上线，并在 Hugging Face 与 ModelScope 开源模型权重。
推荐理由：DeepSeek 新 Flash 模型在自家基准上以更低单任务成本超过更大模型，读者可据此比较性能与成本取舍。
RadarAI精选AI 评分8080 DeepSeek 发布开源权重模型 DeepSeek-V4.1-Flash-1017
DeepSeek 发布开源权重模型 DeepSeek-V4.1-Flash-1017，在 DeepSWE 1.1 基准上取得 77% Pass@1，据称超过 GLM-5.3、Kimi K3、GPT-5.6 Sol 和 Opus 5。模型已上线 DeepSeek Chat、API 和 HuggingFace，官方称相比上一版性能更强、任务完成更快、输出更短，并在性能与成本上实现 Pareto 改进。
推荐理由：DeepSeek 新开源权重模型在编码基准上的成绩与极低成本，为评估开源模型能否替代闭源方案提供了参照。
RadarAIAI 评分7171 StepFun 开放 Step 5 Preview 权重：600B MoE、27B 激活、1M 上下文
StepFun 以开放权重发布 Step 5 Preview，这是一个 600B 参数、每 token 激活 27B 的稀疏 MoE 模型，支持最高 1M token 上下文，FP8 和 BF16 权重已上线 Hugging Face 和 ModelScope。
RadarAIAI 评分3838 Perplexity Decider v1.2 与 Decider Flash v1.2 上线 OpenRouter
Perplexity 的开放权重决策模型 Decider v1.2 和 Decider Flash v1.2 已在 OpenRouter 上线，可接收文本或图像并返回带概率的类型化答案。
RadarAIAI 评分6262 Perplexity 开源 pplx-decider-v1.2 与 flash-v1.2 两款决策模型
Perplexity 开源两款决策模型 pplx-decider-flash-v1.2 和 pplx-decider-v1.2，分别有 4B 和 27B 参数，定价为每百万 token 1 美分和 2 美分。
RadarAIAI 评分6262 Reflection 首个模型 Beam 在 Artificial Analysis 智能指数得 30 分，居美国开源权重模型第二
Artificial Analysis 评测 Reflection 首个开源权重模型 Beam，在 Artificial Analysis Intelligence Index 得 30 分，居美国开源权重模型第二，仅次于 Meta 的 Muse Spark Open（39），高于前一日发布的 NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL（26）。
RadarAI精选AI 评分7878 Reflection 发布首个开源权重模型 Beam，501B 参数 MoE 采用 Apache 2.0 协议
Reflection 发布首个开源权重模型 Beam，权重已在 Hugging Face 以 Apache 2.0 协议放出。Beam 为稀疏 MoE 模型，总参数 501B、激活 23B，面向编码、推理和长程智能体任务。该模型提供 BF16、FP8、NVFP4 精度权重和投机解码 drafter 模型。
推荐理由：Reflection 首次开源 501B 稀疏 MoE 权重，可据此了解其面向编码与长程智能体的参数配置和精度选项。
量子位AI 评分4545 霸榜三大基准！优必选 Thinker-WM：多模态统一表征，单模型实现六大能力
优必选 Thinker-WM 在 WorldOlympiad、EWMBench、WorldArena1.0 Track-1 三大具身世界模型基准评测中全部拿下第一，WorldOlympiad 综合得分 0.740，EWMBench 总分 4.66，超过 Qwen-RobotWorld、Sora2 等模型。
RadarAIAI 评分4242 Hojo-ASR-Multi-V1 开源多语言 ASR 模型发布，5 种语言平均 WER 3.54
开源多语言 ASR 模型 Hojo-ASR-Multi-V1 在 5 种语言上平均 WER 为 3.54，采用声学编码器加 Qwen3-4B 解码器的架构。该模型面向多语言对话语音识别，以 Apache 2.0 许可在 Hugging Face 公开，可通过 hojo-asr Python 包安装并支持本地推理，接受 WAV 路径、音频字节流和 SCP 输入。
RadarAIAI 评分7171 PrismML 发布 Ternary Bonsai 2 系列模型，iPhone 18 Pro Max 上 2B 模型本地吞吐最高每秒 120 个词元
PrismML 于 10 月 15 日发布 Ternary Bonsai 2 系列模型，含 2B、4B、9B 三种规模，基于 Qwen 3.5 基座，采用 -1、0、+1 三元权重表示，存储占用分别约 0.43GB、0.95GB 和 2GB，目标是在手机、PC 和可穿戴设备上本地运行 AI 智能体。
RadarAIAI 评分2222 蚂蚁 inclusionAI 在 HuggingFace 上线 ZwZ2-9B 模型
蚂蚁 inclusionAI 在 HuggingFace 上线 ZwZ2-9B 模型，参数规模 9B，采用 BF16 张量类型并带 Chat template。该模型基于 qwen3_5，目前尚无模型卡，也未被任何 Inference Provider 部署。
RadarAIAI 评分5050 小米开源空间音频理解大模型 MiDashengLM-Spatial
小米开源空间音频理解大模型 MiDashengLM-Spatial，完整公开模型权重和推理代码，采用 Apache 2.0 许可证。该模型以 MiDashengLM-7B 为基座，在保留基础音频理解能力的同时增加空间感知与推理能力，小米称其为业界首个开源的端到端空间音频理解大模型，将陆续应用于智能家居和汽车座舱场景。
RadarAIAI 评分7171 蚂蚁百灵开源 Ling-3.1-flash 模型，约 560B 总参数、最高支持 1M 上下文
蚂蚁百灵昨日宣布开源 Ling-3.1-flash 模型，总参数约 560B、每个 Token 激活约 25B，最高支持 1M 上下文。在 Artificial Analysis 公开评测中，其智能指数为 41、输出速度约每秒 210 Token。
RadarAI同新闻AI 评分8080 Meta 发布 8160 亿参数开源模型 Muse Spark Open，与苹果合作在两台 512GB Mac Studio 上本地运行
Meta 发布公开权重模型 Muse Spark Open，总参数量 8160 亿、活跃参数 420 亿、上下文窗口 100 万 token，面向编程、Agent、多步推理与软件工程场景。
RadarAI同新闻AI 评分8282 Meta 发布 816B 开源权重模型 Muse Spark Open，Artificial Analysis 智能指数得 39 分
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。
RadarAIAI 评分7171 Meta 在 Hugging Face 开源 816B 参数模型 Muse Spark Open，适配 Apple MLX
Meta 在 Hugging Face 开源 816B 参数模型 Muse Spark Open，面向编码和智能体任务，Apple 为其 MLX 框架做了适配。
RadarAI同新闻AI 评分8282 Meta 在 Hugging Face 开源 816B 参数模型 Muse Spark Open 权重
Meta 在 Hugging Face 开源了 816B 参数的 Muse Spark Open 权重，面向编码和智能体任务，与闭源 Muse Spark 1.3 共享同一基座，仅额外做了抵御滥用的安全后训练，逆转其 4 月起的闭源权重策略。
量子位AI 评分6262 蚂蚁百灵开源 Ling-3.1-flash，主打真实工作流任务
蚂蚁百灵开源推出 Ling-3.1-flash，定位高智效比专业模型，主打把真实工作流里的任务干完。模型约 560B 总参数、每 Token 激活约 25B，采用 7 层 KDA 配 1 层 Gated MLA 的混合线性注意力与稀疏 MoE，上下文窗口上限 1M，混合精度量化后权重从约 534GB 降至 292GB，部署 GPU 由 8 卡降至 4 卡。
The Decoder同新闻AI 评分7878 Meta 发布 Muse Spark Open 开源权重模型，816B 参数对标 Qwen、GLM 和 Kimi
Meta 发布开源权重模型 Muse Spark Open，称其为美国最强开源权重模型，面向编码和智能体任务，拥有 8160 亿参数（420 亿激活）、最高 100 万 token 上下文，支持文本、图像、视频和音频。
RadarAI同新闻AI 评分8080 Meta 发布开放权重模型 Muse Spark Open，上线 Baseten 支持 coding agent
Meta 发布开放权重模型 Muse Spark Open，发布首日即可在 Baseten Model APIs 和 Dedicated Inference 上使用。
RadarAI同新闻AI 评分7878 Meta 发布开源模型 Muse Spark Open，Unsloth 提供 2-bit GGUF 量化版
Meta 发布新的 SOTA 开源模型 Muse-Spark-Open-816B-A42B，支持文本、图像、视频和音频输入，上下文窗口达 1M，权重今日开放。Unsloth 提供 Dynamic 2-bit GGUF 量化版，可在 256GB RAM/VRAM 配置上于 Mac Studio 运行，1-bit 至 8-bit 对应 180-870GB 内存需求。
RadarAI同新闻AI 评分7979 Meta 开源 Muse Spark Open 权重，816B 总参数、1M 上下文
Meta 发布 Muse Spark Open 的开放权重，基于 8 月发布的 Muse Spark 1.2，已在 Hugging Face 上以 Muse Model License 提供。
RadarAIAI 评分7171 Thomas Wolf 转评 Muse Spark Open，称其为迄今最强美国开源权重模型
Thomas Wolf 转发并评论 Muse Spark Open 的发布，称其为迄今最强美国开源权重模型。引用内容称该模型总参数 816B、激活 42B、上下文窗口 1M token、原生多模态，面向编码与长程智能体任务。配图显示其在 JobBench 61.8、HLE-Diamond 26.1、Terminal-Bench 2.1 76.4 等基准上领先所列对比模型。
Comfy Blog精选AI 评分7474 Black Forest Labs 发布 FLUX 3 Image Klein：5.6B 开源权重模型
Black Forest Labs 发布 FLUX 3 Image Klein，这是 FLUX 3 家族中紧凑的开源权重模型，参数量 5.6B，保留大尺寸 FLUX 3 Image 的边界框等控制功能，并提供未蒸馏的 Base 版和低延迟的 Distilled 版。
推荐理由：原文给出 5.6B 开源权重的量化加速数据与消费级 GPU 实测，可据此判断本地图像生成的成本变化。
PyTorch Blog精选AI 评分8585 Meta 开源 Muse Spark Open：816B 总参数、42B 激活的编码与智能体模型
Meta 发布 Muse Spark Open 的开放权重，这是一个 816B 总参数、42B 激活的模型，上下文窗口 1M tokens，已在 Hugging Face 上以 Muse Model License 提供。
推荐理由：Meta 开源 816B 总参数、42B 激活的编码与智能体模型，并给出 Helion 内核与 TorchTitan 微调路径，可据此评估开源权重模型的部署与二次训练成本。
RadarAIAI 评分7171 阶跃星辰展示 Step 5 Preview 在 NVIDIA GB300 上的推理性能
阶跃星辰表示 Step 5 Preview 在 NVIDIA GB300 上推理表现出色，并期待开发者用它构建应用。其转发的 NVIDIA 内容称该模型是阶跃星辰规模最大的开放权重发布，采用 600B MoE 架构，可处理最长 24 小时的 Agent 任务，在 GB300 上使用 NVFP4 达到近 8K tokens/sec/GPU。
RadarAIAI 评分7171 阶跃星辰开源 Step 5 Preview 权重，华为昇腾、沐曦、壁仞、摩尔线程提供 0Day 支持
阶跃星辰开放 Step 5 Preview 模型权重，包含 BF16 与 FP8 两个版本，已上线 Hugging Face 和 ModelScope，开发者可通过 vLLM 或 SGLang 部署兼容 OpenAI 接口的 API 服务，也可用 Transformers 离线推理。
RadarAIAI 评分2222 蚂蚁百灵致谢 atomic.chat 本地测试 Ling-3.1-flash
蚂蚁百灵（Ant Ling）致谢 atomic.chat 在本地测试 Ling-3.1-flash，并分享 LEGO 埃菲尔铁塔演示。atomic.chat 称 Ling 3.1 Flash 已开源权重，在同一 Three.js 提示词下击败 GPT-6 Luna，成本便宜 2.8 倍。
RadarAIAI 评分7272 阶跃星辰开放 Step 5 Preview 权重，同步发布技术博客
阶跃星辰正式开放 Step 5 Preview 模型权重，提供 BF16 与 FP8 两个版本，已上线 Hugging Face 和 ModelScope，技术博客同步上线。
RadarAIAI 评分7171 昆仑万维发布视频大模型游戏 Matrix-Game 4.0 并同步开源
昆仑万维发布视频大模型游戏 Matrix-Game 4.0，可在单张 NVIDIA RTX 5090 上实时运行，提供 480p、60 FPS 体验，按键到画面反应延迟低于 150 毫秒。
RadarAIAI 评分7474 蚂蚁百灵开源 Ling-3.1-flash，560B 参数模型可 4 卡部署
蚂蚁百灵正式开源 Ling-3.1-flash，总参数约 560B、每 Token 激活约 25B，最高支持 1M 上下文。权重已上架 Hugging Face 和 ModelScope，官方称该模型可 4 卡部署。
RadarAIAI 评分6262 Paper Instruments 发布开源模型 Ultramarine 1 Flash，面向文档密集型工作
Paper Instruments 发布开源模型 Ultramarine 1 Flash，面向银行、律所和咨询公司的文档密集型工作，称可按每任务几美分的成本产出 Excel 模型、幻灯片或 Word 备忘录。
RadarAIAI 评分5858 LiquidAI 开源 LFM2.5-24B-A2B 视觉语言模型，量子校准基准超越 Qwen 3.6-35B-A3B
LiquidAI 开源 LFM2.5-24B-A2B，总参数 24B、激活参数 2B，基于 Gemma 4 的视觉-语言模型。该模型在量子校准基准测试中超越 Qwen 3.6-35B-A3B，但略逊于 Qwen 3.8。
RadarAIAI 评分5050 Ai2 发布 HiRO-ACEv2：以约 X-SHiELD 三百分之一成本生成全球 3 公里气候数据
Ai2 发布 HiRO-ACEv2 气候模拟系统，其新降尺度模型 HiROv2 可同时预测多种高分辨率要素，对百万分之一概率的极端风雨压事件高分辨率统计误差在 3% 以内。系统生成全球 3 公里气候数据成本约为 X-SHiELD 的 1/300，10 年模拟中飓风能量与 X-SHiELD 相当。目前仅适用于与 X-SHiELD 对齐的气候，尚不支持更暖未来或 ERA5 等历史数据。
RadarAIAI 评分6666 Liquid AI 发布 LFM2.5-24B-A2B：面向端侧 Agent 的 2B 激活 MoE 推理模型
Liquid AI 发布开源权重推理模型 LFM2.5-24B-A2B，总参数 24B、每 token 激活约 2.45B，上下文 131,072 tokens，专为笔记本和迷你 PC 上的多步工具调用 Agent 设计，在 Apple M5 Max 上通过 llama.cpp Q4_K_M 达到 184 tok/s。
RadarAIAI 评分3838 FastH3-Omni 预览版发布，10 月 20 日完整开源
Hao AI Lab 与 Nuva Lab 联合推出 FastH3-Omni 预览版，这是首个支持 omni ref 的完整版本，此前 FastH3 v1 和 v2 预览版仅支持文本生成视频。该预览版已交付头部广告公司、动画工作室和娱乐行业客户用于专属部署，并基于其专有数据做自我改进。最终模型将于 10 月 20 日完全开源，同时提供消费级 GPU 支持。
RadarAIAI 评分7171 面壁智能发布 MiniCPM-V 4.7：35B-A3B MoE 多模态模型 3GB 内存即可在手机上运行
面壁智能（OpenBMB）发布 MiniCPM-V 4.7，这是一个 35B-A3B MoE 多模态模型，在手机上仅需 3GB 内存即可运行，可识读现实场景标识、按约束规划、解析复杂文档并对视觉数据进行推理。